本文關(guān)鍵詞：基于LEACH協(xié)議改進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)能耗均衡路由算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略發(fā)展的提出,物聯(lián)網(wǎng)所涉及的多種關(guān)鍵技術(shù)均在不同程度上引起了研究者的注意,如作為物聯(lián)網(wǎng)重要的感知層技術(shù)——無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)歷了多年的獨(dú)立發(fā)展后又重新得到了研究者的青睞。物聯(lián)網(wǎng)向來(lái)都是依靠感知層網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成信息獲取和數(shù)據(jù)傳輸?shù)?而數(shù)據(jù)傳輸大都依賴(lài)于路由協(xié)議,因而針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)感知層的路由協(xié)議來(lái)開(kāi)展研究無(wú)疑可以推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和進(jìn)步。經(jīng)過(guò)研究者們的不懈努力,多種面向物聯(lián)網(wǎng)的路由協(xié)議被提出,然而這些協(xié)議大多都是針對(duì)特定的應(yīng)用環(huán)境所提出的,且只能改善網(wǎng)絡(luò)中的某些特定性能,并不能照顧到網(wǎng)絡(luò)中的方方面面。故本文經(jīng)過(guò)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳盡的分析和總結(jié)后,并重點(diǎn)考慮到物聯(lián)網(wǎng)的能耗、負(fù)載均衡及大規(guī)模問(wèn)題,決定從無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的LEACH路由協(xié)議入手來(lái)進(jìn)行研究。本文全面地介紹了LEACH協(xié)議的工作過(guò)程并總結(jié)了該協(xié)議的優(yōu)缺點(diǎn),且針對(duì)其面向物聯(lián)網(wǎng)所存在的缺點(diǎn),作出了相應(yīng)的改進(jìn)。LEACH協(xié)議公平競(jìng)選簇首并經(jīng)簇首轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)至基站的方式有效地節(jié)省了能耗,且采用分布式計(jì)算的機(jī)制加快了網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急反應(yīng),實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,魯棒性好。但是,其隨機(jī)選取簇首的方式易出現(xiàn)分簇不均勻、簇的大小不協(xié)調(diào)等問(wèn)題,且網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不同其所需的分簇個(gè)數(shù)也應(yīng)有所區(qū)別,這些問(wèn)題均會(huì)不同程度地影響網(wǎng)絡(luò)的能耗問(wèn)題,故本文基于LEACH協(xié)議進(jìn)行研究和改進(jìn),為更大程度地節(jié)省網(wǎng)絡(luò)能耗,提出了三個(gè)改進(jìn)點(diǎn):1.針對(duì)簇首數(shù)目難確定的問(wèn)題,提出了一種新的計(jì)算最優(yōu)簇首數(shù)目的方法。通過(guò)最小化簇的形成階段和穩(wěn)定傳輸階段的總能耗的方法得到最優(yōu)簇首數(shù)目,可使網(wǎng)絡(luò)更加合理地進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和傳輸,進(jìn)而充分發(fā)揮LEACH分簇算法的節(jié)能優(yōu)勢(shì)。2.針對(duì)分簇不均勻及能耗不合理的問(wèn)題,提出了一種新的基于K-Means聚類(lèi)算法的LEACH分簇算法。在聚類(lèi)中心更新處,采用截尾平均數(shù)的計(jì)算方法,以彌補(bǔ)原K-Means聚類(lèi)算法對(duì)離群數(shù)據(jù)敏感的不足,使分簇更加均勻;為使每次得到的分簇結(jié)果能耗最小,引入新的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù),從而使該分簇方法更節(jié)能。3.針對(duì)隨機(jī)選取簇首容易導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡的問(wèn)題,提出了一種新的簇首選取算法。在穩(wěn)定的聚類(lèi)中心處,根據(jù)簇首節(jié)點(diǎn)的剩余能量以及簇首節(jié)點(diǎn)與聚類(lèi)中心及基站的距離來(lái)選取合適的簇首,以達(dá)到物聯(lián)網(wǎng)的負(fù)載均衡的目的。最后,本文對(duì)新提出的最優(yōu)簇首數(shù)目進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,并證實(shí)了算法的有效性。對(duì)原LEACH算法、原LEACH-K算法及改進(jìn)后的LEACH-KDE算法進(jìn)行了仿真分析和對(duì)比。經(jīng)驗(yàn)證得知,選取合適的簇首數(shù)目在一定程度上節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)能耗、延長(zhǎng)了節(jié)點(diǎn)存活時(shí)間;且LEACH-KDE算法不但使分簇更加均勻化,而且其在節(jié)點(diǎn)存活時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)生命周期等方面都要優(yōu)于原算法。
【關(guān)鍵詞】：物聯(lián)網(wǎng) 路由協(xié)議 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) LEACH K-Means
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP391.44
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 引言10
• 1.2 課題研究背景及意義10-13
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排14-18
• 第2章 物聯(lián)網(wǎng)及其路由協(xié)議分析18-28
• 2.1 物聯(lián)網(wǎng)簡(jiǎn)析18-24
• 2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)的定義18
• 2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)的特征18-19
• 2.1.3 物聯(lián)網(wǎng)的體系架構(gòu)19-22
• 2.1.4 物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)22-24
• 2.2 物聯(lián)網(wǎng)中路由協(xié)議分析24-25
• 2.2.1 物聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議分類(lèi)24
• 2.2.2 基于 6LoWPAN的物聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議24-25
• 2.2.3 基于傳統(tǒng)協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議25
• 2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中所起的作用25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第3章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其路由協(xié)議分析28-42
• 3.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)析28-33
• 3.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述28-29
• 3.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)29-31
• 3.1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)31-32
• 3.1.4 面向物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)挑戰(zhàn)32-33
• 3.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中路由協(xié)議概述33-35
• 3.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)的目標(biāo)和要求33-34
• 3.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議分類(lèi)34-35
• 3.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中路由協(xié)議分析35-41
• 3.3.1 平面路由協(xié)議35-38
• 3.3.2 分簇路由協(xié)議38-41
• 3.3.3 典型路由協(xié)議性能比較41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 LEACH路由算法的研究與改進(jìn)42-58
• 4.1 LEACH路由算法42-47
• 4.1.1 基本思想42
• 4.1.2 網(wǎng)絡(luò)模型42
• 4.1.3 能耗模型42-43
• 4.1.4 算法具體描述43-46
• 4.1.5 LEACH算法存在的問(wèn)題46-47
• 4.2 LEACH路由改進(jìn)算法的設(shè)計(jì)47
• 4.3 最優(yōu)簇首數(shù)目的計(jì)算47-50
• 4.4 基于改進(jìn)型K-Means聚類(lèi)算法的LEACH分簇算法50-54
• 4.4.1 聚類(lèi)分析50-51
• 4.4.2 K-Means聚類(lèi)算法分析51-53
• 4.4.3 改進(jìn)型K-Means聚類(lèi)算法優(yōu)化分簇53-54
• 4.5 選取最優(yōu)簇首節(jié)點(diǎn)54-55
• 4.6 本章小結(jié)55-58
• 第5章 仿真結(jié)果及性能分析58-66
• 5.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置58-59
• 5.2 最優(yōu)簇首數(shù)目的仿真與分析59-60
• 5.3 LEACH-KDE算法的仿真與分析60-65
• 5.3.1 分簇均勻性仿真分析60-62
• 5.3.2 網(wǎng)絡(luò)生命周期性能仿真分析62-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 第6章 全文總結(jié)與展望66-68
• 6.1 全文總結(jié)66-67
• 6.2 下一步工作展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 作者簡(jiǎn)介74
• 攻讀碩士期間取得的科研成果74-76
• 致謝76

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