本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議在智能交通中的研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： MAC協(xié)議 優(yōu)先權(quán)重 動態(tài)切換 車流監(jiān)測

【摘要】：在城市化飛速發(fā)展的今天,城市車流量大、交通流階段性分布不均衡造成的交通擁堵問題已成為城市發(fā)展的瓶頸。利用現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)來解決這一問題勢在必行。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)雖然起步比較晚,但是卻表現(xiàn)出新興事物好迅猛的發(fā)展勢頭。同時經(jīng)過近幾年的應(yīng)用實踐證明,它非常適用于解決上述提到的交通問題。在此過程中涉及到一項關(guān)鍵技術(shù),即媒體訪問控制(Medium Access Control,MAC),也是本文的主要研究對象。如何設(shè)計一個能量均衡、高效的MAC協(xié)議是近年來WSN的研究重點和熱點。因此,針對上述實際交通流信息實時監(jiān)測問題,本文提出了一種基于權(quán)重優(yōu)先服務(wù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議。首先,本文對MAC協(xié)議基本數(shù)據(jù)交換單元幀進行了設(shè)計。為滿足系統(tǒng)的實時性需求,通過節(jié)點采集數(shù)據(jù)的重要性和網(wǎng)絡(luò)負載兩方面來對節(jié)點的幀行為進行動態(tài)的調(diào)整。在活躍階段,協(xié)議結(jié)合競爭與調(diào)度的方式來獲取通信資源。這里分兩種情況：當系統(tǒng)業(yè)務(wù)流量過載時,感知節(jié)點轉(zhuǎn)變其獲取信道的方式即從周期訪問變?yōu)楦偁幹芷谠L問；反之,則保持原態(tài),無需任何轉(zhuǎn)變。這樣,盡可能保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r有效性,使得無線信道的利用率得到提升。其次,本文針對感知數(shù)據(jù)還設(shè)計了一種帶優(yōu)先權(quán)的服務(wù)策略。通過綜合評估感知模塊采集的信息類別和來源兩種因素,采用相應(yīng)的歸類算法,為實時數(shù)據(jù)進行優(yōu)先權(quán)重的標識。然后,根據(jù)實際無線通信資源環(huán)境合理區(qū)分節(jié)點訪問權(quán)限,這樣既保證發(fā)送超限數(shù)據(jù)流量和重要數(shù)據(jù)節(jié)點獲得信道概率較大,同時也保證重要實時性數(shù)據(jù)的即時傳輸。這樣,不僅保證了系統(tǒng)的動態(tài)實時性,而且還提高了系統(tǒng)吞吐率。最后,使用網(wǎng)絡(luò)模擬軟件NS-2來模擬實際的網(wǎng)絡(luò)場景,通過改變仿真參數(shù),進行反復(fù)實驗,驗證了本文設(shè)計具有的明顯優(yōu)勢。為了使系統(tǒng)更加完善,還結(jié)合實際實現(xiàn)了一個小型信息監(jiān)測系統(tǒng),進一步驗證了設(shè)計的合理有效性。
【關(guān)鍵詞】：MAC協(xié)議 優(yōu)先權(quán)重 動態(tài)切換 車流監(jiān)測
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP212.9;TN915.04
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第1章 緒論12-15
• 1.1 課題研究背景12-13
• 1.2 研究的目的與意義13
• 1.3 本文的主要工作13-14
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及MAC協(xié)議15-23
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述15-18
• 2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點16
• 2.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧16-17
• 2.1.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用17-18
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議18-22
• 2.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議分類18-19
• 2.2.2 基于競爭的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議19-20
• 2.2.3 基于調(diào)度的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議20-21
• 2.2.4 基于混合型的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 協(xié)議幀結(jié)構(gòu)設(shè)計23-27
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)部署模型23-24
• 3.2 幀種類及結(jié)構(gòu)設(shè)計24-25
• 3.3 本章小結(jié)25-27
• 第4章 基于實時優(yōu)先服務(wù)的MAC策略27-42
• 4.1 實時MAC調(diào)度策略27-31
• 4.1.1 MAC幀格式28
• 4.1.2 幀實時調(diào)度28-29
• 4.1.3 網(wǎng)絡(luò)周期自適應(yīng)機制29-31
• 4.2 優(yōu)先級服務(wù)策略31-37
• 4.2.1 支持向量機31-32
• 4.2.2 主動學(xué)習(xí)算法32-34
• 4.2.3 分類算法34-36
• 4.2.4 參數(shù)及優(yōu)先級分類36-37
• 4.3 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議仿真37-41
• 4.3.1 NS2簡介37-39
• 4.3.2 仿真參數(shù)設(shè)置39
• 4.3.3 結(jié)果與分析39-41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第5章 系統(tǒng)實現(xiàn)與分析42-57
• 5.1 系統(tǒng)需求分析與總體設(shè)計42-45
• 5.1.1 系統(tǒng)需求分析42
• 5.1.2 系統(tǒng)總體設(shè)計42-45
• 5.2 數(shù)據(jù)采集模塊的實現(xiàn)45-53
• 5.2.1 系統(tǒng)硬件環(huán)境45-47
• 5.2.2 協(xié)議的設(shè)計實現(xiàn)47-53
• 5.3 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)53-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第6章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 本文總結(jié)57
• 6.2 下一步工作展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-63

【參考文獻】

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本文編號：727891