本文關(guān)鍵詞：基于虛擬網(wǎng)格的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署研究

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【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSNs)作為在互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的大背景下的一種新興事物,在工業(yè)、軍事、環(huán)境等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中,大多數(shù)的節(jié)點(diǎn)以隨機(jī)拋撒的方式部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域當(dāng)中,節(jié)點(diǎn)的合理部署與否直接影響無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋效果及監(jiān)測(cè)區(qū)域的配置成本。因此,本文以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署問(wèn)題為主要研究對(duì)象,針對(duì)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)部署和靜態(tài)部署兩種不同的部署方式,分別展開(kāi)了相關(guān)的分析和研究。對(duì)于二維空間的同構(gòu)節(jié)點(diǎn)部署問(wèn)題,本文提出了一種基于蜂窩網(wǎng)格的變步長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)部署算法。將監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行正六邊形網(wǎng)格劃分,利用網(wǎng)格中心位置信息,以及隨機(jī)撒布的節(jié)點(diǎn)的位置信息,每個(gè)節(jié)點(diǎn)找到自己的目標(biāo)網(wǎng)格,目標(biāo)網(wǎng)格中心即為該節(jié)點(diǎn)部署位置。根據(jù)待部署節(jié)點(diǎn)與相應(yīng)目標(biāo)網(wǎng)格頂點(diǎn)之間的距離信息,控制節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)距離。當(dāng)距離大于最大移動(dòng)步長(zhǎng)時(shí),以最大移動(dòng)步長(zhǎng)移動(dòng)；當(dāng)距離小于最大移動(dòng)步長(zhǎng)時(shí),以當(dāng)前距離為移動(dòng)步長(zhǎng)；當(dāng)節(jié)點(diǎn)恰好位于目標(biāo)網(wǎng)格中心時(shí),移動(dòng)距離為零。與此同時(shí),考慮具有一定旋轉(zhuǎn)角度的蜂窩網(wǎng)格結(jié)構(gòu)對(duì)節(jié)點(diǎn)部署的影響,為驗(yàn)證算法的魯棒性提供了可靠的依據(jù)。仿真結(jié)果表明,該算法具有很快的收斂速度,相比傳統(tǒng)的虛擬力算法,監(jiān)測(cè)區(qū)域能夠獲得至少95%以上的覆蓋率,而節(jié)點(diǎn)的平均移動(dòng)距離則相對(duì)減少19%以上。對(duì)于二維空間的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)部署問(wèn)題,本文提出了一種基于正三角形網(wǎng)格剖分的異構(gòu)節(jié)點(diǎn)靜態(tài)部署算法。首先建立感知半徑異構(gòu)的節(jié)點(diǎn)區(qū)域覆蓋模型,并確定實(shí)現(xiàn)覆蓋率函數(shù)取得最大值時(shí)的兩種異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的最佳感知半徑之比。利用網(wǎng)格單元頂點(diǎn)及中心位置信息,在正三角形網(wǎng)格單元的頂點(diǎn)處部署感知半徑較大的節(jié)點(diǎn),在網(wǎng)格單元中心部署感知半徑較小的節(jié)點(diǎn),使不同感知半徑的節(jié)點(diǎn)得到充分利用,保證監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋率要求。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)態(tài)部署 靜態(tài)部署 蜂窩網(wǎng)格 異構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 選題背景及研究意義9-10
• 1.1.1 選題背景9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 基于虛擬力的節(jié)點(diǎn)部署研究10-11
• 1.2.2 基于多邊形網(wǎng)格的節(jié)點(diǎn)部署研究11
• 1.2.3 基于人工智能算法的節(jié)點(diǎn)部署研究11-12
• 1.2.4 基于部署密度、能耗等的節(jié)點(diǎn)部署研究12-13
• 1.2.5 異構(gòu)傳感器節(jié)點(diǎn)部署研究13
• 1.2.6 三維空間傳感器節(jié)點(diǎn)部署研究13-14
• 1.3 主要工作及論文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署概述16-28
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)16-18
• 2.2 節(jié)點(diǎn)部署的理論基礎(chǔ)18-23
• 2.2.1 基本概念18-19
• 2.2.2 節(jié)點(diǎn)感知模型19-21
• 2.2.3 節(jié)點(diǎn)部署方式21
• 2.2.4 網(wǎng)絡(luò)覆蓋分類21-22
• 2.2.5 節(jié)點(diǎn)部署的評(píng)價(jià)指標(biāo)22-23
• 2.3 節(jié)點(diǎn)部署模型建立23-25
• 2.3.1 場(chǎng)景描述23
• 2.3.2 部署模型建立23-25
• 2.4 節(jié)點(diǎn)部署中的網(wǎng)格劃分25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 3 基于蜂窩網(wǎng)格的變步長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)部署研究28-51
• 3.1 問(wèn)題提出28
• 3.2 基于蜂窩網(wǎng)格的變步長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)部署算法28-34
• 3.2.1 基本網(wǎng)格結(jié)構(gòu)劃分28-29
• 3.2.2 部署算法實(shí)現(xiàn)29-34
• 3.3 算法仿真及結(jié)果分析34-49
• 3.3.1 算法仿真34-40
• 3.3.2 結(jié)果分析40-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 4 異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署研究51-58
• 4.1 問(wèn)題提出51
• 4.2 異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署算法51-54
• 4.2.1 異構(gòu)節(jié)點(diǎn)區(qū)域覆蓋建模51-53
• 4.2.2 監(jiān)測(cè)區(qū)域異構(gòu)節(jié)點(diǎn)部署53-54
• 4.2.3 監(jiān)測(cè)區(qū)域網(wǎng)格劃分54
• 4.3 算法仿真及結(jié)果分析54-57
• 4.3.1 算法仿真54-55
• 4.3.2 結(jié)果分析55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 附錄A 傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)物圖65-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況66-67
• 致謝67-68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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