本文關鍵詞：基于無線傳感器網絡的集中式分簇算法研究

  更多相關文章： 無線傳感器網絡 集中式 LEACH-C算法 QPSO算法

【摘要】：無線傳感器網絡(Wireless Sensor Networks,WSN)是一種綜合信息采集、信息處理和信息傳輸功能于一體的新型無線網絡。對其的研究和應用,把人類和物理世界緊密地結合在一起,實現了人們對物理環(huán)境的遠程監(jiān)測控制,是目前給人類生活帶來深遠影響的重要技術之一。通常情況下,采用電池給傳感器節(jié)點供電,由于電池供電,節(jié)點的能量受到了限制,節(jié)點的能量直接影響了無線傳感器網絡的運行時間。路由協議負責在數據傳輸過程中尋找從源節(jié)點到目的節(jié)點的高效傳輸路徑,設計能量高效的路由協議是延長網絡生命周期、均衡網絡能耗的一門關鍵技術。分簇算法符合用戶終端對無線傳感器網絡路由協議設計的要求。分簇算法將網絡中的傳感器節(jié)點劃分成多個簇,并在每個簇內選取簇頭,然后完成數據傳輸。這種算法能夠有效地管理網絡中的節(jié)點部署和數據傳輸,提高了無線傳感器網絡的健壯性,均衡了網絡的能量消耗,適用于大規(guī)模網絡。LEACH-C算法是一種集中控制的分簇算法,網絡中簇頭的選取和簇的劃分由基站統一控制。本文在LEACH-C算法的基礎上,針對無線傳感器網絡中的能耗問題,提出改進算法,并進行了仿真分析。首先對LEACH-C算法的算法流程圖、算法模型、算法的優(yōu)缺點以及算法的研究現狀進行了詳細的分析。然后學習了QPSO算法的理論知識,并搭建了合適的適應函數。在此基礎上,提出了利用QPSO算法對LEACH-C算法中簇頭的選取進行優(yōu)化的基于QPSO的集中式分簇算法(LEACH-CQ算法)。最后利用MATLAB進行相關仿真分析,結果表明,LEACH-CQ算法相對LEACH-C算法,在算法生命周期,網絡剩余能量以及基站接收數據包方面都有明顯提高。為進一步解決無線傳感器網絡能耗問題并延長算法生命周期,提出基于QPSO和雙簇頭的集中式分簇算法(LEACH-CAQ算法)。該算法的主要思想是在主簇頭距離基站大于二分之一區(qū)域邊長的簇內,選擇簇內剩余能量最大的節(jié)點作為輔助簇頭,并利用QPSO算法對主簇頭和輔助簇頭進行優(yōu)化。仿真結果表明,LEACH-CAQ算法相對LEACH-CQ算法,在算法生命周期,網絡剩余能量以及基站接收數據包方面都有明顯提高。
【關鍵詞】：無線傳感器網絡 集中式 LEACH-C算法 QPSO算法
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內外研究現狀10-11
• 1.2.1 無線傳感器網絡國內外研究現狀10-11
• 1.2.2 無線傳感器網絡路由協議研究現狀11
• 1.3 無線傳感器網絡11-14
• 1.3.1 無線傳感器網絡結構11-13
• 1.3.2 無線傳感器網絡協議棧13-14
• 1.4 無線傳感器網絡面臨的挑戰(zhàn)和約束14-16
• 1.5 無線傳感器網絡重點研究技術16-17
• 1.6 本論文研究的主要內容和結構安排17-19
• 2 無線傳感器網絡路由協議19-29
• 2.1 路由協議特點19
• 2.2 路由協議設計目標和技術挑戰(zhàn)19-21
• 2.2.1 路由協議設計目標19-20
• 2.2.2 路由協議技術挑戰(zhàn)20-21
• 2.3 路由協議分類21-28
• 2.3.1 平面路由協議21-24
• 2.3.2 分層路由協議24-25
• 2.3.3 基于能量的路由協議25-26
• 2.3.4 基于移動性的路由協議26-28
• 2.3.5 其他路由協議28
• 2.4 本章小結28-29
• 3 無線傳感器網絡分簇算法29-39
• 3.1 分簇路由技術特點29
• 3.2 現有的經典分簇算法分析29-34
• 3.2.1 LEACH算法29-31
• 3.2.2 PEGASIS算法31-32
• 3.2.3 TEEN算法32-33
• 3.2.4 DEEC算法33-34
• 3.3 LEACH-C算法研究34-38
• 3.3.1 LEACH-C算法介紹34
• 3.3.2 LEACH-C算法模型34-37
• 3.3.3 LEACH-C算法優(yōu)缺點分析37-38
• 3.4 LEACH-C算法研究現狀38
• 3.5 本章小結38-39
• 4 基于QPSO的集中式分簇算法研究39-50
• 4.1 改進算法設計思想39-40
• 4.2 簇頭選擇優(yōu)化方案40-44
• 4.2.1 量子行為粒子群優(yōu)化算法簡介40-43
• 4.2.2 相關公式分析43-44
• 4.3 改進算法實現步驟44-45
• 4.4 改進算法仿真分析45-49
• 4.4.1 仿真環(huán)境45-46
• 4.4.2 仿真結果分析46-49
• 4.5 本章小結49-50
• 5 基于QPSO和雙簇頭的集中式分簇算法研究50-57
• 5.1 改進算法設計思想50-51
• 5.2 相關公式分析51-52
• 5.3 改進算法實現步驟52
• 5.4 改進算法仿真分析52-56
• 5.4.1 仿真環(huán)境52-54
• 5.4.2 仿真結果分析54-56
• 5.5 本章小結56-57
• 結論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-63
• 攻讀學位期間的研究成果63

【參考文獻】

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3 程U，

本文編號：931920