本文關(guān)鍵詞：基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的集中式分簇算法研究

  更多相關(guān)文章： 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 集中式 LEACH-C算法 QPSO算法

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(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(wú)線網(wǎng)絡(luò)。對(duì)其的研究和應(yīng)用,把人類和物理世界緊密地結(jié)合在一起,實(shí)現(xiàn)了人們對(duì)物理環(huán)境的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)控制,是目前給人類生活帶來深遠(yuǎn)影響的重要技術(shù)之一。通常情況下,采用電池給傳感器節(jié)點(diǎn)供電,由于電池供電,節(jié)點(diǎn)的能量受到了限制,節(jié)點(diǎn)的能量直接影響了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行時(shí)間。路由協(xié)議負(fù)責(zé)在數(shù)據(jù)傳輸過程中尋找從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的高效傳輸路徑,設(shè)計(jì)能量高效的路由協(xié)議是延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期、均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的一門關(guān)鍵技術(shù)。分簇算法符合用戶終端對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)的要求。分簇算法將網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)劃分成多個(gè)簇,并在每個(gè)簇內(nèi)選取簇頭,然后完成數(shù)據(jù)傳輸。這種算法能夠有效地管理網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)部署和數(shù)據(jù)傳輸,提高了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的健壯性,均衡了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。LEACH-C算法是一種集中控制的分簇算法,網(wǎng)絡(luò)中簇頭的選取和簇的劃分由基站統(tǒng)一控制。本文在LEACH-C算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的能耗問題,提出改進(jìn)算法,并進(jìn)行了仿真分析。首先對(duì)LEACH-C算法的算法流程圖、算法模型、算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及算法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的分析。然后學(xué)習(xí)了QPSO算法的理論知識(shí),并搭建了合適的適應(yīng)函數(shù)。在此基礎(chǔ)上,提出了利用QPSO算法對(duì)LEACH-C算法中簇頭的選取進(jìn)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(jìn)行相關(guān)仿真分析,結(jié)果表明,LEACH-CQ算法相對(duì)LEACH-C算法,在算法生命周期,網(wǎng)絡(luò)剩余能量以及基站接收數(shù)據(jù)包方面都有明顯提高。為進(jìn)一步解決無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗問題并延長(zhǎng)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(zhǎng)的簇內(nèi),選擇簇內(nèi)剩余能量最大的節(jié)點(diǎn)作為輔助簇頭,并利用QPSO算法對(duì)主簇頭和輔助簇頭進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,LEACH-CAQ算法相對(duì)LEACH-CQ算法,在算法生命周期,網(wǎng)絡(luò)剩余能量以及基站接收數(shù)據(jù)包方面都有明顯提高。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 集中式 LEACH-C算法 QPSO算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(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9-19
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究現(xiàn)狀11
• 1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)11-14
• 1.3.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)11-13
• 1.3.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧13-14
• 1.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)和約束14-16
• 1.5 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)研究技術(shù)16-17
• 1.6 本論文研究的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排17-19
• 2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議19-29
• 2.1 路由協(xié)議特點(diǎn)19
• 2.2 路由協(xié)議設(shè)計(jì)目標(biāo)和技術(shù)挑戰(zhàn)19-21
• 2.2.1 路由協(xié)議設(shè)計(jì)目標(biāo)19-20
• 2.2.2 路由協(xié)議技術(shù)挑戰(zhàn)20-21
• 2.3 路由協(xié)議分類21-28
• 2.3.1 平面路由協(xié)議21-24
• 2.3.2 分層路由協(xié)議24-25
• 2.3.3 基于能量的路由協(xié)議25-26
• 2.3.4 基于移動(dòng)性的路由協(xié)議26-28
• 2.3.5 其他路由協(xié)議28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法29-39
• 3.1 分簇路由技術(shù)特點(diǎn)29
• 3.2 現(xiàn)有的經(jīng)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(diǎn)分析37-38
• 3.4 LEACH-C算法研究現(xiàn)狀38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 4 基于QPSO的集中式分簇算法研究39-50
• 4.1 改進(jìn)算法設(shè)計(jì)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(jiǎn)介40-43
• 4.2.2 相關(guān)公式分析43-44
• 4.3 改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)步驟44-45
• 4.4 改進(jìn)算法仿真分析45-49
• 4.4.1 仿真環(huán)境45-46
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析46-49
• 4.5 本章小結(jié)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(jìn)算法設(shè)計(jì)思想50-51
• 5.2 相關(guān)公式分析51-52
• 5.3 改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)步驟52
• 5.4 改進(jìn)算法仿真分析52-56
• 5.4.1 仿真環(huán)境52-54
• 5.4.2 仿真結(jié)果分析54-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果63

【參考文獻(xiàn)】

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3 程U，

本文編號(hào)：931920