本文關(guān)鍵詞：基于能量高效的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法的研究

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【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network, WSN)是21世紀(jì)興起的一種數(shù)據(jù)采集和處理的新技術(shù)手段,具有低成本、低功耗和自組織獲取信息等優(yōu)勢(shì),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、軍事、醫(yī)療等領(lǐng)域。但是,由于它多數(shù)工作在野外環(huán)境,相對(duì)于傳統(tǒng)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)而言,其在能量供應(yīng)方面受到了一定的限制。因此,設(shè)計(jì)以節(jié)能為首要考慮因素的傳輸路由協(xié)議就顯得尤為重要。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面,由于在網(wǎng)絡(luò)節(jié)能和可擴(kuò)展性方面比平面路由更具有優(yōu)勢(shì),基于分簇結(jié)構(gòu)的WSN路由協(xié)議受到了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注,成為了當(dāng)前學(xué)術(shù)界的一個(gè)重要研究課題。本文是以高效節(jié)能為目標(biāo),對(duì)分簇的WSN路由算法開(kāi)展研究,主要研究和創(chuàng)新工作如下：1.針對(duì)傳統(tǒng)的低功耗自適應(yīng)分簇路由協(xié)議(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy, LEACH)在簇頭選擇機(jī)制方面的缺陷,本文提出了一種基于最佳簇頭選擇的LEACH改進(jìn)算法。首先,利用考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量的LEACH簇頭選擇算法選出一定量的候選簇頭,候選簇頭節(jié)點(diǎn)向全網(wǎng)廣播成簇消息,非候選簇頭節(jié)點(diǎn)加入到與之距離最短的簇內(nèi)。其次,根據(jù)各個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)總能耗最優(yōu)和節(jié)點(diǎn)能耗均衡的原則,計(jì)算得到某一節(jié)點(diǎn)擔(dān)任最終的簇頭。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)的仿真分析和對(duì)比,驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)協(xié)議比傳統(tǒng)的LEACH協(xié)議具有更好的網(wǎng)絡(luò)壽命。2.針對(duì)在動(dòng)態(tài)隨機(jī)分簇路由協(xié)議下每輪分簇個(gè)數(shù)和簇結(jié)構(gòu)差異所帶來(lái)的節(jié)點(diǎn)能耗不均衡缺點(diǎn),本文提出了基于模糊聚類(Fuzzy C-Means, FCM)的WSN路由協(xié)議。在網(wǎng)絡(luò)的首輪,利用以節(jié)點(diǎn)密度為初始化中心的FCM聚類算法,基站將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分為一定量的簇,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中各簇的結(jié)構(gòu)保持不變。在新的一輪,根據(jù)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的剩余能量、可能消耗的能量和節(jié)點(diǎn)與基站的距離來(lái)動(dòng)態(tài)選擇簇頭。在數(shù)據(jù)傳輸階段,針對(duì)不同規(guī)模網(wǎng)絡(luò)分別設(shè)計(jì)了簇間單跳和簇間混合跳的數(shù)據(jù)傳輸方式。仿真分析表明,相比傳統(tǒng)的分簇路由協(xié)議,本文提出的新協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)總能耗、節(jié)點(diǎn)死亡時(shí)間和節(jié)點(diǎn)均衡能耗方面更具有一定的優(yōu)勢(shì)。3.由于分環(huán)分簇結(jié)構(gòu)WSN路由協(xié)議在大規(guī)模WSN中具有節(jié)能優(yōu)勢(shì),本文提出了一種基于環(huán)間距不等的分環(huán)分簇路由協(xié)議。首先,基站將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域分成若干個(gè)環(huán)間距的大小可調(diào)的同心圓,并計(jì)算出各環(huán)面內(nèi)能耗最優(yōu)的簇頭數(shù)。在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)模型中,通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)值的大小以均衡各環(huán)面內(nèi)簇頭節(jié)點(diǎn)能耗,從而獲得各環(huán)面最終的簇頭數(shù)。環(huán)面內(nèi)節(jié)點(diǎn)分簇繼續(xù)使用了模糊聚類的分簇方法,簇內(nèi)簇頭的選擇是建立在以節(jié)點(diǎn)剩余能量、簇內(nèi)存活節(jié)點(diǎn)和候選簇頭節(jié)點(diǎn)歐式距離之和的多目標(biāo)函數(shù)。仿真結(jié)果表明,本文提出的這種新型分環(huán)分簇路由協(xié)議對(duì)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)更加適用。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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2 劉志強(qiáng);無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分環(huán)分簇路由算法[D];浙江大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1142162