【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡是由大量無線傳感器節(jié)點組成的自組織分布式網(wǎng)絡,現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛地應用在各個領域。它的主要特點是資源嚴格受限,尤其是能量受限,這直接影響了整個網(wǎng)絡的生存時間。為了使網(wǎng)絡能夠長時間工作,節(jié)能問題顯得特別重要。本文從基站位置優(yōu)化的角度出發(fā)研究了延長無線傳感器網(wǎng)絡生存時間的方法,主要工作如下:(1)介紹了無線傳感器網(wǎng)絡的發(fā)展前景、研究現(xiàn)狀以及與網(wǎng)絡生存時間相關的技術,包括無線傳感器網(wǎng)絡生存時間的定義、覆蓋控制、路由協(xié)議、基站位置優(yōu)化技術等。(2)使用最優(yōu)化理論對無線傳感器網(wǎng)絡的系統(tǒng)模型進行數(shù)學建模,分析了優(yōu)化無線傳感器網(wǎng)絡生存時間的方法;針對Greedy算法不能均衡網(wǎng)絡能量分布的缺點,通過引入潛能值的概念,提出了基于能量感知的無線傳感器網(wǎng)絡基站位置的優(yōu)化算法。仿真結果表明,新算法可以很好地均衡網(wǎng)絡能量分布,進一步延長了無線傳感器網(wǎng)絡生存時間。(3)提出了基于遺傳算法的無線傳感器網(wǎng)絡基站移動算法。首先,結合潛能值的概念對無線傳感器網(wǎng)絡的最優(yōu)基站位置進行建模;其次,使用標準遺傳算法來求解此模型,針對標準遺傳算法“早熟”的問題,使用分層遺傳算法重新求解該數(shù)學模型,遺傳算法求解的結果即為基站在下一輪數(shù)據(jù)收集時最優(yōu)位置。仿真結果表明,遺傳算法可以快速求解基站的移動路徑,使用基站移動算法可以更進一步延長無線傳感器網(wǎng)絡的生存時間。
[Abstract]:Wireless sensor network (WSN) is a self-organized distributed network composed of a large number of wireless sensor nodes, which has been widely used in various fields. Its main feature is that the resource is strictly limited, especially the energy limitation, which directly affects the lifetime of the whole network. In order to make the network can work for a long time, energy-saving is particularly important. In this paper, the methods of prolonging the lifetime of wireless sensor networks are studied from the point of view of base station location optimization. The main work is as follows: (1) introduce the development prospects of wireless sensor networks, the current research situation and the technologies related to the lifetime of wireless sensor networks. Including the definition of the lifetime of wireless sensor networks, coverage control, routing protocols, base station location optimization technology. (2) the use of optimization theory to model the system model of wireless sensor networks, This paper analyzes the method of optimizing the lifetime of wireless sensor networks, and aiming at the disadvantage of Greedy algorithm which can not balance the energy distribution of wireless sensor networks, by introducing the concept of potential value, puts forward an optimization algorithm of base station location based on energy perception in wireless sensor networks. Simulation results show that the new algorithm can balance the network energy distribution well and further prolong the lifetime of wireless sensor networks. (3) A base station mobility algorithm based on genetic algorithm is proposed. Firstly, the optimal base station location of wireless sensor networks is modeled with the concept of potential. Secondly, the standard genetic algorithm is used to solve this model, aiming at the problem of "precocity" of standard genetic algorithm. The hierarchical genetic algorithm is used to solve the mathematical model again. The result of the genetic algorithm is the optimal position of the base station in the next round of data collection. The simulation results show that the genetic algorithm can solve the mobile path of the base station quickly, and the survival time of the wireless sensor network can be further extended by using the base station mobility algorithm.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

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本文編號：2240553