發(fā)布時間：2020-10-08 15:32

　　 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)是由具有自主計算能力的傳感器節(jié)點在水環(huán)境中自組織形成的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng),通常應(yīng)用于水下信息或資源的收集和探測、水下災(zāi)難預(yù)警和領(lǐng)海軍事防御等領(lǐng)域。UWSNs的研究包括網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制、節(jié)點定位、時間同步、水下通信安全和網(wǎng)絡(luò)能效性等方面。網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制作為其他研究內(nèi)容的前提具有重要的研究意義。水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制問題包括網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署、網(wǎng)絡(luò)K覆蓋、網(wǎng)絡(luò)覆蓋保持和空洞修復(fù)等方面。本文主要研究節(jié)點部署問題和網(wǎng)絡(luò)K覆蓋問題。因此,本文做了如下研究:(1)針對移動受限節(jié)點自部署中現(xiàn)有算法存在的問題,本文提出基于不均勻分簇半徑可調(diào)的水下無線傳感器節(jié)點自部署算法。算法首先根據(jù)與Sink節(jié)點的距離對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行不均勻分簇,從而形成不均勻的網(wǎng)絡(luò)布局;然后簇頭節(jié)點構(gòu)建與Sink節(jié)點的連通路徑保證網(wǎng)絡(luò)連通;最后,簇頭節(jié)點通過維持水面不均勻布局來調(diào)節(jié)自身深度,并以最小化簇內(nèi)節(jié)點跳數(shù)為前提,優(yōu)化簇內(nèi)節(jié)點位置。仿真結(jié)果表明,該算法可以提高網(wǎng)絡(luò)可靠性,均衡和降低網(wǎng)絡(luò)能耗,同時提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。(2)針對移動自由節(jié)點自部署中現(xiàn)有算法存在的問題,本文提出基于鴿群優(yōu)化的水下無線傳感器節(jié)點自部署算法。首先,Sink節(jié)點尋找一跳節(jié)點并最大化一跳區(qū)域網(wǎng)絡(luò)覆蓋率;隨后一跳節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)進行分層和分簇,同時簇頭節(jié)點構(gòu)建與Sink節(jié)點的連通路徑以保證網(wǎng)絡(luò)連通;最后,簇頭節(jié)點以節(jié)點移動距離與覆蓋冗余度的比值為目標(biāo),采用鴿群算法優(yōu)化節(jié)點部署位置。仿真結(jié)果表明,該算法可以提高網(wǎng)絡(luò)連通率和網(wǎng)絡(luò)可靠性,降低網(wǎng)絡(luò)部署能耗,并在一定程度上提高了網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。(3)針對網(wǎng)絡(luò)K覆蓋中現(xiàn)有算法存在的問題,本文提出分布式能量有效的水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)事件K覆蓋算法。該算法根據(jù)節(jié)點的鄰居節(jié)點數(shù)和平均剩余能量及與事件的距離來競爭管理節(jié)點;隨后,管理節(jié)點計算各節(jié)點被其管理的事件選擇的概率;最后,各管理節(jié)點以其鄰居節(jié)點的期望能耗,剩余能量方差以及探測性能為目標(biāo)建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,并選擇最優(yōu)調(diào)度策略。仿真結(jié)果表明,該算法能均衡和降低網(wǎng)絡(luò)能耗,延長網(wǎng)絡(luò)的最佳服務(wù)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)生命周期。
【學(xué)位單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TP212.9;TN929.3
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)
        1.2.1 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其架構(gòu)
        1.2.2 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點
    1.3 研究現(xiàn)狀及問題
        1.3.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 關(guān)鍵研究問題
    1.4 研究意義及內(nèi)容
        1.4.1 研究意義
        1.4.2 研究內(nèi)容
    1.5 各章安排
第二章 水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制問題研究
    2.1 概念簡介
        2.1.1 節(jié)點感知模型
        2.1.2 節(jié)點通信模型
        2.1.3 覆蓋冗余度模型
        2.1.4 水下能耗模型
        2.1.5 節(jié)點(事件)移動模型
        2.1.6 評價指標(biāo)
    2.2 相關(guān)工作
        2.2.1 移動受限節(jié)點自部署
        2.2.2 移動自由節(jié)點自部署
        2.2.3 網(wǎng)絡(luò)K覆蓋
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于不均勻分簇的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自部署算法
    3.1 引言
    3.2 前期準(zhǔn)備
        3.2.1 預(yù)設(shè)條件
        3.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型
    3.3 問題描述
    3.4 算法描述
        3.4.1 不均勻分簇
        3.4.2 混合半徑的路徑選擇法構(gòu)建連通路徑
        3.4.3 簇頭節(jié)點計算各節(jié)點的下潛位置
        3.4.4 尋找下一個需要調(diào)節(jié)的簇
    3.5 仿真算例與分析
        3.5.1 仿真場景及參數(shù)設(shè)置
        3.5.2 仿真算例
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于鴿群優(yōu)化的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點自部署算法
    4.1 引言
    4.2 前期準(zhǔn)備
        4.2.1 預(yù)設(shè)條件
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型
    4.3 問題描述
    4.4 算法描述
        4.4.1 鴿群優(yōu)化算法
        4.4.2 PSA算法描述
    4.5 算法分析
        4.5.1 鴿群算法時間復(fù)雜度
        4.5.2 PSA算法時間復(fù)雜度
    4.6 仿真算例與分析
        4.6.1 仿真場景及參數(shù)設(shè)置
        4.6.2 仿真算例
    4.7 本章小結(jié)
第五章 分布式能量有效的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)事件K覆蓋算法
    5.1 引言
    5.2 前期準(zhǔn)備
        5.2.1 預(yù)設(shè)條件
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型
        5.2.3 相關(guān)定義
    5.3 問題描述
    5.4 算法描述
        5.4.1 管理節(jié)點形成
        5.4.2 節(jié)點選擇概率計算
        5.4.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立
        5.4.4 含約束的NSGA-Ⅱ法求解及最優(yōu)策略的選擇
    5.5 算法分析
        5.5.1 報文復(fù)雜度
        5.5.2 算法時間復(fù)雜度
    5.6 仿真算例與分析
        5.6.1 仿真場景及參數(shù)設(shè)置
        5.6.2 仿真算例
    5.7 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻
附錄

【參考文獻】

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本文編號：2832408