隨著微機電系統(tǒng)、無線通信、低功耗嵌入式和無線充電技術的飛速發(fā)展,無線可充電傳感器網絡技術正在逐漸成為許多領域的關鍵技術,如軍事監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測、物流管理等。通常情況下,將節(jié)點的采集數據傳輸給基站有兩種方式:傳感器之間多跳傳輸和采用移動sink。因為采用移動sink方式的眾多優(yōu)點,因此基于該方式的數據收集正逐漸成為無線傳感器網絡的研究熱點,而如何有效的設計數據收集算法規(guī)劃移動sink的收集路徑將在很大程度上影響著無線傳感器網絡的工作性能。針對移動sink方式收集數據的高延遲特性,本文提出了一種基于傳感器節(jié)點數據效用的數據收集方法。本文首先建立移動sink在整個傳感器網絡中進行數據收集的模型。然后在傳感器節(jié)點數據效用的基礎上提出了啟發(fā)式算法和在線算法。啟發(fā)式算法根據停留點數據效用規(guī)劃移動sink收集路徑,而在線算法因為不能預先知道所有停留點的數據效用,所以根據停留點之間的距離來規(guī)劃移動sink。因為啟發(fā)式算法和在線算法應用場景的局限性,本文又在大規(guī)模無線傳感器網絡下提出了一種基于增強學習算法的移動sink數據收集策略,該策略將移動sink之前的停留點收集經驗和當前所處的狀態(tài)相結合,綜合考慮當... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

在T=100和200時，三種算法隨著節(jié)點數量增大對應的數據效用3.4.3不同收集周期對算法性能的影響

（c） 隨機算法圖 3.3 三種算法在不同的周期約束下隨著節(jié)點數量增大對應的數據效用小結研究了在無線可充電傳感器網絡中基于傳感器節(jié)點數據效用的數據收集形式化為一個基于移動 sink 的傳感器節(jié)點數據效用最優(yōu)化的數學模型，模和數據效用三部分組成。然后根據效用最優(yōu)原則設計了一個啟發(fā)式算法在線式實現。最后，通過仿真實驗比較了本文提出的算法和隨機式算法明，本文提出的算法能顯著提高收集數據的效用。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：2952112