發(fā)布時(shí)間：2022-07-23 15:04

　　隨著微型傳感器、集成電路和無(wú)線(xiàn)通信等技術(shù)的發(fā)展,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。由于晶振頻率的不同以及環(huán)境因素等的影響,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的本地時(shí)間存在差異。而對(duì)于需要多節(jié)點(diǎn)聯(lián)合完成的任務(wù),必須要同步節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)間。因此,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)間同步問(wèn)題已經(jīng)成為了當(dāng)下的研究熱點(diǎn)�？紤]到節(jié)點(diǎn)電池能量有限以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓忍匦?現(xiàn)今時(shí)間同步算法的研究主要集中在提高時(shí)間同步算法的能效以及魯棒性等服務(wù)性能方面。針對(duì)現(xiàn)有時(shí)間同步算法的不足,本文在基于幀間信息差的改進(jìn)TPSN算法設(shè)計(jì)、基于分簇技術(shù)的時(shí)間同步算法設(shè)計(jì)以及基于事件觸發(fā)的時(shí)間同步算法設(shè)計(jì)等三方面展開(kāi)了研究工作。（1）針對(duì)時(shí)間同步消息間的冗余,提出了一種基于幀間信息差的改進(jìn)TPSN算法。該算法分析了TPSN同步消息幀的內(nèi)部結(jié)構(gòu),考慮到時(shí)間信息等內(nèi)容的相關(guān)性,利用前后兩個(gè)同步消息幀之間的信息差值來(lái)替代完整的同步消息幀,以此來(lái)減少單條同步消息的數(shù)據(jù)量,降低同步消息帶來(lái)的通信消耗。仿真結(jié)果表明,該算法利用同步消息幀之間的信息冗余減少了同步算法的能耗。（2）為了減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大對(duì)分布式時(shí)間同步算法造成的收斂速度慢和通信量消耗大的影響,提... 

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作簡(jiǎn)介
第二章 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步理論和技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 時(shí)鐘誤差的來(lái)源
    2.2 時(shí)間同步算法分類(lèi)
        2.2.1 按消息傳遞機(jī)制分類(lèi)
        2.2.2 按需求不同分類(lèi)
        2.2.3 按網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分類(lèi)
    2.3 主要性能指標(biāo)
    2.4 相關(guān)數(shù)學(xué)模型
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于幀間信息差的改進(jìn)TPSN算法
    3.1 引言
    3.2 傳統(tǒng)TPSN算法和能耗模型
        3.2.1 傳統(tǒng)TPSN算法
        3.2.2 節(jié)點(diǎn)通信能耗模型
    3.3 改進(jìn)TPSN算法介紹
        3.3.1 改進(jìn)TPSN算法描述
        3.3.2 改進(jìn)TPSN算法能耗分析
    3.4 算法仿真
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于分簇技術(shù)的時(shí)間同步算法
    4.1 引言
    4.2 預(yù)備知識(shí)
        4.2.1 分簇技術(shù)
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型的圖論表示
        4.2.3 多智能體系統(tǒng)一致性問(wèn)題
        4.2.4 分布式一致性時(shí)間同步迭代模型
    4.3 分簇時(shí)間同步算法介紹
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 虛擬時(shí)鐘
        4.3.3 簇間時(shí)間同步階段
        4.3.4 簇內(nèi)時(shí)間同步階段
    4.4 收斂速度分析及仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 簇間時(shí)間同步收斂速度
        4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于事件觸發(fā)的時(shí)間同步算法
    5.1 引言
    5.2 事件觸發(fā)介紹
        5.2.1 事件觸發(fā)在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
        5.2.2 事件觸發(fā)在多智能體中的應(yīng)用-集中式
        5.2.3 事件觸發(fā)在多智能體中的應(yīng)用-分散式
    5.3 事件觸發(fā)在時(shí)間同步中的應(yīng)用
        5.3.1 絕對(duì)時(shí)間更新模型及事件觸發(fā)函數(shù)設(shè)計(jì)
        5.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小節(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于移動(dòng)模型的水下傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法[J]. 王慧強(qiáng),溫秀秀,林俊宇,馮光升,呂宏武.  通信學(xué)報(bào). 2016(01)
[2]能量高效的WSN時(shí)間同步算法[J]. 劉慶龍,高航.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2014(06)
[3]一種基于多普勒效應(yīng)的水下無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步機(jī)制[J]. 王建平,孔德川,陳偉.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2014(05)
[4]基于Gossip算法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步[J]. 師超,仇洪冰,王俊義,李曉艷.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(03)
[5]無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量估計(jì)路由算法[J]. 平安,龔鋼軍,劉向軍.  計(jì)算機(jī)仿真. 2013(08)
[6]面向物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)綜述[J]. 錢(qián)志鴻,王義君.  電子與信息學(xué)報(bào). 2013(01)
[7]WSN/WSAN中的時(shí)間同步算法研究[J]. 徐煥良,劉佼佼,王浩云,何明.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(31)
[8]EVENT-TRIGGERED AVERAGE-CONSENSUS OF MULTI-AGENT SYSTEMS WITH WEIGHTED AND DIRECT TOPOLOGY[J]. Zhongxin LIU,Zengqiang CHEN,Zhuzhi YUAN.  Journal of Systems Science ＆ Complexity. 2012(05)
[9]無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有效時(shí)間同步算法研究[J]. 王義君,錢(qián)志鴻,王桂琴,張旭.  電子與信息學(xué)報(bào). 2012(09)
[10]一種能量高效的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法[J]. 汪付強(qiáng),曾鵬,于海斌.  信息與控制. 2011(06)

博士論文
[1]無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法研究[D]. 吳杰.天津大學(xué) 2015
[2]無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法研究[D]. 李立.清華大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于事件觸發(fā)機(jī)制的多智能體系統(tǒng)一致性控制設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[D]. 周裕龍.電子科技大學(xué) 2015
[2]基于數(shù)據(jù)壓縮的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能技術(shù)研究[D]. 項(xiàng)鵬遠(yuǎn).浙江工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3665359