本文關(guān)鍵詞：自適應退避調(diào)整MAC算法的優(yōu)化研究　出處：《昆明理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 自適應退避調(diào)整MAC算法 網(wǎng)絡(luò)吞吐量 網(wǎng)絡(luò)訪問延遲 無線傳感網(wǎng)

【摘要】：無線傳感網(wǎng)(WSN)是由部署在監(jiān)測區(qū)域的傳感器節(jié)點,通過自組織方式構(gòu)成的通信網(wǎng)絡(luò),能夠?qū)崟r監(jiān)測,采集環(huán)境或者監(jiān)測對象信息,并對這些數(shù)據(jù)進行處理,通過無線協(xié)議發(fā)送到管理用戶。無線傳感網(wǎng)因其經(jīng)濟成本低,網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變化靈活,被廣泛應用在軍事國防,交通系統(tǒng),緊急救援與醫(yī)療衛(wèi)生服務等眾多領(lǐng)域�，F(xiàn)有算法基本較多都是研究如何分配傳感器節(jié)點的剩余能量或者能量消耗上,而不是解決數(shù)據(jù)幀時隙分配的隨機變化對傳感器節(jié)點的影響,這種隨機性會導致傳感器節(jié)點能量不穩(wěn)定,使整個網(wǎng)絡(luò)吞吐量與訪問延遲受到影響。因此,如何提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量以及減少整個網(wǎng)絡(luò)訪問延遲,從而使整個網(wǎng)絡(luò)持續(xù)高效工作是無線傳感網(wǎng)的關(guān)鍵問題。隨著無線傳感網(wǎng)的逐漸發(fā)展,各種新的研究算法不斷出現(xiàn),使整個網(wǎng)絡(luò)持續(xù)高效工作。在基于模型的幀調(diào)度算法(MFS)和漸進最佳退避算法(AOB)研究的基礎(chǔ)上,本文提出了一種自適應退避調(diào)整MAC算法(ABOTMAC),算法提出每個傳感器節(jié)點根據(jù)當前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)采用一個固定傳輸嘗試率并且動態(tài)調(diào)整其退避窗口大小,從而對成功傳輸一幀長度的時隙進行調(diào)整。針對無線傳感網(wǎng)中幀時隙分配的經(jīng)典算法,MFS算法和AOB算法深入研究其功能機制,分別找出算法在網(wǎng)絡(luò)中運行時存在的網(wǎng)絡(luò)訪問延遲與網(wǎng)絡(luò)吞吐量的問題。本文對MFS算法、AOB算法、ABOTMAC算法的網(wǎng)絡(luò)吞吐量與網(wǎng)絡(luò)訪問延遲進行了理論分析,通過數(shù)學理論推導方式得出了網(wǎng)絡(luò)吞吐量、網(wǎng)絡(luò)訪問延遲之間的矛盾關(guān)系,使得算法在網(wǎng)絡(luò)吞吐量與網(wǎng)絡(luò)訪問延遲等問題上進行優(yōu)化,并通過Matlab仿真,對這三種算法的網(wǎng)絡(luò)吞吐量與網(wǎng)絡(luò)訪問延遲進行更進一步的比較。仿真分析結(jié)果表明,由于改進后的ABOTMAC算法在短幀間間隔時間、分布幀間間隔時間、擴展幀間間隔時間等處理上比MFS算法與AOB算法考慮更加全面,與MFS算法與AOB算法對比,ABOTMAC算法在提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量與減少網(wǎng)絡(luò)訪問延遲方面都有較大的改善,表現(xiàn)了較高的網(wǎng)絡(luò)吞吐量和較低的網(wǎng)絡(luò)訪問延遲。
[Abstract]:Wireless sensor network (WSN) is a communication network composed of sensor nodes deployed in the monitoring area by self-organizing way. It can monitor, collect and monitor information in real time, and process these data, and send it to users through wireless protocols. Wireless sensor network is widely used in many fields such as military defense, transportation system, emergency rescue and medical service, because of its low economic cost and flexible network topology. Most of the existing algorithms are basic to study how the distribution of the residual energy of the sensor nodes or energy consumption, rather than solve the random change of data frame time slot allocation of sensor nodes, this randomness will lead to the energy of the sensor node is not stable, so that the whole network throughput and access delay is affected. Therefore, how to improve the network throughput and reduce the network access delay, thus making the whole network continuous and efficient work is the key problem of the wireless sensor network. With the development of wireless sensor networks, a variety of new research algorithms are constantly emerging, making the whole network work continuously and efficiently. The frame scheduling algorithm based on model (MFS) and progressive optimal backoff algorithm (AOB) based on the research, proposed an adaptive MAC algorithm to adjust the backoff (ABOTMAC) algorithm, each sensor node according to the current state of the network with a fixed transmission rate and try to dynamically adjust the backoff window size, and time slot of a successful transmission frame length adjustment. Aiming at the classical algorithm of frame slot allocation in wireless sensor network, we study the function mechanism of MFS algorithm and AOB algorithm, and find out the problem of network access delay and network throughput when the algorithm runs in the network. In this paper, the network throughput of MFS algorithm, AOB algorithm, ABOTMAC algorithm and network access delay is analyzed by the mathematical theory that the contradictory relationship between network throughput and network access delay, which makes the algorithm optimization problem in network throughput and network access delay and so on, and through Matlab simulation, the network throughput of this three algorithms and network access delay compared further. The simulation results show that the improved ABOTMAC algorithm in short frame interval, distribution frame interval, extended inter frame interval time of processing than MFS algorithm and AOB algorithm more comprehensive consideration, and MFS algorithm compared with AOB algorithm, ABOTMAC algorithm can improve the network throughput and reduce the network access delay are improved performance, high throughput and low network access delay.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫運英，夏紅霞，趙愚，劉定飛;棧的一種算法理論[J];武漢工業(yè)大學學報;1995年01期

2 許道云;;全息算法的原理及應用[J];計算機科學與探索;2011年02期

3 段海濱,王道波,朱家強,黃向華;蟻群算法理論及應用研究的進展[J];控制與決策;2004年12期

4 段海濱;王道波;于秀芬;;幾種新型仿生優(yōu)化算法的比較研究[J];計算機仿真;2007年03期

5 劉永廣;葉梧;馮穗力;;一種基于非線性長度的多約束路由算法[J];計算機應用研究;2008年11期

6 劉永廣;葉梧;馮穗力;;一種基于蟻群算法和非線性長度的多約束路由算法[J];通信技術(shù);2009年08期

7 劉振;胡云安;;一種多粒度模式蟻群算法及其在路徑規(guī)劃中的應用[J];中南大學學報(自然科學版);2013年09期

8 羅景峰;;智能算法求解效果評價的物元模型[J];微電子學與計算機;2011年04期

9 劉芳,李陽陽;量子克隆進化算法[J];電子學報;2003年S1期

10 周雅蘭;;細菌覓食優(yōu)化算法的研究與應用[J];計算機工程與應用;2010年20期

相關(guān)會議論文 前1條

1 董家瑞;王精業(yè);潘麗君;;改進的Dijksta算法在裝備保障系統(tǒng)中的應用[A];圖像圖形技術(shù)與應用進展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應用學術(shù)會議論文集[C];2008年

相關(guān)博士學位論文 前9條

1 高衛(wèi)峰;人工蜂群算法及其應用的研究[D];西安電子科技大學;2013年

2 張捷;進化算法及智能數(shù)據(jù)挖掘若干問題研究[D];西安電子科技大學;2013年

3 程世娟;改進蟻群算法及其在結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性優(yōu)化中的應用[D];西南交通大學;2009年

4 楊振宇;基于自然計算的實值優(yōu)化算法與應用研究[D];中國科學技術(shù)大學;2010年

5 郭慶昌;均值移動算法及在圖像處理和目標跟蹤中的應用研究[D];哈爾濱工程大學;2008年

6 金勁;群集智能算法在網(wǎng)絡(luò)策略中的研究及其應用[D];蘭州理工大學;2011年

7 鄭樂;寬頻帶雷達目標跟蹤理論與算法研究[D];北京理工大學;2015年

8 劉劍;非圓信號波達方向估計算法研究[D];國防科學技術(shù)大學;2007年

9 張瑞秋;面向SMT的錐束CT圖像重構(gòu)關(guān)鍵理論與BGA焊點檢測算法[D];華南理工大學;2014年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 黃林;空間復用MIMO系統(tǒng)接收端的球形譯碼檢測算法研究[D];寧夏大學;2015年

2 牛麗娟;基于Gossip算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式參數(shù)場估計[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

3 卓靜一;液晶相控陣波前相位校正算法研究[D];電子科技大學;2014年

4 張瑩;視頻異常事件檢測算法研究[D];大連理工大學;2015年

5 張博;基于多用戶MIMO系統(tǒng)的魯棒性信號檢測算法研究[D];大連理工大學;2015年

6 陳望;基于混合算法的室內(nèi)WLAN定位研究[D];新疆大學;2015年

7 陳宗文;霍夫森林框架下的多目標檢測與跟蹤算法研究[D];東北大學;2013年

8 張亞玲;衛(wèi)星導航抗干擾算法研究及系統(tǒng)設(shè)計[D];西安電子科技大學;2014年

9 賈佳蔚;基于粒子濾波的檢測前跟蹤算法研究[D];電子科技大學;2015年

10 劉洪彬;Hadoop下基于邊聚類的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究[D];安徽工業(yè)大學;2015年

，

本文編號：1342184