本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)流的圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化問題研究　出處：《揚(yáng)州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：本文首先簡要論述了無線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)的一些背景知識如無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及與之相關(guān)的性能評估。分析了無線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)這一特定類型的傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特點(diǎn),對此進(jìn)行了分析與介紹。在基于圖像的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,由于采集的圖像文件的特點(diǎn),這對傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)輸送鏈路帶寬提出了較高的要求。此外,因?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量是有限的,并且大規(guī)模隨機(jī)部署的數(shù)據(jù)采集設(shè)備很難進(jìn)行電量的補(bǔ)充,因而傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期是有限的。在無線圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)中,保證整個網(wǎng)絡(luò)的傳輸鏈路帶寬以及最大化的延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期是當(dāng)前亟待解決的兩個問題。本文研究了傳感器網(wǎng)絡(luò)路由規(guī)劃相關(guān)的問題,分析了不同的路由規(guī)劃與傳輸鏈路帶寬以及生命周期之間的關(guān)系。在對基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化而成的圖的最大流問題研究的基礎(chǔ)上,本文提出了一種新的流分解算法。算法針對多目標(biāo)問題進(jìn)行傳輸路徑的優(yōu)化分配,在將傳感器網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的有向圖轉(zhuǎn)化成流網(wǎng)絡(luò)之后,使用網(wǎng)絡(luò)最大流算法求解出整個網(wǎng)絡(luò)的最大流。接著在求解得出的網(wǎng)絡(luò)最大流的基礎(chǔ)上,使用流分解算法將最大流分解成一組可以覆蓋目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)鄰接路徑組成的集合,從而保證傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸對于鏈路帶寬的需求。此外,文中證明了有向圖對應(yīng)的流網(wǎng)絡(luò)是k-平衡的,從而可以求解出流網(wǎng)絡(luò)的最大k-平衡流。以此為基礎(chǔ),本文提出了一種k-平衡流分解算法將網(wǎng)絡(luò)流分解成一系列節(jié)點(diǎn)鄰接的路徑組成的集合,保證了整個傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期最大化。在文章的最后通過相關(guān)的實(shí)驗(yàn)仿真,在與傳統(tǒng)算法對比后驗(yàn)證了文章中提出的相關(guān)算法的有效性。論文的主要工作如下:1、分析了目前的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、體系特點(diǎn)以及目前的傳感器網(wǎng)絡(luò)存在的問題,并針對圖像傳感器這一特定類型的數(shù)據(jù)感知設(shè)備具有的特性進(jìn)行針對性的研究,包含數(shù)據(jù)傳輸分析以及傳感器生命周期分析。2、針對圖像傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)量大及監(jiān)測目標(biāo)數(shù)目多的特點(diǎn),本文將傳感器網(wǎng)絡(luò)鏈路帶寬問題轉(zhuǎn)化成圖論中的網(wǎng)絡(luò)流問題,在網(wǎng)絡(luò)最大流的基礎(chǔ)上提出了一種流分解算法從而將網(wǎng)絡(luò)流分解成一組覆蓋各目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)鄰接的路徑,以此很好地保證了各目標(biāo)的可用鏈路帶寬。3、針對傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期有限這一問題進(jìn)行了針對性的研究,將網(wǎng)絡(luò)生命周期最大化問題轉(zhuǎn)化成流網(wǎng)絡(luò)中的最大k-平衡流問題進(jìn)行求解。在網(wǎng)絡(luò)k-平衡流的基礎(chǔ)上,給出了一個k-平衡流分解算法將最大k-平衡流進(jìn)行充分的分解并轉(zhuǎn)化成多組節(jié)點(diǎn)鄰接的路徑,每組路徑可以獨(dú)立的進(jìn)行目標(biāo)的監(jiān)測與數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。通過實(shí)驗(yàn)可以證明,給出的k-平衡流分解算法可以將網(wǎng)絡(luò)流完全的分解,證明了算法的可行性。
[Abstract]:Firstly, this paper briefly discusses some background knowledge of wireless image sensor networks, such as the characteristics of wireless sensor networks. Network structure and related performance evaluation. The characteristics of wireless image sensor network (WSN), a specific type of sensor network system, are analyzed. In the image-based wireless sensor network, due to the characteristics of the collected image files, it puts forward a higher requirement for the bandwidth of the sensor network data transmission link. Because the energy of wireless sensor network nodes is limited, and large-scale random deployment of data acquisition equipment is difficult to supplement the power. Therefore, the lifetime of sensor networks is limited. There are two problems that need to be solved urgently to ensure the transmission link bandwidth of the whole network and to maximize the lifetime of the network. In this paper, some problems related to the routing planning of sensor networks are studied. The relationship between different routing planning and transmission link bandwidth and life cycle is analyzed. Based on the research of the maximum flow problem based on the transformed graph of wireless sensor network (WSN). In this paper, a new flow decomposition algorithm is proposed. The algorithm optimizes the transmission path allocation for the multi-objective problem, after transforming the corresponding directed graph of the sensor network into a flow network. The maximum flow of the whole network is solved by using the algorithm of the maximum flow of the network, and then the maximum flow of the network is solved on the basis of the solution. Using the flow decomposition algorithm to decompose the maximum flow into a set of adjacent paths of nodes that can cover the target, so as to ensure the demand of link bandwidth for data transmission in sensor networks. In this paper, it is proved that the flow network corresponding to the directed graph is k- equilibrium, so that the maximum k-equilibrium flow of the outgoing flow network can be solved. In this paper, a k- equilibrium flow decomposition algorithm is proposed to decompose the network flow into a set of paths adjacent to a series of nodes. Ensure the maximum lifetime of the whole sensor network. At the end of the article through the relevant experimental simulation. After comparing with the traditional algorithms, the effectiveness of the proposed algorithm is verified. The main work of this paper is as follows: 1, the basic structure of wireless sensor networks is analyzed. The characteristics of the system and the problems existing in the current sensor network, and the image sensor, a specific type of data sensing device has the characteristics of targeted research. Including data transmission analysis and sensor life cycle analysis. 2. Aiming at the large amount of data transmitted by image sensor network and the large number of monitoring targets. In this paper, the link bandwidth problem in sensor networks is transformed into the network flow problem in graph theory. On the basis of the maximum flow in the network, a flow decomposition algorithm is proposed to decompose the network flow into a set of adjacent paths of nodes covering each target, so that the available link bandwidth of each target is guaranteed very well. Aiming at the problem of limited lifetime of sensor networks, a targeted study has been carried out. The life cycle maximization problem of the network is transformed into the maximum k-equilibrium flow problem in the flow network, and the solution is based on the k-equilibrium flow of the network. In this paper, a k- equilibrium flow decomposition algorithm is proposed to decompose the maximum k-equilibrium flow sufficiently and transform it into a path adjacent to multiple groups of nodes. Each group of paths can independently monitor the target and transmit data. It can be proved by experiments that the k- equilibrium flow decomposition algorithm can completely decompose the network flow and prove the feasibility of the algorithm.
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN919.8

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本文編號：1429086