本文關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感網(wǎng)覆蓋優(yōu)化及控制技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 覆蓋優(yōu)化 控制技術(shù) 生存時(shí)間 確定部署 隨機(jī)部署 能耗均衡 邊界效應(yīng)

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于國(guó)防軍事、交通控制、精細(xì)農(nóng)業(yè)、智能家居、醫(yī)療衛(wèi)生甚至太空探索等眾多領(lǐng)域。無(wú)線傳感網(wǎng)覆蓋優(yōu)化及相關(guān)控制技術(shù)是傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行感知、傳輸、處理等工作的基礎(chǔ),承擔(dān)著從信息感知階段到信息處理階段過(guò)渡的關(guān)鍵任務(wù),如何保證覆蓋效果并追求最大限度降低節(jié)點(diǎn)能耗,改善均衡性,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間等網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化及控制技術(shù)是研究的熱點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題,本文主要工作如下：1.不同二維平面場(chǎng)景中WSN覆蓋目標(biāo)優(yōu)化的側(cè)重點(diǎn)不同,包括覆蓋率(尋優(yōu)精度)、算法收斂次數(shù)、收斂時(shí)間等多個(gè)方面,分別以?xún)?yōu)化覆蓋率、減少收斂次數(shù)為側(cè)重點(diǎn)提出兩種覆蓋優(yōu)化策略。(1)針對(duì)一些二維場(chǎng)景確定性部署中對(duì)覆蓋精度要求高的問(wèn)題,結(jié)合粒子群算法在尋優(yōu)過(guò)程中出現(xiàn)的解丟失的現(xiàn)象,提出一種逐維判斷粒子適應(yīng)度值的覆蓋優(yōu)化方法(JV-PSO-DD)。解決了現(xiàn)有算法在所有維數(shù)信息更新完畢后進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)價(jià)而導(dǎo)致的優(yōu)化解丟失難題,提高了求解精度。通過(guò)仿真對(duì)比,算法對(duì)覆蓋率指標(biāo)的優(yōu)化效果優(yōu)于對(duì)比算法,同一環(huán)境下高達(dá)97%。(2)針對(duì)一些二維場(chǎng)景確定性部署中對(duì)算法收斂次數(shù)要求高的問(wèn)題,結(jié)合幾何圖形知識(shí),提出一種基于節(jié)點(diǎn)定向移動(dòng)的覆蓋優(yōu)化算法(COMDH)。以異構(gòu)傳感網(wǎng)為例仿真對(duì)比驗(yàn)證,算法僅需4次迭代即可保證較高覆蓋率,適用于大型傳感網(wǎng)節(jié)點(diǎn)確定性部署。2.二維平面到三維空間再到三維水域,對(duì)確定性部署的限制條件愈加苛刻。針對(duì)當(dāng)前水下WSN覆蓋方法存在的覆蓋率不高、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)能耗過(guò)大以及節(jié)點(diǎn)移動(dòng)導(dǎo)致的能耗值差異大等問(wèn)題,結(jié)合現(xiàn)有的水下覆蓋策略,提出一種水下空間層次化覆蓋增強(qiáng)算法(UHSCA)。理論分析及仿真結(jié)果表明該策略對(duì)水下節(jié)點(diǎn)的確定性部署覆蓋優(yōu)化效果明顯,均衡了節(jié)點(diǎn)移動(dòng)產(chǎn)生的能耗,為水下偵察、水文監(jiān)測(cè)等水下空間的節(jié)點(diǎn)覆蓋部署提供了有效方案支持。3.針對(duì)復(fù)雜、危險(xiǎn)場(chǎng)景下隨機(jī)部署方法中出現(xiàn)的能量浪費(fèi)、覆蓋空洞、節(jié)點(diǎn)能耗均衡性差等問(wèn)題,降低二次甚至多次布設(shè)帶來(lái)的高成本、高風(fēng)險(xiǎn),提出一種引入量化休眠時(shí)延的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)控制策略。休眠時(shí)延的量化主要參考周?chē)?jié)點(diǎn)數(shù)量和節(jié)點(diǎn)剩余能量?jī)蓚�(gè)條件。通過(guò)對(duì)生存時(shí)間、能耗均衡值以及死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量?jī)?yōu)化指標(biāo)的仿真值獲取,證明新的控制策略對(duì)能耗均衡效果顯著,能優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間20%以上。4.針對(duì)節(jié)點(diǎn)在隨機(jī)部署方法下執(zhí)行狀態(tài)控制策略出現(xiàn)的覆蓋收縮問(wèn)題,結(jié)合“邊界效應(yīng)”現(xiàn)象,提出一種邊界區(qū)域節(jié)點(diǎn)移動(dòng)補(bǔ)充的組網(wǎng)控制方法。通過(guò)觀察網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)采樣圖,證明死亡節(jié)點(diǎn)分布均勻度良好。通過(guò)對(duì)死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量和能量方差值兩個(gè)優(yōu)化指標(biāo)計(jì)算統(tǒng)計(jì)并對(duì)比分析,證明該控制策略能夠有效改善隨機(jī)部署場(chǎng)景中存在的“邊界效應(yīng)”問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：覆蓋優(yōu)化 控制技術(shù) 生存時(shí)間 確定部署 隨機(jī)部署 能耗均衡 邊界效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 緒論13-25
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 無(wú)線傳感網(wǎng)研究概況及現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 傳感器節(jié)點(diǎn)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 相關(guān)問(wèn)題研究19-20
• 1.4 主要應(yīng)用領(lǐng)域及典型應(yīng)用20-22
• 1.5 論文研究目標(biāo)及主要研究?jī)?nèi)容22-23
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)安排23-24
• 1.7 本章小結(jié)24-25
• 第二章 覆蓋優(yōu)化及控制技術(shù)25-33
• 2.1 無(wú)線傳感網(wǎng)覆蓋問(wèn)題25-29
• 2.1.1 覆蓋分類(lèi)25
• 2.1.2 覆蓋模型25-26
• 2.1.3 節(jié)點(diǎn)部署26-29
• 2.2 無(wú)線傳感網(wǎng)控制技術(shù)29-31
• 2.2.1 節(jié)點(diǎn)狀態(tài)控制技術(shù)29-31
• 2.2.2 補(bǔ)充組網(wǎng)控制技術(shù)31
• 2.3 覆蓋優(yōu)化及控制性能主要衡量指標(biāo)31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 二維平面節(jié)點(diǎn)確定性部署策略33-51
• 3.1 引言33
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)與覆蓋模型33-34
• 3.2.1 模型假設(shè)條件33
• 3.2.2 節(jié)點(diǎn)感知模型33-34
• 3.2.3 區(qū)域覆蓋率34
• 3.3 逐維判斷PSO算法值的WSN覆蓋優(yōu)化34-40
• 3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)PSO算法34-36
• 3.3.2 JV-PSO-DD算法36-37
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真37-40
• 3.3.4 算法總結(jié)40
• 3.4 基于幾何圖形理論的節(jié)點(diǎn)定向位移覆蓋優(yōu)化算法40-49
• 3.4.1 數(shù)學(xué)模型及假設(shè)條件41-42
• 3.4.2 COMDH算法思想42-46
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)仿真46-49
• 3.4.4 算法總結(jié)49
• 3.5 本章小結(jié)49-51
• 第四章 三維水下空間節(jié)點(diǎn)確定性部署51-63
• 4.1 引言51
• 4.2 三維覆蓋問(wèn)題描述51-55
• 4.2.1 最優(yōu)覆蓋模型介紹52-53
• 4.2.2 經(jīng)典算法舉例——體心立方格連通覆蓋53-55
• 4.3 層次化水下覆蓋優(yōu)化方法55-62
• 4.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型及覆蓋增強(qiáng)問(wèn)題分析55-58
• 4.3.2 覆蓋問(wèn)題描述58
• 4.3.3 UHSCA58-60
• 4.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析60-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 隨機(jī)部署下節(jié)點(diǎn)狀態(tài)控制技術(shù)研究63-73
• 5.1 引言63-64
• 5.2 基于能耗均衡的節(jié)點(diǎn)覆蓋控制技術(shù)64-69
• 5.2.1 應(yīng)用模型64-66
• 5.2.2 WSN覆蓋策略66-67
• 5.2.3 基于節(jié)點(diǎn)能耗均衡的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間延長(zhǎng)策略67-69
• 5.3 仿真結(jié)果及分析69-72
• 5.4 本章小結(jié)72-73
• 第六章 隨機(jī)部署下補(bǔ)充組網(wǎng)控制技術(shù)研究73-85
• 6.1 引言73
• 6.2 網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型及假設(shè)條件73-76
• 6.2.1 節(jié)點(diǎn)感知與覆蓋率計(jì)算模型73-74
• 6.2.2 目標(biāo)區(qū)域邊界劃分模型74-76
• 6.3 邊界區(qū)域移動(dòng)節(jié)點(diǎn)部署策略76-77
• 6.4 節(jié)點(diǎn)休眠調(diào)度方法77-78
• 6.4.1 冗余節(jié)點(diǎn)判定77
• 6.4.2 節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略77-78
• 6.5 算法仿真驗(yàn)證78-83
• 6.5.1 實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)境78-79
• 6.5.2 未執(zhí)行算法節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變化分析79-80
• 6.5.3 執(zhí)行算法節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變化分析80-81
• 6.5.4 網(wǎng)絡(luò)中死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)81-82
• 6.5.5 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗均衡性討論82-83
• 6.6 本章小結(jié)83-85
• 第七章 總結(jié)與展望85-87
• 7.1 論文工作總結(jié)85
• 7.2 展望85-87
• 致謝87-89
• 參考文獻(xiàn)89-95
• 作者簡(jiǎn)歷95

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：997434