本文關(guān)鍵詞：能量有效的異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(HWSN)具有自組織、實(shí)時(shí)感知、協(xié)同處理、無線傳輸?shù)忍攸c(diǎn),其應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也日益擴(kuò)大。然而,由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的資源受限,特別是能量資源更顯珍稀,因此,降低能耗和提高能效是HWSN面臨的重大挑戰(zhàn),能量優(yōu)化已成為HWSN研究的關(guān)鍵問題。MAC協(xié)議和路由協(xié)議均處于協(xié)議棧較低層位置,其能耗高低對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量效率產(chǎn)生重大影響。因此,如何設(shè)計(jì)出低能耗的MAC協(xié)議和路由協(xié)議是提高HWSN能效的核心問題。而在基于圖像應(yīng)用的HWSN中,圖像傳輸需要消耗大量能量,如何有效降低圖像傳輸過程的能耗是提高網(wǎng)絡(luò)能效的關(guān)鍵問題。本文針對(duì)由無能量補(bǔ)給的普通節(jié)點(diǎn)和具有太陽能采集功能的圖像節(jié)點(diǎn)組成的HWSN,從MAC控制、分簇路由和圖像傳輸三個(gè)方面,對(duì)HWSN能量優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)展開研究。具體研究內(nèi)容及創(chuàng)新之處主要包括以下幾個(gè)方面:在MAC層,針對(duì)異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層的特點(diǎn),提出了基于數(shù)據(jù)估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)流量自適應(yīng)MAC協(xié)議DTI-MAC。該協(xié)議采用了可變占空比的休眠喚醒機(jī)制,節(jié)點(diǎn)的休眠時(shí)間根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量大小動(dòng)態(tài)調(diào)整,以降低節(jié)點(diǎn)能耗。DTI-MAC的占空比是網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的函數(shù),通過基于節(jié)點(diǎn)分簇和基因程序的數(shù)據(jù)估計(jì)算法來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量大小,預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DTI-MAC在保證能耗最小化的同時(shí),具有傳輸時(shí)延小和網(wǎng)絡(luò)吞吐量大的特點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)層,提出了一個(gè)基于節(jié)點(diǎn)能量、分布密度和鏈路帶寬的分簇路由算法DEBCR。該算法采用了基于節(jié)點(diǎn)能量和分布密度的簇首選舉策略,在簇首間路由時(shí),DEBCR通過基于基數(shù)堆Dijkstra的最短路徑優(yōu)先算法選擇從源簇首到Sink的最優(yōu)路徑,采用了基于發(fā)射能耗、當(dāng)前能量、采集能量和鏈路帶寬的復(fù)合尺度路徑度量準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DEBCR可以根據(jù)不同ToS需求設(shè)置不同的路徑權(quán)值,在保證能量效率的同時(shí)滿足不同應(yīng)用對(duì)傳輸時(shí)延的需求,有效均衡了網(wǎng)絡(luò)能量消耗。在圖像傳輸方面,提出了基于三維物體檢索的多跳圖像傳輸機(jī)制MHITS,該機(jī)制從減少發(fā)送圖像數(shù)量和圖像協(xié)作壓縮等方面降低和均衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗。MHITS采用基于重建誤差與圖像權(quán)值的三維物體檢索算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理以減少圖像傳輸量。在傳輸圖像時(shí),采用了基于傳輸跳數(shù)和路徑距離的圖像協(xié)作壓縮機(jī)制,該機(jī)制根據(jù)跳數(shù)和距離選擇能耗較低的圖像傳輸方式,當(dāng)圖像需要壓縮時(shí),圖像簇首將圖像壓縮任務(wù)分派給簇內(nèi)的非圖像節(jié)點(diǎn),降低了網(wǎng)絡(luò)傳輸圖像的能量消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MHITS有效解決了HWSN因圖像傳輸而導(dǎo)致的能量空洞問題,滿足了大范圍遠(yuǎn)距離HWSN的圖像傳輸需求。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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