【摘要】：路由與定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)重要組成部分,能量效率是其體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中重要的限制性因素之一,地理位置信息則體現(xiàn)了系統(tǒng)的應(yīng)用意義。本文分別從節(jié)點(diǎn)定位、分簇、地理位置路由、節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合、最優(yōu)傳輸路徑、路徑修復(fù)、采集數(shù)據(jù)的Skyline查詢方面展開研究工作。主要研究工作如下：(1)提出基于環(huán)境感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)混合定位算法EAHLA (Environment Aware Hybrid Localization Algorithm),求解文中DSE-GAF、NACO算法需要的節(jié)點(diǎn)位置信息。由于易受外界環(huán)境影響,RSSI (Received Signal Strength Indication)直接進(jìn)行距離計(jì)算,定位存在較大的誤差。首先利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置以及信號強(qiáng)度信息來消減路徑損耗指數(shù)對定位的影響,實(shí)現(xiàn)算法對環(huán)境感知；構(gòu)建置信的、與路徑損耗指數(shù)關(guān)聯(lián)的離線指紋庫。對于待定位節(jié)點(diǎn),若能過濾出滿足置信約束RSSI測量值,則優(yōu)先采用K-NNSS找到最為接近的K個(gè)鄰居后,通過質(zhì)心算法求解位置。否則,RSSI值將被高斯模型過濾,待定位節(jié)點(diǎn)與信標(biāo)的距離通過節(jié)點(diǎn)最大通信距離方式獲得,并利用距離比例關(guān)系對其進(jìn)行校正,然后采用最小二乘法求解未知節(jié)點(diǎn)位置的極大似然解,設(shè)計(jì)加權(quán)系數(shù)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的質(zhì)心定位。通過實(shí)驗(yàn)與仿真,對影響算法精度的因素進(jìn)行分析,并驗(yàn)證算法的有效性。(2)提出基于分布均勻度、數(shù)據(jù)相似的能量均衡地理位置路由算法DSE-GAF (Distribution Equilibrium, Similar Data and Energy-balanced GAF)。分析基于地理位置信息的分簇算法GAF (Geographical Adaptive Fidelity)性能影響因素后,改用虛擬正六邊形蜂窩劃分網(wǎng)絡(luò),提出節(jié)點(diǎn)分布均勻度模型,給出最優(yōu)虛擬單元格半徑的求解方法。定義基于分布均勻度模型的簇頭位置選擇評價(jià)參數(shù),利用該參數(shù)及剩余能量來進(jìn)行簇頭選舉,并給出數(shù)據(jù)相似性理論作為節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合的依據(jù)。仿真結(jié)果表明,在不同的節(jié)點(diǎn)分布均勻下,DSE-GAF算法的全網(wǎng)能效得到了較好提升,能量消耗也較為均衡,有效地延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。(3)提出基于蟻群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由和路徑修復(fù)算法NACO (A New ACO-based Routing Optimization Path Recovery Algorithm for WSN)。為了能夠找到通往Sink節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑,將節(jié)點(diǎn)的剩余能量、節(jié)點(diǎn)間距離以及節(jié)點(diǎn)通往Sink的傳輸方向因素引入蟻群算法的啟發(fā)函數(shù)進(jìn)行求解,有效地避免了節(jié)點(diǎn)傳輸“繞路”現(xiàn)象。針對該最優(yōu)路徑中節(jié)點(diǎn)死亡問題,設(shè)計(jì)了周邊節(jié)點(diǎn)替代死亡節(jié)點(diǎn)、繼承信息素、銜接中斷路徑的路徑修復(fù)策略。該策略能夠保留原有大部分最優(yōu)路徑,避免蟻群算法重新尋優(yōu)。仿真結(jié)果表明,該算法在均勻地消耗能量以及降低能耗,快速路徑修復(fù)方面有著較好的效果。(4)提出面向位置的基于Mapreduce框架的MR-EDBNL ((Ext-Domin-ate-BNL based on MapReduce)算法。為了查詢某時(shí)間段、某區(qū)域傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測的物理量極值,需要在海量采集數(shù)據(jù)的相關(guān)維度(如時(shí)間、節(jié)點(diǎn)位置、各類物理量監(jiān)測值)進(jìn)行Skyline查詢。提出廣義支配以及相關(guān)定理,將支配定義“弱化”,并結(jié)合位置關(guān)系實(shí)現(xiàn)監(jiān)測點(diǎn)周邊大量非Skyline對象的過濾,減少原始數(shù)據(jù)集的規(guī)模；并結(jié)合改進(jìn)的支配能力定義排序過濾Reduce數(shù)據(jù)集合,避免無效的數(shù)據(jù)比較邏輯計(jì)算。最后,通過實(shí)驗(yàn)的方法,驗(yàn)證了MR-EDBNL的高效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：2413228