本文關(guān)鍵詞：基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的自組織無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSN)在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在大多數(shù)應(yīng)用中，傳感器采用電池供電,因此節(jié)點(diǎn)的能量是WSN應(yīng)用的瓶頸。能效是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能的一個(gè)重要指標(biāo)，典型問題就是能量空洞問題。也就是離匯聚點(diǎn)Sink較近的傳感節(jié)點(diǎn)由于需要承擔(dān)更多的通信負(fù)載而容易過早耗盡能量，導(dǎo)致能量空洞的出現(xiàn)，因此使得WSN的生命周期過早結(jié)束。盡管研究人員提出了一些算法來盡可能地平衡網(wǎng)絡(luò)能量的消耗，但能量空洞問題依然存在。 隨著相關(guān)研究的開展，部分研究人員在WSN中引入移動(dòng)節(jié)點(diǎn)來解決上述問題。移動(dòng)節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)收集器(Mobile Data Collector,簡(jiǎn)稱MDC)，按照一定的路徑在網(wǎng)絡(luò)中收集通信范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，然后MDC對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，或者轉(zhuǎn)發(fā)給后臺(tái)管理中心，稱該網(wǎng)絡(luò)為WSN-MDC。在該網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，需要研究網(wǎng)絡(luò)的模型和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)的定位、節(jié)點(diǎn)的路由選擇、MDC的路徑規(guī)劃以及延時(shí)與能耗均衡的數(shù)據(jù)傳輸策略。 本文以WSN-MDC作為研究對(duì)象，從網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)階段、節(jié)點(diǎn)位置發(fā)現(xiàn)階段、路由發(fā)現(xiàn)階段到信息穩(wěn)定傳輸階段，針對(duì)不同的階段特點(diǎn)進(jìn)行具體的分析，分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型與結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、節(jié)點(diǎn)的定位、路由路徑的建立與更新、MDC路徑的規(guī)劃以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)人惴ㄟM(jìn)行了研究，通過將各個(gè)階段的算法整合，提高了網(wǎng)絡(luò)的QoS和網(wǎng)絡(luò)生命周期。在研究過程中提出了以下創(chuàng)新點(diǎn)： 1.論文定義了一種雙頻段WSN-MDC網(wǎng)絡(luò)模型。以WSN-MDC作為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一種帶有移動(dòng)數(shù)據(jù)收集器的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC)，研究了該網(wǎng)絡(luò)模型的體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，分析了其覆蓋、連通性以及網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)；定義了傳感節(jié)點(diǎn)的功能，明確了選用的軟件協(xié)議和節(jié)點(diǎn)硬件的功能指標(biāo)；在網(wǎng)絡(luò)中不設(shè)置錨點(diǎn)，傳感節(jié)點(diǎn)在指定區(qū)域內(nèi)隨機(jī)部署，節(jié)點(diǎn)無定位能力，初始狀態(tài)是一致的，當(dāng)節(jié)點(diǎn)發(fā)生信道沖突時(shí)采用MAC協(xié)議消除沖突。 2.提出了一種基于改進(jìn)的人工蜂群算法的DV-Hop定位策略(DCABCDV-Hop)。首先，研究了仿生智能計(jì)算理論，重點(diǎn)分析了人工蜂群算法，并在該原有算法的基礎(chǔ)上，引入反學(xué)習(xí)法構(gòu)造初始解集，提出了基于分治策略的人工蜂群算法(DCABC)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有良好的加速收斂效果，提高了全局搜索能力與效率；然后，研究了DV-Hop定位算法，經(jīng)過推導(dǎo)該算法的定位公式，基于最大似然估計(jì)法得出了該定位算法的優(yōu)化函數(shù)；最后，將該優(yōu)化函數(shù)應(yīng)用到DCABC中，求得節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)位置信息。模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，DCABCDV-Hop算法能夠有效地提高定位精度，取得了較為理想的效果。 3.基于第二章提出的網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC)，設(shè)計(jì)了一種基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的RSSI定位算法(RSSI-MDC)。DBWSN-MDC將網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)正方形網(wǎng)格區(qū)域，相鄰網(wǎng)格區(qū)域中的節(jié)點(diǎn)采用兩種頻段進(jìn)行通信。RSSI-MDC執(zhí)行過程中，MDC設(shè)定了停留點(diǎn)，構(gòu)造了停留點(diǎn)集合，然后基于深度優(yōu)先策略設(shè)計(jì)了MDC遍歷停留點(diǎn)的移動(dòng)路徑；在進(jìn)行定位過程中，，MDC從初始位置出發(fā)，沿著既定的路徑移動(dòng)，當(dāng)?shù)竭_(dá)停留點(diǎn)時(shí)，MDC與通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行RSSI測(cè)距，直到所有駐留點(diǎn)遍歷完成為止。MDC得到這些數(shù)據(jù)之后，再根據(jù)三邊測(cè)量法和停留點(diǎn)的位置計(jì)算節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。通過模擬實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該算法具有較為理想的定位效果，適用于溫室無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際需求。 4.基于第二章提出的網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC)，提出了一種雙層的移動(dòng)數(shù)據(jù)收集策略DLDC。首先，MDC根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點(diǎn)規(guī)模和網(wǎng)格布局，基于最大覆蓋優(yōu)先策略設(shè)定了停留點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了MDC收集路徑；然后，在每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)部，根據(jù)停留點(diǎn)的位置選出了每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)部的臨時(shí)匯聚點(diǎn)(Rendezvous Point,RP)，設(shè)計(jì)了多目標(biāo)優(yōu)化路由算法，均衡了節(jié)點(diǎn)的剩余能量、與RP的歐式距離、鏈路質(zhì)量等因素，設(shè)計(jì)了多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并以此作為節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的衡量標(biāo)準(zhǔn)；最后，MDC通過沿著預(yù)先設(shè)計(jì)的路徑對(duì)每個(gè)RP完成數(shù)據(jù)的收集工作。該策略在時(shí)延和能耗之間實(shí)現(xiàn)了二者兼顧，可為實(shí)時(shí)性要求相對(duì)較低的應(yīng)用(例如溫室無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用)提供理論指導(dǎo)。 本文在設(shè)計(jì)了帶有移動(dòng)數(shù)據(jù)收集器的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上，重點(diǎn)從節(jié)點(diǎn)定位、數(shù)據(jù)收集以及路由優(yōu)化方面研究了三種算法，這三種算法都有一個(gè)共同的目標(biāo)就是降低網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。第一種節(jié)點(diǎn)定位算法是一種非測(cè)距的定位算法，具有較強(qiáng)的普適性，并且通過對(duì)原有算法的改進(jìn)，提高了節(jié)點(diǎn)的定位精度；第二種定位算法是依托本文提出的帶有移動(dòng)數(shù)據(jù)收集器的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型(DBWSN-MDC)，基于RSSI測(cè)距工具實(shí)現(xiàn)，其輸入是未被激活節(jié)點(diǎn)，輸出是被激活并且知道通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的集合；第三種算法是在第二種定位算法基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，輸入是已知網(wǎng)格內(nèi)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)并被激活的節(jié)點(diǎn)，輸出是最終收集到MDC的信息集合。 綜上所述，本文針對(duì)WSN-MDC網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了特定的網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)母鱾�(gè)階段進(jìn)行了深入的分析，從布網(wǎng)、定位、路由到收集數(shù)據(jù)，針對(duì)不同階段的特點(diǎn)，分別深入分析了降低能耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期所面臨的困難，設(shè)計(jì)了不同的高效的算法，并能夠有機(jī)結(jié)合到整體，全面提升了WSN-MDC的整體性能，并且通過理論證明、仿真實(shí)驗(yàn)等手段，驗(yàn)證了論文工作的有效性和先進(jìn)性。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)數(shù)據(jù)收集器(MDC) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN) 路由算法 節(jié)點(diǎn)定位 數(shù)據(jù)收集
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-8
• Abstract8-11
• 第一章 緒論11-22
• 1.1 研究背景12-15
• 1.1.1 WSN 結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介12-13
• 1.1.2 WSN 通信體系結(jié)構(gòu)13-14
• 1.1.3 WSN 的應(yīng)用14-15
• 1.2 WSN 的關(guān)鍵技術(shù)分析15-17
• 1.3 移動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸策略研究路線17-20
• 1.3.1 基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)思想18
• 1.3.2 節(jié)點(diǎn)定位算法18-19
• 1.3.3 基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)傳輸策略19-20
• 1.4 論文的研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 1.5 論文的結(jié)構(gòu)21-22
• 第二章 基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型22-35
• 2.1 WSN 體系結(jié)構(gòu)及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)22-30
• 2.1.1 應(yīng)用需求及應(yīng)用模式22-23
• 2.1.2 WSN 的典型體系結(jié)構(gòu)23-26
• 2.1.2 WSN 的網(wǎng)絡(luò)覆蓋與連通26-28
• 2.1.3 WSN 的拓?fù)淇刂?/span>28-30
• 2.2 基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的雙頻段網(wǎng)絡(luò)模型30-34
• 2.3 本章小結(jié)34-35
• 第三章 節(jié)點(diǎn)自組織定位算法研究35-54
• 3.1 自組織節(jié)點(diǎn)定位問題概述35-36
• 3.1.1 傳感節(jié)點(diǎn)定位的必要性35-36
• 3.1.2 WSN 定位算法的特點(diǎn)36
• 3.2 節(jié)點(diǎn)定位算法研究現(xiàn)狀36-38
• 3.3 基于分治策略的改進(jìn)人工蜂群算法38-46
• 3.3.1 傳統(tǒng)的人工蜂群算法38-39
• 3.3.2 反學(xué)習(xí)的初始化方法39-40
• 3.3.3 基于分治策略的進(jìn)化過程40-42
• 3.3.4 實(shí)驗(yàn)?zāi)M以仿真42-46
• 3.4 DV-Hop 算法簡(jiǎn)介46-48
• 3.5 基于分治策略的改進(jìn)蜂群定位過程48-50
• 3.6 DCABCDV-Hop 性能分析50-52
• 3.6.1 不同信標(biāo)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)時(shí)的定位結(jié)果分析50-51
• 3.6.2 不同通信半徑時(shí)的定位結(jié)果分析51-52
• 3.6.3 不同未知節(jié)點(diǎn)數(shù)情況下的定位結(jié)果分析52
• 3.7 本章小結(jié)52-54
• 第四章 基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集策略的節(jié)點(diǎn)定位算法研究54-62
• 4.1 基于測(cè)距的定位算法綜述54-55
• 4.2 基于 RSSI 測(cè)距的定位算法55-59
• 4.2.1 RSSI 測(cè)距模型及性質(zhì)55-57
• 4.2.2 MDC 的定位路徑57
• 4.2.3 RSSI-MDC 算法的過程57-59
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析59-61
• 4.3.1 不同網(wǎng)格規(guī)格的定位誤差比較60-61
• 4.3.2 路徑損耗指數(shù)對(duì)定位誤差的影響61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 基于 MDC 的數(shù)據(jù)收集策略研究62-81
• 5.1 WSN-MDC 相關(guān)研究及現(xiàn)狀62-64
• 5.2 WSN 中數(shù)據(jù)傳輸及路由相關(guān)研究64-71
• 5.2.1 以數(shù)據(jù)為中心的路由算法64-66
• 5.2.2 基于位置路由算法66-68
• 5.2.3 分層型路由算法68-70
• 5.2.5 路由協(xié)議的性能比較70-71
• 5.3 基于雙層的數(shù)據(jù)收集策略71-76
• 5.3.1 外層數(shù)據(jù)收集策略71-72
• 5.3.2 內(nèi)層數(shù)據(jù)收集策略72-76
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析76-79
• 5.4.1 MOR 的性能分析76-78
• 5.4.2 DLDC 的性能分析78-79
• 5.5 本章小結(jié)79-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-84
• 6.1 論文的研究總結(jié)81-82
• 6.2 未來研究工作展望82-84
• 參考文獻(xiàn)84-92
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的科研論文92-93
• 論文研究期間參與的相關(guān)研究項(xiàng)目93-94
• 致謝94

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于移動(dòng)數(shù)據(jù)收集的自組織無線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：304913