本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)分泌調(diào)控機(jī)理的物聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)是信息通信技術(shù)的發(fā)展趨勢之一,推動(dòng)著信息產(chǎn)業(yè)的第三次發(fā)展浪潮。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支撐下,各行各業(yè)都朝著智能化方向發(fā)展,形成智慧產(chǎn)業(yè),如智能交通、智能農(nóng)業(yè)、智能電網(wǎng)、智慧城市等。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用前景廣闊,但同時(shí)也面臨各種困難和諸多挑戰(zhàn)。生命科學(xué)的快速發(fā)展推動(dòng)了生物智能的進(jìn)一步發(fā)展,其中生物內(nèi)分泌調(diào)控機(jī)理為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用研究提供了新的思路和方向。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測領(lǐng)域的重要技術(shù)方法,本文通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測目標(biāo)對象,采集目標(biāo)數(shù)據(jù)。為了降低無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量消耗,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,引入內(nèi)分泌調(diào)控機(jī)制,同時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)位置信息,節(jié)點(diǎn)采樣頻率,并采用移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)算法,論文主要工作包括以下幾個(gè)方面:(1)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)必須包含自身位置信息,否則就是無效信息,但是傳感器節(jié)點(diǎn)普遍存在定位精度不高,網(wǎng)絡(luò)開銷大等問題。針對傳感器節(jié)點(diǎn)定位算法中存在的問題,引入激素信息,提出一種基于激素信息校正的EDV-HOP定位算法。EDV-HOP定位算法中,傳感器節(jié)點(diǎn)在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)同時(shí),會(huì)發(fā)送自身激素信息。接收節(jié)點(diǎn)接收鄰居節(jié)點(diǎn)的激素,并根據(jù)接收的激素濃度計(jì)算出與鄰居節(jié)點(diǎn)的距離,然后根據(jù)此距離修正跳數(shù)值,最后以修正的跳數(shù)估算傳感器節(jié)點(diǎn)的位置。實(shí)驗(yàn)表明該定位算法可以有效提高傳感器節(jié)點(diǎn)的定位精度。(2)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)采樣頻率設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)難以確定,如果傳感器節(jié)點(diǎn)采樣頻率設(shè)置過低,丟失重要信息的概率隨之增大,不能保證采樣精度;如果采樣頻率設(shè)置過高,又會(huì)產(chǎn)生大量的冗余數(shù)據(jù),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過早失效。針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的采樣問題,借鑒內(nèi)分泌系統(tǒng)工作機(jī)制,提出一種基于內(nèi)分泌調(diào)控機(jī)理的WSN自適應(yīng)采樣算法(EASA)。由內(nèi)分泌啟發(fā)的EASA能根據(jù)監(jiān)測目標(biāo)的變化情況,分泌不同的激素信息,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)傳感器節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)和采樣頻率,使得傳感器節(jié)點(diǎn)保持最佳的采樣頻率。當(dāng)監(jiān)測到目標(biāo)變化緩慢時(shí),發(fā)送抑制激素,降低傳感器節(jié)點(diǎn)的采樣頻率;當(dāng)監(jiān)測到目標(biāo)變化較快時(shí),發(fā)送促激素,提高節(jié)點(diǎn)的采樣頻率,從而在保證采樣精度的同時(shí)減少能量消耗,延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。(3)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,通常采用固定基站的方式收集數(shù)據(jù),這樣導(dǎo)致靠近基站的簇頭節(jié)點(diǎn)由于轉(zhuǎn)發(fā)大量數(shù)據(jù)而增大網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能耗,從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過早死亡,縮短了網(wǎng)絡(luò)生命周期。針對該問題,引入移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)收集數(shù)據(jù),提出基于EACO的移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收集策略。首先采用LEACH協(xié)議對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇,簇頭節(jié)點(diǎn)分析簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),并根據(jù)分析結(jié)果分泌激素,標(biāo)記數(shù)據(jù)的重要程度,如果簇頭節(jié)點(diǎn)保存的數(shù)據(jù)越重要,則簇頭節(jié)點(diǎn)分泌的激素濃度越高,反之,分泌的激素濃度較低。然后根據(jù)簇頭節(jié)點(diǎn)的激素濃度和簇頭節(jié)點(diǎn)間的距離計(jì)算得到能見度因子,并以此搜索移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的最優(yōu)路徑。實(shí)驗(yàn)表明該策略能夠優(yōu)先發(fā)送重要信息,有效降低重要數(shù)據(jù)的時(shí)延,并且能夠有效延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。
【關(guān)鍵詞】：內(nèi)分泌調(diào)控機(jī)理 節(jié)點(diǎn)定位 自適應(yīng)采樣 移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn) 網(wǎng)絡(luò)生命周期
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R335;TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)13-15
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)14-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-16
• 第二章 物聯(lián)網(wǎng)及內(nèi)分泌系統(tǒng)綜述16-31
• 2.1 引言16
• 2.2 物聯(lián)網(wǎng)綜述16-20
• 2.2.1 物聯(lián)網(wǎng)的定義16-17
• 2.2.2 物聯(lián)網(wǎng)的起源與發(fā)展17-18
• 2.2.3 物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)18
• 2.2.4 物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)18-19
• 2.2.5 物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用19-20
• 2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)20-28
• 2.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)21-25
• 2.3.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)25-26
• 2.3.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用26-28
• 2.4 內(nèi)分泌系統(tǒng)28-30
• 2.4.1 生物內(nèi)分泌系統(tǒng)28-30
• 2.4.2 人工內(nèi)分泌系統(tǒng)30
• 2.5 小結(jié)30-31
• 第三章 基于激素信息校正的EDV-HOP定位算法31-39
• 3.1 引言31
• 3.2 DV-HOP定位算法31-33
• 3.2.1 算法描述31-32
• 3.2.2 DV-HOP算法存在問題32-33
• 3.3 基于激素信息校正的EDV-HOP定位算法33-35
• 3.3.1 錨節(jié)點(diǎn)激素?cái)U(kuò)散模型33
• 3.3.2 EDV-HOP算法描述33
• 3.3.3 EDV-HOP算法流程33-35
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)35-38
• 3.4.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置35
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)評價(jià)分析35-38
• 3.5 小結(jié)38-39
• 第四章 基于內(nèi)分泌調(diào)控機(jī)理的WSN自適應(yīng)采樣算法39-48
• 4.1 引言39
• 4.2 WSN數(shù)據(jù)采集算法39-40
• 4.3 EASA算法40-43
• 4.3.1 EASA算法自適應(yīng)采樣機(jī)制40-42
• 4.3.2 EASA算法冗余節(jié)點(diǎn)休眠機(jī)制42-43
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)43-46
• 4.4.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置43-44
• 4.4.2 網(wǎng)絡(luò)生命周期對比44-45
• 4.4.3 采樣數(shù)據(jù)精度對比45-46
• 4.5 小結(jié)46-48
• 第五章 基于EACO的移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收集策略48-56
• 5.1 引言48
• 5.2 Sink節(jié)點(diǎn)移動(dòng)策略綜述48-49
• 5.3 改進(jìn)的蟻群算法(EACO)49-51
• 5.4 移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)收集策略51-53
• 5.4.1 移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)收集過程51-52
• 5.4.2 EACO搜索最優(yōu)路徑52-53
• 5.5 仿真實(shí)驗(yàn)53-55
• 5.5.1 仿真環(huán)境53
• 5.5.2 移動(dòng)Sink節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑分析53-54
• 5.5.3 重要信息及時(shí)發(fā)送率54-55
• 5.6 小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 總結(jié)56
• 6.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-64
• 致謝64-65
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和參與的項(xiàng)目65

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6 余e，

本文編號：379667