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无线传感器网络基于时—空相关性的节能研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:02:55
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无线传感器网络基于时—空相关性的节能研究【摘要】:随着计算机技术、感知技术以及无线通信技术的快速发展,融合了以上技术的无线传感器网络在科学研究及工业生产等领域得到了广泛的重视。与其

【摘要】:随着计算机技术、感知技术以及无线通信技术的快速发展,融合了以上技术的无线传感器网络在科学研究及工业生产等领域得到了广泛的重视。与其他传统网络不同,无线传感器网络主要目的是为了实现对环境长期有效的自动化监测,加之传感器节点需要在长时间内周期性地向网络传输数据,数据量大且传输能耗高。因此,如何通过有效的数据处理方式节约通信能耗,是无线传感器网络的重点研究内容之一。与此同时,无线传感器网络分布区域广,节点数目众多,网络结构等因素对数据处理的影响也很大。 本文根据传感器数据因采集时间点、地理位置相邻近所表现出的相关性,寻找出符合数据相关性特征的模型,通过模型分析与仿真平台,设计出无线传感器网络基于时一空相关性的节能仿真系统。 首先,基于时间相关性的数据压缩算法,主要利用Haar小波将数据转换到小波域进行分析,并对变换后的系数进行建模,同时对变换后的高频系数用阈值算法进行归零处理,既有效地去除数据时间相关性,又不影响数据重构精度,且更有利于减少通信过程中的数据传输量,节约网络能耗,并通过仿真实验证明算法的可行性与优越性。其次,基于空间相关性的成簇算法,主要应用了基于面源的簇状网络结构,引入了相关半径概念,利用相关半径构建成簇网络,同时根据节点剩余能量与节点间距离的函数关系,选取簇头节点,既有效地在簇头节点聚集空间相关性数据,又避免簇头节点因处理数据量过大而能量耗尽,尽可能地延长网络生命周期。最后,设计基于时-空相关性的网络仿真系统,利用OMNeT++离散事件仿真平台,通过复合模块与网络参考模型,研究了仿真节点中的各层设计。通过协议栈分层、封装函数调用、C++编译类函数、数据报文设计实现网络协议设计,并结合节点设计构建整个仿真系统。通过网络性能指标及仿真数据分析,验证了仿真系统的可靠性,完善了本文研究内容,为以后的研究工作提供了可靠的依据。 【关键词】:无线传感器网络 时-空相关性 高频系数选择 成簇网络 节约能耗 OMNeT++仿真
【学位授予单位】:海南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN929.5;TP212.9
【目录】:
  • 摘要4-5
  • abstract5-9
  • 1 绪论9-15
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状及进展10-13
  • 1.2.1 数据时间相关性研究10-12
  • 1.2.2 数据空间相关性研究12-13
  • 1.3 论文组织结构13-14
  • 1.4 本章小结14-15
  • 2 无线传感器网络与数据特性15-23
  • 2.1 无线传感器网络15-20
  • 2.1.1 传感器网络结构15-16
  • 2.1.2 传感器节点结构16-18
  • 2.1.3 传感器网络特点18-20
  • 2.2 无线传感器网络数据特性20-22
  • 2.2.1 时间相关性20-21
  • 2.2.2 空间相关性21-22
  • 2.3 本章小结22-23
  • 3 基于时间相关性的数据压缩算法23-32
  • 3.1 小波变换23
  • 3.2 Haar小波23-27
  • 3.2.1 Haar小波基函数与小波函数23-24
  • 3.2.2 小波分解与重构24-25
  • 3.2.3 小波系数模型分析25-27
  • 3.3 基于高频系数选择Haar小波数据压缩算法27-31
  • 3.3.1 压缩算法设计27-28
  • 3.3.2 系数选择28-29
  • 3.3.3 阈值选择29
  • 3.3.4 实验结果29-31
  • 3.4 本章小结31-32
  • 4 基于空间相关性的成簇算法32-42
  • 4.1 传感器数据空间相关性模型32-35
  • 4.2 基于空间相关性分簇网络设计35-41
  • 4.2.1 相关半径选择35-37
  • 4.2.2 簇头选择37-39
  • 4.2.3 成簇网络设计39-41
  • 4.3 本章小结41-42
  • 5 无线传感器网络基于时-空相关性的节能仿真设计42-54
  • 5.1 OMNeT++简介42-43
  • 5.2 系统设计43-48
  • 5.2.1 节点设计43-46
  • 5.2.2 网络协议设计46-48
  • 5.3 仿真分析48-49
  • 5.3.1 网络仿真过程48-49
  • 5.4 性能指标49-53
  • 5.4.1 仿真结果分析50-53
  • 5.5 本章小结53-54
  • 6 总结与展望54-56
  • 参考文献56-60
  • 附录60-61
  • 致谢61


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