无线传感器网络能量均衡的节能路由算法研究

【摘要】：无线传感器网络是一种新型的网络技术，它由大量资源有限的微型传感器节点组成，这些节点被随机部署于监测区域，节点间通过协作自主完成数据采集传输、事件监测等各种任务。如何在相关应用中高效地利用有限资源来实现各种网络功能以满足应用需求是无线传感器网络的关键。无线传感器网络路由协议的节能性、能量与负载均衡性等性能对网络寿命有着非常重要的影响作用，尤其在持续、稳定数据流的网络监测应用中，这种性能需求尤为突出。因此，本文针对相关应用以提高网络能量利用率，延长网络寿命为目的，研究能量均衡、且高效的路由算法，主要有如下研究成果： ①针对典型分簇路由LEACH中簇首分布不均及其能耗与负载不均等不足，提出一种基于树均匀分簇的节能路由协议(EUCR)。协议计算网络的最优簇首比例，并使用节点的接收信号强度、剩余能量、网络连通度对LEACH中的阈值公式T(n)进行改进，避免极小簇的形成以及低能量节点成为簇首，使用成簇半径和簇首间的合理距离两个参数修正簇首的分布情况，确保了网络中簇首的均匀分布以及各簇规模的平衡；基于跳数及簇首当前剩余能量构造的簇间优化路由树减少了簇首单跳通信的能耗，辅助簇首以及在簇内进行的簇首更换策略使得簇内节点的能耗均衡，并减少了每轮簇重构的开销。仿真实验表明，与LEACH相比，EUCR算法具有较好的节能性以及负载平衡性，延长了网络的生存时间。 ②针对EUCR在持续稳定数据流的无线传感器网络应用中，由于网络的大量通信任务，EUCR简单的簇间路由树并不能很好地均衡各簇首的能耗与负载，从而引起了簇首形成的高一级网络能量分布不均、热点与能量空洞、簇首负载过重导致的数据包丢失、重传能耗等问题，提出一种基于多属性决策的能量均衡路由算法DMAE，引入节点负载预测机制及传输总能耗TEC等，构造节点的前向邻居信息表，包含前向邻节点ID、剩余能量、综合负载、传输总能耗TEC等属性，使用相对熵计算前向邻节点各属性的权重，确定决策模型，并依据该模型综合加权前向邻节点的负载、能耗等属性，选择出最优的前向邻节点中转数据，避免路径回环，分散数据流、均衡节点能耗，缓解“热点”问题。仿真结果显示，DMAE具有很好的能量均衡效果，提高了网络的能量利用率，延长了网络寿命。 【关键词】：无线传感器网络 路由协议 能量均衡 均匀分簇 多属性决策
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-20
• 1.1 研究背景8-15
• 1.1.1 无线传感器网络概述8
• 1.1.2 无线传感器网络的体系结构8-11
• 1.1.3 无线传感器网络关键技术11-13
• 1.1.4 无线传感器网络发展历程与现状13-15
• 1.2 路由协议研究现状15-17
• 1.2.1 研究现状及分析15-16
• 1.2.2 挑战与发展趋势16-17
• 1.3 本文课题来源及研究内容17-20
• 1.3.1 课题来源与意义17-18
• 1.3.2 主要研究内容18-20
• 2 能量均衡的路由算法分析20-31
• 2.1 典型路由算法20-26
• 2.2 各种能量均衡的路由算法及存在的问题26-29
• 2.2.1 各种能量均衡的路由算法26-27
• 2.2.2 在稳定数据流应用中存在的问题27-28
• 2.2.3 本文算法的设计目标与思路28-29
• 2.3 能量均衡路由算法的性能评价指标29-30
• 2.3.1 网络生存时间29
• 2.3.2 全网能耗29
• 2.3.3 能量均衡29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 基于树均匀分簇的无线传感器网络节能路由算法31-46
• 3.1 引言31-32
• 3.2 EUCR 协议的网络模型32
• 3.2.1 模型中的网络连通度32
• 3.2.2 EUCR 的网络条件32
• 3.3 EUCR 算法描述与流程32-41
• 3.3.1 最优簇首数量的确定32-34
• 3.3.2 网络初始化过程34-35
• 3.3.3 每个周期的首轮成簇35-38
• 3.3.4 每个周期非首轮簇首的选择38-39
• 3.3.5 簇间优化路由树的构造39-40
• 3.3.6 数据传输阶段40
• 3.3.7 EUCR 算法基本流程40-41
• 3.4 仿真实验与对比分析41-45
• 3.4.1 仿真环境与评价指标41-43
• 3.4.2 仿真结果及分析43-45
• 3.5 本章小结45-46
• 4 基于 EUCR 的多属性决策能量均衡路由算法46-59
• 4.1 引言46
• 4.2 现有能量均衡路由协议分析46-47
• 4.3 DMAE 算法的网络模型47-48
• 4.4 DMAE 算法描述48-54
• 4.4.1 DMAE 中的属性定义48-49
• 4.4.2 DMAE 决策模型49-51
• 4.4.3 DMAE 算法流程51-54
• 4.5 仿真实验与对比分析54-58
• 4.5.1 仿真环境与评价指标54-55
• 4.5.2 仿真结果及分析55-58
• 4.6 本章小结58-59
• 5 结论与展望59-62
• 5.1 工作总结59-60
• 5.2 研究展望60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67
• 附录67
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文与申请专利67
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目67

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