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无线传感器网络中节能汇聚算法的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:07:40
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无线传感器网络中节能汇聚算法的研究【摘要】:对引入移动Sink节点的无线传感器网络(WSNBMS)路由协议进行了深入的分析,在此基础上对经典的TTDD协议进行了改进并在移动Sink

【摘要】:对引入移动Sink节点的无线传感器网络(WSNBMS)路由协议进行了深入的分析,在此基础上对经典的TTDD协议进行了改进并在移动Sink节点的移动策略方面提出了一种Sink节点基于本地节点剩余能量级别的移动策略。 针对TTDD算法的不足,本文对TTDD算法进行了改进。改进算法在原算法虚拟网格的基础上引入了坐标系,将网格中各个交叉点的位置坐标化,从而使网络结构得到了简化;在Sink节点和源节点之间的每个网格单位内选取对角线坐标的节点作为新的转发节点来对转发路径进行局部优化,进一步对这些基于网格的局部优化进行线性叠加可得到转发路径的全局优化;改进算法还通过在源节点通知信息中加入预设时延来对网格和坐标系进行维护。 本文提出了Sink节点基于本地节点剩余能量级别的移动策略。算法针对不同的网络结构给节点剩余能量和邻居节点个数赋予相应的权值;引入一种包含可停留点加权代价和可停留点位置的数据表结构,通过对当前代价与栈顶代价以及可停留点与Sink节点之间距离进行训练比较,选择性的将该数据表结构压入栈中,最终输出的栈顶位置即为停留点位置;同时算法还提出了剩余能量级别的概念,规定只有当能量级别有差距时Sink节点才进行移动,防止了Sink节点的无谓移动。 通过在NS2-2.31下对上述算法进行仿真,验证了本论文提出的算法有较好的性能。 【关键词】:无线传感器网络 节能 Sink节点 移动
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP212.9;TN929.5
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-21
  • 1.1 无线传感器网络概述11-13
  • 1.1.1 无线传感器的发展和前景11-12
  • 1.1.2 无线传感器网络的特点12-13
  • 1.1.3 无线传感器网络的应用13
  • 1.2 无线传感器路由协议研究与移动 Sink 节点的引入13-19
  • 1.2.1 无线传感器网络路由协议研究13-14
  • 1.2.2 无线传感器网络路由协议的分类14-17
  • 1.2.3 基于可移动 Sink 节点的路由协议研究17-18
  • 1.2.4 WSNBMS 中 Sink 节点移动策略分类以及数据传输方式18-19
  • 1.3 本文的主要工作和组织结构19-21
  • 第2章 TTDD 算法的研究与改进21-30
  • 2.1 TTDD 算法的研究21-23
  • 2.1.1 TTDD 算法介绍21-22
  • 2.1.2 TTDD 算法的分析22-23
  • 2.2 TTDD 算法的改进23-29
  • 2.2.1 改进算法的基本思想23
  • 2.2.2 改进算法的网络模型建立23-24
  • 2.2.3 虚拟网格的创建和坐标系的引入24-25
  • 2.2.4 Sink 节点接收数据的路径选择25-27
  • 2.2.5 虚拟网格和坐标系的维护27-28
  • 2.2.6 算法的流程28-29
  • 2.3 本章小结29-30
  • 第3章 Sink 节点基于节点剩余能量级别的移动策略30-41
  • 3.1 现有算法分析30-32
  • 3.1.1 HUMS 算法30-31
  • 3.1.2 基于移动 Sink 节点剩余能量树路由算法31-32
  • 3.2 Sink 节点基于节点剩余能量级别的移动策略32-40
  • 3.2.1 算法的设计目标和基本思想32-33
  • 3.2.2 网络模型33-34
  • 3.2.3 剩余能量级别的引入34-35
  • 3.2.4 网络中 Sink 节点状态分析35-36
  • 3.2.5 Sink 节点移动方向的选择以及传感器节点的状态转换36-38
  • 3.2.6 栈的引入和 Sink 节点移动过程38-40
  • 3.3 本章小结40-41
  • 第4章 仿真与实验分析41-52
  • 4.1 改进 TTDD 算法分析与仿真41-46
  • 4.1.1 改进 TTDD 算法的分析41-42
  • 4.1.2 改进 TTDD 算法的仿真42-46
  • 4.2 Sink 节点基于剩余能量级别的移动策略分析与仿真46-50
  • 4.2.1 Sink 节点基于剩余能量级别的移动策略的分析46
  • 4.2.2 Sink 节点基于剩余能量级别的移动策略的仿真46-50
  • 4.4 本章小结50-52
  • 第5章 总结与展望52-54
  • 5.1 本文总结52-53
  • 5.2 前景与展望53-54
  • 参考文献54-57
  • 作者简介及在学期间所取得的科研成果57-58
  • 致谢58


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