无线传感器网络节能优化策略研究

【摘要】：无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)中的关键问题就是传感器节点能量的有限性,节能高效地使用节点能量是WSN面临的一大挑战。 本文研究WSN中传感器节点能量高效控制问题,其优化目标是通过合理选择节点的工作模式以及适应性调整节点发射功率和调制级,实现节点平均每单位能耗的吞吐量最大。论文首先研究了衰落信道下高效的传输策略问题。为了避免节点在感知、接收以及发送数据时不必要的能耗,本文引入了动态功率管理(Dynamic Power Management, DPM)技术。并把单个节点的跨层能量管理问题建模成平均或折扣报酬Markov决策过程(Markov Decision Process, MDP),运用强化学习理论中的Q学习算法,结合模拟退火(Simulated Annealing, SA)思想,求解出了节点高能效的控制策略。最后,论文通过仿真实验验证了该算法的有效性。学习结果表明,节点能耗得到降低,节点的吞吐量也得到了改善。 进一步,本文研究多节点同步通信问题,与点对点通信情况的不同点在于某个节点的链路质量要受其他节点决策的影响,因此,近似最优的平衡解也依赖其他节点所采取的策略。本文采用分布式Q学习的方法来近似求解多节点通信场景下的节能优化问题,实验结果表明该算法能获得较好的性能。 【关键词】：传感器节点 动态功率管理 跨层优化 Markov决策过程 Q学习
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 致谢7-12
• 第一章 绪论12-23
• 1.1 无线传感器网络简述12-17
• 1.1.1 无线传感器网络体系结构12-13
• 1.1.2 无线传感器网络的特征13-14
• 1.1.3 无线传感器网络协议和关键技术14-16
• 1.1.4 无线传感器网络应用16-17
• 1.2 无线传感器网络节能技术研究现状17-20
• 1.2.1 休眠机制18
• 1.2.2 功率控制机制18-20
• 1.2.3 跨层优化机制20
• 1.3 论文主要工作20-22
• 1.4 论文组织结构22-23
• 第二章 基本模型及学习方法23-32
• 2.1 离散时间 MDP23-25
• 2.2 Q 学习优化算法25-29
• 2.2.1 基于性能势的Q 学习算法25-27
• 2.2.2 基于模拟退火的 Q 学习算法27-29
• 2.3 多Agent学习优化算法29-31
• 2.3.1 多Agent系统29-30
• 2.3.2 多Agent强化学习30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 单传感器节点节能优化策略32-44
• 3.1 单节点节能优化问题描述32-35
• 3.1.1 有限状态Markov信道模型32-33
• 3.1.2 传感器节点模型33-35
• 3.2 问题模型及学习优化算法35-37
• 3.2.1 MDP 模型35-36
• 3.2.2 基于模拟退火的Q 学习优化算法36-37
• 3.3 实验结果37-42
• 3.4 本章小结42-44
• 第四章 多传感器节点节能优化策略44-50
• 4.1 多节点节能优化问题描述44-45
• 4.1.1 多节点通信及问题假设44
• 4.1.2 多节点通信的信道模型44-45
• 4.2 问题模型及学习优化算法45-46
• 4.2.1 近似MDP 模型45-46
• 4.2.2 分布式Q 学习优化算法46
• 4.3 实验结果46-48
• 4.4 本章小结48-50
• 第五章 总结50-51
• 参考文献51-55
• 攻读硕士学位期间主要科研工作和成果55-56

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