无线传感器网络节能分簇路由算法研究与设计

【摘要】： 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是结合了传感器技术、通信技术及计算机技术的产物。该网络能够通过传感器节点之间的协作实时地监测、感知和采集网络区域内各种环境或被监测对象的信息,并对这些信息进行处理,传送到需要这些信息的用户,在我们感知的物理世界和逻辑信息世界之间建立起一条信息纽带。 WSN的巨大应用价值,已经引起了许多国家军事部门、工业界和学术界的关注,并广泛应用于军事、工业过程控制、国家安全、环境监测等领域。无线传感器网络是由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成,由于其节点的电池能量有限,因此节点的通信应有效地利用能量,以延长网络的生命周期。 本文正是以此为研究背景,分析和比较了文献中提出的多种无线传感器网络分簇路由协议,借鉴其优秀的思想,提出了一种基于负载特征信息的簇首轮换机制算法和一种基于RSSI值的无线传感器网络梯度分簇路由算法(RSSI based Gradient Clustering algorithm, RGC)。 基于负载特征信息的簇首轮换机制算法主要针对目前簇首节点轮换机制中存在的通信过程复杂、能耗高等不足,以减少簇首轮换时节点通信量为出发点,结合传感器节点能耗分析,对簇工作过程中节点的通信次数以节点负载的概念进行量化,实现了簇首节点根据成员节点通信负载特征信息自主选择具有最低能耗的节点担任新一轮簇首的功能。这种方式对比于其他很多算法中需要大多数节点都参与的簇首轮换过程,有效的减少簇首轮换时节点间通信量,降低轮换的复杂度和能耗,延长了整个网络的生命周期。 基于RSSI值的无线传感器网络梯度分簇路由算法主要针对无线传感网络在数据收集模式下的节点负载不均衡问题。算法通过让各节点接收BS的统一广播信息,根据信息中的RSSI值及预设的梯度空间,标识自身所在的区间,以此建立梯度,形成大小不同的层次结构,有效地缓解了“热区”问题的出现;同时在不同梯度与相同梯度的簇首节点间建立树状梯度路由结构,通过节点间的多跳传输,减少与BS直接通信的远距离簇首节点,因而减少了网络开销;算法的簇首轮换采用本文提出的基于负载特征信息的簇首轮换机制,降低了算法复杂度,减少节点通信量及全网能量开销。 最后,利用NS2模拟工具对上述两种算法进行了模拟。实验结果显示,本文提出的基于负载特征信息的簇首轮换机制算法及基于RSSI值的梯度分簇路由算法在有效减少节点通信量、降低系统能耗、延长网络生命周期和提高数据精度上达到了预期目标,效果较明显。 【关键词】：无线传感器网络 负载特征信息 可接收信号强度 梯度 分簇
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 无线传感器网络概述13-15
• 1.1.1 无线传感器网络概念13
• 1.1.2 无线传感器网络体系结构13-14
• 1.1.3 无线传感器网络特点14-15
• 1.2 无线传感器网络的发展历史与研究现状15-16
• 1.2.1 无线传感器网络发展历史15-16
• 1.2.2 无线传感网络研究现状16
• 1.3 本文研究主要内容16-17
• 1.4 论文的组织结构17-18
• 第二章 相关研究工作18-34
• 2.1 无线传输能量模型18
• 2.2 无线传感节点能耗分析18-19
• 2.3 可接收信号强度指示19-22
• 2.3.1 可接收信号强度指示原理19-20
• 2.3.2 无线信号传播模型20-22
• 2.4 无线传感网络分簇算法分析22-33
• 2.4.1 分簇路由算法概述22-25
• 2.4.2 分簇路由算法评价指标25-26
• 2.4.3 现有分簇路由算法分析26-31
• 2.4.4 典型分簇路由算法对比总结31-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第三章 基于负载特征信息的簇首轮换机制算法34-41
• 3.1 算法设计思想34-35
• 3.2 网络模型与相关定义35-36
• 3.2.1 网络模型35
• 3.2.2 相关定义35-36
• 3.3 算法实现与分析36-40
• 3.3.1 算法实现36-39
• 3.3.2 算法分析39-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第四章 基于RSSI值的无线传感网络梯度分簇路由算法41-57
• 4.1 算法设计目标41-42
• 4.2 算法设计思想42-46
• 4.2.1 层次与簇的建立43-44
• 4.2.2 簇内节点单跳通信44
• 4.2.3 路由树的生成44-45
• 4.2.4 簇首的动态轮换45-46
• 4.3 网络模型与相关定义46-48
• 4.3.1 网络模型46
• 4.3.2 相关定义46-48
• 4.4 算法实现与分析48-56
• 4.4.1 梯度标识48
• 4.4.2 簇的建立48-50
• 4.4.3 梯度路由树建立50-52
• 4.4.4 系统稳定运行52-53
• 4.4.5 簇首轮换53-54
• 4.4.6 算法分析54-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第五章 算法模拟与分析57-69
• 5.1 NS2 模拟工具简介57-58
• 5.2 NS2 模拟建模58-62
• 5.2.1 NS2 中消息类型模型58
• 5.2.2 NS2 中普通节点模型58-59
• 5.2.3 NS2 中簇首节点模型59-61
• 5.2.4 NS2 中基站BS模型61
• 5.2.5 NS2 中模拟整体流程61-62
• 5.3 性能评价指标62-63
• 5.4 基于负载特征信息的簇首轮换机制算法模拟与分析63-65
• 5.4.1 模拟场景63
• 5.4.2 模拟数据分析63-65
• 5.5 基于RSSI值强度的梯度分簇路由算法模拟与分析65-68
• 5.5.1 模拟场景65
• 5.5.2 模拟数据分析65-68
• 5.6 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-71
• 6.1 论文总结69-70
• 6.2 未来工作展望70-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-76
• 作者在学期间取得的学术成果76

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