无线传感器网络容分割及节能信息汇集算法研究

【摘要】： 在无线传感器网络中,由于传感器节点能量的有限及它们之间不稳定的无线电通信,可能造成网络的分割。针对无线传感器网络分区之间的通信,信息摆渡(Message Ferrying)是一种十分有效的方案。 对于连通网络,本文提出了几种基于树的路由算法。首先是基于Dijkstra算法的LET(Least Energy Tree)和MHT(Least Hop Tree)路由算法,它们是分别对整个网络的能量消耗和网络延时的最小化而得到的生成树。另外,一种是基于Prim算法的MST(Minimum Spanning Tree)路由算法,其中权值是根据能量消耗计算得到的。为了更好的比较,本文着重提出了一种智能的LPER(Learning-based Power EfficientRouting)路由算法。在LPER算法中,通过构建一个用来权衡网络生存时间,能量消耗和网络延时三方面的自适应函数,及使用蚁群系统来建立最佳路由。此外,使用增加学习来预测邻居节点的能量消耗。此算法可以保证低能耗和低延时的同时,最优化无线传感器网络的生存时间。通过实验显示,只是能量消耗高于LET算法,而在其他方面都要比MST和LET算法来得优越。 一旦网络出现分割,那么从传感器节点到基站的端到端的路由就需要重新建立。在这种情况之下,信息摆渡技术路由对于分割网络之间传输数据将是最佳选择。由于摆渡节点从一个分区运动到另一个分区是收集数据是预先设计好的,因此信息摆渡技术对于分离网络来说是一个先应式路由方案。本文提出了两类簇头选择模式:一类是基于树的簇头模式,本章中列举了三种具体的方式;另一类是基于支配集的簇头模式,通过OLT(One Level Tree)算法还可以得到每个节点的支配节点(簇头)。摆渡节点运动一圈需要消耗最小能量是一个TSP问题,本文使用遗传算法可以很好地解决这个问题。通过实验得到,在摆渡节点的能耗忽略不计或较小的情况下,OLT算法要比MHT,MST和LET算法更加节能。然后,在摆渡节点运动需要消耗较大的能量时,LET算法是一种较理想的选择。 【关键词】：无线传感器网络 信息摆渡 蚁群系统 增强学习 遗传算法
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-21
• 1.1 无线传感器网络的简介10-15
• 1.1.1 无线传感器网络的概念10-11
• 1.1.2 无线传感器网络的特点11-12
• 1.1.3 无线传感器网络的应用12-13
• 1.1.4 无线传感器网络的关键技术13-15
• 1.2 无线传感器网络的路由算法15-18
• 1.2.1 以数据为中心的平面路由15
• 1.2.2 网络分层路由15-16
• 1.2.3 基于查询的路由16
• 1.2.4 基于地理位置路由16-17
• 1.2.5 能量感知路由17
• 1.2.6 基于QoS的路由17-18
• 1.3 本文主要研究内容与国内外研究现状18-19
• 1.4 本文的结构编排19-21
• 第二章 连通网络信息汇集21-46
• 2.1 基于树的信息汇集算法22-25
• 2.2 能耗模型25-26
• 2.3 最小能耗树LET(Least Energy Tree)算法26-28
• 2.4 最小跳树MHT(Minimum Hop Tree)算法28-31
• 2.5 最小生成树MST(Minimum Spanning Tree)算法31-33
• 2.6 LPER(Learning-based Power Efficient Routing)算法33-42
• 2.6.1 蚁群算法33-36
• 2.6.2 增强学习36-38
• 2.6.3 LPER算法38-41
• A.带有增强学习的能量预测39
• B.利用蚁群算法建立路由39-41
• 2.6.4 算法的流程41-42
• 2.7 实验分析42-46
• 2.7.1 实验基础42-43
• 2.7.2 实验内容43-46
• 第三章 分割网络信息收集46-58
• 3.1 簇头选择模式46-52
• 3.1.1 基于树的簇头选择46-50
• 3.1.1.1 物理中心模式46-48
• 3.1.1.2 簇内能耗最小模式48-49
• 3.1.1.3 权衡摆渡节点能耗模式49-50
• 3.1.2 基于支配集的簇头选择50-52
• 3.1.2.1 一层树OLT(One Level Tree)簇头选择50-52
• 3.2 分区信息收集52-55
• 3.2.1 遗传算法GA(Genetic Algorithm)简介52-54
• 3.2.2 基于GA算法解决摆渡节点的最优运动路线54-55
• 3.3 实验分析55-58
• 3.3.1 实验基础55-56
• 3.3.2 实验内容56-58
• 第四章 总结与展望58-60
• 4.1 工作总结58-59
• 4.2 展望59-60
• 参考文献60-66
• 致谢66-67
• 攻读学位期间发表的学术论文目录67

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