基于蚁群算法的无线体域网路由策略研究

摘要

近年来，无线通信发展益发迅速，无线通信技术已经应用在人们生活的方方面面。物联网概念的提出更是促进了无线通信技术与各领域的深度融合。无线体域网(WBAN)概念的提出，提供了一种新型的数据收集方式，可以在其基础上建立一系列的服务，更好的为人们提供医疗、娱乐等方面的服务。是无线通信技术的一项创新性应用。
　　WBAN由一系列分布在人体表面或体内的一系列传感器组成，用于采集人体各项生理指标，通常还有手持设备作为中心节点，并作为接入公共网络的网关。为了更好的推进WBAN的商业化进程，IEEE802.15.6标准于2012年针对WBAN被提出，提供了一系列针对包括医疗、消费电子产品/个人娱乐等服务的通信标准。该标准致力于低功耗、工作在人体(不限于人体)周围或内部的设备进行高质量的通信服务。其主要工作集中在物理层和MAC层的协议制定。
　　WBAN是由不同种类并且能量受限的传感器组成的传感器网络，这些传感器作为一个整体工作，节点生存时间的不一致会严重影响WBAN的功能。要解决WBAN中的能量平衡问题，选择合适的路由算法来实现网络负载的均衡化是WBAN进行实际应用的重要内容。本文基于蚁群算法，提出了均衡蚁群路由算法(Balanced Ant colony Routing Algorithm,BARA)，具有自适应性、分布式等特点，能够根据网络的运行状况时刻更新路由的选择，达到网络中节点生存时间相互接近的目的。算法采用群体智能的思想，实现简单，性能优秀，计算简单，路由更新成本小，自适应性强，网络中不存在“热点”，能够有效的保护佩戴者的舒适度和安全。本文通过仿真将 BARA与传统的最短路径路由算法进行比较。在通信性能上，BARA与最短路径算法性能相当。在能量的消耗上，BARA比最短路径算法更能够均衡网络中的能量消耗，使得网络中的节点寿命相当，尤其提高了最短生命周期的节点，对延长整个网络的工作时间具有重要意义。

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第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 研究背景和研究意义

1.3 国内外研究现状

1.4 本文主要研究内容及结构

第2章WBAN特征研究

2.1 WBAN的网络模型

2.2 WBAN与WSN和WPAN的区别和联系

2.2.1 WBAN与WSN

2.2.2 WBAN与WPAN

2.3 IEEE 802.15.6标准简介

2.4 本章小结

第3章 蚁群算法解决WBAN路由问题

3.1 WBAN的路由问题

3.1.1拓扑结构

3.1.2 传统路由分类

3.2.3 WBAN现有路由方法及其限制

3.2 蚁群算法介绍

3.2.1 蚁群算法的提出

3.2.2 蚁群算法的原理

3.2.3 蚁群算法网络模型建立

3.2.4 蚁群算法数学模型

3.3 蚁群算法用于WBAN路由问题

3.4 本章小结

第4章 基于蚁群的WBAN路由算法

4.1 蚁群算法设计思路

4.2 蚁群路由算法结构

4.3 蚁群路由设计方案

4.4 选择概率函数

4.5 仿真结果及分析

4.5.1 仿真模型建立

4.5.2 仿真结果与分析

4.6 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

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