基于计算智能的无线传感器网络自组织方法研究

摘要

无线传感器网络是一种由资源受限的传感器节点构成的自组织网络，如何构建高效节能的自组织方法是其研究的重要问题。计算智能属于仿生类算法，其潜在并行性、自组织性和分布式特点能够满足无线传感器网络自组织要求。文化基因算法、自组织特征映射网络、细菌觅食优化算法等计算智能能够为无线传感器网络构建高效节能的自组织方法。
　　本文主要研究无线传感器网络覆盖、拓扑和路由等自组织方法，具体工作包括以下三个方面：（1）从网络覆盖度和网络生命周期的角度建立多目标覆盖优化模型，在文化基因算法的基础上，结合动态局部搜索策略、单元格编码和最优保存策略，提出一种基于动态文化基因算法的多目标覆盖优化算法，用于求解该模型，使得网络在较高覆盖率的条件下获得更长的生命周期；（2）针对无线传感器网络中易变的拓扑结构，利用自组织特征映射网络的无导师学习特征，提出一种基于自组织特征映射网络的拓扑算法，该算法通过节点间竞争学习的方式实现簇头的优化分布，并通过功率控制动态调节簇头发射功率，优化拓扑结构，提高网络耗能的均衡性；（3）为解决无线传感器网络层次型路由中能耗不均问题，综合考虑节点的剩余能量、传输能耗和跳数等因素，提出一种基于细菌觅食优化算法的分层路由算法，采用中继节点选择机制对路径进行初始化，利用细菌觅食优化算法搜索源节点到汇聚节点的最优传输路径，有效均衡了路由过程中传感器节点的能量消耗，延长了网络生命周期。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

专用术语注释表

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2无线传感器网络

1.3研究内容与论文结构

第二章 无线传感器网络自组织机制

2.1 无线传感器网络的自组织特性

2.2 无线传感器网络自组织框架

2.3 无线传感器网络自组织支撑技术

2.4 本章小结

第三章 基于动态文化基因算法的无线传感器网络覆盖方法

3.1引言

3.2无线传感器网络覆盖的多目标优化问题

3.3覆盖算法设计

3.4仿真与结果分析

3.5本章小结

第四章 基于SOFM神经网络的无线传感器网络拓扑控制

4.1 引言

4.2 SOFM神经网络模型

4.3 基于SOFM神经网络的拓扑算法设计

4.4仿真与结果分析

4.5本章小结

第五章 基于细菌觅食优化算法的无线传感器网络路由

5.1引言

5.2网络模型

5.3适应度函数

5.4基于细菌觅食优化算法的路由设计

5.5仿真与结果分析

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1工作总结

6.2进一步展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢