基于约会和信息势的传感网移动数据收集算法研究

摘要

随着物联网基础设施与移动智能设备的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）的形式更加多样化，移动数据收集的应用也越来越广泛。本文所研究的场景是，传感器节点固定不动，移动汇聚节点（Mobile Sink,MS）在网络中游走，收集感兴趣事件（Event of Interest, EOI）的数据，直接进行分析处理或者远程传给基站完成一定的监控或分析任务。
　　本研究主要内容包括：⑴对于第一种应用场景，MS在网络中沿着固定的运动轨迹收集数据。网络被划分为几个簇，每个簇具有唯一的约会节点（Rendezvous Point, RP）。簇内其它节点持续地从网络中收集某EOI数据，并按照一定的路由树发送给簇内的RP。本文拟实现网络的整个生命周期的多项指标的最优化。在初始化配置阶段，需要完成网络中节点与RP的最优化映射，以及最短路径树，从而实现网络能耗最优，和网络吞吐率最优两个优化目标，首先对该多目标优化问题进行形式化定义和推导，采用多目标遗传算法求解该多目标优化问题，得到一个启发式的解。为了实现网络能耗均衡的目标，需要对能耗过快的RP节点进行动态替换，触发动态更新阶段，选择其它节点担当RP，选取时需要实现剩余能量最大，以及由新RP构建的MS运动轨迹最短的多目标优化问题。在选择了最优的节点替代旧的RP后，更新网络拓扑。实验表明，采用本文提出的算法，网络生命周期得到大幅延长，网络吞吐率也得到大幅提升。⑵另一种移动数据收集的场景是，MS在网络中游走，按照一定的路由协议，移动到EOI附近，收集数据并进行处理。基于信息梯度的路由和导航协议，是一种分布式的，通过局部决策实现全局目标的协议设计。本文提出通过求解调和函数的离散解构建信息梯度，该信息梯度称作信息势（Information Potential Field, IPF）。在采用雅克比迭代求解调和函数时，为了提高迭代收敛速度，采用了迭代更新条件，即满足一定条件时才将信息强度值更新为迭代值。通过这样的方式，信息势就是对信息势。因此，在构建信息势的过程中应该考虑传感网能耗和信息势质量这两个性能指标，尤其是在动态变化的大规模网络中。首先提出了两个节能的信息势的构建算法：基于骨干节点的信息势构建算法（HSCA），和预测值替代算法（VESA）。这两个算法都遵守 WSNs设置的典型假设以及流言式消息传播模型，能够有效地构建出合格的信息势。基于信息势，MS的路由是基于一种贪心决策的，即每次选择具有最高信息强度值的邻居节点移动一步。为了解决实际应用中多种复杂问题和挑战，并保存信息势支持贪心决策的优良特性，本文提出构建一些更加复杂的信息势。包括在多个具有不同优先级的时间源点同时存在的网络中，如何调度MS进行优先响应调度；在具有障碍物的网络中，如何构建复合信息势以支持MS基于贪心决策避开障碍物；以及当网络中存在剩余能量过小的节点，如何构建信息势以指导 MS避开能量枯竭节点。大量的仿真实验证明了所提出算法的可行性，提出的信息势构建算法可以减少网络平均迭代次数80％，因此节越能耗，并且在多种复杂的实际应用中表现出色。

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第一章 绪论

1.1课题研究背景

1.2研究现状

1.3研究动机

1.4本文研究内容及论文结构

第二章 移动数据收集相关概念

2.1移动数据收集

2.2基于约会规划的数据收集技术

2.3基于调和函数的信息势

2.4本章小结

第三章 基于约会规划的移动数据收集最优化方案

3.1问题定义

3.2基于多目标遗传算法求解最优化问题

3.3性能评估

3.4本章小结

第四章 基于信息势的移动数据收集算法研究

4.1网络模型

4.2问题定义

4.3低能耗的信息势构建方法

4.4复杂应用场景下的信息势构建方法

4.5性能评估

4.6本章小结

第五章 总结和展望

5.1研究结论

5.2研究展望

参考文献

致谢

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