无线传感器网络基站移动算法研究

摘要

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，简称WSNs)是近年来发展起来的一项重要的信息技术，被广泛应用于工农业生产、环境监控和军事等领域。节点能量有限是限制传感器网络生存时间的一大瓶颈，因此如何有效地利用节点能量，延长网络生存时间，是需要研究的重要问题之一。为了解决该问题，一种重要方法就是通过基站的移动来有效利用节点能量并延长网络生存时间，以及提高网络的其它性能。本文针对不同类型的传感器网络提出了相应的基站移动算法，主要研究成果如下：
1. 研究了事件驱动单基站传感器网络的基站移动算法。本文指出了预测随机事件的发生是不可能的。但是当一个事件发生或结束时，其内部的传感器节点可以将相关信息发送给基站。基站可以根据这些信息计算出一个新的优化位置。然后，指出了优化的位置应该使得基站到所有事件中的节点的距离之和最小。提出了一种启发式几何中心算法，把所有处于事件中的传感器节点的几何中心作为次优的基站位置。最后提出了该算法具体实现的方法。仿真结果表明，该算法显著提高了网络生存时间以及其它一些网络性能。
2. 研究了事件驱动多基站传感器网络的基站移动算法。网络模型和基本思想与事件驱动单基站传感器网络的基站移动算法类似，不同之处在于网络中部署了多个基站。本文指出节点应把距离自己最近的基站作为发送数据的目标基站。当网络中有事件发生或结束时，基站可以收到相关信息，并根据这些信息计算各基站新的优化位置。事件中各节点到其目标基站的距离之和应该最小，因此本文提出了一种基于遗传算法的算法。该算法把每个解决方案作为一个个体，适应度函数考虑事件中各节点到其目标基站的距离之和，以及各基站当前位置与新位置之间的距离之和。通过若干代的选择、交叉、变异，最终得到一个优化的各基站位置解决方案。最后，提出了各基站如何合作和协调，以实现该算法。仿真结果表明，该算法显著提高了网络生存时间以及其它一些网络性能。
3. 提出了基于遗传算法的下一轮基站位置选择算法。该算法针对时间驱动单基站网络提出。网络中部署了一个移动基站，所有节点定期感知并向基站发送数据，每个数据收集周期被称为一轮。每一轮结束时，根据各节点当前剩余能量，为下一轮选择一个优化的基站位置。本文提出了一种基于遗传算法的基站移动算法。该算法把基站位置作为个体，假设基站移动到该位置并进行一轮数据收集，计算出所有节点的假设剩余能量的方差，并把该方差作为适应度函数值。经过若干代的选择、交叉、变异，得到一个优化的基站位置。仿真结果表明，该算法显著延长了网络生存时间。
4. 提出了基于线性规划的传感器网络基站移动算法。网络中部署了一个移动基站，所有节点连续的收集并且向基站发送数据。本文提出了基于线性规划的基站移动算法，假设基站在每个节点处停留并根据LET(Least Energy Tree)算法生成相应的路由树，计算出各节点的负载，再采用线性规划方法计算出基站在各节点处停留的时间。仿真结果表明，该算法有效地延长了网络生存时间。
5. 提出了基于动态缓冲区的基站移动算法。为了延长网络生存时间，在网络中设置了缓冲区，基站在缓冲区内移动。所有节点收集到的数据先发送到缓冲区，再由缓冲区内节点发送到基站。为了进一步延长网络生存时间，本文提出了一种新的基于动态缓冲区的数据收集算法(Dynamic Buffer Zone Data Gathering，简称DBDG)，该算法把网络划分成若干个区域，让每个区域轮流充当缓冲区，并用线性规划的方法计算出每个区域充当缓冲区的合理时间，从而提高能量利用效率。实验表明，DBDG有效地延长了网络生存时间。