无线传感器网络节能与生存时间感知的数据收集算法

摘要

近年来，随着芯片技术、通信技术和传感器技术的飞速发展，无线传感器网络得到了广泛的应用。无线传感器网络由大量的集成有传感器单元、数据处理单元及无线通信单元的节点组成，节点与节点之间采用自组织的方式构成网络。其目的是协作感知、采集和处理布控区域中各种环境或监测对象的信息，并发送给数据接收者，可广泛地应用于国防军事、环境检测、反恐抗灾、医疗卫生等领域。 无线传感器网络中的节点一般采用电池供电，且通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的环境中，因此节点在能量的供给上受到了很大的限制。如何节省节点的能量以延长网络的生存时间，是无线传感器网络研究领域的重要课题。 本文着重研究了无线传感器网络的数据收集问题，以延长网络生存时间为主要目的。网络生存时间与节点的能耗密切相关，一旦某些关键节点的能量耗竭，网络就无法正常工作。网络的能耗主要由传输数据产生，它与节点之间的距离有关，距离越大，能耗也越大。因此，在网络中经常采用短距离多跳（Multi—hop）传输方式来传输数据，以此降低能耗。但多跳传输会增大数据传递的时延。考虑到多跳传输会引起不同节点能量消耗不均的问题——越是靠近基站的节点由于转发的数据分组量大，其能量消耗得也越快，本文提出了生存时间感知的数据收集算法（LDGA，Lifetime—awareDataGatheringAlgorithm）。LDGA综合考虑网络中各节点的剩余能量与节点间传输数据的能量消耗，构建出延长网络生存时间的数据收集树。仿真分析表明，该算法可以显著地延长网络生存时间。 为了权衡节点能耗与数据传递时延，本文还提出一种能耗感知的优化网络生存时间的数据收集算法，称之为分流路由算法（DTRA，DiffluentTrafficRoutingAlgorithm）。DTRA算法采用一个优化模型以改善每个节点发出数据比例，并采用遗传算法求解该优化问题，从而达到权衡网络生存时间和数据分组跳数。仿真结果表明：DTRA算法能显著地提高网络的生存时间，同时将数据分组平均跳数保持在一个较低的水平；在网络生存时间上，DTRA算法也比一些已有的知名算法更优。 本文的研究成果使传感器网络的数据收集节能且延长网络生存时间，可应用于环境检测、生态环境保护、自然灾害预警等领域。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪 论

1.1课题研究背景及意义

1.2本文研究内容及国内外研究现状

1.3本文主要创新之处

1.4论文组织结构安排

第2章数据收集问题概述

2.1数据收集传感器网络

2.2数据收集网络路由的要求及挑战

2.3典型数据收集路由算法

2.4数据收集的能耗模型

2.5数据融合技术

第3章生存时间感知的数据收集算法

3.1问题描述

3.2系统假设及能耗模型

3.3算法实现

3.3.1算法描述

3.3.2算法实现

3.4仿真结果与分析

3.4.1 算法路由机制比较

3.4.2算法有效性比较

第4章权衡生存时间与数据分组跳数的数据收集算法

4.1遗传算法

4.2问题描述

4.3系统假设与能耗模型

4.4 DTRA算法实现

4.4.1算法及优化模型

4.4.2遗传算法求解优化模型

4.4.3算法的实现

4.5仿真结果与分析

第5章总结与展望

5.1工作总结

5.2展望

参考文献

致 谢

攻读学位期间发表的学术论文目录