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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量分布在目標(biāo)區(qū)域中具有感知、計(jì)算和通信能力的節(jié)點(diǎn)組成。由于傳感器節(jié)點(diǎn)受能量和計(jì)算能力的限制,如何高效利用有限的能量是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)鍵。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯集應(yīng)用中,具有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流連續(xù)、流量大、“多對(duì)一”的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)匯集過程中,部分路徑因數(shù)據(jù)流量過大而導(dǎo)致該路徑節(jié)點(diǎn)能量消耗過快,縮短網(wǎng)絡(luò)壽命。能量均衡能有效提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量和資源利用率,成為近年來研究的熱點(diǎn)。本文以提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、延長網(wǎng)絡(luò)生存周期為目標(biāo),針對(duì)靜
2、態(tài)和動(dòng)態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景,研究能量均衡數(shù)據(jù)匯集算法,形成如下研究成果:
?、籴槍?duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)單個(gè)節(jié)點(diǎn)與蟻群算法中的個(gè)體的相似性特點(diǎn),提出一種基于蟻群優(yōu)化的能量均衡數(shù)據(jù)匯集算法。將節(jié)點(diǎn)當(dāng)前剩余能量和鄰居節(jié)點(diǎn)間距離參與啟發(fā)因子的計(jì)算,使前向螞蟻趨于選擇節(jié)點(diǎn)剩余能量高、離轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)近的鄰居節(jié)點(diǎn)作為下一跳節(jié)點(diǎn);狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算兼顧節(jié)點(diǎn)當(dāng)前剩余能量、與鄰居節(jié)點(diǎn)間距離和鄰居節(jié)點(diǎn)距基站(Sink)的距離等因素,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)路徑的建立和維護(hù);將
3、信息素正反饋?zhàn)優(yōu)樨?fù)反饋,使前向螞蟻按照信息素少優(yōu)先的原則選擇路徑,克服了基本ACO收斂于唯一最優(yōu)解的弊端,體現(xiàn)均衡能耗的思想;優(yōu)先選擇鄰居節(jié)點(diǎn)中距Sink近的節(jié)點(diǎn)作為下一跳節(jié)點(diǎn),防止數(shù)據(jù)匯集過程中出現(xiàn)回環(huán)現(xiàn)象,達(dá)到全局范圍內(nèi)均衡能量的目的。計(jì)算和仿真表明,算法EDG-ACO能有效提高網(wǎng)絡(luò)的能耗均衡程度,延長網(wǎng)絡(luò)生存周期。
?、诨谝苿?dòng)Sink的傳感器網(wǎng)絡(luò)在解決“能量洞”問題時(shí)具有十分顯著的效果,并可以與手持設(shè)備相結(jié)合,組成“泛在
4、網(wǎng)”的終端網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)移動(dòng)Sink場景,本文在第四章提出一種面向動(dòng)態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)匯集算法。算法首先將目標(biāo)區(qū)域劃分為幾個(gè)“單元”,提出網(wǎng)絡(luò)“熱度”評(píng)價(jià)函數(shù),根據(jù)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)函數(shù)給出Sink的移動(dòng)策略,避免Sink盲目移動(dòng);通過節(jié)點(diǎn)剩余能量和角度的加權(quán)選擇下一跳節(jié)點(diǎn),有效避免選擇能量較低的節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)和“回環(huán)”現(xiàn)象的出現(xiàn);采用移動(dòng)Sink代理機(jī)制降低網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生的能耗。分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與相關(guān)算法相比,能有效均衡網(wǎng)絡(luò)能耗,延長網(wǎng)
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