本文選題：物聯(lián)網(wǎng)　切入點：無線網(wǎng)絡路由　出處：《吉林大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)是指通過信息傳感設備,按照約定的協(xié)議,把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連起來,進行自主信息交換,并為人們提供有用的信息,以實現(xiàn)人們對事物的智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡。物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)、交通、物流、電力、環(huán)保、軍事、公共安全、日常生活等方方面面都具備應用潛力,目前也得到了眾多學者的關注。物聯(lián)網(wǎng)極大改善人們的生活質(zhì)量,并給人們的生活方式帶來了巨大的變化。我國根據(jù)國情提出“互聯(lián)網(wǎng)+”、“工業(yè)4.0”等無不是依托物聯(lián)網(wǎng)技術進行的生產(chǎn)生活方式變革。物聯(lián)網(wǎng)被認為是世界下一次信息技術浪潮和新經(jīng)濟引擎,將對世界經(jīng)濟、政治、文化、軍事、社會都將產(chǎn)生無比巨大的影響。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使以電池為供電電源的能量受限傳感設備有了接入互聯(lián)網(wǎng)的需求。而其能量受限的特性使無線數(shù)據(jù)傳輸能耗控制成為應用研究的重點之一。6Lo WPAN協(xié)議棧以無縫連接IPv6互聯(lián)網(wǎng)與低功耗無線節(jié)點為目標,其所包含的RPL路由協(xié)議具備連接海量物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點的能力,逐漸成為了事實上的物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議標準,已被Bluetooth、Zig Bee等經(jīng)典無線傳輸協(xié)議所支持并逐漸應用。信息質(zhì)量感知技術以傳感器采集數(shù)據(jù)的信息質(zhì)量為依據(jù),僅傳輸傳感器網(wǎng)絡所需的感興趣事件發(fā)生情況下具有價值的信息,降低了傳輸無效數(shù)據(jù)的冗余度,起到了較好的降低能耗效果。因此,研究6Lo WPAN中的RPL路由協(xié)議與信息質(zhì)量感知技術相結合,利用信息質(zhì)量理論構建DODAG,成為降低無線節(jié)點能耗亟待解決的問題。另一方面,借助于無線網(wǎng)絡,節(jié)點通過相互通信可以確定彼此間的關系,再輔助以參考節(jié)點的位置和無線測距技術,即可實現(xiàn)無線網(wǎng)絡節(jié)點的定位。目前現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡節(jié)點定位技術在性能指標上存在著定位精度不高,自適應能力不強,算法計算量偏大等問題。因此,深入研究基于無線網(wǎng)絡的節(jié)點定位技術,提高定位精度,降低定位算法計算復雜度,具有重要的意義。針對面向物聯(lián)網(wǎng)的路由問題和無線節(jié)點定位問題,本文以提高性能和延長網(wǎng)絡壽命為目標,從分析應用的不同特點入手,分別做出以下幾方面的貢獻:1.提出了一種用于低功耗和有損網(wǎng)絡的信息質(zhì)量感知DODAG構建機制,用于面向事件檢測的RPL網(wǎng)絡DODAG構建性能的提高。首先討論了噪聲干擾對基于RPL的LLN中DODAG構造的影響,提出了利用鄰居列表對干擾下DODAG構建的優(yōu)化方法。該方法以通過在聯(lián)網(wǎng)過程中增加平均小于1個控制消息的開銷來構造更高效的DODAG,進而降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀�。然后利用信息質(zhì)量衡量傳感器采集的數(shù)據(jù),并通過構建本地DODAG進行數(shù)據(jù)融合和傳輸,降低事件檢測網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀尽７抡娼Y果表明,在保證信息質(zhì)量的前提下,數(shù)據(jù)傳輸能耗最高降低70%。2.提出一種基于離散度的WKNN位置指紋定位方法。從位置指紋數(shù)據(jù)與實際采樣值的相關性入手,首先通過聚類算法對離線位置指紋數(shù)據(jù)進行分類,排除與實測采樣值差別較大的數(shù)據(jù),增大位置指紋數(shù)據(jù)與采樣值的相關性,降低位置匹配算法的計算量;然后,根據(jù)與實測采樣值位置指紋數(shù)據(jù)的離散程度,對離散程度不同的位置指紋數(shù)據(jù)賦予不同的權值,利用加權K近鄰法估計待定位位置。通過實際場景的測試表明,該算法在定位精度上優(yōu)于原有的以歐氏距離作為權重系數(shù)的WKNN算法,且誤差波動較小。本算法對于基于Wi-Fi的無線定位問題具有一定的參考價值。3.提出基于剩余能量成簇的分布式距離誤差校正MDS-MAP定位方法:(1)提出基于剩余能量的傳感器網(wǎng)絡分簇算法,使得網(wǎng)絡分簇均衡,簇內(nèi)利用分布式MDS-MAP算法進行定位降低定位誤差;(2)在簇內(nèi)對于無法直接得到節(jié)點間距的情況,通過鄰近節(jié)點幾何關系,應用多跳距離校正算法來校正多跳節(jié)點間距離,降低采用最短路徑距離作為定位條件下的定位誤差;(3)對于無法通過鄰近節(jié)點幾何關系校正多跳距離的節(jié)點,通過多跳關系近似得到多跳節(jié)點間距離;(4)在簇內(nèi)定位結束后通過簇間坐標融合和絕對坐標變換得到定位結果。該方法在降低誤差的同時減少了定位算法應用的計算量,降低了節(jié)點能耗。仿真結果表明定位性能優(yōu)于經(jīng)典MDS-MAP及MDS-MAP(P)算法。
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【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP391.44

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本文編號：1635406