本文選題：礦井　切入點(diǎn)：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)　出處：《河南理工大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：目前礦井安全事故頻發(fā),如何建立有效的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)成為煤礦企業(yè)面臨的難題。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的礦井環(huán)境,提高了監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的可靠性。為確保有效覆蓋和節(jié)點(diǎn)之間的連通性,同一區(qū)域往往同時(shí)處于多個(gè)節(jié)點(diǎn)的感應(yīng)范圍內(nèi),勢(shì)必造成大量數(shù)據(jù)冗余,需進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)融合能夠降低網(wǎng)絡(luò)總能耗,因此其成為WSN領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本課題分析現(xiàn)有融合算法存在的優(yōu)缺點(diǎn),從礦井監(jiān)控的角度提出了一種WSN數(shù)據(jù)融合技術(shù)。主要從網(wǎng)絡(luò)能耗、傳輸時(shí)延和數(shù)據(jù)精確性三個(gè)方面進(jìn)行WSN數(shù)據(jù)融合模型的研究,相關(guān)工作如下:(1)為了降低網(wǎng)絡(luò)的總能耗,提出一種基于分簇的WSN數(shù)據(jù)融合算法。分簇過(guò)程中采用了一種平均能耗最優(yōu)的均勻分簇算法,在簇頭選擇時(shí),考慮了節(jié)點(diǎn)剩余能量、傳輸距離和當(dāng)選次數(shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭的概率的影響;數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中提出一種估計(jì)機(jī)制的融合算法,將相鄰兩個(gè)采集周期數(shù)據(jù)的變化量的絕對(duì)值與設(shè)定閾值進(jìn)行比較,去除閾值內(nèi)的冗余數(shù)據(jù),大大降低了網(wǎng)絡(luò)總能耗;最后分析了閾值大小與網(wǎng)絡(luò)總能耗的關(guān)系,并且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)總能耗最小時(shí)得到最佳閾值。(2)鑒于估計(jì)機(jī)制的數(shù)據(jù)融合算法降低網(wǎng)絡(luò)能耗的同時(shí)會(huì)增加傳輸時(shí)延,降低數(shù)據(jù)精確性,本文提出一種均衡時(shí)延和數(shù)據(jù)精確性的自適應(yīng)融合算法。通過(guò)引入博弈理論和自適應(yīng)融合因子,當(dāng)?shù)V井環(huán)境中丟包率動(dòng)態(tài)變化時(shí),簇頭自適應(yīng)選擇最佳融合因子使網(wǎng)絡(luò)總效益函數(shù)值最大,最佳融合因子總體上隨著丟包率的增大而增大,這樣就有效均衡了傳輸時(shí)延和數(shù)據(jù)的精確性。(3)均勻分簇算法導(dǎo)致不同監(jiān)測(cè)區(qū)域的簇的能耗速率不均勻,本文提出一種均衡能耗速率的非均勻分簇融合算法。在非均勻分簇階段,提出了節(jié)點(diǎn)“簇半徑”的概念,使其隨著監(jiān)測(cè)區(qū)域與sink距離的增加而增加;在數(shù)據(jù)融合階段,當(dāng)丟包率隨著簇半徑動(dòng)態(tài)變化時(shí),在各個(gè)區(qū)域的簇內(nèi)自適應(yīng)調(diào)整融合因子的大小,并且融合因子的大小隨著簇半徑的增加而減小,減少了遠(yuǎn)離sink節(jié)點(diǎn)區(qū)域的數(shù)據(jù)量,均衡了網(wǎng)絡(luò)能耗速率,同時(shí)降低了網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延。
[Abstract]:At present, mine safety accidents occur frequently. How to establish an effective monitoring network becomes a difficult problem for coal mining enterprises. Wireless sensor network can adapt to the complex and changeable mine environment. In order to ensure effective coverage and connectivity between nodes, the same area is often in the inductive range of multiple nodes at the same time, which will inevitably result in a large amount of data redundancy. Data fusion is needed to reduce the total network energy consumption, so it has become a hot issue in the field of WSN. This paper analyzes the advantages and disadvantages of existing fusion algorithms. This paper puts forward a WSN data fusion technology from the angle of mine monitoring. It mainly studies the WSN data fusion model from three aspects of network energy consumption, transmission delay and data accuracy. The related work is as follows: 1) in order to reduce the total energy consumption of the network, A clustering based WSN data fusion algorithm is proposed, in which a uniform clustering algorithm with optimal average energy consumption is used, and the residual energy of the nodes is considered in the selection of cluster heads. In the process of data transmission, a fusion algorithm of estimation mechanism is proposed, which compares the absolute values of the changes of two adjacent data acquisition periods with the set threshold. The total energy consumption of the network is greatly reduced by removing the redundant data in the threshold value. Finally, the relationship between the threshold value and the total energy consumption of the network is analyzed. And when the total energy consumption of the network is minimum, the optimal threshold is obtained.) since the data fusion algorithm of the estimation mechanism reduces the energy consumption of the network, it will increase the transmission delay and reduce the accuracy of the data. In this paper, an adaptive fusion algorithm for equalizing delay and data accuracy is proposed. By introducing game theory and adaptive fusion factor, when packet loss rate changes dynamically in mine environment, The cluster head adaptively selects the best fusion factor to make the total benefit function of the network maximum, and the optimal fusion factor increases with the increase of packet loss rate. In this way, the transmission delay and the accuracy of the data are effectively equalized. The uniform clustering algorithm leads to the uneven energy consumption rate in different monitoring regions. In this paper, a non-uniform clustering algorithm for equalizing the energy consumption rate is proposed. The concept of node "cluster radius" is proposed, which increases with the increase of the distance between the monitoring area and the sink, and adaptively adjusts the fusion factor in each region when the packet loss rate changes dynamically with the cluster radius in the data fusion stage. And the size of fusion factor decreases with the increase of cluster radius, reducing the amount of data far away from the sink node area, equalizing the network energy consumption rate, and reducing the network transmission delay.
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TD65;TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：1616098