本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡是由一系列具有有限計算能力、存儲能力和無線通信能力的小型智能設(shè)備組成的分布式感知網(wǎng)絡。傳感器節(jié)點的感知能力和節(jié)點間的無線通信能力為傳感器網(wǎng)絡賦予了廣闊的應用前景,使得無線傳感器網(wǎng)絡廣泛應用于軍事領(lǐng)域、醫(yī)療健康、環(huán)境科學、空間探索,以及其他一些商業(yè)應用領(lǐng)域中。 然而,無線傳感器網(wǎng)絡的部署環(huán)境相當復雜,經(jīng)常需要通過大量的人工埋置、飛行器撒播或者火箭彈射等方式,將節(jié)點任意散落在被監(jiān)測區(qū)域內(nèi)。無線傳感器網(wǎng)絡中節(jié)點一般采用微型電池供電,由于部署環(huán)境的復雜性和節(jié)點布置的任意性,使得節(jié)點的電池難以更換或充電,很容易因能量耗盡而失效。因此,無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議研究的核心問題就是最大限度地降低節(jié)點的能量消耗,延長網(wǎng)絡生命周期。由于在網(wǎng)絡擴展性、高效節(jié)能性等方面的明顯優(yōu)勢,基于分簇技術(shù)的路由協(xié)議成為當前研究的一個重要課題。本文圍繞這一課題,側(cè)重研究了無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議中的簇首節(jié)點的選擇機制、節(jié)點間能量損耗的均衡、分簇區(qū)域的劃分和成簇的密度對分簇的影響等問題。論文的主要內(nèi)容包括： 1.針對異構(gòu)型無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點在感知、計算與通信多方面存在差異的特點,提出了一種低能量損耗的分布式分簇路由算法(MEDC)。該算法所基于的能量模型將綜合考慮網(wǎng)絡中節(jié)點的能量異構(gòu)性和計算能力異構(gòu)性,依據(jù)節(jié)點的剩余能量和預期的成簇能量損耗,選取優(yōu)勢節(jié)點成為簇首節(jié)點。仿真結(jié)果表明,該算法能有效地均衡節(jié)點的能量消耗,從而延長網(wǎng)絡的生命周期。 2.將演化博弈理論引入無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議的研究,通過分析模型的演化穩(wěn)定性狀態(tài)來確定網(wǎng)絡能量優(yōu)化的策略。本文提出了一種基于領(lǐng)土博弈模型的分簇算法(TGC)和一種基于能量消耗戰(zhàn)博弈模型的算法(WEAC)。在TGC算法領(lǐng)土博弈過程中,競爭雙方應用演化穩(wěn)定性策略瓜分監(jiān)測區(qū)域,從而實現(xiàn)網(wǎng)絡能耗的均衡。當網(wǎng)絡中傳感器節(jié)點的剩余能量普遍偏低時,采取WEAC算法進行自私地決策,以此最大化網(wǎng)絡的生命周期。仿真結(jié)果表明,通過該算法能夠獲得很好的網(wǎng)絡性能。 3.提出了一種基于自適應分裂與合并的無線傳感器網(wǎng)絡分簇協(xié)議(ASMC),能較好地解決無線傳感器網(wǎng)絡因簇密度不均勻?qū)е鲁纱貢r間延長的問題。該協(xié)議在首輪預先設(shè)定了簇首數(shù)量,并通過閾值控制了簇的密度,在適當時候進行簇的分裂與合并操作。當簇首數(shù)量少于預設(shè)的數(shù)量時進行簇首補選,在簇首補選過程中不僅考慮了簇內(nèi)密度,而且還考慮了節(jié)點剩余能量。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡 分簇技術(shù) 能量優(yōu)化 演化博弈 演化穩(wěn)定性策略
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TN915.04;TP212.9
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第1章 緒論12-30
• 1.1 課題背景及意義12
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡概述12-22
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)12-16
• 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡的特點16-18
• 1.2.3 無線傳感器網(wǎng)絡的應用18-20
• 1.2.4 無線傳感器網(wǎng)絡的研究方向20-22
• 1.3 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議概述22-28
• 1.3.1 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議的設(shè)計目標與設(shè)計要求22-24
• 1.3.2 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議分類24-26
• 1.3.3 無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議概述26-28
• 1.4 本文研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)28-30
• 第2章 異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡中的低能量損耗的分簇算法30-41
• 2.1 相關(guān)工作30-31
• 2.2 系統(tǒng)模型31-34
• 2.2.1 網(wǎng)絡模型31-32
• 2.2.2 傳感器節(jié)點能量消耗模型32-33
• 2.2.3 異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡中的能量消耗模型33-34
• 2.2.4 無線傳感器網(wǎng)絡的生命周期34
• 2.3 MEDC算法34-36
• 2.3.1 簇首選舉參數(shù)γ34-35
• 2.3.2 簇的建立35-36
• 2.3.3 數(shù)據(jù)傳輸36
• 2.4 實驗與分析36-40
• 2.4.1 仿真參數(shù)36-37
• 2.4.2 仿真結(jié)果分析37-40
• 2.5 本章小結(jié)40-41
• 第3章 基于演化博弈論的無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議41-65
• 3.1 引言41-42
• 3.2 相關(guān)工作42-44
• 3.3 演化博弈論基礎(chǔ)44-48
• 3.3.1 演化博弈論簡介44
• 3.3.2 演化穩(wěn)定性策略44-45
• 3.3.3 領(lǐng)土博弈模型45-48
• 3.4 網(wǎng)絡框架與假設(shè)48-52
• 3.4.1 網(wǎng)絡模型48-49
• 3.4.2 基于距離的分級簇首選舉概率49-51
• 3.4.3 演化博弈假設(shè)51-52
• 3.5 無線傳感器網(wǎng)絡中領(lǐng)土博弈的演化穩(wěn)定性策略52-56
• 3.5.1 領(lǐng)土博弈模型的演化穩(wěn)定狀態(tài)52-54
• 3.5.2 混合演化穩(wěn)定性策略54
• 3.5.3 能量消耗戰(zhàn)博弈模型的演化穩(wěn)定性策略54-56
• 3.6 基于演化博弈論的分簇路由算法56-59
• 3.6.1 基于領(lǐng)土博弈的分簇算法TGC57-58
• 3.6.2 基于能量消耗戰(zhàn)模型的分簇算法WEAC58-59
• 3.7 實驗與分析59-63
• 3.8 本章小結(jié)63-65
• 第4章 基于自適應分裂與合并的無線傳感器網(wǎng)絡分簇協(xié)議65-79
• 4.1 引言65-66
• 4.2 相關(guān)工作66-68
• 4.3 基于自適應分裂與合并的分簇協(xié)議68-71
• 4.3.1 問題描述68-69
• 4.3.2 提出的分簇協(xié)議描述69-71
• 4.4 實驗及分析71-78
• 4.4.1 成簇均勻度72-73
• 4.4.2 網(wǎng)絡生存時間73-76
• 4.4.3 網(wǎng)絡可擴展性76-77
• 4.4.4 網(wǎng)絡可靠性77-78
• 4.5 本章小結(jié)78-79
• 第5章 總結(jié)與展望79-81
• 參考文獻81-91
• 攻讀學位期間公開發(fā)表論文91
• 主持參加項目情況91-92
• 致謝92-93
• 作者簡介93

【參考文獻】

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本文編號：343415