本文關(guān)鍵詞：一種基于K均值聚類和PSO的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議研究

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【摘要】：傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)是現(xiàn)代信息技術(shù)的基礎(chǔ),已經(jīng)應(yīng)用到信息感知、處理和傳輸?shù)阮I(lǐng)域。隨著用戶需求的不斷增長(zhǎng),無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)成為一種感知物理世界的全新工具,是物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”,各個(gè)國(guó)家和地區(qū)對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究也給予足夠的重視,投入大量資金進(jìn)行研究。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由許多具有感知能力的傳感器節(jié)點(diǎn)組成,這些節(jié)點(diǎn)部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大,節(jié)點(diǎn)無(wú)論在能量、信息存儲(chǔ)還是傳輸距離等方面能力十分有限,所以如何提高節(jié)點(diǎn)能量利用率、延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)生命時(shí)間,從而延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期成為當(dāng)今世界各國(guó)學(xué)者研究的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。許多研究指出基于分簇的拓?fù)渎酚蓞f(xié)議可以有效降低節(jié)點(diǎn)能耗,可以方便網(wǎng)絡(luò)管理,網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性也有所提高,但依然存在問(wèn)題需要去研究。本文對(duì)分簇路由協(xié)議進(jìn)行研究,所做的主要工作有：(1)分析總結(jié)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的組成及結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的設(shè)計(jì)特點(diǎn)和要求進(jìn)行介紹,并就當(dāng)前一些典型的路由協(xié)議舉例說(shuō)明,分析其優(yōu)勢(shì)和不足,指出當(dāng)前的研究熱點(diǎn)和尚待解決的問(wèn)題。(2)介紹K均值聚類算法和粒子群算法,就兩種算法的應(yīng)用環(huán)境和特點(diǎn)進(jìn)行分析說(shuō)明,在此基礎(chǔ)之上介紹幾種比較典型的改進(jìn)方法,分析改進(jìn)的目的以及在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中的應(yīng)用。(3)針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量有限且補(bǔ)充困難等問(wèn)題,提出K-DENC路由協(xié)議,該協(xié)議基于K均值聚類算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分簇,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分簇更加緊湊合理,減小因?yàn)榫嚯x較遠(yuǎn)而引起節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)大的問(wèn)題。(4)網(wǎng)絡(luò)分簇完成之后在進(jìn)行簇內(nèi)簇頭的選舉,引入簇頭選舉的評(píng)價(jià)函數(shù),評(píng)價(jià)函數(shù)考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量以及節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的位置關(guān)系,利用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行雙簇頭—主簇頭和副簇頭的選舉。采用雙簇頭的模式可以進(jìn)一步降低簇頭能耗,達(dá)到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗均衡的目的。實(shí)驗(yàn)仿真表明,K-DENC協(xié)議與經(jīng)典的LEACH相比,可以使網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗更加均衡,節(jié)點(diǎn)能量利用率更高,可以有效延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) K均值聚類 分簇 粒子群 路由協(xié)議
【學(xué)位授予單位】：陜西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP212.9;TN915.04
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 引言9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和主要工作11-12
• 1.4 本文章節(jié)安排12-15
• 第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其路由協(xié)議概述15-35
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)15-18
• 2.1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)16-17
• 2.1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用17-18
• 2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議說(shuō)明18-19
• 2.2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)目標(biāo)18-19
• 2.2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議設(shè)計(jì)難題19
• 2.3 常見(jiàn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分類方法19-31
• 2.3.1 分簇路由協(xié)議20-24
• 2.3.2 平面路由協(xié)議24-29
• 2.3.3 其他的路由協(xié)議29-30
• 2.3.4 平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議的比較30-31
• 2.4 通信模塊減少能耗方法31-32
• 2.4.1 降低數(shù)據(jù)流量31
• 2.4.2 延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)睡眠時(shí)間31-32
• 2.4.3 采用短距離多跳的方式進(jìn)行通信32
• 2.5 問(wèn)題研究方向32
• 2.6 本章小結(jié)32-35
• 第三章 K均值聚類算法和粒子群優(yōu)化算法介紹35-45
• 3.1 聚類算法35-37
• 3.1.1 K均值聚類算法35-37
• 3.2 粒子群算法37-43
• 3.2.1 基本原理37-38
• 3.2.2. 專業(yè)術(shù)語(yǔ)介紹38-39
• 3.2.3 算法基本流程39-40
• 3.2.4 粒子群算法的構(gòu)成要素40
• 3.2.5 控制參數(shù)選擇40
• 3.2.6 粒子群算法群體智能搜索40-41
• 3.2.7 幾種改進(jìn)型粒子群算法41-43
• 3.3 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于K均值聚類算法分簇的無(wú)線傳感器路由協(xié)議45-55
• 4.1 研究模型假定46-47
• 4.1.1 無(wú)線傳輸能量模型46-47
• 4.1.2 網(wǎng)絡(luò)模型47
• 4.2 LEACH協(xié)議概述以及改進(jìn)策略47-49
• 4.2.1 LEACH協(xié)議概述47-48
• 4.2.2 LEACH協(xié)議的改進(jìn)策略48-49
• 4.3 K-DENC分簇協(xié)議49-54
• 4.3.1 簇的建立49-50
• 4.3.2 簇頭節(jié)點(diǎn)的選取50
• 4.3.3 主簇頭的選舉50-51
• 4.3.4 副簇頭節(jié)點(diǎn)的選舉51-52
• 4.3.5 穩(wěn)態(tài)階段52
• 4.3.6 最佳分簇?cái)?shù)52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 模擬與仿真55-61
• 5.1 協(xié)議分析及仿真55-60
• 5.1.1 參數(shù)設(shè)置55
• 5.1.2 仿真與分析55-60
• 5.2 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)和展望61-65
• 6.1 本文工作總結(jié)61-62
• 6.2 展望62-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果71
• 一、學(xué)術(shù)論文71
• 二、科研項(xiàng)目71
• 三、所獲獎(jiǎng)項(xiàng)71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 文成林;多傳感器單模型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)多尺度數(shù)據(jù)融合[J];電子學(xué)報(bào);2001年03期

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本文編號(hào)：605020