發(fā)布時間：2017-10-31 01:32

  本文關鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)匯聚問題研究

  更多相關文章： 無線傳感器網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)匯聚 協(xié)議干擾模型 物理干擾模型 延遲最小化

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(WSN)通常由大量體型微小、能量有限的傳感器組成,這些傳感器部署比較密集。因而,同一區(qū)域可能被若干個傳感器監(jiān)測,從而網(wǎng)絡會收集到許多重復的數(shù)據(jù)。另外,對同一區(qū)域的數(shù)據(jù)進行多次數(shù)據(jù)收集也會消耗不必要的節(jié)點能量。在這樣的背景下,數(shù)據(jù)匯聚技術應運而生。數(shù)據(jù)匯聚技術可以解決許多問題,如匯聚函數(shù)、節(jié)點能量、延遲、數(shù)據(jù)的準確性等。本文重點研究最小化數(shù)據(jù)匯聚延遲問題,即在保證傳感器發(fā)送的數(shù)據(jù)可以被接收者正確接收的前提下,盡可能的將網(wǎng)絡中傳輸數(shù)據(jù)所用的時隙最小,從而保證傳輸數(shù)據(jù)的時效性。本文根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡中的兩種干擾模型(協(xié)議干擾模型和物理干擾模型),分別對兩種模型下的延遲最小化數(shù)據(jù)匯聚問題進行了分析、研究。協(xié)議干擾模型是一種計算較簡單的模型,在該模型下的數(shù)據(jù)匯聚問題研究已比較成熟。本文分析了協(xié)議干擾模型下的延遲最小化數(shù)據(jù)匯聚算法,并對該模型中存在的不足進行了討論。物理干擾模型克服了協(xié)議干擾模型的缺點,它將網(wǎng)絡中所有同時進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓?jié)點造成的干擾都計算進來,使其得到的結果更加精確。因而對物理干擾模型下的研究也更有意義。針對物理干擾模型中的延遲最小化數(shù)據(jù)匯聚問題,我們提出了一個HexagonAS算法。我們的算法首先用六邊形單元格把傳感器節(jié)點所在的網(wǎng)絡覆蓋。其次,劃分網(wǎng)絡,根據(jù)六邊形單元格的位置將網(wǎng)絡劃分成層和段。然后,染色,將網(wǎng)絡中的六邊形單元格染成不同的顏色。最后,對擁有同一顏色的六邊形單元格進行并發(fā)調(diào)度。通過上述方式,我們得到了一棵數(shù)據(jù)匯聚樹和一個鏈路調(diào)度集合。網(wǎng)絡中的傳感器可以根據(jù)構造的數(shù)據(jù)匯聚樹和鏈路調(diào)度集合進行數(shù)據(jù)的傳輸和匯聚。通過分析發(fā)現(xiàn),該算法得到的延遲上界為O(m),其中m為覆蓋無線傳感器網(wǎng)絡的六邊形的層數(shù)。為驗證算法的有效性,我們做了仿真實驗。該仿真的運行平臺是matlab7.0,我們采用C語言進行編寫。在該實驗中,我們設定網(wǎng)絡中傳感器節(jié)點的個數(shù)在100至1000之間,對不同參數(shù)下的匯聚延遲分別進行了實驗比較。我們根據(jù)不同階段數(shù)據(jù)傳輸距離的不同,給節(jié)點分配了不同的功率,既節(jié)省了節(jié)點的能量,又能保證數(shù)據(jù)的成功傳輸。通過理論分析和仿真比較發(fā)現(xiàn),本文所提出的Hexagon-AS算法比現(xiàn)有的Cell-AS算法具有更小的延遲。
【關鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)匯聚 協(xié)議干擾模型 物理干擾模型 延遲最小化
【學位授予單位】：曲阜師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文組織結構11-12
• 第2章 數(shù)據(jù)匯聚研究基礎12-20
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡12-15
• 2.1.1 WSN的概念12-13
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡的特點13-14
• 2.1.3 WSN的應用14-15
• 2.2 數(shù)據(jù)匯聚概述15-17
• 2.2.1 數(shù)據(jù)匯聚的概念15
• 2.2.2 數(shù)據(jù)匯聚中的相關定義15-17
• 2.3 數(shù)據(jù)匯聚與數(shù)據(jù)融合17-18
• 2.4 數(shù)據(jù)匯聚中存在的問題18-19
• 2.5 本章小結19-20
• 第3章 基于協(xié)議干擾模型的延遲最小化數(shù)據(jù)匯聚研究20-28
• 3.1 協(xié)議干擾模型20-21
• 3.2 延遲最小化數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度21-22
• 3.3 主要數(shù)據(jù)匯聚算法的介紹和分類22-27
• 3.3.1 集中式數(shù)據(jù)匯聚算法22-24
• 3.3.2 分布式數(shù)據(jù)匯聚算法24-27
• 3.4 存在的不足27
• 3.5 本章小結27-28
• 第4章 基于物理干擾模型的延遲最小化數(shù)據(jù)匯聚研究28-40
• 4.1 引言28
• 4.2 物理干擾模型28
• 4.3 網(wǎng)絡模型28-29
• 4.4 網(wǎng)絡劃分29-30
• 4.5 算法描述30-33
• 4.6 分析33-34
• 4.6.1 正確性分析33
• 4.6.2 有效性分析33-34
• 4.7 仿真34-39
• 4.8 本章小結39-40
• 第5章 總結與展望40-42
• 5.1 論文總結40
• 5.2 工作展望40-42
• 參考文獻42-46
• 在讀期間發(fā)表的學術論文及研究成果46-47
• 致謝47

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本文編號：1120249