【摘要】：無線傳感器網絡(WSN)主要應用在數據信息獲取和數據信息處理上,它是由無線通信、傳感器和嵌入式等技術組合而成。無線傳感器網絡在很多應用領域中都具有重要的應用價值,但由于無線傳感器網絡是由許多小型且能量有限的傳感器節(jié)點構成,因此設計一種有效節(jié)約能量消耗、延長網絡生存時間的路由算法成為無線傳感器網絡的重點研究方向。本文分析LEACH算法具體工作流程,發(fā)現(xiàn)LEACH算法在簇的建立階段,簇首的選擇是隨機的,沒有考慮節(jié)點剩余能量、節(jié)點傳輸距離和鄰居節(jié)點密度等影響因素,造成簇首選擇不當而致使節(jié)點能量消耗過快的問題。為此,本文為減緩網絡能量消耗速率和提高無線傳感器網絡的生存時間,分別設計了GABP優(yōu)化的路由分簇算法和免疫與BP相融合的路由分簇算法。在簇的建立階段,首先應用遺傳算法具有全局搜索最優(yōu)解的特點,并引入節(jié)點剩余能量、節(jié)點傳輸距離和鄰節(jié)點密度影響因素來選擇簇首節(jié)點,同時計算最短數據轉發(fā)距離合理選擇單跳或多跳通信方式。然后在數據傳輸階段采用三層BP神經網絡數據融合模型來融合簇內成員節(jié)點的數據信息,降低簇首節(jié)點的能量消耗。最后通過仿真實驗,表明GABP優(yōu)化的路由分簇算法網絡生存時間比LEACH算法網絡生存時間提高了44.12%,節(jié)點能耗更加均衡。在進一步改進的GABP優(yōu)化路由分簇算法中,引入全局搜索能力更強的免疫算法和考慮節(jié)點剩余能量、傳輸距離與鄰節(jié)點密度來選舉簇首節(jié)點,在簇內成員節(jié)點數據融合時應用BP神經網絡數據融合模型減少簇首節(jié)點承擔過多的數據信息,同時又利用免疫算法對所有簇首節(jié)點數據傳輸的路徑進行了優(yōu)化。經過仿真實驗的驗證,免疫與BP相融合的路由分簇算法相比較GABP優(yōu)化的路由分簇算法在網絡生命周期上延長了32.7%,網絡的能量消耗降低了67%。
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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1 張U

本文編號：2790963