【摘要】：物聯(lián)網是繼計算機、互聯(lián)網之后信息技術的第三次革命,受到世界各國政府、企業(yè)和學術界的高度重視。無線傳感器網絡作為物聯(lián)網的"末梢神經",綜合了信息感知、無線通信、分布式信息處理等技術,實現(xiàn)物理世界、計算世界和人類社會三元世界的互聯(lián)互通。隨著移動終端技術的發(fā)展與普及,移動無線傳感器網絡已經成為當前無線傳感器網絡技術演進的一個新趨勢�？煽啃允窃u價移動無線傳感器網絡性能的一個重要指標,決定了移動無線傳感器網絡的實際應用價值。本文以復雜工業(yè)應用環(huán)境為研究背景,著重從適用于大規(guī)模、信息較簡單且時延容忍的移動無線傳感器網絡,開展移動無線傳感器網絡可靠性關鍵問題研究。通過引入智能學習方法和群智能仿生優(yōu)化算法,解決工業(yè)應用環(huán)境下的移動無線傳感器網絡故障預測方法和拓撲結構可靠性評估方法、移動無線傳感器網絡的移動路徑優(yōu)化對數(shù)據收集效率和網絡可靠性的影響、基于數(shù)據融合方法的數(shù)據可靠傳輸、多路徑路由智能容錯策略等可靠性問題,保證移動無線傳感器網絡在復雜工業(yè)應用環(huán)境下節(jié)能、高效、可靠地運行。本文的主要研究內容和創(chuàng)新點如下:(1)移動無線傳感器網絡故障預測及可靠性評估方法基礎研究針對外界干擾造成節(jié)點失效、網絡鏈路質量變差、數(shù)據傳輸失敗等故障影響,為了及時、正確地給出修補方案來預防和消除故障,提出一種基于核函數(shù)的移動無線傳感器網絡故障預測算法。選用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)的故障預測模型,分別從節(jié)點硬件故障和網絡故障兩個方面進行故障預測。實驗結果表明,提出的故障預測方法實現(xiàn)對MWSN節(jié)點硬件故障和網絡故障較好地預測,提高MWSN運行的可靠性。同時針對MWSN可靠性難以準確、全面、系統(tǒng)地評估,建立網絡功能值表示MWSN連通狀態(tài)可靠性評估模型,運用基于時間演進的狀態(tài)轉移蒙特卡羅可靠性評估方法,應用于評估MWSN三種典型拓撲結構(網狀網絡、樹狀網絡和帶狀網絡)的網絡可靠性。仿真結果表明,提出的方法可對網狀、樹狀和帶狀拓撲結構的MWSN可靠性快速準確地評估,為MWSN可靠性全面、準確地評估提供了有效的手段。(2)移動無線傳感器網絡數(shù)據收集節(jié)能與可靠性研究傳統(tǒng)的數(shù)據收集方法只考慮提高數(shù)據采集量或降低網絡的能耗。通過查閱文獻和研究,證明MWSN數(shù)據收集問題是一個NP—難問題。在MWSN數(shù)據收集過程中,綜合考慮分簇簇頭節(jié)點選取、普通節(jié)點到簇頭節(jié)點傳輸路徑以及移動Sink的路徑優(yōu)化,提出一種基于人工蜂群的移動Sink數(shù)據收集啟發(fā)式算法。對Sink移動路徑規(guī)劃使用人工蜂群算法得到訪問各個簇頭節(jié)點的最短路徑,普通節(jié)點通過多跳路由的方式將數(shù)據傳送到就近的簇頭節(jié)點暫時存儲,之后再傳送給移動Sink。與隨機行走和基于蟻群算法的數(shù)據收集方法相比,仿真結果表明,提出的算法能有效地減少感知節(jié)點傳送到Sink數(shù)據量、降低網絡能耗、提高數(shù)據收集效率、能耗均衡性和網絡可靠性、延長網絡生存周期。(3)移動無線傳感器網絡數(shù)據傳輸可靠性研究針對感知節(jié)點采集到的原始數(shù)據存在高度冗余,冗余數(shù)據傳輸過程中會消耗過多的能量,縮短網絡壽命,提出一種基于極限學習機的移動無線傳感器網絡數(shù)據融合算法。首先Sink根據簇頭分簇后的信息構造極限學習機網絡結構,并搜集樣本數(shù)據庫中與簇內節(jié)點信息相匹配的樣本進行訓練,得到相關的極限學習機網絡參數(shù)。之后將網絡各層的參數(shù)(權值、閾值)發(fā)送給對應的簇頭節(jié)點。簇頭節(jié)點利用訓練好的網絡模型進行數(shù)據的融合處理,最后將處理好的數(shù)據以最短路徑發(fā)送給Sink。與LEACH算法、BP神經網絡、RBF神經網絡算法相比,仿真結果表明,提出的算法減少數(shù)據傳輸量和網絡能耗,延長網絡生存周期,提高數(shù)據融合效率和數(shù)據傳輸可靠性。(4)移動無線傳感器網絡多路徑路由智能容錯可靠性研究針對移動無線傳感器網絡中的路由容錯問題,同時考慮路由優(yōu)化過程中能量平衡機制,建立了相應的簇內路由智能容錯模型,提出一種基于人工蜂群優(yōu)化粒子群的移動無線傳感器網絡路由智能容錯算法,快速尋找到一條時延短、可靠性高的替代傳輸路徑。通過對多路徑數(shù)據傳輸進行編碼、人工蜂群訓練優(yōu)化、粒子群協(xié)同更新進化、最優(yōu)粒子選擇等操作進行問題求解,充分利用原先路徑提供的信息快速恢復一條高效、可靠的路由傳輸路徑,為網絡優(yōu)化提供更快的全局收斂性能和更精確解。與AODV-SMS算法和AODV-SMS(PSO)算法對比分析,仿真結果表明,提出的路由容錯策略大大縮減了網絡能耗和數(shù)據傳輸時延,提高網絡魯棒性和可靠性。通過引入智能優(yōu)化算法,對移動無線傳感器網絡可靠性關鍵問題展開深入地研究,滿足工業(yè)應用領域對其可靠性提出的嚴苛要求。本文的研究不僅完善移動無線傳感器網絡可靠性理論,為發(fā)展物聯(lián)網和無線傳感器網絡技術、延伸互聯(lián)網的應用范圍提供有力的支撐,也為構建適用于復雜工業(yè)應用環(huán)境的可靠移動無線傳感器網絡提供有效途徑。
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【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：2457144