基于低时延和能量有效的WSN数据收集机制研究

摘要

随着无线通信技术以及传感器技术的快速发展，无线传感器网络(WSN)得到广泛的应用，数据收集是无线传感网络最基本的操作之一，是无线传感器网络广泛应用的基础，因此，设计性能良好且满足用户需求的数据收集机制具有重要意义。一些对时间敏感的应用要求节点感知的数据必须尽快地传送给汇聚节点(sink)，以便对事件进行及时处理，因此，有效利用节点能量以延长网络寿命、减小数据收集时延是数据收集机制的两个重要评价指标。本文主要针对影响数据收集时延的不同因素，对基于低时延和能量有效的WSN数据收集机制进行研究。本文具体研究内容包括:
　　首先，本文针对网络结构对数据收集时延的影响，在已有的两种特殊网络结构基础上，提出改进的低时延数据收集网络结构。该网络结构由多层簇组成，每个簇头传输数据的时间段是不重叠且连续的。同时提出能量均衡的网络构建算法来构建提出的低时延数据收集网络结构。该算法根据节点到sink的距离来选择簇头，使小规模簇对应的簇头距sink较远，大规模簇对应的簇头距sink较近，进而均衡网络所有簇头能耗。通过仿真表明，当数据压缩比率r在[0.5，1]、网络节点个数在3到100之间变化时，本文提出的低时延数据收集网络结构相比于已有的两种特殊网络结构，在数据收集时延方面具有明显优势;相比于已有网络结构的构建算法，本文提出的能量均衡的网络构建算法在网络生存期方面得到改善。
　　其次，本文针对数据收集树的高度对数据收集时延的影响，给出一种改进遗传粒子群优化算法来构建一棵保证树高限制且网络总能耗最小的数据收集树。该算法通过在遗传粒子群算法中的初始化粒子阶段和突变阶段加入树高受限的约束条件，使得粒子群中的所有粒子满足数据收集树高度限制。仿真表明，与有树高约束的DL-DCT算法相比，本文给出的算法在保证树高限制的前提下，降低7.76％的网络总能量消耗。
　　最后，本文针对TDMA链路调度表长度及链路调度顺序对数据收集时延的影响、节点状态转换对节点能耗的影响，给出一种基于SINR干扰模型的低时延、高可靠和能量有效的数据收集机制。该机制分为两个步骤:构建一棵数据收集树;对该数据收集树上的链路进行链路调度和功率分配。基于已有的数据收集树构建算法，本文提出一种能量有效的链路调度和功率分配算法。该算法给需要多个时隙的链路分配连续时隙，减小收发节点状态转换次数，同时优先调度数据量小的链路，使每个转发节点在收到数据时，当前TDMA帧有相应的输出链路时隙来转发该数据。仿真表明，与已有的数据收集机制相比，本文给出的低时延、高可靠和能量有效的数据收集机制在改善网络的数据收集时延、节点平均状态转换次数及网络总能量消耗方面有明显优势。

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摘要

列图目录

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缩略语

第一章 绪论

1．1 课题背景

1．2 无线传感器网络概述

1．2．1 无线传感器网络特征

1．2．2 无线传感器网络应用

1．3 数据收集概述

1．3．1 数据收集技术的评价指标

1．3．2 应用模式

1．3．3 传递模式

1．4 课题研究现状

1．5 论文的研究内容及论文结构

第二章 基于时延有效的网络拓扑架构的数据收集机制研究

2．1 引言

2．2 系统模型和问题描述

2．2．1 系统模型

2．2．2 问题描述

2．3 低时延数据收集网络结构

2．4 能量均衡的网络结构构建算法

2．4．1 网络能耗模型

2．4．2 能量均衡的网络构建算法

2．5 仿真实验与性能分析

2．5．1 实验方法与参数

2．5．2 实验结果分析

2．6 本章小结

第三章 基于收集树高度受限的数据收集机制研究

3．1 引言

3．2 系统模型和问题描述

3．2．1 系统模型

3．2．2 问题描述

3．3 改进遗传粒子群算法

3．3．1 粒子的编码机制

3．3．2 基于树高受限的粒子群初始化

3．3．3 基于树高受限的粒子突变

3．3．4 粒子的自我认知和社会经验

3．3．5 粒子的更新公式

3．4 仿真实验与性能分析

3．4．1 实验方法及参数

3．4．2 实验结果分析

3．5 本章小结

第四章 基于TDMA调度周期长度的数据收集机制研究

4．1 引言

4．2 系统模型和问题描述

4．2．1 系统模型

4．2．2 问题描述

4．3 基于TDMA的低时延和能量有效的数据收集机制

4．3．1 数据收集树构建算法

4．3．2 能量有效的TDMA链路调度和功率分配算法

4．4 仿真实验与性能分析

4．4．1 实验方法及参数

4．4．2 实验结果分析

4．5 本章小结

第五章 总结和展望

5．1 全文总结

5．2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果