无线传感器网络生命周期跨层优化研究

论文摘要

能量损耗问题是无线传感器网络（WSN）研究的关键性问题,如何能使无线传感器网络运行能量最小同时使网络生命周期（NL）最大是一项挑战性的研究工作。近年来,围绕相关问题,研究人员们进行了大量工作。但是,目前的研究内容主要集中在用数值算法解决网络生命周期最大化（NLM）问题,然而数值解法不能提供准确的解析表达式,因此不能深刻揭示（1）这个优化问题的解到底是什么?（2）相关参数是如何影响NL的?（3）它们之间的依赖关系是什么?等能提供进一步深入分析NLM命题的问题。本文提出了用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最优性条件解析地求解NLM问题的新途径,能够有效回答上面提出的这些疑问。本文主要研究在能量受限的无线传感器网络中如何使能量消耗最小化以及网络生命周期最大化。由于各层协议的设计都会影响整个网络能量的消耗,NLM问题需要综合考虑各层协议的约束,因此本文采用跨层优化的方法解决这类问题。可以证明,当媒体接入控制（MAC）协议采用时分复用（TDMA）的方式时,NLM问题是一个整数-凸函数混合优化问题,通过将时隙上的整数约束放松至实数域取值,则整数-凸函数混合优化问题将转换为凸优化问题。这个凸优化问题综合考虑了物理层、MAC层以及路由层协议对能量消耗的影响。本文将集中研究这个凸优化问题,利用凸优化理论的良好性质寻求解析地求解NLM问题的新途径。取得的成果主要有:1.提出了用KKT最优性条件解析地求解凸优化问题的新途径,并针对各种拓扑无线传感器网络中的NLM问题导出了相应的KKT最优性条件。2.在线性单源点单汇点（SSSS）拓扑无线传感器网络中,通过求解对应的KKT最优性条件得到了该网络拓扑下NL的解析全局最优解及其最优通信策略。3.在线性多源点单汇点（MSSS）拓扑无线传感器网络中,通过固定路由和分解合并（D&C）解法两种方式降低了原NLM问题的复杂度,利用对应的KKT最优性条件求解得到了该网络拓扑下NL的解析次优解及其次优通信策略。4.在线性MSSS拓扑无线传感器网络中,从NL的定义出发,结合相应的KKT最优性条件,得到保证网络中所有节点能量同时耗尽的紧的解析次优解。此外,在节点发送速率极低的前提下,采用直接求解对应的KKT最优性条件的方法得到该网络拓扑NL的解析全局最优解。5.在平面SSSS拓扑无线传感器网络中,从NL的定义出发,结合相应的KKT最优性条件,得到保证网络中所有节点能量同时耗尽的紧的解析次优解。6.在平面MSSS拓扑无线传感器网络中,根据平面SSSS拓扑WSN的NL和相应次优时隙和路由分配策略的结果,采用D&C解法来近似得到平面MSSS拓扑无线传感器网络NL的解析次优解。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 无线传感器网络概览
• 1.2 必由之路
• 1.3 历史与动机
• 1.3.1 物理层分析
• 1.3.2 MAC层分析
• 1.3.3 网络层分析
• 1.3.4 跨层分析
• 1.3.5 解题方法
• 1.3.6 研究动机
• 1.3.7 本节结语
• 1.4 论文的工作与取得的主要成果
• 第二章 跨层设计NLM问题
• 2.1 引言
• 2.2 凸优化
• 2.2.1 凸优化问题定义
• 2.2.2 凸优化问题解法
• 2.2.3 局部优化和全局最优化
• 2.2.4 拉哥朗日对偶方法
• 2.2.5 最优性条件
• 2.3 系统模型
• 2.3.1 网络模型
• 2.3.2 媒体接入策略和物理层模型
• 2.3.3 功率消耗模型和系统环境
• 2.4 跨层设计NLM问题
• 2.4.1 网络生命周期定义
• 2.4.2 一般性NLM问题定义
• 2.5 本章结语
• 第三章 线性SSSS拓扑传感器网络NLM问题全局最优解法
• 3.1 引言
• 3.2 系统模型
• 3.3 NLM问题定义
• 3.4 KKT最优性条件
• 3.5 解析求解NLM问题
• 3.5.1 解析求解过程
• 3.5.2 结果讨论
• 3.6 实验数据分析
• 3.6.1 实验仿真环境
• 3.6.2 数值分析
• 3.7 本章结语
• 第四章 线性MSSS拓扑传感器网络NLM问题次优解法
• 4.1 引言
• 4.2 系统模型与NLM问题定义
• 4.3 D&C解法
• 4.3.1 D&C解法描述
• 4.3.2 D&C解法过程详解
• 4.3.3 结果讨论
• 4.4 固定单跳路由次优解法
• 4.4.1 NLM问题定义
• 4.4.2 KKT最优性条件
• 4.4.3 解析求解NLM问题
• 4.5 固定多跳路由次优解法
• 4.5.1 NLM问题定义
• 4.5.2 KKT最优性条件
• 4.5.3 解析求解NLM问题
• 4.6 结果讨论
• 4.7 实验数据分析
• 4.7.1 实验仿真环境
• 4.7.2 数值分析
• 4.8 本章结语
• 第五章 线性MSSS拓扑传感器网络NLM问题全局最优解法
• 5.1 引言
• 5.2 系统模型与NLM问题定义
• 5.3 KKT最优性条件
• 5.4 解析求解NLM问题方法I
• 5.4.1 解析求解过程
• 5.4.2 结果讨论
• 5.5 解析求解NLM问题方法II
• 5.5.1 解析求解过程
• 5.6 实验数据分析
• 5.6.1 实验仿真环境
• 5.6.2 数值分析
• 5.7 本章结语
• 第六章 平面SSSS拓扑传感器网络NLM问题次优解法
• 6.1 引言
• 6.2 系统模型与NLM问题定义
• 6.3 KKT最优性条件
• 6.4 解析求解NLM问题
• 6.4.1 解析求解过程
• 6.4.2 结果讨论
• 6.5 本章结语
• 第七章 平面MSSS拓扑传感器网络NLM问题D&C解法
• 7.1 引言
• 7.2 系统模型与NLM问题定义
• 7.3 D&C解法求解NLM问题
• 7.3.1 求解过程
• 7.3.2 结果讨论
• 7.4 D&C算法实现
• 7.5 实验数据分析
• 7.5.1 实验环境
• 7.5.2 数值分析
• 7.6 本章结语
• 第八章 全文结论
• 8.1 全文结论
• 8.2 跨层设计优化方法—研究遐想
• 参考文献
• 致谢
• 附录A KKT最优性条件推导过程
• 在学期间的研究成果及发表的论文