无线传感器网络节能机制与分布式定位算法研究

论文摘要

二十世纪九十年代以来,随着微机电技术、嵌入式计算技术、通信技术和传感技术的飞速发展,无线传感器网络得到了学术界、工业界和军方的极大关注。无线传感器网络是由大量低成本、低功耗、具有感知能力、计算能力和无线通信能力的微型传感器节点构成。网络中的传感器节点以自组织的方式构成无线通信网络,有效实现远程信息的采集、处理和传输。无线传感器网络以其自适应性、抗毁性、易部署性和低成本的优点,在国防军事、环境监测、交通管理、医疗卫生、建筑和结构监测及反恐抗灾等领域具有广泛的应用前景。目前,无线传感器网络及其相关领域的研究热点主要包括各种网络协议、时间同步、协同信息处理、网络拓扑控制、节点定位算法等。在众多相关领域中,如何提高网络的有效寿命、保证网络的监测质量是无线传感器网络的核心技术之一,所以网络的高效节能协议设计是系统设计的关键;而传感器节点的位置信息作为无缝协同的基础是另一个核心技术,并以地理信息辅助路由协议,成为无线传感器网络能够高效节能的关键。本文围绕无线传感器网络节能机制和定位算法这两大主题展开了深入的研究,侧重点在网络路由协议、拓扑控制管理、高精度节点定位算法和定位新技术。论文首先概述无线传感器网络技术,阐述本文的研究背景及意义,分析无线传感器网络的国内外研究现状。然后,针对该领域的研究热点和难点,从以下四个方面进行研究:1、在无线传感器网络的网络层,研究一种高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议ECR;2、在无线传感器网络的拓扑管理技术方面,研究一种基于概率探测模型的、传感器网络分布式概率覆盖保持协议DPCP和分布式概率覆盖连通保持协议DPCCP;3、在无线传感器网络节点定位方面,研究一种跨层、基于多维定标的高精度无锚点定位算法CMDS;4、在无线传感器网络定位新技术方面,研究一种基于自组织神经网络的分布式无线传感器网络节点定位算法DSOM-RSSI。针对以上协议和算法研究,通过OMNET++3.3仿真系统和MatLab6.5进行深入的实验研究,实验结果表明了所提出ECR、DPCP、CMDS和DSOM-RSSI等算法的有效性和可行性。综上所述,本文的研究成果对于无线传感器网络在高效节能和高精度节点定位方面都具有一定的理论意义和应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 无线传感器网络的历史沿革
• 1.3 无线传感器网络概述
• 1.3.1 无线传感器网络体系结构
• 1.3.2 无线传感器网络的特点与应用
• 1.3.3 无线传感器网络的研究热点
• 1.4 相关领域研究现状
• 1.4.1 无线传感器网络层次路由协议
• 1.4.2 无线传感器网络节点覆盖控制技术
• 1.4.3 无线传感器网络节点定位技术
• 1.5 问题的提出及本文工作
• 1.5.1 层次路由协议
• 1.5.2 节点覆盖控制技术
• 1.5.3 节点自定位技术
• 1.6 论文章节安排
• 第2章 基于链式分层的无线传感器网络路由协议
• 2.1 引言
• 2.2 高效节能的链式分层路由协议（ECR）
• 2.2.1 ECR基本思想
• 2.2.2 簇形成阶段
• 2.2.3 簇头选取阶段
• 2.2.4 稳态通信阶段
• 2.3 仿真与性能评估
• 2.3.1 仿真平台OMNet++
• 2.3.2 ECR仿真模型设计
• 2.3.3 ECR仿真实验与结果分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 分布式保证网络连通性的概率覆盖控制算法
• 3.1 引言
• 3.2 DPCCP算法模型与参数定义
• 3.2.1 概率探测模型
• 3.2.2 参数定义
• 3.3 分布式概率覆盖保持协议（DPCP）
• 3.3.1 Voronoi划分
• 3.3.2 概率覆盖判断算法（PCA）
• 3.3.3 基于PCA算法的节点自调度机制
• 3.4 仿真与性能评估
• 3.4.1 PCA算法复杂度分析
• 3.4.2 DPCP仿真实验与结果分析
• 3.5 DPCP的改进（DPCCP）
• 3.5.1 DPCCP协议实现
• 3.5.2 DPCCP仿真实验与结果分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 跨层基于多维定标的无锚点节点定位算法
• 4.1 引言
• 4.2 跨层基于多维定标的无锚点定位算法（CMDS）
• 4.2.1 CMDS算法相关问题
• 4.2.2 CMDS定位算法描述
• 4.3 仿真与性能评估
• 4.3.1 CMDS降低算法复杂度分析
• 4.3.2 CMDS仿真实验与结果分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 分布式基于自组织神经网络的节点定位算法
• 5.1 引言
• 5.2 分布式基于自组织神经网络的节点定位算法（DSOM-RSSI）
• 5.2.1 自组织神经网络及其在WSN节点定位中的研究
• 5.2.2 DSOM-RSSI算法描述
• 5.2.3 DSOM-RSSI算法实现
• 5.3 DSOM-RSSI仿真实验与结果分析
• 5.3.1 DSOM-RSSI仿真实验设置
• 5.3.2 DSOM-RSSI仿真实验结果
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录 缩略语索引
• 攻读博士学位期间公开发表论文
• 致谢
• 研究生履历