基于RSSI与LQI的链路评估算法及其在WSNs中的应用

基于RSSI与LQI的链路评估算法及其在WSNs中的应用

论文摘要

无线传感器网络是一类以应用为中心的网络,给人们提供了与物理世界交互的手段。一方面,应用提出了苛刻的端到端可靠性要求;另一方面,底层的无线通信链路受各种因素的影响极不可靠,而系统资源尤其是能量资源极其有限。这些都成为无线传感器网络由实验室走向实际应用所必须突破的瓶颈。因此,如何满足应用提出的高可靠性需求,实现能量高效的数据传输,成为一个亟待解决的关键问题,也成为学术界新近研究的热点。链路质量评估对于无线传感器网络自组织网络至关重要,因为路由选路必须建立在可靠链路上。传统评估链路质量的方法都是将包接收率作为底层链路质量的评估参数。尽管评估结果较为准确,但各节点需要周期性地发送探测包,以评估其与邻居节点的通信质量,当网络节点密度很高时,会造成较大的网络开销。本文通过均值RSSI、均值LQI与包接收率的相关性分析发现:LQI与包接收率的相关性高达91.8%,而RSSI与包接收率的相关性总体在55%以上。因此,均值LQI可以作为链路评估的主要参数,均值RSSI可以作为辅助评估参数,与包接收率相比二者均能降低网络开销,节约能耗。本文首先分析了导致无线传感器网络底层链路不可靠的通信因素,通过对无线传感器网络底层通信链路进行了大量的实际测量,验证了底层链路具有不可靠性、时变性及非对称性等特点。提取出能够反映链路质量的特征参数RSSI与LQI,并对特征参数间的关系进行了回归分析、拟合,得到特征参数的评估算法。针对底层通信链不可靠性、非对称性等特点,分析了传统单一的路由量度方法用于无线传感器网络路由协议时存在的不足,提出了一种基于RSSI、LQI的ETX的路由量度方法IETX。将此量度方法应用于AODV协议中,对协议进行了实际测量验证。最后,对测量所得的数据进行分析、比较和评价。测试结果表明,IETX-AODV在吞吐量、丢包率以及能量效率方面上明显优于基于原有量度方法的路由性能。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 无线传感器网络及其研究现状
  • 1.2 以能效为中心的可靠通信研究
  • 1.3 论文的组织结构
  • 第二章 无线传感器网络相关技术概况
  • 2.1 无线传感器网络发展概况
  • 2.2 无线传感器网络特点
  • 2.3 无线传感器网络技术背景
  • 2.4 IEEE 802.15.4
  • 2.4.1 IEEE 802.15.4主要特点
  • 2.4.2 IEEE 802.15.4 PHY层
  • 2.4.3 IEEE 802.15.4 MAC层
  • 第三章 物理链路特性研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 WSNs的数字分组无线电
  • 3.3 WSNs的底层信道模型
  • 3.3.1 WSNs中的路径损耗
  • 3.3.2 WSNs中的多径效应
  • 3.3.3 WSNs中的加性噪音
  • 3.3.4 WSNs中的干扰
  • 3.3.5 WSNs中的非对称性
  • 3.3.6 WSNs的无线信道模型
  • 3.3.7 WSNs的分组差错模型
  • 3.4 链路质量测试方法
  • 3.5 物理链路主要特性
  • 3.5.1 不可靠性
  • 3.5.2 突发性
  • 3.5.3 非对称性
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 链路质量评估参数及其评估算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 链路质量评估参数
  • 4.2.1 RSSI
  • 4.2.2 LQI
  • 4.2.3 包接收率
  • 4.3 评估参数的相关性分析
  • rr'>4.3.1 RSSI与Prr
  • rr'>4.3.2 LQI与Prr
  • 4.3.3 相关性分析
  • 4.4 基于RSSI与LQI的评估算法
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于RSSI与LQI的IETX路由量度
  • 5.1 引言
  • 5.2 ETX路由量度
  • 5.3 基于RSSI与LQI的路由量度IETX
  • 5.3.1 IETX量度的提出
  • 5.3.2 IETX路由量度
  • 5.4 IETX路由量度的实际测量
  • 5.4.1 实验平台和节点布局
  • 5.4.2 IETX-AODV协议
  • 5.4.3 评价量度
  • 5.4.4 测量结果比较
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 总结
  • 6.1 课题工作内容与贡献
  • 6.2 不足与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士期间发表的论文
  • 相关论文文献

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    • [3].基于LQI的泥石流灾害生命风险价值评估[J]. 热带地理 2010(03)
    • [4].基于RSSI和LQI的分段距离估计改进算法[J]. 通信技术 2011(11)
    • [5].基于LQI量度的无线链路质量评估模型[J]. 东北大学学报(自然科学版) 2008(09)
    • [6].基于LQI和RSSI改进的DV-Hop定位算法[J]. 计算机与现代化 2009(01)
    • [7].传感器网络中基于LQI均值的功率控制方法[J]. 后勤工程学院学报 2009(02)
    • [8].基于平滑预测LQI的WSN动态功率控制研究[J]. 单片机与嵌入式系统应用 2015(08)
    • [9].一种新型的基于LQI的加权质心定位算法[J]. 计量学报 2016(04)
    • [10].基于LQI的Zig Bee树型路由主动维护机制[J]. 传感器与微系统 2012(12)
    • [11].3D-RABLC:一种基于LQI置信度的三维空间定位求精算法[J]. 通信学报 2012(07)
    • [12].无线传感器网络LQI测距定位算法及其误差研究[J]. 小型微型计算机系统 2011(01)
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    • [18].一种基于LQI的无线低功耗室内定位系统设计[J]. 电子与封装 2012(02)
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