无线传感器网络系统设计与应用

论文摘要

无线传感器网络系统已经成为当前国内、外的重要的研究领域之一;研究表明无线传感器网络系统具有广泛的应用背景,特别是在特殊应用场景（军事或人员无法到达的地方）应用中,由于目标区域的特殊限制,使得无线传感器网络系统的优越性得到很好的体现。本文通过研究无线传感器网络系统的关键技术和难点,设计了面向特殊应用场景的无线传感器网络系统的解决方案,并详细地描述了系统中各个功能模块的细节,对模块中的各种协议和算法完成了相应的仿真实验,并得出了相应的性能评价;最后在实验室中结合“无线燃气抄表系统”项目的开发,对无线传感器模块进行了研制和测试,为今后进一步研究和实际应用打下良好的基础。本文研究内容如下:1)结合无线传感器网络系统技术的发展和针对在特殊应用场景应用的需求,给出了无线传感器网络系统模型,并分析了系统模型中各个功能模块的要求与设计原则;整个系统以无线传感器网络技术为核心,增强了系统的灵活性、可维护性和可扩展性,同时系统模块化、开放式的结构使系统具有良好的可移植性。2)在无线传感器节点形成无线网络的过程中,需要考虑网络的拓扑结构问题,且拓扑管理在能量有效性中扮演关键角色。本文给出了一个随机拓朴管理规则（RTMR）。在随机拓扑管理规则（RTMR）中,将节点随机地划分若干子集,再用修正子集准则（MSR）去处理出现的孤立节点,使网络的连通性和覆盖性都得到加强;通过理论推导进一步明确了节点覆盖密度、网络覆盖密度、子集数及网络节点数之间的关系,这在实际应用中有着重要的应用价值。它具有以下优点:①在不依靠传感器的精确定位信息和感知半径与通讯半径之间的关系情况下,满足网络覆盖和连通性的要求;②每个处于工作状态的节点都知道自己到SINK节点的最少跳数;在这种情景下,随机拓扑管理规则解决了路由中不必要的的系统花费;③通过简单的调整k,可以动态的调整覆盖密度;④算法对时间不同步有一定的弹性;⑤这个算法很容易实施,同时拓朴建立时,系统的时间开销非常的小。仿真结果验证了随机拓扑管理规则的有效性。3)根据无线传感器网络系统路由过程中,节点能量和网络能量发生改变的情况,并结合蚁群算法,提出了一种基于蚁群算法的能量均衡路由协议（ACO-EBR）。在ACO-EBR协议算法中,充分地考虑了节点的能量、网络能量以及通讯中的能耗因素,并将之反映在协议算法的路径转移概率和信息素增量的计算中;目的是能够均衡无线传感器网络能量的消耗;仿真结果表明,ACO-EBR协议很好的配合了

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 无线传感器网络的概念与应用
• 1.2.1 无线传感器网络概念
• 1.2.2 无线传感器网络的特点
• 1.3 无线传感器网络的研究发展
• 1.3.1 军事领域的研究进展情况
• 1.3.2 民用领域的研究进展情况
• 1.3.3 学术界的研究进展
• 1.4 无线传感网络的应用
• 1.4.1 环境监测
• 1.4.2 军事安全
• 1.4.3 医疗卫生护理
• 1.4.4 其他用途
• 1.5 论文研究的主要目标与内容
• 1.6 论文的组织
• 2 无线传感器网络系统的设计
• 2.1 引言
• 2.2 系统结构设计
• 2.2.1 系统的基本框架
• 2.2.2 系统的设计原则
• 2.2.3 系统设计的关键技术
• 2.3 现场无线传感器网络子系统
• 2.3.1 现场无线传感器网络子系统网络体系结构
• 2.3.2 无线传感器节点体系结构
• 2.3.3 网络通信协议
• 2.4 无线传感器网络的网络拓扑管理规则
• 2.5 无线传感器网络系统的路由协议
• 2.6 无线传感器网络的数据压缩算法
• 2.7 本章小结
• 3 随机拓扑管理规则
• 3.1 引言
• 3.2 拓扑管理的节点覆盖问题
• 3.2.1 覆盖问题
• 3.2.2 网络连通与节能覆盖的关系
• 3.3 现有的拓扑管理规则
• 3.4 随机拓扑管理规则
• 3.4.1 随机拓扑管理规则的思想
• 3.4.2 修正子集准则
• 3.4.3 随机拓扑管理规则的步骤
• 3.4.4 随机拓扑管理规则的正确性
• 3.4.5 系统开销
• 3.4.6 随机拓扑管理规则的优点
• 3.5 性能分析
• 3.5.1 性能参数定义
• 3.5.2 覆盖密度分析
• 3.6 仿真与分析
• 3.6.1 仿真设置
• 3.6.2 网络的连通性和路径优化仿真
• 3.6.3 修正子集节点比率
• 3.6.4 网络覆盖密度
• 3.7 本章小结
• 4 基于蚁群算法的能量均衡路由协议
• 4.1 前言
• 4.2 蚁群算法
• 4.2.1 蚁群算法的原理
• 4.2.2 蚁群算法的优点与不足
• 4.2.3 蚁群算法的研究现状
• 4.3 无线传感器路由现状
• 4.4 设计路由协议的关键因素
• 4.5 基于蚁群算法的能量均衡路由协议
• 4.5.1 问题描述
• 4.5.2 算法思想
• 4.5.3 算法步骤
• 4.6 仿真和分析
• 4.6.1 算法的收敛速度
• 4.6.2 网络节点“dead”期和网络生存时间
• 4.6.3 数据通讯总量和能量有效性能比较
• 4.6.4 网络生存时间和数据完整性比较
• 4.7 本章小结
• 5 无线传感器网络系统中数据压缩方法的研究
• 5.1 引言
• 5.2 数据压缩中的数据延时模型
• 5.2.1 数据传输层次模型
• 5.2.2 数据传输延时仿真
• 5.3 小波变换的概念
• 5.3.1 小波变换概念
• 5.3.2 多分辨率分析
• 5.4 小波压缩算法
• 5.4.1 压缩算法原理
• 5.4.2 压缩算法实现
• 5.4.3 压缩算法流程图
• 5.4.4 数据压缩评定标准
• 5.5 数据压缩算法的验证与结果分析
• 5.6 本章小结
• 6 基于 IEEE802.15.4 协议的 WSNS 原型系统设计与开发
• 6.1 前言
• 6.2 IEEE802.15.4/ZigBee 技术介绍
• 6.2.1 IEEE802.15.4 协议架构及其技术特点
• 6.2.2 IEEE802.15.4/ZigBee 技术的优势及应用
• 6.3 基于IEEE802.15.4 的无线传感器的实现与存在的问题
• 6.3.1 IEEE802.15.4 无线传感器的实现方案
• 6.3.2 IEEE802.15.4 传感器实现的问题和解决
• 6.4 传感器节点设计
• 6.4.1 硬件设计
• 6.4.2 传感器模块软件设计
• 6.4.3 电路原理图
• 6.4.4 线路板设计
• 6.4.5 无线传感器节点测试
• 6.4.6 SINK 节点设计
• 6.4.7 基站设计开发
• 6.5 实际应用
• 6.6 本章小结
• 7 全文总结
• 致谢
• 参考文献
• 附录