无线传感器网络若干关键技术研究

无线传感器网络若干关键技术研究

论文摘要

无线传感器网络由大量具有数据感知、信息处理和无线通信能力的传感节点组成,节点间以无线多跳的无中心方式连接,它集合了传感测量、微电机系统、嵌入式计算以及网络通信等多种学科,是一门新兴综合性科学技术。无线传感器网络以数据为中心、强调信息的感知和协同处理,提供了一种全新的信息获取和处理方法,在国防军事、安全反恐、环境监测、交通管理、医疗卫生和生产制造等领域具有广阔应用前景。然而,网络节点数量众多,资源和处理能力有限,维护困难且性能难以保证,数据高度冗余,应用环境复杂多样,这些特点从基础理论和工程技术两个层面给网络协议设计和信息处理带来巨大挑战,相关研究受到越来越多研究者的关注。正是在这样的背景下,本文结合国防科工委基础科研项目、教育部博士点基金项目和国家自然科学基金项目,围绕网络协议设计和协作信号信息处理,对无线传感器网络环境下的若干关键技术进行了系统、深入的研究。主要研究内容和成果如下: (1) 无线传感器网络及其关键技术深入分析了无线传感器网络的特点,给出了网络体系结构、形式化描述和研究域框架。对网络协议设计、协作信号信息处理和网络模拟仿真等关键技术在传感器网络环境下所面临的挑战、解决方法和已有成果进行了深入研究。 (2) 无线传感器网络能量敏感路由协议——能耗均衡的能量敏感多径路由算法 针对无线传感器网络流量负载非均匀分布和可能存在不同性能需求流量的特点,在建立网络能量消耗模型和定义网络生存期的基础上,提出了一种基于能耗均衡的能量敏感多径路由算法EBEMR。该算法以时空能耗均衡为主要目标,选取节点剩余能量、节点间传输能耗和时延3种度量,组合设计了最大最小路径节点剩余能量、最小路径传输能耗和最小跳策略;针对实时和普通流量不同的性能需求,选择不同传输路径,避免过度使用部分节点,对相同类型流量,设计能量敏感的波尔兹曼函数完成路径切换:利用物理层和MAC层信息进行了交叉层优化。仿真实验表明,在不同或相同性能要求流量情况下,算法能很好地进行服务区分或路径选择,实现能量在全网的均衡使用,大大提高网络生存期。 (3) 无线传感器网络移动Agent机制——基于移动Agent的传感器网络框架模型与基于定向扩散的移动Agent机制实现针对无线传感器网络中传统C/S计算模式存在的资源浪费、负载不均衡、容错性和安全性较差等缺陷,从网络和节点两个层面提出了一种基于移动Agent的传感器网络框架模型,给出了模型组成、功能定义和交互接口。在此基础上,提出了一种基于定向扩散的移动Agent

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 图目录
  • 表目录
  • 术语及算法缩略表
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究背景和意义
  • 1.2 课题研究历史与发展
  • 1.2.1 国防军事和安全反恐领域
  • 1.2.2 工业生产和民用领域
  • 1.2.3 学术界
  • 1.3 本文内容安排
  • 第二章 无线传感器网络及其关键技术
  • 2.1 引言
  • 2.2 无线传感器网络
  • 2.2.1 体系结构
  • 2.2.2 传感节点特性分析
  • 2.2.3 典型应用场景
  • 2.2.4 形式化定义
  • 2.2.5 主要研究内容
  • 2.3 网络设计
  • 2.3.1 数据链路层
  • 2.3.2 网络层
  • 2.3.3 交叉层优化
  • 2.4 协作信号信息处理
  • 2.4.1 网元层
  • 2.4.2 网络层
  • 2.4.3 应用层
  • 2.5 网络的模拟仿真
  • 2.5.1 传感节点模型
  • 2.5.2 性能评价指标
  • 2.5.3 网络仿真工具
  • 2.6 小结
  • 第三章 无线传感器网络能量敏感路由协议
  • 3.1 引言
  • 3.2 网络模型
  • 3.2.1 定义
  • 3.2.2 路由模型
  • 3.2.3 网络流量与能耗模型
  • 3.2.4 网络生存期
  • 3.3 能量敏感的无线传感器网络
  • 3.3.1 优化策略
  • 3.3.2 能量敏感网络路由度量
  • 3.3.3 相关工作
  • 3.4 基于能耗均衡的能量敏感多径路由算法 EBEMR
  • 3.4.1 基本思想
  • 3.4.2 度量选择和梯度构造
  • 3.4.3 路由建立
  • 3.4.4 下一跳选择
  • 3.4.5 路径维护
  • 3.5 仿真结果与分析
  • 3.5.1 仿真环境与场景设置
  • 3.5.2 评价指标
  • 3.5.3 仿真结果与性能分析
  • 3.6 小结
  • 第四章 无线传感器网络移动 Agent机制研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 无线传感器网络移动 Agent应用背景
  • 4.2.1 Agent,移动 Agent和多 Agent系统
  • 4.2.2 基于移动 Agent的分布式计算模式
  • 4.2.3 无线传感器网络中移动 Agent应用需求
  • 4.2.4 相关工作
  • 4.3 无线传感器网络移动 Agent框架
  • 4.3.1 基于移动 Agent的无线传感器网络体系结构
  • 4.3.2 移动 Agent系统框架
  • 4.4 基于定向扩散的移动 Agent机制实现
  • 4.4.1 定向扩散及其扩展机制
  • 4.4.2 移动 Agent实体
  • 4.4.3 移动 Agent环境 MAE
  • 4.4.4 协议流程
  • 4.4.5 DDMA关键实现技术
  • 4.4.6 DDMA机制分析
  • 4.5 仿真结果与分析
  • 4.5.1 仿真环境与场景设置
  • 4.5.2 仿真结果与性能分析
  • 4.6 小结
  • 第五章 无线传感器网络移动 Agent访问路径规划
  • 5.1 引言
  • 5.2 移动 Agent访问路径规划
  • 5.2.1 问题描述
  • 5.2.2 已有路径规划算法
  • 5.3 二阶段求解模型
  • 5.3.1 形式化分析
  • 5.3.2 次优模型
  • 5.4 基于 GAPSO的移动 Agent路径规划算法
  • 5.4.1 GA与 PSO简介
  • 5.4.2 离散 PSO
  • 5.4.3 虚拟连通拓扑子图
  • 5.4.4 基于 GAPSO的移动 Agent路径规划
  • 5.5 仿真结果与分析
  • 5.5.1 仿真环境与场景设置
  • 5.5.2 仿真结果与性能分析
  • 5.6 小结
  • 第六章 无线传感器网络时空信息集成框架
  • 6.1 引言
  • 6.2 无线传感器网络时空信息处理
  • 6.2.1 问题描述
  • 6.2.2 形式化分析
  • 6.2.3 相关工作
  • 6.3 基于移动 Agent的时空信息集成框架
  • 6.3.1 定义
  • 6.3.2 时空信息集成坐标
  • 6.4 基于移动 Agent的 STII框架实现
  • 6.4.1 网络层实现机制
  • 6.4.2 Agent访问路径规划
  • 6.4.3 信息集成算法
  • 6.4.4 讨论
  • 6.5 实验结果与分析
  • 6.5.1 实验数据与场景描述
  • 6.5.2 实验结果与性能分析
  • 6.6 小结
  • 第七章 总结和展望
  • 7.1 论文总结
  • 7.2 本文主要贡献和创新之处
  • 7.3 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读博士学位期间的研究成果
  • 相关论文文献

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