无线传感器网络中的高效率定向扩散和分布式势能路由算法

论文摘要

无线传感器网络是由大量部署在观测环境中或附近的传感器节点通过无线通信方式形成的多跳网络系统。该网络系统因能通过传感器节点采集、处理、传输数据协作地完成大型或复杂的监测任务,而被广泛地应用于军事,医学,以及环境监测等领域。可以说无线传感器网络是信息感知和采集的一场革命,是21世纪最重要的技术之一。所以研究传感器网络路由算法具有十分重要的意义。本文概述了无线传感器网络的主要特征,分析了相应的协议栈,并介绍了国内外比较成熟的无线传感器网络路由算法。在此基础上,针对无线传感器网络能量资源极其有限的特征,提出了两个高效路由协议。论文提出的第一个协议是GSDD（Gossiping-based Scalable Directed Diffusion）算法。该算法将Gossiping应用到经典的定向扩散路由算法,从而达到既能保证网络连通,又能适当减少网络传输开销的目标。本文重点介绍了GSDD算法是如何在Gossiping、Regional Gossiping算法的协助下,完成对定向扩散协议在“兴趣”扩散和数据传输步骤中使用的洪泛和类洪泛机制的改进。之后,本文从理论的角度,详细地分析了GSDD算法在性能上相对于定向扩散协议优越性。同时利用NS模拟软件实现GSDD算法模型,并设计具体的仿真环境,根据提取的数据结果,进一步直观地验证GSDD算法的可操作性和高效性。本文提出的另一个新颖的算法是分布式势能路由算法。这个协议借鉴了明尼苏达大学提出的PWave算法,受到该算法将无线传感器网络与电路相类比的基本思想启发,提出将无线传感器网络的数据传输与带电粒子在匀强电场中的自发移动相联系。本文重点介绍了这个算法模型的建立过程,结合电磁学和几何学的基本理论,详细地阐述如何在无线传感器网络中建立匀强电场,以及带电数据如何顺利完成数据的传输。之后通过分布式势能算法和最短路径协议的比较,初步验证了该算法的可行性和独特性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究背景和意义
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 论文的组织及架构
• 1.5 本章小结
• 第二章 无线传感器网络综述
• 2.1 无线传感器网络定义
• 2.2 无线传感器网络的通信体系结构
• 2.3 无线传感器网络面临的问题和挑战
• 2.4 无线传感器网络的协议栈
• 2.5 适合无线传感器网络的路由协议研究
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于GOSSIPING 的定向扩散路由算法（GSDD）
• 3.1 定向扩散算法的概述
• 3.2 定向扩散协议分析
• 3.3 GOSSIPING 和REGIONAL GOSSIPING 算法
• 3.4 基于GOSSIPING 算法的定向扩散算法（GSDD）
• 3.4.1 基于Gossiping 算法的“兴趣”扩散
• 3.4.2 基于Regional Gossiping 的数据传输
• 3.5 本章小结
• 第四章 GSDD 算法的理论分析及模拟实现
• 4.1 GSDD 与定向扩散协议的性能比较
• 4.1.1 原定向扩散模型的开销分析
• 4.1.2 GSDD 模型的开销分析
• 4.2 模拟仿真设计
• 4.2.1 仿真工具NS-2 介绍[30]
• 4.2.2 定向扩散协议在仿真工具中主要模块介绍
• 4.2.3 GSDD 的改进模块程序分析
• 4.3 定向扩散协议和GSDD 仿真结果比较分析
• 4.3.1 仿真场景设置
• 4.3.2 nam 可视化
• 4.3.3 仿真结果的格式
• 4.3.4 仿真数据的处理
• 4.3.5 仿真结果图分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 分布式势能路由算法的研究
• 5.1 适用于多 Source 和多 Sink 节点的 PWave 算法
• 5.2 分布式势能路由算法（DBPF）
• 5.2.1 匀强电场中的自组织势能路由算法概述
• 5.2.2 邻居节点表的建立
• 5.2.3 势能场的建立和路由的建立
• 5.3 分布式势能算法性能分析
• 5.3.1 分布式势能算法与Dijkstra 算法比较
• 5.3.2 分布式势能算法的评价
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 主要结论
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文