水声传感器网络能量优化机制研究

论文摘要

水声传感器网络是由布放在海底/海中的、具有较短通信距离的水下声学传感器节点和海面浮标节点以及它们之间的双向水声链路组成的,具备信息采集、处理、分类和压缩的能力,并能通过水下传感器节点以中继/多跳方式回传到陆基或船基信息控制中心的综合网络系统,在海洋信息采集、环境监测、资源探测、灾难预警、军事侦察和国家安全等方面有着重要的意义。我国海岸线广阔、河道纵横、湖泊广布,海洋经济在国民经济建设中的地位正逐年提升,这为我国水声传感器网络的应用提供了巨大的发展空间。水声传感器网络的一个典型特征是能量受限。在初始设置水下传感器节点后,由于目前水下充电技术尚不成熟,且在水下大范围更换电池涉及出海时间及打捞/放回的问题,需要的成本太高,因此希望在保证网络吞吐量和可靠性的同时,尽可能地降低网络能耗以延长网络生命期。本文围绕水声传感器网络的能量优化这一主题展开,从不同的角度设计适合水声传感器网络的能量优化机制。本文的主要学术贡献包括：（1）介绍了水声通信信道的基本特点,特别是水声通信有别于陆地无线通信的大迟延、低带宽、频率性的传播损失和环境噪声等特点。研究了目前常用的信道模型,重点闸述了基于信息论视角的水声通信接收信噪比与可用带宽的关系模型,以说明水声网络与传统无线网络在系统设计方面存在的重要区别。总而言之,水声信道在时间、空间和频率三个维度上都有扩展,比陆地无线电信道复杂得多,因此其传播过程所需的能耗也与无线通信有较大差异,这些特点也为研究适合水声传感器网络的能量优化机制提供了必要的基础和先决条件。（2）研究了在给定接收信噪比条件下的多跳水声网络能量优化的数据传输路径问题。建立了二维多跳水声传感器网络的能耗模型,通过曲线拟合的方法得到最优频率-距离关系的近似表达,并以此得到了简化的能耗模型；分析了可变发送功率和固定发送功率两种模式下网络能量优化的数据传输路径问题,从理论上证明了可变发送功率和固定发送功率两种模式下,直线等距网络的总能耗最小并给出最优跳数和最优距离的求解方法和相应的数值仿真结果。此外,考虑到因数据发送失败而引起的数据重发导致的额外能耗,以及数据传输节点与附近节点协作的情况,本章的研究还可扩展到可靠通信和协作通信意义下的能量优化的数据传输路径问题,并能得到类似的结论。所得结果对于近岸环境监测网络的设计和实现有一定的指导意义。（3）考虑了一个节点均匀分布的水声传感器网络,源节点通过某种路由算法,以多跳的方式向目的节点传输数据。为解决网络节点“何时协作”、“与谁协作”、“如何协作”以及“协作效果如何”等问题,以最大程度地降低网络总能耗,引入协作因子的概念,并考虑了广播阶段和协作传输阶段发送能耗的最优分配问题,从而得出一种能量优化的协作通信机制。通过数值仿真,深入探讨了发送能耗分配、协作节点数量,平均误比特率以及通信距离等因素对网络总能耗的影响。结果表明,存在一个临界距离,当通信距离大于临界距离时,协作通信相比直接传输更为节能；同时发现,中继节点（第一跳时为源节点）可以通过调节其广播阶段的发送能耗来控制协作节点的数量,且存在一个最优的协作节点数量（对应最优的广播阶段和协作传输阶段发送能耗的最优分配）使网络总能耗最小。所得结果对设计能量优化的协作水声网络具有一定的启发作用。（4）提出了一种适合水声传感器网络的能量优化的双层分簇数据采集框架。其中下层为基于压缩感知的压缩采样层,由簇头对簇内节点采用随机采样,簇内节点通过随机信道接入技术将采集的数据发送给簇头;上层为基于传统采样技术的数据汇聚层,由汇聚中心对簇头采用全采样,并通过确定信道接入技术将数据发送到汇聚中心。同时设计了相应的数据压缩采集机制,给出了分簇数量和节点参与采样概率的设计方法,并以实例方式进行了具体说明。仿真试验表明,该机制能有效减少采样节点数量,降低网络能耗。该数据压缩采集框架对于长期布放的深水环境监测网络的设计具有借鉴意义。

论文目录

• 创新点
• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外总体现状
• 1.2.2 国内总体现状
• 1.3 问题的提出
• 1.3.1 能量优化的数据传输路径问题
• 1.3.2 能量优化的协作通信问题
• 1.3.3 能量优化的数据采样问题
• 1.4 本文工作及内容安排
• 2 水声信道及其模型
• 2.1 引言
• 2.2 传播迟延
• 2.3 传播损失
• 2.4 环境噪声
• 2.5 信噪比与可用带宽
• 2.6 多径与多普勒频移
• 2.7 本章小结
• 3 水声传感器网络能量优化的数据传输路径
• 3.1 引言
• 3.2 相关工作
• 3.3 系统模型
• 3.3.1 网络模型
• 3.3.2 能量模型
• 3.4 AN积的简化
• 3.4.1 AN积的性质
• 0（d）的关系'>3.4.2 d与f₀（d）的关系
• 3.4.3 AN积的简化表达
• 3.5 能量优化的数据传输路径分析
• 3.5.1 可变功率的能量优化的数据传输路径
• 3.5.2 固定功率的能量优化的数据传输路径
• 3.5.3 最优跳数与最优距离
• 3.6 数值结果
• 3.7 扩展与讨论
• 3.7.1 可靠通信的能量优化的数据传输路径
• 3.7.2 协作通信的能量优化的数据传输路径
• 3.8 本章小结
• 4 水声传感器网络能量优化的协作通信机制
• 4.1 引言
• 4.2 相关工作
• 4.3 系统模型
• 4.3.1 网络模型
• 4.3.2 能量模型
• 4.4 协作通信策略
• 4.4.1 何时协作?
• 4.4.2 广播和协作传输阶段发送能耗的最优分配
• 4.4.3 协作策略
• 4.5 仿真试验
• 4.6 讨论
• 4.7 本章小结
• 5 水声传感器网络能量优化的数据压缩采集机制
• 5.1 引言
• 5.2 相关工作
• 5.2.1 压缩感知基础
• 5.2.2 传感器网络中的压缩感知
• 5.3 能量优化的数据压缩采集机制
• 5.3.1 网络模型
• 5.3.2 系统模型
• 5.3.3 数据压缩采集过程
• 5.4 系统参数设计
• 5.4.1 分簇数量的确定
• 5.4.2 节点参与采样概率的确定
• 5.5 能耗分析与比较
• 5.6 实例分析
• 5.6.1 网络初始化
• 5.6.2 数据恢复
• 5.6.3 网络能耗比较
• 5.7 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 攻博期间与学位论文相关的主要科研工作
• 致谢