基于最大期望服务的无线传感器网络簇头分配算法研究

论文摘要

随着微机电系统的迅速发展,传感器网络作为一种以采集数据的技术手段,无论在军事领域还是民用领域都受到了越来越多关注。无线传感器网络由大量集成有传感、数据处理单元和无线通信模块的微小节点组成,通过自组织方式构成网络,可以将所在周边环境信息通过网络传感及时有效地传输到信息接收端,以提高传感器监测面积和性能,可以被广泛地应用于国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、医疗卫生、制造业、反恐抗灾等领域。无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,因此有利于数据融合的簇头分配算法研究是长时期内需要研究的一个关键问题。LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法是针对无线传感器网络的经典通信协议之一,它是一种自组织的、自适应的、能量有效的分簇网络协议,考虑了无线传感器网络的网络特性,有效的延长了网络的生存时间。但LEACH算法的随机簇头选择机制并不能做到最优,无法保证簇头处于恰当的位置,并未能充分考虑簇头的剩余能量水平,可能导致某些节点过早耗尽能量,减少了网络整体生存时间。另一方面在数据传输方面,采用的是簇头直接传送到基站的单跳模式,加重了簇头的能量消耗。本文在分析了LEACH算法在成簇方面的优缺点后,考虑节点资源受限或无线链路的问题,簇头节点可能存在服务失败的情况。为此,本文在假定簇头节点服务失败概率为p的情况下,提出最大期望服务簇头分配算法并通过实现后的数据分析了算法中的服务半径、服务失败率、簇头节点数以及最大期望服务请求数等变量之间的关系,揭示了算法中这些变量间关系的特性。仿真结果表明,和传统成簇算法LEACH相比,该算法分配的簇头能够提供更加节能高效的服务。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究内容
• 1.4 论文的结构安排
• 第二章 无线传感器网络
• 2.1 无线传感器网络概述
• 2.2 无线传感器网络的应用
• 2.3 无线传感器网络的拓扑控制
• 2.4 现有拓扑控制算法
• 2.4.1 功率控制算法
• 2.4.2 层次拓扑结构控制算法
• 2.4.3 基于启发机制的拓扑控制算法
• 2.5 小结
• 第三章 LEACH算法分析
• 3.1 LEACH算法描述
• 3.1.1 LEACH概述
• 3.1.2 簇头建立阶段
• 3.1.3 稳定状态阶段
• 3.2 LEACH算法分析及存在的问题
• 3.3 LEACH的改进算法
• 3.4 小结
• 第四章 最大期望服务簇头分配算法
• 4.1 最大期望服务簇头分配算法描述
• 4.2 最大期望服务簇头分配算法理论分析
• 4.2.1 输入参数
• 4.2.2 输出参数
• 4.2.3 推导分析
• 4.3 最大期望服务簇头分配算法的实现方法
• 4.3.1 枚举法实现
• 4.3.2 启发式算法实现
• 4.3.3 实验结果
• 4.3.4 枚举法与启发式算法的比较
• 4.4 算法中变量关系特性分析
• 4.4.1 改变失败率、服务半径对最大被服务的请求数的影响
• 4.4.2 簇头数量、服务半径与最大被服务的请求数的关系
• 4.5 小结
• 第五章 最大期望服务簇头分配算法仿真与性能分析
• 5.1 NS2简介
• 5.2 NS2中仿真步骤
• 5.3 仿真与性能分析
• 5.3.1 簇头的分布
• 5.3.2 服务的失败率
• 5.3.3 收到的数据量
• 5.3.4 能量消耗
• 5.4 小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果