无线传感器网络路由策略的研究

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,是一门新兴的综合性科学技术。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,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视。然而,由于无线传感器节点数量众多、能源和处理能力有限、维护困难且性能难以保证、数据高度冗余、应用环境复杂多样等,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。本文围绕如何提高传感器网络路由性能进行了研究,主要研究成果如下:（1）无线传感器网络节点数量庞大、单个节点资源极其有限,其路由协议设计的首要目标是有效节约能源,延长网络生命周期。在分析了几种经典的无线传感器网络路由协议的基础上,根据无线传感器网络自身特点,提出一种能实现高效节能路由机制的软件代理结构。在Agent推理模块部分引入遗传算子,基于聚类首领个数、与基站直接通信的距离以及聚类后的通信距离等设定适应值函数,设计了一种新的基于遗传策略的路由代理算法RAGA（Routing Agent using Genetic Algorithms）。（2）为了使无线传感器网络算法能更好的适应实际应用,研究在异构环境下的传感器网络路由算法,提出了一种基于数据融合的分布式成簇算法DCDF （Distributed Clustering with Data Fusion Algorithm）。在成簇时考虑簇大小、簇头平均功率以及负载均衡来实现每轮能量消耗基本均等以延长网络的稳定周期,并通过数据融合算法降低传输数据量和防止链路拥塞。DCDF算法在网络稳定周期和相同数据的上报率上均取得了较好的效果。（3）针对无线传感器网络特点和节点的剩余能量、延时、延时抖动、带宽等QoS约束问题,提出了基于WSN节点最大剩余能量的多QoS约束多播路由算法SEQMRA-W（Surplus Energy Qos Multicast Routing Algorithm based on WSN）。该算法把最大剩余能量作为第一度量,同时考虑节点带宽、延时、延时抖动等因素,并对算法进行了复杂性分析。算法在路由成功率、多播树费用、能量消耗方面均具有较好特性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 论文组织
• 1.4 本章小结
• 第2章 无线传感器网络概述
• 2.1 无线传感器网络的兴起及历史
• 2.2 无线传感器网络的概念和体系结构
• 2.3 无线传感器网络的特点和挑战
• 2.4 无线传感器网络的性能评价
• 2.5 无线传感器网络的应用领域
• 2.5.1 军事应用
• 2.5.2 环境科学
• 2.5.3 医疗健康
• 2.5.4 空间探索
• 2.5.5 其他商业应用
• 2.6 无线传感器网络的研究进展
• 2.6.1 军事领域的研究进展情况
• 2.6.2 民用领域的研究进展情况
• 2.6.3 学术界的研究进展
• 2.7 无线传感器网络研究中的共性问题
• 2.8 无线传感器网络的分层模型
• 2.9 本章小结
• 第3章 无线传感器网络路由协议分析
• 3.1 路由协议分类
• 3.2 经典路由协议分析
• 3.2.1 泛洪法（Flooding）
• 3.2.2 SPIN（Sensor Protocol for Information via Negotiation）
• 3.2.3 MTE（Minimum Transmission Energy）
• 3.2.4 Directed Diffusion
• 3.2.5 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）
• 3.2.6 TEEN（Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）
• 3.2.7 多层聚类协议（Hierarchical Clustering Protocol）
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于无线传感器网络的路由Agent 机制
• 4.1 遗传算法（Generic Algorithm,GA）
• 4.1.1 遗传算法基本概念
• 4.1.2 遗传算法的基本流程
• 4.1.3 遗传算法的特点及其应用
• 4.2 网络模型
• 4.3 路由Agent
• 4.3.1 外部环境
• 4.3.2 路由Agent 体系结构
• 4.4 RAGA 算法
• 4.4.1 染色体编码
• 4.4.2 初始种群的生成
• 4.4.3 适应值
• 4.4.4 选择算子
• 4.4.5 交叉算子
• 4.4.6 变异算子
• 4.4.7 终止条件
• 4.4.8 RAGA 算法描述
• 4.5 算法性能分析
• 4.5.1 实验与仿真
• 4.5.2 实验结果及分析
• 4.5.3 算法的可扩展性
• 4.6 结论
• 4.7 本章小结
• 第5章 异构传感器网络基于数据融合的分布式成簇算法
• 5.1 异构网络模型
• 5.1.1 基本假设
• 5.1.2 二级异构网络
• 5.2 DCDF 算法
• 5.2.1 DCDF 成簇算法
• 5.2.2 DCDF 簇内数据融合算法
• 5.2.3 估计节点平均能量
• 5.3 DCDF 算法性能分析
• 5.4 结论
• 5.5 本章小结
• 第6章 基于WSN 网络最大剩余能量QoS 多播路由算法
• 6.1 QoS 约束多播路由问题网络模型
• 6.2 SEQMRA-W 算法
• 6.3 算法复杂性分析
• 6.4 仿真试验
• 6.5 结论
• 6.6 本章小结
• 第7章 结束语
• 7.1 研究总结
• 7.2 进一步的研究工作
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的项目