面向多節(jié)點復(fù)雜傳感網(wǎng)的低功耗拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的“智慧農(nóng)業(yè)”推動了農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展,由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有很強的自組織性和容錯性,多節(jié)點復(fù)雜傳感網(wǎng)已成為了近年來國內(nèi)外研究的熱點??v觀國內(nèi)外關(guān)于多節(jié)點復(fù)雜傳感網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究,目前仍然存在網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性差和能量利用率低的缺點,且多節(jié)點采集大量數(shù)據(jù)在傳輸網(wǎng)絡(luò)中容易形成局部擁塞,極大地影響網(wǎng)絡(luò)的實時性和準確性。
  針對以上問題,本文提出了一種面向多節(jié)點復(fù)雜傳感網(wǎng)的低功耗拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,該方法建立了適應(yīng)強、魯棒

2、性好的的網(wǎng)絡(luò)拓撲模型,并對網(wǎng)絡(luò)的能耗和傳輸特性進行深入研究,論文的主要研究內(nèi)容包括:
  1、針對節(jié)點部署過程中利用率過低的問題,研究了基于正六邊形劃分的層簇型混合拓撲模型。該方法對外層普通傳感器節(jié)點采用正六邊形部署策略,普通節(jié)點與簇頭節(jié)點采用星型結(jié)構(gòu)連接;內(nèi)層的簇頭節(jié)點基于圓域進行等級劃分,各個等級的簇頭節(jié)點采用網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)連接。在此基礎(chǔ)上,簇頭節(jié)點采用基于臨界距離的混合跳路由方法和基站進行通信,該方法提高了網(wǎng)絡(luò)的感知效率,節(jié)約了成

3、本。
  2、為解決信息采集過程中傳感器節(jié)點能量過多消耗的問題,提出了一種面向無線傳感網(wǎng)的動態(tài)簇頭優(yōu)選方法。該方法根據(jù)感知概率模型選擇覆蓋度冗余節(jié)點為一階段簇頭節(jié)點,一階段簇頭節(jié)點死亡后,然后采用生存時間估計算法選擇最大剩余能量比的節(jié)點為二階段簇頭節(jié)點。該方法從兩個階段均衡了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量,具有較高的適應(yīng)性和準確性。
  3、針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中常出現(xiàn)傳輸擁塞的問題,提出了基于改進蛙跳算法的自適應(yīng)多路徑方法。該方法基于主動避免

4、擁塞的設(shè)計思想,在生成青蛙時綜合考慮了節(jié)點的擁塞預(yù)知度、剩余能量和最小跳數(shù),并對三者歸一化定義為適應(yīng)值,建立了路徑滿意度模型。在算法的局部優(yōu)化過程中,對更新算法進行離散化處理以及引入學(xué)習因子;在全局優(yōu)化中,引入了多路徑路由思想,從而實現(xiàn)了最優(yōu)路徑的選取。該方法自適應(yīng)的選擇最優(yōu)路徑進行數(shù)據(jù)傳輸,提高信息的可靠性。
  通過仿真實驗得出,基于正六邊形劃分的層簇型混合拓撲模型相比正四邊形拓撲模型,能量利用率提高了約8.6%;二階段動態(tài)簇

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論