無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中基于移動(dòng)Sink的路由算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetworks，WSNs)起源于軍事領(lǐng)域，隨著因特網(wǎng)技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、傳感器技術(shù)、微機(jī)電技術(shù)、現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)及分布式信息處理技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)等的高速發(fā)展，使得具有計(jì)算能力、無(wú)線通信能力、電池電源和存儲(chǔ)能力的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)(SensorNode)變得越來(lái)越廉價(jià)。近年來(lái)，WSNs引起了世界范圍內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注，其應(yīng)用研究在民用領(lǐng)域也受到極大的關(guān)注，例如在建筑物健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)、醫(yī)療護(hù)理、環(huán)境監(jiān)測(cè)、交

2、通監(jiān)控、智能家居、空間探索以及大型工業(yè)園、機(jī)場(chǎng)的安全監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。WSNs已經(jīng)成為當(dāng)前國(guó)際上備受關(guān)注的、由多學(xué)科高度交叉的新興的研究領(lǐng)域。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)主要由以下幾個(gè)特點(diǎn):節(jié)點(diǎn)密度高、體積小、通信能力有限及節(jié)點(diǎn)能量受限。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究中，很關(guān)鍵的一個(gè)問(wèn)題就是如何合理利用每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的能量，使傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗均衡，從而延長(zhǎng)整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在傳統(tǒng)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)以多跳

3、的傳輸方式傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn)(Sink)，由于Sink節(jié)點(diǎn)固定不動(dòng)，Sink節(jié)點(diǎn)周圍距離Sink節(jié)點(diǎn)較近的節(jié)點(diǎn)因?yàn)橐D(zhuǎn)發(fā)其他節(jié)點(diǎn)的信息給Sink節(jié)點(diǎn)，這些傳感器節(jié)點(diǎn)的能量會(huì)很快消耗殆盡，導(dǎo)致整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)過(guò)早的死亡，遠(yuǎn)方未死亡的節(jié)點(diǎn)無(wú)法將數(shù)據(jù)傳送給Sink節(jié)點(diǎn)，出現(xiàn)“能量空洞”現(xiàn)象。
　　 為解決能量空洞現(xiàn)象，本文采用移動(dòng)Sink策略。針對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)Sink的路由問(wèn)題，從移動(dòng)Sink網(wǎng)絡(luò)分簇和移動(dòng)路徑調(diào)度兩方面進(jìn)行研究。

4、
　　 第一，良好的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，這是因?yàn)樵跓o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)的通信能力和計(jì)算能力十分有限，這就需要設(shè)計(jì)良好的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，這對(duì)于提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能有很大的幫助。K-means算法可以用來(lái)處理網(wǎng)絡(luò)分簇，能夠?qū)鞲衅鞴?jié)點(diǎn)按照其地理位置進(jìn)行均勻劃分。本文在K-means分簇算法的基礎(chǔ)上提出了EK-means算法，并且將EK-means算法引用到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。
　　 第二，本文提出了一