無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高能效數(shù)據(jù)收集算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量傳感器節(jié)點(diǎn)自組織構(gòu)成，其主要任務(wù)是收集環(huán)境數(shù)據(jù)，涉及無線通信、數(shù)據(jù)處理和路由等眾多技術(shù)。由于節(jié)點(diǎn)的計(jì)算、存儲(chǔ)、通信和能量資源有限，如何利用有限的資源完成對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的收集至關(guān)重要。本文圍繞這一問題進(jìn)行了研究，從基于數(shù)據(jù)聚合的路由、移動(dòng)基站、基于小波的數(shù)據(jù)處理和工作節(jié)點(diǎn)選取等方面入手，探索無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的高能效數(shù)據(jù)收集方法，主要研究成果如下:
　　1.數(shù)據(jù)聚合可減少無線傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)傳輸量，但在非完全數(shù)據(jù)聚合模

2、式下，傳輸聚合數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)負(fù)載較重，容易過早死亡。為此，本文提出一種基于數(shù)據(jù)聚合的狀態(tài)感知自適應(yīng)路由算法。初始時(shí)算法基于節(jié)點(diǎn)狀態(tài)建立跳樹;事件發(fā)生后，算法對(duì)事件域節(jié)點(diǎn)分布式成簇，根據(jù)節(jié)點(diǎn)剩余能量建立從簇內(nèi)協(xié)調(diào)者到跳樹主干或基站的狀態(tài)最佳且最短的路徑，并利用TTL限制跳樹的更新范圍，實(shí)現(xiàn)所建路徑的適度重疊。算法分析與仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法能獲得較優(yōu)的數(shù)據(jù)聚合效率，均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，完成高能效的數(shù)據(jù)收集。
　　2.節(jié)點(diǎn)無法移動(dòng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

3、若采用多跳路由機(jī)制，則“熱點(diǎn)”問題始終存在。為了解決該問題，本文提出一種基于簇與跳樹的高能效單移動(dòng)基站算法。算法在事件域節(jié)點(diǎn)分布式成簇后，基于簇信息適時(shí)計(jì)算新的移動(dòng)基站準(zhǔn)最優(yōu)位置，并根據(jù)環(huán)境內(nèi)的障礙物信息規(guī)劃到達(dá)該位置的較短路線;在移動(dòng)基站到達(dá)新位置后，更新路由，建立一棵基于事件域簇的跳樹;聚合簇內(nèi)數(shù)據(jù)并完成可靠數(shù)據(jù)傳輸。算法分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法可有效縮短數(shù)據(jù)傳輸距離并均衡節(jié)點(diǎn)耗能，能快速完成基站移動(dòng)，具有合理的控制開銷，可高能效

4、地收集數(shù)據(jù)。
　　3.以提高數(shù)據(jù)聚合效率為目的的路由會(huì)促使網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)聚合盡早發(fā)生，但可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均，甚至增加數(shù)據(jù)的傳輸距離。若能在固定基站的基礎(chǔ)上添加可移動(dòng)的輔助基站，則更有利于提高數(shù)據(jù)聚合效率、減少并平衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。為此，本文提出一種基于數(shù)據(jù)聚合與雙基站（固定的主基站與可移動(dòng)的輔助基站）的路由算法。算法利用鄰居信息的比較和控制報(bào)文的延遲發(fā)送來減少事件域節(jié)點(diǎn)分布式成簇的開銷;根據(jù)簇信息獲得路由匯聚中心，令節(jié)點(diǎn)選取距離主基站和路由

5、匯聚中心最近的鄰居節(jié)點(diǎn)作為其下一跳，建立一棵以主基站為根的近似Steiner樹;利用路由匯聚中心，驅(qū)使輔助基站移動(dòng)至負(fù)載較重的路徑附近來截獲聚合數(shù)據(jù)。算法分析與仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)的盡早聚合，減少并均衡網(wǎng)絡(luò)耗能。
　　4.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)可利用Haar小波來減少網(wǎng)內(nèi)冗余數(shù)據(jù)，節(jié)省數(shù)據(jù)傳輸耗能?，F(xiàn)有算法未能從數(shù)據(jù)角度出發(fā)針對(duì)Haar小波優(yōu)化數(shù)據(jù)壓縮性能，為此本文提出一種優(yōu)化Haar小波數(shù)據(jù)壓縮性能的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法。算法借助

6、節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的樣本均值調(diào)整簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)順序列表，平滑待處理數(shù)據(jù)，利用閾值限制節(jié)點(diǎn)樣本均值和簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)順序列表的更新頻率，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)平滑性的調(diào)整不會(huì)過度頻繁，節(jié)省控制開銷。算法分析與仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法能提升基于Haar小波的數(shù)據(jù)壓縮性能:改善數(shù)據(jù)重構(gòu)精度，將開銷控制在合理范圍內(nèi);或提高數(shù)據(jù)壓縮程度，節(jié)省數(shù)據(jù)傳輸耗能。
　　5.如何在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的事件域中提取出最有代表性的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，對(duì)于關(guān)鍵信息的獲取以及數(shù)據(jù)傳輸量的減少均具現(xiàn)實(shí)意義。