無線傳感器網(wǎng)絡的路由策略研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(WirelessSensorNetwork，WSN)是將現(xiàn)代自動化控制技術在實際工業(yè)生產(chǎn)等領域中進行應用的重要設備基礎，其具備的自組織和多跳傳輸?shù)染W(wǎng)絡特性使得WSN的路由算法成為了影響網(wǎng)絡性能的最重要因素之一。隨著技術與工藝的發(fā)展，WSN節(jié)點成本的逐漸下降使得網(wǎng)絡規(guī)模逐漸增加，這在擴大了監(jiān)測范圍并增加了監(jiān)測精度和靈活性的同時，網(wǎng)絡參數(shù)在運行中的動態(tài)改變或外界環(huán)境對網(wǎng)絡產(chǎn)生的干擾等因素引起的局部通信質量不穩(wěn)定問題也逐漸顯露

2、出來，加之傳感器經(jīng)常要工作在環(huán)境條件較為極端的場合下，使得網(wǎng)絡內部的不穩(wěn)定區(qū)域更加容易出現(xiàn)，為了在提高在這種場合下如火警等重要信號的傳遞質量，本文以WSN常用的ZigBee通信協(xié)議和協(xié)議中使用的AODVjr(AdhocOn-DemandDistanceVectorJunior，AODVjr)結合沿樹路由的路由算法為基礎，針對上述的網(wǎng)絡工作環(huán)境和需要，提出了一種旨在減少不穩(wěn)定區(qū)域對網(wǎng)絡通信性能影響的改進算法AONDVjr(AdhocOn-

3、DemandNavigatedDistanceVectorJunior，AONDVjr)，并對算法中核心機制的理論性能以及算法在網(wǎng)絡中的實際表現(xiàn)分別進行了仿真實驗，實驗結果表明AONDVjr的表現(xiàn)在預想工作環(huán)境下相對于AODVjr得到了較大提升，達到了預期的設計目標。
　　 為了對網(wǎng)絡中不穩(wěn)定區(qū)域的特性加以深入研究和把握，本文提出了一組包括節(jié)點穩(wěn)定度在內的參數(shù)概念，并對其離散時間序列的動態(tài)變化過程進行了分析。接著對現(xiàn)有的各種理論

4、條件做出對比和歸納，結合實際條件對參數(shù)序列進行了建模并將模型的實際含義與有用信號和噪聲的概念進行了類比，將之視為全網(wǎng)層次總體平穩(wěn)的環(huán)境變化對局部區(qū)域的影響和局部層次自身獨有的隨機性更強的環(huán)境變化的疊加。以此為基礎，為了進一步提高模型的性能，使之更能緊密反映出不穩(wěn)定區(qū)域的動態(tài)變化趨勢，本文一方面建立了根據(jù)節(jié)點所處的局部環(huán)境實時調整環(huán)境檢測周期的機制，使節(jié)點在緊密跟蹤環(huán)境變化的同時避免不必要的能量消耗，一方面引入了卡爾曼濾波器(Kalman

5、Filter)的遞推機制對參數(shù)序列進行處理，卡爾曼濾波器不需要保存大量的歷史數(shù)據(jù)即可對參數(shù)序列的統(tǒng)計特性進行提取和利用，十分適合存儲空間和計算能力有限的WSN節(jié)點。仿真結果顯示出文中提出的處理方案具有良好的效果，具備了將其應用至AONDVjr算法中的基本條件。
　　 在完成了對AONDVjr算法所需參數(shù)的理論基礎的分析和總結之后，本文確立了根據(jù)節(jié)點對環(huán)境參數(shù)的周期性檢測分析來發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定區(qū)域，并通過在其附近選取導航節(jié)點來對不穩(wěn)定區(qū)