樓宇室內(nèi)環(huán)境無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是隨著無線通信、集成電路、傳感器、微電子等多種信息技術(shù)飛速發(fā)展而形成的多學(xué)科交叉研究領(lǐng)域,具有以數(shù)據(jù)為中心、自組織、自適應(yīng)、分布式等特點(diǎn)。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)體積微小,導(dǎo)致其通信能力較弱、能量有限,這使得路由算法的性能對(duì)于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要,它不僅是實(shí)現(xiàn)能量均衡、擁塞控制的基礎(chǔ),更是保持網(wǎng)絡(luò)連通性、提高數(shù)據(jù)傳輸可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用環(huán)境密切相關(guān),隨著其應(yīng)用環(huán)境從傳統(tǒng)的室外環(huán)境向樓宇室內(nèi)環(huán)

2、境逐步擴(kuò)展,對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其路由算法提出了更高的要求。
　　 本文面向控制學(xué)科的新興研究方向--無線傳感器網(wǎng)絡(luò)所涉及的理論與技術(shù),以樓宇室內(nèi)環(huán)境為具體研究背景,針對(duì)經(jīng)典無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法多以室外環(huán)境為其研究背景,難以適應(yīng)樓宇室內(nèi)環(huán)境中多分隔、多障礙、環(huán)境動(dòng)態(tài)變化等特點(diǎn),基于迭代優(yōu)化技術(shù)、最優(yōu)化理論、群體智能優(yōu)化、圖論等計(jì)算方法,開展了面向樓宇室內(nèi)環(huán)境的路由算法與應(yīng)用技術(shù)研究。作為一項(xiàng)具有創(chuàng)新性意義的工作,論文在研究方法與

3、思路上力求有所突破,主要研究成果包括如下四個(gè)方面:
　　 ①樓宇室內(nèi)環(huán)境中,由于有墻、門等障礙物,節(jié)點(diǎn)間的傳播損耗因子各異,且隨環(huán)境變化而變化,使得難以根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的距離遠(yuǎn)近準(zhǔn)確估計(jì)出節(jié)點(diǎn)間傳播損耗的大小,嚴(yán)重影響路由算法的性能。針對(duì)室內(nèi)無線通信的這一特點(diǎn),基于卡爾曼濾波理論,提出自適應(yīng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)RSSI估計(jì)算法(AIRE)。針對(duì)RSSI值不穩(wěn)定的特點(diǎn),算法通過對(duì)典型的卡爾曼濾波算法的改進(jìn)、簡化,實(shí)現(xiàn)對(duì)RSSI觀測(cè)值進(jìn)行迭

4、代優(yōu)化,從而確保了在環(huán)境參數(shù)不變狀態(tài)下的RSSI準(zhǔn)確估計(jì)；在此基礎(chǔ)上,算法建立了環(huán)境參數(shù)躍變的判定模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境變化的自適應(yīng)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明,經(jīng)典的滑動(dòng)窗算法在環(huán)境躍變時(shí)雖然具有自適應(yīng)能力,但無法實(shí)現(xiàn)收斂；改進(jìn)卡爾曼算法kalman-simple在環(huán)境躍變時(shí)收斂速度很慢；AIRE算法在環(huán)境躍變時(shí)的收斂速度約為kalman-simple的20倍,更適合應(yīng)用于樓宇室內(nèi)環(huán)境中的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。
　　 ②針對(duì)樓宇室內(nèi)環(huán)境無線信道

5、參數(shù)隨環(huán)境變化而動(dòng)態(tài)變化,經(jīng)典無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法自適應(yīng)能力有限,難以在這一環(huán)境中保證網(wǎng)絡(luò)能量均衡與生存時(shí)間的特點(diǎn),以AIRE算法為基礎(chǔ),提出了自適應(yīng)加權(quán)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)室內(nèi)能量均衡路由(WAIER)。WAIER利用AIRE算法實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間傳播損耗的自適應(yīng)準(zhǔn)確估計(jì)；將路由建立過程抽象為典型的多屬性決策過程,建立多屬性能量均衡模型；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,解決模型中數(shù)據(jù)間的不可公度性；以主客觀綜合賦權(quán)法和熵權(quán)系數(shù)法,實(shí)現(xiàn)權(quán)重隨數(shù)據(jù)變化而

6、變化的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整；并以多種能量相關(guān)參數(shù)作為決策屬性,選取最優(yōu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn),提高網(wǎng)絡(luò)能量的動(dòng)態(tài)均衡性。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),WAIER的剩余能量均值比MTE低2.7％,比WAIER-1高1.1％,但WAIER的能量分布更加均勻,其剩余能量相對(duì)熵值為MTE的0.07倍,為WAIER-1的0.46倍,生存時(shí)間是MTE的1.93倍,是WAIER-1的1.15倍,在樓宇室內(nèi)環(huán)境應(yīng)用時(shí)可有效平衡網(wǎng)絡(luò)能量消耗,延長網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。
　　 ③無線傳感

7、器網(wǎng)絡(luò)在樓宇室內(nèi)環(huán)境應(yīng)用時(shí),由于與人的聯(lián)系更加緊密,對(duì)路由算法的服務(wù)質(zhì)量(QOS)提出了更高的要求,但樓宇室內(nèi)環(huán)境無線信道參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化不僅影響了網(wǎng)絡(luò)能量消耗,也使網(wǎng)絡(luò)的QOS相關(guān)參數(shù)隨之變化。針對(duì)現(xiàn)有基于QOS的路由算法應(yīng)用于樓宇室內(nèi)環(huán)境時(shí),難以兼顧自適應(yīng)能力與網(wǎng)絡(luò)能耗這一問題,在AIRE算法和WAIER算法的研究基礎(chǔ)上,提出了基于離散粒子群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)QOS路由(DAQR)。DAQR將不同的QOS參數(shù)定義為不同的優(yōu)化目

8、標(biāo),將QOS路由建立過程抽象為多目標(biāo)優(yōu)化過程,并以經(jīng)典粒子群算法為基礎(chǔ),結(jié)合遺傳算法、小生境算法、熵權(quán)系數(shù)法,設(shè)計(jì)出面向路由建立的多目標(biāo)離散粒子群優(yōu)化策略,實(shí)現(xiàn)局部區(qū)域的路由優(yōu)化。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與經(jīng)典QOS路由算法相比,DAQR在環(huán)境參數(shù)變化的條件下,其各種QOS參數(shù)均取得了較好的表現(xiàn),在η取值達(dá)到20％1時(shí),DAQR-1的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間比EQR和SAR分別高28.1％和131.8％；在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大時(shí)DAQR也顯示出了較好的可擴(kuò)展性,

9、η取5％,節(jié)點(diǎn)數(shù)為500個(gè)時(shí),DAQR-1的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間比EQR和SAR分別高17.3％和67.1％。證明了DAQR的QOS參數(shù)能夠有效適應(yīng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化,并且在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大時(shí)也顯示出了更好的可擴(kuò)展性。
　　 ④面向樓宇室內(nèi)環(huán)境應(yīng)用,結(jié)合面向樓宇室內(nèi)環(huán)境的路由算法研究成果,構(gòu)建了適用于樓宇室內(nèi)環(huán)境的樓宇節(jié)能監(jiān)控原型系統(tǒng)--基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的樓宇室內(nèi)環(huán)境多模態(tài)監(jiān)控原型系統(tǒng)。針對(duì)具有新特點(diǎn)的室內(nèi)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),以AIRE和WAI