無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的能量高效覆蓋與路由算法研究.pdf

1、能量問題是制約無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)大規(guī)模推廣應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵因素，是WSN中的研究熱點(diǎn)之一。提高能量效率，一方面需要降低能耗總量，另一方面需要均衡能耗。論文這兩個(gè)角度出發(fā)，對(duì)WSN中的能量高效覆蓋控制和路由問題進(jìn)行了研究，主要工作和創(chuàng)新如下：
　　對(duì)于WSN的覆蓋控制問題，論文從活動(dòng)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浞植嫉慕嵌葘?duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行了研究，提出一種基于準(zhǔn)格型策略的活動(dòng)節(jié)點(diǎn)選擇算法。設(shè)計(jì)了分布式的格

2、點(diǎn)坐標(biāo)求解方法，通過退避式競爭選擇節(jié)點(diǎn)，減少節(jié)點(diǎn)密集分布帶來的訪問沖突及通信能耗；針對(duì)覆蓋漏洞問題，設(shè)計(jì)了鄰近節(jié)點(diǎn)排斥技術(shù)用于補(bǔ)充激活，使活動(dòng)節(jié)點(diǎn)相互遠(yuǎn)離；針對(duì)能耗均衡問題，設(shè)計(jì)了原點(diǎn)坐標(biāo)平移主導(dǎo)的虛擬網(wǎng)格平移方案，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)的周期輪換；論文還討論了節(jié)點(diǎn)分布強(qiáng)度對(duì)不規(guī)則度及格邊長的影響。仿真表明，該算法能夠降低活動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量，延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
　　針對(duì)大規(guī)模WSN網(wǎng)絡(luò)由于多對(duì)一傳輸特性而造成的能耗不均衡問題，提出了一種基于分環(huán)

3、多跳的能耗均衡分簇路由算法，并著重研究了簇頭數(shù)量與能耗均衡的關(guān)系。算法從最小化第一環(huán)總能耗、均衡不同環(huán)簇頭能耗的角度出發(fā)，推導(dǎo)了各環(huán)的最優(yōu)簇頭數(shù)量，為不均勻分簇過程提供理論指導(dǎo)；進(jìn)一步，算法設(shè)計(jì)了一種受控簇頭競爭方案，限制簇頭分布的隨機(jī)性。仿真表明，該算法能夠更好地均衡能量消耗。
　　WSN數(shù)據(jù)收集問題的關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)處理過程與路由過程的有效結(jié)合。論文研究了貝葉斯壓縮感知理論在這一問題中的應(yīng)用，重點(diǎn)討論了具有路由結(jié)構(gòu)的稀疏投影

4、矢量的構(gòu)造算法。由于該矢量的構(gòu)造是NP難的，將其劃分為三個(gè)子問題求解：(1)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)集選擇；(2)路由構(gòu)建；(3)投影系數(shù)計(jì)算。對(duì)于子問題(1)，提出了兩個(gè)指標(biāo)指導(dǎo)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的選擇：最大廣義特征值對(duì)應(yīng)特征矢量的主分量、節(jié)點(diǎn)系數(shù)總能量。對(duì)于子問題(2)，建立了問題的形式化表述，并將環(huán)形路由問題轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn)分離的最小代價(jià)雙組播樹問題進(jìn)行求解。最后，根據(jù)前兩步確定的非零系數(shù)位置，通過最大化微分熵的減少量求解子問題(3)。仿真部分對(duì)算法的重建性能、

5、能量消耗、復(fù)雜度等指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估，證實(shí)了本算法能夠降低計(jì)算復(fù)雜度和能量消耗，改善重建性能。
　　最后，針對(duì)一類特殊的傳感器網(wǎng)絡(luò)一延遲容忍傳感器網(wǎng)絡(luò)(Delay Tolerant WSN，DTWSN)中的能量高效路由問題進(jìn)行了研究。在優(yōu)化目標(biāo)上，論文提出使網(wǎng)絡(luò)在盡量滿足一定服務(wù)質(zhì)量的情況下，以最小化傳輸代價(jià)作為優(yōu)化目標(biāo)。在算法設(shè)計(jì)上，提出了一種根據(jù)單個(gè)報(bào)文的傳輸狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整路由策略的自適應(yīng)路由算法。算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)的傳輸能力分配復(fù)制指數(shù)