簇結(jié)構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇首輪轉(zhuǎn)策略研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)通過密集布設(shè)的大量傳感器節(jié)點自組織成網(wǎng)絡(luò)，對環(huán)境進行動態(tài)的實時監(jiān)控，不需要人工值守，網(wǎng)絡(luò)智能的收集環(huán)境數(shù)據(jù)，并根據(jù)參數(shù)變化做出相應(yīng)的反應(yīng)，這將徹底改變?nèi)祟惻c自然交互的方式。因此，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有廣闊的應(yīng)用前景和研究價值。
　　 傳感器節(jié)點受體積、成本的限制，資源嚴格受限，尤其是電池能量，另外，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點隨機撒播，工作環(huán)境惡劣，一般難以再充電，因此

2、，如何降低網(wǎng)絡(luò)整體能耗，最大化網(wǎng)絡(luò)的有效工作時間就成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究最具挑戰(zhàn)的關(guān)鍵點之一。研究表明，分層簇結(jié)構(gòu)路由技術(shù)能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)能量效率，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，但在簇的構(gòu)造和簇首輪轉(zhuǎn)策略方面，現(xiàn)有研究仍存在簇節(jié)點分布不均、能量負荷不均衡、公平性得不到保證等問題，本文針對這些問題提出了一種新的簇首輪轉(zhuǎn)策略，主要工作和貢獻包括以下四個方面：
　　 1.經(jīng)典的簇結(jié)構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究文獻采用基于概率的簇首選擇和簇構(gòu)造方式，這種方

3、法容易實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的分布式自組織構(gòu)建，也能從統(tǒng)計平均意義上保證各個節(jié)點的公平性，但在特定時刻，簇節(jié)點分布不均，簇數(shù)目與期望值嚴重偏離等問題尤為突出。因此，近年來眾多學者對非概率型簇構(gòu)造算法展開了研究，其中，基于K-means算法的簇構(gòu)造方式能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)中簇的數(shù)目及各簇節(jié)點的均勻分布，但本文研究表明，現(xiàn)有方法仍存在離群點問題。本文基于大簇剩余節(jié)點就近遷移和小簇就近補充節(jié)點原則設(shè)計了一種新的簇節(jié)點平衡調(diào)整算法，仿真結(jié)果表明，該算法能夠有效解

4、決離群點問題。
　　 2.簇結(jié)構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，簇首節(jié)點能量消耗比普通節(jié)點快，使簇首在不同節(jié)點之間進行輪轉(zhuǎn)，避免部分節(jié)點過早死亡至關(guān)重要。簇首輪轉(zhuǎn)最重要的是保證網(wǎng)絡(luò)的能量效率和節(jié)點的公平性，其中，簇首輪轉(zhuǎn)時間是影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵因素，本文通過數(shù)學推導(dǎo)建立了求解簇首最優(yōu)輪轉(zhuǎn)時間的線性模型，該模型求解精度高，復(fù)雜度低。
　　 3.在該模型的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了一種基于固定簇結(jié)構(gòu)的簇首輪轉(zhuǎn)策略，在該策略中，各簇的簇首輪轉(zhuǎn)過程是

5、獨立的，通過退讓機制，各節(jié)點按照自己充當簇首的最優(yōu)時間依次擔任一次簇首，既減少了簇首輪轉(zhuǎn)帶來的額外能量消耗，又保證了公平性。仿真結(jié)果表明，該策略能夠有效保證簇內(nèi)節(jié)點的公平性，將網(wǎng)絡(luò)生命周期延長至少10％。
　　 4.將最優(yōu)簇首輪轉(zhuǎn)時間求解模型推廣到多跳路由網(wǎng)絡(luò)模型，并對本文提出的簇首輪轉(zhuǎn)策略在多跳網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用和性能進行初步探討，通過仿真實驗證明了將該策略應(yīng)用于大規(guī)模多跳網(wǎng)絡(luò)，能夠進一步提高網(wǎng)絡(luò)能量效率，改善簇間節(jié)點公平性，在網(wǎng)絡(luò)