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文檔簡介
1、傳感器網(wǎng)絡是由大量低成本、低能耗、體積小且具有一定計算能力和組網(wǎng)能力的傳感器節(jié)點組成。傳感器節(jié)點一般依靠電池供電,其電能有限,并且傳感器節(jié)點一旦配置后,由于其工作環(huán)境等因素的限制就很難對電池進行充電或更換電池,這就使得網(wǎng)絡的壽命受到影響,從而不能長時間的使用網(wǎng)絡。一種可行的方法是調(diào)度網(wǎng)絡中的節(jié)點,讓它們輪流工作來節(jié)省能源,以達到延長網(wǎng)絡壽命的目的。因此,研究傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點調(diào)度算法是十分必要的,并且將調(diào)度算法在傳感器網(wǎng)絡操作系統(tǒng)Tiny
2、OS中加以實現(xiàn)就更有實際應用價值。
本文為了解決傳感器節(jié)點能源有限性帶來的問題,主要做了如下工作:
首先分析了目前傳感器網(wǎng)絡節(jié)點調(diào)度算法的現(xiàn)狀,主要分為三大類:基于連通、基于覆蓋、θ覆蓋。在分析的基礎(chǔ)上,找出了這些算法的不足之處在于利用了節(jié)點的位置信息,并同時給出了本文算法的基本思想。
然后,介紹了傳感器網(wǎng)絡操作系統(tǒng)TinyOS,對其特點和體系結(jié)構(gòu)進行了分析,對TinyOS的運行機制及底層通訊機制進行了詳細
3、的闡述,也對實驗仿真環(huán)境TOSSIM進行了介紹,這些分析,為本文算法的實現(xiàn)及實驗奠定了基礎(chǔ)。
接著提出了一個基于鄰居信息調(diào)度算法NDBN,它是一個完全分布式的調(diào)度算法,在算法中,節(jié)點不需要知道其它節(jié)點的位置信息,它們通過無線交換信息的方式來獲得自己的鄰居信息,然后根據(jù)自己鄰居個數(shù)的情況來進行調(diào)度。文中對算法在初始工作節(jié)點的選擇、網(wǎng)絡的冗余度、睡眠節(jié)點的醒來率等性能方面給出了詳細的設(shè)計。
為將NDBN算法與TinyOS
4、結(jié)合,本文還詳細描述了NDBN算法組件的形成過程,并在分析TinyOS提供的定向擴散路由算法TinyDiffusion的基礎(chǔ)上,將NDBN算法成功嵌入到TinyDiffusion中。
最后,在TinyOS的實驗仿真環(huán)境TOSSIM中對算法進行仿真實驗。實驗從NDBN算法的各個方面進行了分析,并和其它調(diào)度算法進行了對比。實驗結(jié)果表明,NDBN調(diào)度算法使得網(wǎng)絡中的大多數(shù)節(jié)點處于睡眠,達到了節(jié)能的目的,并且網(wǎng)絡的覆蓋基本上滿足了要求
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