無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層路由算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是由傳感器節(jié)點和基站組成的自組織網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點負(fù)責(zé)感知和處理監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的信息,然后協(xié)作地以無線通信方式將收集的信息傳輸給基站。它們通常由電池供電,且部署后不再補(bǔ)給能量,因此能源有效性是WSN研究的核心問題。能源的有限性限制了傳感器節(jié)點的存儲能力、處理能力及通信能力?；诜执氐姆謱勇酚蓞f(xié)議與平面路由協(xié)議相比更適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),能夠有效地提高能源有效性。因而,本文

2、對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層路由算法展開了深入的研究。本文的主要工作和創(chuàng)新點可概括如下:
　　1、首先,深入地研究和系統(tǒng)地概括了WSN的體系結(jié)構(gòu)、涉及的關(guān)鍵技術(shù)及實際應(yīng)用情況。然后,概述了WSN路由協(xié)議的設(shè)計目標(biāo),研究了節(jié)能策略,對現(xiàn)有的WSN路由協(xié)議進(jìn)行了分類,詳細(xì)地分析了經(jīng)典的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議,并深入地分析了分層路由協(xié)議的優(yōu)勢。
　　2、針對以往的異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層路由算法存在的不足,提出了EDU(Unequal Cl

3、ustering Algorithm Based on Energy Distribution)算法。EDU算法借鑒了EDBCA算法的計算簇頭競爭參數(shù)的方法。EDU算法具有以下創(chuàng)新:首先,EDU算法使?jié)M足一定條件的距離基站近的傳感器節(jié)點直接與基站通信,在一定程度上節(jié)約了能源;其次,傳感器節(jié)點根據(jù)自身與基站的距離計算競選簇頭的半徑,在網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)造非均勻的簇,削弱了“熱點”效應(yīng);再者,簇成員節(jié)點根據(jù)簇頭節(jié)點的剩余能量、與基站的距離及通信代價選

4、擇合適的簇頭加入簇,而不是根據(jù)收到信號的強(qiáng)弱;最后,與基站通過多跳數(shù)據(jù)傳輸方式通信的簇頭節(jié)點,在選擇中繼節(jié)點時,綜合考慮候選節(jié)點的剩余能量、與基站的距離及通信代價。
　　3、提出了基于能量和距離的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)分層路由算法EDA(Energy-based and Distance-based Adaptive Clustering Algorithm)。EDA算法從簇頭的競選、簇半徑的計算及簇間路由樹的建立三個方面改進(jìn)了以往

5、的分層路由算法。EDA算法引入基于能量和距離的概率模型產(chǎn)生候選簇頭,減少了網(wǎng)絡(luò)中競選簇頭的傳感器節(jié)點的數(shù)量和用于信息交換的消息包的數(shù)量,節(jié)約了能量;EDA算法根據(jù)剩余能量設(shè)置定時器,使得局部區(qū)域內(nèi)剩余能量多的候選簇頭成為簇頭,能夠合理地控制簇頭的分布;EDA算法在計算簇頭的競爭半徑時不僅考慮候選簇頭節(jié)點的位置,還考慮候選簇頭節(jié)點的剩余能量,能夠有效地均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載;EDA算法根據(jù)簇頭節(jié)點與基站的距離計算最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù),結(jié)合剩余能量和通信代價

6、等信息選擇最優(yōu)的中繼節(jié)點。
　　4、在OMNET++仿真平臺上搭建了仿真環(huán)境。在相同的仿真環(huán)境下,實現(xiàn)了EDU算法與異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法 DEEC、EDBCA的仿真實驗。實驗結(jié)果表明,EDU算法與DEEC、EDBCA算法相比,能夠有效地均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。在相同的仿真環(huán)境下,實現(xiàn)了EDA算法與I-LEACH、DEBUC的仿真實驗。實驗結(jié)果表明,EDA算法與I-LEACH、DEBUC算法相比,具有更好的穩(wěn)定性,能夠