無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分層路由算法研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)是由傳感器節(jié)點(diǎn)和基站組成的自組織網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)感知和處理監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的信息,然后協(xié)作地以無(wú)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(wèn)題。能源的有限性限制了傳感器節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)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(wú)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(duì)無(wú)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(diǎn)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(shí)際應(yīng)用情況。然后,概述了WSN路由協(xié)議的設(shè)計(jì)目標(biāo),研究了節(jié)能策略,對(duì)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(wú)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(shì)。
　　2、針對(duì)以往的異構(gòu)無(wú)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(jì)算簇頭競(jìng)爭(zhēng)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(diǎn)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(diǎn)根據(jù)自身與基站的距離計(jì)算競(jìng)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(diǎn)”效應(yīng);再者,簇成員節(jié)點(diǎn)根據(jù)簇頭節(jié)點(diǎn)的剩余能量、與基站的距離及通信代價(jià)選

4、擇合適的簇頭加入簇,而不是根據(jù)收到信號(hào)的強(qiáng)弱;最后,與基站通過(guò)多跳數(shù)據(jù)傳輸方式通信的簇頭節(jié)點(diǎn),在選擇中繼節(jié)點(diǎn)時(shí),綜合考慮候選節(jié)點(diǎn)的剩余能量、與基站的距離及通信代價(jià)。
　　3、提出了基于能量和距離的無(wú)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(jìng)選、簇半徑的計(jì)算及簇間路由樹的建立三個(gè)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(jìng)選簇頭的傳感器節(jié)點(diǎn)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(shí)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(jì)算簇頭的競(jìng)爭(zhēng)半徑時(shí)不僅考慮候選簇頭節(jié)點(diǎn)的位置,還考慮候選簇頭節(jié)點(diǎn)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(diǎn)與基站的距離計(jì)算最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù),結(jié)合剩余能量和通信代價(jià)

6、等信息選擇最優(yōu)的中繼節(jié)點(diǎn)。
　　4、在OMNET++仿真平臺(tái)上搭建了仿真環(huán)境。在相同的仿真環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)了EDU算法與異構(gòu)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法 DEEC、EDBCA的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)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(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。在相同的仿真環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)了EDA算法與I-LEACH、DEBUC的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)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