基于路由技術(shù)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法的研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)數(shù)據(jù)融合技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)通信密切相關(guān),因此結(jié)合路由技術(shù)的數(shù)據(jù)融合算法研究是WSN數(shù)據(jù)融合技術(shù)的一個(gè)的重要研究方向?；诼酚杉夹g(shù)的WSN數(shù)據(jù)融合算法主要分為平面型融合算法和層次型融合算法,本課題在經(jīng)典的層次型融合算法LEACH的基礎(chǔ)上,提出了兩種改進(jìn)算法。
　　針對(duì)LEACH算法中由于簇間節(jié)點(diǎn)能量消耗的不均衡造成的遠(yuǎn)基站端的“熱區(qū)”問(wèn)題,可以通過(guò)使用多跳方式改

2、進(jìn)融合節(jié)點(diǎn)與基站的通信方式解決。但是單純的通過(guò)這種方式改進(jìn),又會(huì)因?yàn)榻径说娜诤瞎?jié)點(diǎn)需要消耗更多的能量用于轉(zhuǎn)發(fā)遠(yuǎn)基站端的節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的數(shù)據(jù),而產(chǎn)生近基站端的“熱區(qū)”問(wèn)題。為了同時(shí)解決以上兩個(gè)問(wèn)題,本課題中使用了非均勻的思想對(duì)LEACH算法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了一種基于非均勻分布雙融合節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合算法(Data Fusion Algorithm Baseon Non-uniformDistribution Double Cluster Head

3、,DNDC)。DNDC算法中的數(shù)據(jù)通過(guò)多跳的通信方式可以解決遠(yuǎn)基站端的“熱區(qū)”問(wèn)題,并且通過(guò)使用簇與基站距離越近,選取副融合節(jié)點(diǎn)概率就越大的非均勻思想,可以解決近基站端的“熱區(qū)”問(wèn)題,因?yàn)榻径说娜诤瞎?jié)點(diǎn)不需要消耗過(guò)多的能量用于轉(zhuǎn)發(fā)遠(yuǎn)基站端節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的數(shù)據(jù)了。
　　為了進(jìn)一步優(yōu)化DNDC算法中多跳路由的路徑,課題中采用了蟻群優(yōu)化算法(AntColonyOptimization,ACO)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了一種基于蟻群優(yōu)化思想優(yōu)化的

4、DNDC數(shù)據(jù)融合算法(ADNDC)。由于傳統(tǒng)的蟻群算法需要經(jīng)過(guò)大量螞蟻進(jìn)行大量的重復(fù)迭代計(jì)算找出網(wǎng)絡(luò)的最短路徑,而本課題中需要找到的是一條能量消耗最少的路徑,由于大量迭代計(jì)算需要消耗大量的能量,因此傳統(tǒng)蟻群算法并不適用于層次型網(wǎng)絡(luò)中,所以課題中對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn),使其在一次迭代中就找出網(wǎng)絡(luò)中所有的路徑,然后網(wǎng)絡(luò)中的(副)融合節(jié)點(diǎn)根據(jù)概率轉(zhuǎn)移公式來(lái)選擇數(shù)據(jù)的下一跳節(jié)點(diǎn)。相比DNDC算法,ADNDC算法可以使融合節(jié)點(diǎn)與基站之間傳輸數(shù)據(jù)所消耗