最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)若干問題研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為人類主觀世界與物理世界的聯(lián)系紐帶,具有廣泛的應(yīng)用前景,引起全世界各行業(yè)的普遍關(guān)注,是目前信息技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一類測控網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)采集和任務(wù)分發(fā)是網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù),路由技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)鍵技術(shù)之一。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由技術(shù)依賴于網(wǎng)絡(luò)邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),綜合已有研究成果,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要有分層邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和平面邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)兩大類,分層邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的維護(hù)較為復(fù)雜,適用于物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相對

2、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò);平面邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)維護(hù)簡單,不僅適用于物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò),也適用于物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)。最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是平面邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的典型代表之一,其數(shù)據(jù)匯聚依賴的邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要是最小跳數(shù)梯度場,不僅能反映無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中信息傳送普遍存在的方向性,且具有路徑最短、時延最小、能耗最少的潛在優(yōu)勢,但傳統(tǒng)最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在一些缺陷,使其潛在優(yōu)勢難以充分發(fā)揮,影響其實(shí)際應(yīng)用。本文以完善傳統(tǒng)最

3、小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為目的,對最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)做進(jìn)一步研究,主要研究內(nèi)容和成果如下:
　　 1)通過對最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行模式的幾何結(jié)構(gòu)學(xué)分析,得出最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)邏輯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、查詢分組傳播模型、數(shù)據(jù)分組傳播模型等在幾何結(jié)構(gòu)上的特點(diǎn),以及數(shù)據(jù)分組匯聚路由重復(fù)程度的分布特點(diǎn),初步揭示最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的行為特點(diǎn)。
　　 2)在幾何結(jié)構(gòu)學(xué)分析的基礎(chǔ)上,通過仿真分析,進(jìn)一步揭示傳統(tǒng)最小

4、跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的行為特點(diǎn),提出梯度化鄰居節(jié)點(diǎn)的概念,發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的梯度化鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)、節(jié)點(diǎn)的精細(xì)化梯度值與節(jié)點(diǎn)在最小跳數(shù)梯度場梯度層次中的位置的聯(lián)系,進(jìn)一步揭示最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中查詢分組和數(shù)據(jù)分組的傳播特征,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中存在最小跳數(shù)梯度場穩(wěn)定周期短、匯聚數(shù)據(jù)流不均勻、轉(zhuǎn)發(fā)負(fù)載不均衡等缺陷,并討論了基于“捎帶”的廉價信息提取,為傳統(tǒng)最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)提供了方向。
　　 3)

5、提出基于梯度化鄰居節(jié)點(diǎn)信息的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)距離測量方法DV-GNN和基于精細(xì)化梯度的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)距離測量方法DV-FGI。在不對傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)提出任何額外要求的前提下,將傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)距離測量精度從DV-hop算法的節(jié)點(diǎn)有效半徑提高到節(jié)點(diǎn)間距,不僅提高了節(jié)點(diǎn)距離測量精度,而且在一定程度上賦予節(jié)點(diǎn)彼此區(qū)別的能力。與DV-hop算法相比,DV-GNN方法需增加少量的查詢開銷,而DV-FGI方法通過對最小跳數(shù)梯度場梯度層次邊界的精細(xì)化梯度值

6、的估計,不需增加查詢開銷,只增加一定的計算開銷,有利于維持DV-hop算法的能量有效性水平。
　　 4)提出最小跳數(shù)梯度場的梯度層次寬度控制策略。利用最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的最小跳數(shù)梯度場中節(jié)點(diǎn)的梯度化鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)與梯度層次邊界距離的關(guān)系,利用節(jié)點(diǎn)的梯度化鄰居節(jié)點(diǎn)信息控制最小跳數(shù)梯度場的梯度層次寬度,使實(shí)際梯度層次寬度小于節(jié)點(diǎn)有效通信半徑,達(dá)到延長最小跳數(shù)梯度場穩(wěn)定周期、提高數(shù)據(jù)匯聚可靠性、均衡數(shù)據(jù)匯聚流的目的。
　　

7、 5)提出一種最小跳數(shù)路由梯度場的動態(tài)調(diào)整策略。根據(jù)節(jié)點(diǎn)通信半徑覆蓋范圍內(nèi)的源端/目的端鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)和隔跳源端/目的端鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)對節(jié)點(diǎn)在最小跳數(shù)梯度場中所處梯度層次即節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,能在一定程度上延長最小跳數(shù)梯度場的穩(wěn)定周期、提高數(shù)據(jù)匯聚可靠性,避免全新重建最小跳數(shù)梯度場所需的巨大能量開銷和時間開銷。該基于梯度化鄰居節(jié)點(diǎn)信息的最小跳數(shù)梯度場動態(tài)調(diào)整策略在物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)非快速變化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有良好的效果。
　　

8、6)提出一種基于預(yù)測的最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分組副本自適應(yīng)控制策略。最小跳數(shù)路由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)分組沿多路徑重復(fù)傳送,存在數(shù)據(jù)分組的多個副本,多副本有利于數(shù)據(jù)匯聚的可靠性,但副本過多不僅導(dǎo)致能耗大,甚至可能會使數(shù)據(jù)匯聚性能因碰撞而下降。通過對網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分組副本的自適應(yīng)控制,保證數(shù)據(jù)分組副本維持在某個必要的最低水平,同時考慮匯聚數(shù)據(jù)流的均勻和節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)負(fù)載的均衡,達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)綜合性能的目的。
　　 本文主要研究了最小跳