面向任务的感知网自适应管理技术研究

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1、西北工业大学博士学位论文面向任务的感知网自适应管理技术研究姓名：李志刚申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：周兴社20051001西北工业大学博士论文面向任务的感知嗣自适应管理技术研究摘要无线感知网(WirelessSensorNetworks)具有良好的灵活性、健壮性和智能性，在环境监测、国防军事、医疗卫生、反恐安全等领域具有广阔的应用前景。与传统网络系统相比，感知网具有与物理世界紧密耦合、节点资源受限、大规模密集部署以及网络高度动态等特征，为了协调整个网络，正确高效地利用资源完成用户递交的

2、感知任务，必须对感知网进行有效的管理。本文以战场监测系统为应用背景，结合国家自然科学基金“感知任务适应性分配策略与实现机制研究”，深入研究了感知网管理技术，具体研究内容及其成果如下：●提出了集成化的感知网管理框架。现有的感知网管理体系，如巴西MinasGerais联邦大学提出的MANNA体系，多是对传统网络管理的扩展。由于感知网具有应用定制性，感知网管理不仅包括传统的网络管理功能，而且已上升到系统管理的层次。本文利用反馈控制实施感知系统管理，并采用基于策略的管理方式将系统管理和网络管理有机集成，有效提高

3、了感知网的整体性能。·针对战场监测系统等大规模异构层次型感知网，提出了Macro-micro管理体系结构。其中，Macro．manager负责高层决策，决定如何有效利用剩余感知资源完成任务目标，并将管理策略分发到大量分布的Micro．manager，而Micro．manager则调度传感器节点以最佳方式执行所分配的任务，从而降低了管理的复杂性，减少了管理通信开销。·自组织是感知网自管理的重要内容，本文研究了感知网自组织的聚类问题。对于大规模密集部署的感知网系统，可将节点聚类成簇，由簇头节点承担Micro

4、．manager，以有效管理簇内节点。对于异构感知网，从能源有效性的角度计算了最优的分簇数量，并改进了基于Voronoi图的聚类算法，通过限制广播消息的扩散范围，达到了节省网络能量的目标。对于同构感知网，提出了基于极大独立集的单跳分簇算法，同时采用最小代价原则构建连接簇头节点和汇聚节点的通信主干，以实现Manager之间管理信息的交换。●感知网管理的目的是有效利用资源完成用户提交的感知任务，因此本文对感知网的任务分配问题进行了深入研究。由于传感器节点能源有限，而能源主要用于通信，为了减少通信开销，提出由

5、处于通信枢纽的节点来承担节能处理任务的方案。·选择通信枢纽的最优方案是典型的NP-C问题。由于感知网存在固定任西北工业大学博士论文面向任务的瘳知同自适应管理技术研究务和可变任务，本文将固定任务的分配问题建模为二次0．1规划，并提出了逐层分配优化的分布式算法。将可变任务的最优分配建模为网络中的Steiner树问题，并提出了D．sPH(DistributedShortestPathHeuristic)分布式算法。实验结果表明所提出的算法有效减少了网络中的能量消耗。·以军事应用为背景，设计了一个战场监测原型系

6、统，验证了本文所提出管理技术的有效性。关键词：无线感知网、感知网管理、自组织、网络聚类、感知任务分配西北工业大学博士论文面向任务的感知网自适应管理技术研究AbstractWirelesssensornetworks(WSNs)willbeusedinavarietyofapplicationssuchasenvironmentalmonitoring，military,medical，andpublicsafetysystemsfortheirgoodflexibility,robustnessandi

7、ntelligence．Comparedwithtraditioualnetworksystems．WSNshavesomenewcharacteristicssuchastightcouplingtothephysicalworld，resourceconstraint．1argescaleanddynamicconditions．In0rdertocoordinatethewholenetworkandeffici．entlyperformthesensingtaskbyutilizingtheav

8、ailableresources．WSNsmanagementtechnologiesareneeded．BasedontheapplicationofbattlefieldsurveillancesystemsandNSFCprojectof“Researchontaskassignmentpoliciesandimplementationmechanismsinwirelesssensornetwork'’，thisthesisfocu