基于模糊控制方法的无线传感器网络拓扑控制研究

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1、分类号：TP393单位代码：10190研究生学号：201505021密级：公开硕士专业学位论文沈玮娜2018年6月基于模糊控制方法的无线传感器网络拓扑控制研究ResearchofTopologyControlMethodsforWirelessSensorNetworksBasedonFuzzyControl硕士研究生：沈玮娜校内导师：胡黄水副教授企业导师：张彦平高级工程师申请学位：工程硕士领域：电子与通信工程所在单位：计算机科学与工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：长春工业大学长春工业大学硕士学

2、位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文《基于模糊控制方法的无线传感器网络拓扑控制研究》，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：日期:年月日长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学研究生学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家

3、有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：日期:年月日摘要摘要无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由于其低成本、低功耗、分布式和自组织等特点，在环境监测、智能家居、国防军事等领域得到了广泛应用。由于网络节点能量有限，如何减少其能耗从而延长网络生命周期，一直都是无线传感器网络研究领域的核

4、心内容，大量研究表明，拓扑控制是一种有效的WSN节能技术。传统的WSN拓扑控制方法通常采用分簇或功率控制来对拓扑结构进行优化，存在“热点”与能耗不均、节点早死、易受环境干扰等问题，因此本文采用模糊控制方法，对网络的初始拓扑结构进行优化，降低网络能量消耗，延长网络生命周期。具体研究内容包括：（1）针对分簇方法产生的“热点”问题，提出一种基于模糊控制器的非均匀分簇拓扑控制算法FUCT(FuzzycontrollerbasedUnequalClusteringmethodforWSNTopologycontrol

5、)。其采用Mamdani型模糊控制器，输入变量“节点剩余能量”、“节点中心度”、“与汇聚节点距离”，通过模糊推理，输出节点被选举为簇首的概率。同样，输入“节点剩余能量”、“节点度”、“与汇聚节点距离”，输出簇首竞争半径，控制网络中处于不同位置簇的规模，有效降低网络能耗的同时解决“热点”问题。采用按需重构对簇进行维护，相较传统方法中按轮重构节省了大量能耗。仿真结果表明，FUCT在节点能量消耗、网络数据包传输量、网络生命周期方面均比DUCF(DistributedUnequalClusteringusingFu

6、zzyLogic)、EAUCF（FuzzyEnergy-awareUnequalClusteringAlgorithm）、LEACH（LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy）算法好。（2）针对功率控制方法易受环境干扰等问题，提出一种基于自适应模糊控制器的无线传感器网络拓扑控制算法SAFPC（SelfAdaptiveFuzzycontrollerbasedonPowerControlmethodforwirelesssensornetworks）。其设计了具有“输入-输出-反

7、馈”机制的两级模糊控制器模型，其中主控制器负责节点发射功率调节，从控制器负责期望节点度调节，自适应地根据网络中节点剩余能量来调节发射功率。主模糊控制器和从模糊控制器均为Mamdani型，给出了主、从控制器的模糊化、模糊规则及解模糊过程。仿真结果表明，SAFPC算法在网络收敛时间、平均能耗以及生命周期方面的性能都要优于模糊控制传输功率算法FCTP(FuzzyControllerforTransmissionPower)。（3）针对普通的自适应模糊控制方法存在繁杂参数调节问题，提出一种基于自适应模糊神经控制器的

8、无线传感器网络拓扑控制算法AFNTC（AdaptiveFuzzyNeuralTopologyControlalgorithmforwirelesssensornetworks）。其模糊控制器参数由人工神I摘要经网络训练后获得，且通过反馈、循环的方式，不断调整节点的通信范围来控制节点传输功率，从而使节点实际能耗接近预设的期望值，延长网络生命周期。仿真结果表明，AFNTC算法能达到节点能耗可控的目的，相比SAFPC和