无线传感网中基于能量多信道接入分簇成链算法的研究和设计

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时间:2018-11-09

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1、摘要无线传感器网络是由大量随机撒布在监测区域内的传感器节点协作感知、采集、处理和传输监测信息的无线网络。现如今其已在军事国防、环境监测、生物医疗、抢险救灾等各个领域中广泛应用。传感器网络特别适合部署在恶劣环境或人类不宜到达的区域,然而这给其节点能量的补给带来了很大的困难,因此,低功耗技术一直是无线传感器网络研究的重点。分簇算法被认为是目前为止传感网中最有效的协议,因此本文以节能为前提,对基于能量的无线传感网分簇算法的研究现状展开分析:在路由层,一般分簇算法能耗在簇首处过分集中,且需要频繁的簇重构;链式算法易形成局部长链,同时存在传输时延大的缺陷。在Mac层,现有分簇算法大多采用单信道接入,冲

2、突严重,降低了网络吞吐量的同时带来了能量浪费;一般分簇算法采用的TDMA时隙分配的方式加重了簇首的负担:链式算法采用令牌机制不利于有效休眠机制的引入,同时令牌的传递增加了额外开销。另外,如今大多数无线传感网算法研究中都忽略了电池复杂的充放电特性,本文对此进行了详尽的分析,并确定了最终采用的电池能耗模型。鉴于无线传感网(WSN)很强的应用相关性,本文针对小规模周期性报告的应用场景,提出一种新的算法Mc—LC一既ED。该算法以旺ED为基础,在路由层簇内引入贪婪算法形成链式拓扑结构,各链上剩余能量最大的节点担任簇首,负责收集汇聚由链两端逐跳传递而来的数据。该方式缩短了节点间的通信距离,减小发送功率

3、,改善一般分簇算法中能耗在簇首过分集中的问题,使全网能量更加均衡。另外结合MAC层FDMA多信道接入机制,各簇同时进行数据收集而不发生碰撞冲突,节能并降低时延,同时本文针对Mc—Lc—肛ED算法特殊的拓扑结构设计了一种簇内固定TD姒时隙自动计算分配的方式,无需每次簇首轮换时为各节点重新分配接入时隙,发送分配消息。此外,算法还综合考虑了电池的充放电特性,避免节点过度放电,给予电池充分休息以恢复其表面活性物质浓度差。本文的最后,通过NS一3仿真平台对Mc一腿ED、Mc—BAI卜脏ED以及Mc—LC一砸ED摘要算法的性能指标进行对比验证。仿真结果表明,MC—LC一肛ED在以下几个方面都表现出更为出

4、色的效果:在网络生存时间方面,Mc—LC一髓ED算法比MC_皿ED和Mc—BAR_髓ED分别提高了约70%和20%;能量均衡方面,Mc一肛功及Mc—BAR一腿ED算法在全网40%节点死亡时,其余存活节点仍拥有不同程度的较高剩余能量,而此时Mc—LC一肛ED算法的其余节点几乎同时频临死亡的边缘;另外,Mc—BAR_肛ED算法的死亡节点极为集中,造成区域信息采集空洞,而MC一旺ED和MC—LC一脏ED算法的死亡节点分布则较为平均,更有利于全网信息的全面采集。关键词:分簇;链式;电池能量特性ⅡAbstractWlrelessSenSorNet、Ⅳ0rk(WSN)isakindof谢relessne

5、咖rkt11rou曲wIlichalargemHnberofsensorSr卸融omlySpreadiIltllemonitoredregionse璐e,collect’proceSsand仃柚smitthemonitoringinfb册ationc00peratiVelyNowadays,WSNh硒beenwidelyapp“edinvariousfieldsofmilitaD,def.ense,biologicalandmedical仃e砌ent,enViro姗entalmonitoring,disasterrelieeetc.SensorNetworkissuitabletodeplo

6、yiIlaharShenVironment0r曲屺areahumanshouldnotreachespecially.HoweVer,itbrought伊eatdi伍cuItiest0thesensornodesforenergysupplies,solo、Ⅳ-powertechnologyhaSbeenmefocusofthestudyfor、Ⅳirelesssensorne咖rl【S.Clustering越gorithmisconsidered舔tllemoSte饪IectiveprotocoliIlSellsorNetworks.Thereforc,theresearchsituati

7、onofenergy-baSedclusteringalgorithminwirelesssensornetworkis锄aIVzedindetailinmisarticle:Forroutinglayer,theover.concen仃ationofeIler鼢,consu】mptionandfkquentclusterreconstmctionisneIededingeneralclusteringalg

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