基于簇面向数据融合多跳路由协议的研究

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时间:2019-02-15

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1、摘要目前,无线传感器网络技术在军事侦察、环境科学、医疗卫生、工业自动化以及地质灾害等领域得到了广泛的应用。在基于无线传感器网络的农田土壤污染监控系统中,由于传感器节点数量众多,能量有限,分布区域广,而且部署区域环境复杂,所以研究无线传感器网络的节能机制具有非常重要的意义。本文针对系统的低功耗要求,重点研究无线传感器网络中的分簇路由协议,目的是减少网络中节点的能耗,延长监控区域内无线传感器网络的寿命。主要工作为以下六个方面:1.对无线传感器网络中分簇路由协议和数据融合技术进行分析,总结现有的研究成果,并对它们进行分类比较。2.对路由算法的应用

2、对象——农田土壤监测系统的组成部分进行设计。3.针对区域内簇间通信的不足,提出一种高节能分层路由协议,该协议主要是根据能量因子来选择簇问通信的中间节点,达到减少簇头能耗的目的。4.针对分簇路由协议中簇头选择算法的不足,提出一种基于神经网络的自适应路由算法,该算法是在基站上采用神经网络的自适应学习来选择簇头,并根据最优权函数值选择最短路径中的下一跳节点,同时添加一个新因子来选择网关节点以进行簇头间的通信,减少了簇头节点导致网络出现瓶颈的概率。5.考虑到前面两种协议只适合静态路由,且构建路由时需知道节点的全部信息,提出一种基于簇势场的数据融合策

3、略,该策略在簇内引入序列势场,同时在簇头与Sink间引入混合势场以进行数据融合,簇头可根据其局部信息快速构建一条路由,因此可大大减少簇头的能耗,延长无线传感器网络的寿命。6.通过MATLAB和NS2分别对上述三种协议的网络生存期,节点能耗等情况进行仿真。仿真结果表明本文提出的三种节能路由协议提高了无线传感器网络节点的效率,可应用于农田土壤监测系统,并为无线传感器网络节能机制领域的研究提供了有益的探索。关键词:无线传感器网络;路由协议;数据融合;农田监控广东工业大学项士学位论文ABSTRACTAtpresent,WirelessSensorN

4、etworkshavebeenwidelyusedinmilitaryreconnaissance,environmentalscience,medicineandhealth,industrialautomation,geologicaldisastersandSOon.InfarmlandsoilmonitorcontrolsystembasedonWirelessSensorNetworks,thenumbersofsensornodesarenumerours,inwhichtheenergyislimited,andtheregi

5、onalenvironmeniscomplex,SOthestudyoftheenergy-efficiencymechanisminWirelessSensorNetworkshasbeenofthevitalsignificance.ThethesisfocusedontheroutingprotocolbasedonclusteringinWirelessSensorNetworkseombingingthelowpowerrequirementsofthesystem.Theaimwastoreducetheenergyconsum

6、ptionofnodesandextendthelifetimeofWirelessSensorNetworks.Themaincontributionsincludedthefollowing:Firstly,theroutingprotocolsbasedonclusteringandthedatafusiontechnologiesinWirelessSensorNetworkswereanalyzed.Itsummarizedresearchingstatusinthecurrent,classifiedandcomparedthe

7、m.Secondly,thefarmlandsoilmonitorsystemwasdesigned.Thirdly,ahighlyenergy-efficienthierarchicalroutingprotocolwasproposedtosolvethelackofcommunicationbetweentheclusterheads,whichselectedcandidatenodesaccordingtoanewfactor.Fourthly,forthelackofclusteringalgorithm,thisthesisp

8、resentedanadaptiveroutingalgorithmbasedonneuralnetwork,whichselectedtheclusterheadbythead

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