基于数据流分类的无线传感器网络性能研究

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1、分类号学号M201171805学校代码10487密级硕士学位论文基于数据流分类的无线传感器网络性能研究学位申请人：房桑沙学科专业：通信与信息系统指导教师：邱锦波讲师答辩日期：2014年1月20日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringPerformanceAnalysisofWirelessSensorNetworksbasedonDataFlowClassification

2、Candidate：FangSang-shaMajor：CommunicationandInformationSystemSupervisor：LecturerQiuJin-boHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaJan,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。

3、对本文的研究做出贡献的个人和集体，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。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技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，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者

4、签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要现代无线传感器网络(WirelessSenorNetwork,WSN)支持多业务服务和多媒体传输，将无线传感器节点感知到的不同类型数据流根据其QoS性能要求进行分级，再通过区分服务机制(DiffServmechanism)为不同优先级的数据流提供不同的服务质量保障可以显著的提高无线传感器网络的QoS性能。传统的基于排队论的分析方法只能求得网络处于稳态下的平均QoS性能。考虑到无线网络的随机特性，随机网络演算被引入以分析无线传感器网络的

5、随机性能边界。然而现有基于随机网络演算的分析模型假设不同类型的数据流不能融合，实际上，不同类型的数据流之间因为存在数据相关性可以进行数据融合。此外，现有的分析结果无法体现区分服务机制下不同优先级数据流得到的不同随机服务保障。因此，现有的分析模型不适用于基于数据流分类的无线传感器网络。本文基于随机网络演算建立了一个新的模型用以分析无线传感器网络中基于数据流分类的随机QoS性能边界。本文建立的模型引入相关因子来度量不同类型数据流之间的数据相关性，推导了sum融合算法下不同类型数据流融合后的随机到达曲线和基于优先级的服

6、务调度算法下特定数据流获得的随机剩余服务曲线。以此为基础，本文得到了一个新的基于数据流分类的随机时延边界。为了得到更紧的随机性能边界，本文建立的分析模型考虑了数据流和服务过程之间的独立性。数值计算结果表明，本文建立的模型可以求得不同网络场景下各类数据流的随机QoS性能边界，且得到的随机时延边界比现有的边界更紧。关键词：无线传感器网络；数据流分类；区分服务；数据融合；随机网络演算I万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractModernwirelesssensornetworks(WSNs)canalwayss

7、upportmanydifferentkindsofapplicationsinparallel.InWSNs,differentclassesofdataflowsrequiredifferentlevelsofQoSguarantees.ToensuremorecriticalnetworktrafficshavingbetterQoSperformances,differentiatedservices(DiffServ)mechanismhasbeenproposed.InDiffServ-basedWS

8、N,inputdataflowswithhigherpriorityreceivemoreservicesunderapriority-basedserviceschedulingdiscipline.Traditionalanalysismethodsbasedonqueuingtheorycanmerelyderivetheaveragepacketdelayandb