无线传感器网络跨层拥塞控制优化算法研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文无线传感器网络跨层拥塞控制优化算法研究作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：李明维井元伟教授东北大学控制理论与导航技术研究所博士学科类别：工学控制理论与控制工程2014年5月论文答辩日期：2014年6月答辩委员会主席：吴成东杨光红张庆灵东北大学2014年5月万方数据ADissertationinControlTheoryandControlEngineering11UllIlllllIlllIlllIIlY2994326Optimi

2、zationAlgorithmsofCross--layerCongestionControlforWirelessSensorNetworksByMingweiLiSupervisor：ProfessorYuanweiJingNortheasternUniversityMay2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的

3、任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。。学位论文作者签名：夕争职币日期：加I叭6、刁D学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、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磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半绝严畔簪产土1●a3‘明。口孔№牝酩叫以凇沙口舣聃生tc一半学签万方数据东北大学博士学位论文摘要无线传感器网络跨层拥塞控制

4、优化算法研究摘要无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSNs)集成了传感器、微机电、现代计算和无线通信网络等技术，由于其巨大的应用前景成为了学术界和工业界广泛关注的焦点。无线传感器网络的根本任务是快速准确获取物理世界中有价值的信息。但无线传感器网络面临节点计算能力、存储能力、通信能力有限，特别是电源能量十分有限的问题。本文就无线传感器网络的几个关键技术进行研究，主要包括拥塞控制、路由协议、调度等问题。研究的主要目的是为了优化网络结构、节省网络能量、提高网络中节点能量负载均衡性、延长网

5、络生命期以及提高网络的安全性和保证网络的可靠性。本文针对无线传感器网络，打破传统层与层之间原则的限制，以跨层设计的理念为主线，讨论了拥塞、路由、调度和能量消耗问题，提出若干优化算法，主要研究成果和创新点如下：(1)根据控制理论中的滑模变结构和数据驱动方法，针对无线传感器网络中的拥塞问题，分别提出几种跨层拥塞算法。在无线传感器网络中节点级拥塞和链路级拥塞同时发生的情况下，引入滑模变结构机制，提出相应的拥塞控制算法。链路级拥塞采取节点输出流量最小的数据包优先传输的原则；节点级拥塞利用主动队列管理方法实现拥塞控制。

6、所设计的控制器使整个网络中的节点根据局部的拥塞状态调整数据发送速率，同时自适应的分配MAC信道，利用Lyapunov函数证明了算法的有效性。针对无线传感器网络线性模型难以建立的问题，引入数据驱动理论。首先对WSNs基于I／0的非线性模型进行线性化处理。然后针对线性化模型，研究WSNs跨层拥塞控制算法：节点根据局部的拥塞状态调整数据发送速率，从而缓解节点级拥塞；如果多个节点传送的数据包同时占用一个信道，采取节点输出流量小的数据包优先占用该信道，其他节点的数据包避让选择其他信道的原则，避免了链路级拥塞。所设计的控

7、制器实现了MAC层和传输层同时进行拥塞控制的目的，有效地缓解拥塞的发生，保证了较高的吞吐量和较低的网络延时，提高了整个网络的服务质量。(2)引入压缩感知技术，就无线传感器网络设计一种跨层拥塞控制算法。主要研究节点级拥塞和链路级拥塞同时发生时的无线传感器网络跨层拥塞控制问题。对进入瓶颈．TT．万方数据东北大学博士学位论文摘要节点的稀疏信号进行压缩，降低瓶颈节点处传输量；在即将结束瓶颈传输的节点处利用凸优化方法进行信号的重构，恢复原始信号。利用Lyapunov函数验证了算法的有效性。该控制算法实现传输层和MAC层

8、同时进行拥塞控制的目的，并且能够有效缓解网络拥塞的同时大大地节省能耗，保证了较高的吞吐量和较低的丢包。(3)基于压缩感知理论，针对无线传感器网络拥塞问题提出一种跨层优化设计算法。设计目的是通过优化模型实现对信号输入、路由选择和能量分配的跨层优化设计。Lagrange函数分解成三部分：拥塞控制、路由算法和调度算法。为实现全局稳定，这些函数通过拥塞率相互影响并进行相应的调整。基于压缩感知技术的拥塞控制能