无线传感器网络中数据融合调度算法研究

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1、分类号⋯⋯TP393⋯⋯⋯⋯UDC⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．密级⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．编号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．幸▲初大·粤CENTRALSOUTHUNIVERSITY论文题目⋯一无线传感器网络史数据融合调度算法研究⋯⋯．学科、专业⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯盐算机科学与攮术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一研究生姓名⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一许新琳⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯导师姓名及专业技术职务⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯郑瑾⋯副教援⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2011年5月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本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，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论

2、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：翌丝坚日期：j!L年』月旦日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向

3、社会公众提供信息服务。作者签名：婆鏊扬匕导师签名筮堑垫日期：2巫L年』月』日DataAggregationSchedulingAlgorithmsinWirelessSensorNetworksSpecialty：gQ!坠P望!星!S堡i曼旦曼曼垦坠垂墅壁h堕Q!QgYMasterDegreeCandidate：XuXin．LillSuperVisor：△苎墨Q曼i垒!曼￡!Q￡兰h星堕g』i堕SchoolofInformationScienceandEngineeringCentralSouthUniVersi够Changsha

4、，Hunan，P．R．CMay2011摘要无线传感器网络(、MrelessSensorNe觚orl(s，简称WSNs)是由分布在目标区域内大量传感器节点自组织形成的一类网络，广泛应用于各种特殊的监测任务。这些应用都是由传感器节点收集相关的监测数据，经过多跳发送至汇聚节点(sink节点)进行分析和决策。中间节点需进行数据融合，即通过本地计算来传输部分融合数据而非原始数据，从而减少传输的数据量，降低能量消耗。因此，如何在数据传输过程中对节点进行有效的融合调度是本论文的研究重点。针对现有调度算法存在节点能量消耗较大的问题，本论文提出了一

5、种能量高效的数据融合邻近节点调度算法(ContiguousDataAg伊egationScheduling，简称CDAS)，通过计算节点的竞争集来生成一个无冲突的调度序列。由于节点在不同状态间转换需要消耗能量，该算法给兄弟节点分配连续的传输时隙，从而降低节点状态转换的频率。模拟结果表明，当网络规模较大时，该算法在不增加数据收集延迟的前提下，在能量消耗方面优于现有的调度算法。针对现有调度算法存在数据收集延迟较高的问题，本论文提出了一种延迟约束下的数据融合调度算法(Latency．ConstraintsDataAggregationS

6、cheduling，简称LDAS)。限定sink节点数据收集的时隙数，该算法基于融合树的局部信息来确定节点的等待数据时间及发送时隙，以达到提高数据融合收益的目的。模拟结果表明，当给sink节点设置适当的时隙约束时，该算法在不增加节点状态转换次数的同时，提高了数据融合收益。无线传感器网络的能量主要消耗在数据传输上，所以路由过程中需减少传输的数据量，从而达到节省能量的目的。本论文提出的数据融合调度算法能够有效地改善融合质量，提高能量的有效性，降低时间延迟等等，这对于数据融合的相关研究工作有一定的参考价值。关键词：无线传感器网络，数据融

7、合，调度，状态转换，融合收益ABSTRACTWirelesssensorne帆orks(WSNs)consistofa12urgenumberofsensornodesdis仃ibutedintheinterestingareatof．onnaclassofselforganizingne觚ork，whichhaVebeenWidelyusedinav撕et)rofspecialmonitoringtasks．Alltheapplicationsareessentiallyrelatedtocollectsenseddataand

8、transmitthemtothesinknodeforn】rtberanalvsisanddecisions．Datacanbeaggregatedatmeinte眦ediatenode，whichmeanscomputingandtransmi