wsn--mes数据收集关键问题研究

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1、万方数据苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名：日期：扣c哲7蛸珈万方数据苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容

2、和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所(含万方数据电子出版社)、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，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。涉密论文口本学位论文属在年一月解密后适用本规定。非涉密论文口论文作者签名：翻．!迳日导师签名；董蜱日万方数据WSN-MEs数据收集关键问题研究摘要WSN．MEs数据收集关键问题研究摘要无线传感器网络(WSN

3、s)已经成为覆盖大范围应用的一项吸引人的技术。多数传统的WSN体系结构由稠密部署于传感区域的静态节点组成，节点通过单跳或多跳通信将采集到的数据传输给基站。近年来，通过在传统的WSNs中引入移动元素MEs(mobileelements)来提高网络的效率成为人们研究的热点。相比传统静态WSNs，带有移动元素的无线传感器网络(WSN．MEs)显著提高了网络的能量效率，有效降低了组网成本。然而移动性管理带来了静态WSNs所没有的诸多挑战。对WSN．MEs数据收集应用，依据不同的场景可以采用不同的模式：对实时性要求高的事件监测类应

4、用，如何捕获移动元素轨迹构建多跳动态路由是一个挑战；对采用直接接触方式进行数据收集的应用，由于移动节点的低速会引起较大的数据收集时延。据观察，数据收集时延可以通过局部数据汇聚得到有效缩减，该类方法通常联合考虑移动性控制和路由。由于传感节点受到制作工艺、部署方式和工作环境等因素的制约，节点很容易发生故障。故障节点的存在为数据收集工作带来了很多不利影响，如收集信息的不精确、能量效率低下、数据路由不可靠等。因而，如何从数目众多的节点中识别出故障节点并且构建容错的路由机制，进而保证网络的可靠性引起了研究者越来越多的重视。本文在深

5、入分析现有研究成果的基础上，围绕WSN—MEs中数据收集这一核心问题，展开三个方面问题的研究，主要工作包括：1．针对高效容错的动态路由构建，给出了一种基于格的实时数据收集协议：(1)提出一个基于功率控制的弹性的和均匀的格划分模式，将网络拓扑划分为二维虚拟格结构，以此达到良好的网络扩展性和减少通信时的数据传输跳数。(2)提出了一种成员节点竞争格头的选举机制，将网络分成层次结构。该机制考虑节点的剩余能量，很好地平衡了网络节点的能量消耗，从而可以有效延长网络寿命。(3)给出了一个初始最优数据收集树的分布式构建方法。为了降低数据

6、传输时延，消息仅在格头组成的高层骨干网中传播，有助于降低消息复杂度。(4)理论分析和仿真结论证明了本方法的有效性，即在不同的参数设定下，协议均可以达到较好的效果。2．针对移动元素的路线规划问题，给出了中继跳约束下基于集结模式的数据收集算法：(1)定义了在中继跳数约束下基于集结点RN(rendezvousnode)的移动数据收集问题MDC—RN(mobiledatacdlecfionbasedonrendezvousnodes)，该问题联合考虑移动节点的巡行和汇聚树中的数据路由，并证明了该问题是NP难的。(2)针万方数据摘

7、要WSN-MEs数据收集关键问题研究对定义的MDC．RN问题，我们给出了两个高效的基于集结模式的数据收集算法加以解决。第一个是从当前节点d跳邻居中优先选择具有最大负载节点作为RN候选的启发式算法；第二个算法针对WSNs特征，以分布式迭代确定RN，然后基于确定的RN，使用解决旅行售货商问题TSP(travelingsalesmanproblem)的相关算法产生移动节点的巡行。移动节点沿该巡行周期性地访问这些RN，并通过单跳或有限跳收集其上缓存的数据。(3)理论分析和仿真实验验证了所提出算法的有效性。3．针对数据收集的可靠性

8、问题，给出了基于比较模型的节点故障诊断和容错路由机制：(1)探索将比较模型用于WSNs节点的故障诊断，基于故障诊断的RN选举消除了故障节点充当RN的可能性，减少了能量的消耗和故障信息的传播。(2)基于有向无环图DAG(directedacyclicgraph)构建的多路路由机制，增加了系统的容错性。(3)RN选择和多