无线传感器网络中跨层节能算法研究

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1、湖南大学硕士学位论文无线传感器网络中跨层节能算法研究姓名:潘冬子申请学位级别:硕士专业:计算机系统结构指导教师:肖德贵20070413硕士学位论文摘要无线传感器网络作为传感器技术、微电子技术和无线通信技术相结合的产物,成为计算机科学领域一个活跃的研究分支,在军事和民用中开始得到广泛的应用。无线传感器网络由大量低成本、低能耗、体积小且具有一定计算能力和组网能力的传感器节点组成。传感器节点一般依靠电池供电,其能量有限并且由于工作环境等因素的限制难以更换,因此,如何高效节约能量来最大化网络生命周期是无线传感器网络设计的首要问题。目前的节能算

2、法大都基于分层网络模型,在某一层单独设计节能算法,忽略了不同层之间的协同工作的重要性,导致其节能算法执行效率低下和资源浪费严重。无线传感器网络是一种面向应用的网络,试图设计通用的无线传感器网络通信协议是不太合适的。本文研究和实现了基于跨层调度的数据融合算法,基于跨层节能思路,在原有分层模型的基础上将MAC层和网络层协议进行统一整体设计,使得每一层都可以利用其它层的信息,能够取得更好的节能效果。基于跨层调度的数据融合算法根据建立的路由树,制定无碰撞的数据发送调度方案,为每一个数据链路分配合理的时间片,从而为每一个传感器节点设置合理的等待

3、时间,避免了同级的兄弟传感器节点由于等待时间相同而发生碰撞,提高了多级数据融合的效率。通过在仿真平台OMNET++上进行仿真实验,将提出的跨层节能算法与S-MAC进行了性能比较,仿真结果表明本文提出的跨层节能算法具有节能效果明显、延迟小并且吞吐量大的优点。关键字:无线传感器网络;跨层节能算法;数据融合;生命周期I无线传感器网络中跨层节能算法研究AbstractAstheresultofcombinationofsensor,micro-electronicsandwirelesscommunicationtechnologies,wi

4、relesssensornetworkhasbecomeanactivebranchofcomputerscience.Ithasbeenwidelyappliedtomilitaryandcivilapplications.Itconsistsofalargenumberoflow-cost,low-powerandtinysensornodes,whichhavesomecomputingandself-organizingcapabilities.Sensornodesusuallycarrylimitedpowersource

5、s,whicharedifficulttoreplaceowingtotheirworkingenvironment.Therefore,theprimaryproblemforwirelesssensornetworkishowtodeterminethemostefficientwayofconservingtheenergyofpowersourcetomaximizeitslifetime.Mostofrecentenergyconservingalgorithmsarebasedonlayerednetworkmodel,w

6、hichonlyfocusontheindividuallayerissuesandignoretheimportanceofinterworkingbetweendifferentlayersinawirelesssensornetwork.Suchsinglelayerapproachresultsininefficacyandwastessource.Wirelesssensornetworkisanapplicationorientednetwork,sotodesigngeneralcommunicationprotocol

7、sforwirelesssensornetworkisn’tappropriate.Thispaperresearchesandimplementsanalgorithmofdatafusionbasedoncross-layerscheduling,whichisacross-layerenergyconservingalgorithm.Onthebasisofformerlayeredmodel,itjointlydesignstheprotocolofMACandnetworklayerstomakeeachlayeruseth

8、einformationofothers,whichconservesmoreenergy.Thealgorithmofdatafusionbasedoncross-layerschedulingmakesacollis

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