qos的无线传感器网络中的数据融合研究new

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1、南京邮电大学硕士学位论文支持QoS的无线传感器网络中的数据融合研究姓名:任莉申请学位级别:硕士专业:通信与信息系统指导教师:叶玲20090301南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要无线传感器网络(WSN:wirelesssensornetwork)是由大量的传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络区域中的信息并发送给观察者。无线传感器网络具有组网快捷、灵活等诸多优点,具有很高的研究价值和十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视。在大范围的WSN网络中,从节点感知数据到将数据发送到Sink节点的过程中肯定存在着严重的时间延

2、迟。为了确保数据的精确性,上层节点必须收集到下层节点发送的所有数据,再发送给上一层节点,这将导致更大的延迟。因此,减少不必要的数据时延与确保数据的精确性之间存在着矛盾的关系。.本文探讨了数据融合的时机问题,将FSM算法作为研究对象,研究证明在FSM算法下,网络节点能够选择合适的数据融合时机进行数据融合,并向上层发送,使得Sink节点接收到接近于期望数量的消息数量,满足了数据精确性方面的要求,而且数据时延也达到稳定合理的状态。FSM算法中采用簇树结合的方式建立数据融合树,当数据融合树建立后,树中的中间节点需要不断的调整等待消息的时间,即数据时延,使各节点收到的消息数量接近期望值,数据在

3、回传时尽量融合,满足数据的精确性的要求。本文对FSM算法——自动反馈算法进行了改进。融合节点根据实际收到的消息数量,与期望收到的消息数量进行比较,比较的差值作为调整下轮融合时间的参数。仿真结果证明,改进后的算法,在选择融合时机方面更加精确,对数据时延的调整更加迅速。本文研究分析了几种数据融合的时间控制算法,尤其对其中的FSM算法进行了分析和改进,以时间延迟和数据精确性两个QoS度量指标为标准,对改进前后的FSM算法的仿真结果进行分析比较。仿真结果表明,改进后的FSM算法不仅提高了数据融合的质量,而且有效的减少网络能量的消耗,延长了网络的寿命。南京邮电人学硕士研究生学位论文Abstra

4、ctWirelesssensornetworkisamulti—hopself-organizingnetworksystemwhichiscomposedofmanysensornodesandthroughwirelesscommunication,theaimistoperceivedcollaboration,collectionandtreatmentnetworkofregionalinformationtosendtoobservers.Wirelesssensornetworkhasnetworkfast、flexible、andmanyotheradvantages

5、,italsohashighresearchvalueandverybroadapplicationprospects,whichledtoacademiaandindustryattachgreatimportanceto.AtawiderangeofWSNnetwork,thereisaserioustimingdelayfromperceptualdatafromthenodetosentthedatatothesinknode.Inordertoensuredataaccuracy,beforethemiddlenodessendthedatatotheuppernodes,

6、themiddlenodesmustcollectallthedatawhicharesentbythelowernodes,thiswillleadtogreatertimingdelay.Sotherearecontradictionsintherelationshipbetweentimedelaysanddataaccuracy.Thispaperdiscussesthetimingofdataaggregationproblem.FSMisresearchsubjects,studieshaveprovednetworknodesCanchoosesuitableoccas

7、ionsfordataaggregationthensenttotheuppernodes,thensinknodeCanreceivethenumberofthemessagesclosertotheexpectations.Dataaccuracymeetsthe。requirement,anddatalatencyalsoreachesastateofreasonablestability.FSMalgorithmsetsupdataaggregat

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