无线车辆检测网络路由协议与时间同步算法研究

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1、分类号:U4910710-2012132024硕士学位论文无线车辆检测网络路由协议与时间同步算法研究李思慧导师姓名职称汪贵平教授申请学位级别硕士学科专业名称控制理论与控制工程论文提交日期2015年4月25日论文答辩日期2015年6月13日学位授予单位长安大学StudyontheRoutingProtocolandTimeSynchronizationAlgorithmforWirelessVehicleDetectorNetworksAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiSihuiSupe

2、rvisor：Prof.WangGuipingChang’anUniversity,Xi’an,China摘要无线车辆检测系统是无线传感器网络的一个应用系统，用于采集交通信息参数，为智能交通监控系统提供有效的前端数据。能量有限是制约无线传感器网络的一个重要因素，同样，无线车辆检测系统也面临着能量有限且补给困难的问题。基于此，为了提高无线车辆检测系统的能量利用率，本文提出了一种高效节能的路由协议和一种兼顾精度与能耗的时间同步算法。本文的主要研究内容包括：（1）根据无线车辆检测系统的网络特性，提出了一种分时段分簇多跳路由协议。其中，针对城市交通流呈现

3、高峰期、空闲期和繁忙期的三段式规律特征，提出了一种分时段的簇首选举算法：高峰期采用分布式簇首选举算法，空闲期采用集中式簇首选举算法，繁忙期则采用集中与分布式相结合的集中-分布式簇首选举算法；针对无线车辆检测系统要求同车道传感器节点在分簇时应分至同一簇的结构要求，提出了一种捆绑式成簇算法；为了优化数据传输的路由路径，引入了中继簇首节点，采用了一种基于多跳的数据传输方式。（2）为了进一步提高系统的能量利用率，提出了一种可兼顾精度与代价的自适应时间同步算法。其中，当系统工作在稳定状态时，采用分组式RBS时间同步算法来实现所有同车道节点间的相对时间同步；

4、当系统进行状态切换时，采用一种分层多跳全局时间同步算法，其中，汇聚-簇首节点间采用双向同步机制，簇首-成员节点间采用的则是双向同步与参考广播同步相结合的方式。（3）本文在OMNET++上搭建了一个模拟无线车辆检测系统的仿真平台，对分时段分簇多跳路由协议及自适应时间同步算法进行了相关性能的仿真测试。测试结果表明：在相同条件下，分时段分簇多跳路由协议比LEACH协议及DCHS协议消耗的网络能量少，有利于延长网络的生存周期；自适应时间同步算法在同步误差与同步开销两项性能上也优于TPSN算法。关键词：无线车辆检测系统，无线传感器网络，路由协议，时间同步I

5、AbstractWirelessvehicledetectorsystem(WVDS)whichisusedtocollecttrafficinformationandprovideeffectivedatatotheintelligenttransportationmonitoringsystem,isanapplicablesubsystemofwirelesssensornetworks(WSNs).Energy-constrainedisanimportantfactorrestrictingthewirelesssensornetwor

6、ks,sowirelessvehicledetectorsystemisalsofacedwiththesameproblem.Inordertoimprovetheenergyutilizationofwirelessvehicledetectorsystem,anenergy-efficientroutingprotocolandatimesynchronizationalgorithmwhichishigh-precisionandenergy-savingareputforwardinthispaper.Themainworkofthis

7、paperisdescribedasfollows:(1)Accordingtothenetworkcharacteristicsofwirelessvehicledetectorsystem,amulti-hopbasedtime-divisionclusteringroutingprotocolwhichincludesatime-divisionclusterheadelectionalgorithm,abundledclusteringalgorithmandadatatransmissionalgorithmbasedonmulti-h

8、opareproposed.Consideringtheruleofthetrafficflow,atime-divisionclust