基于刚性图的无线传感器网络拓扑优化策略研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于刚性图的无线传感器网络拓扑优化策略研究作者姓名李昊学科专业模式识别与智能系统指导教师罗小元教授2016年5月中图分类号:TP13学校代码:10216UDC:007.5密级:公开工学硕士学位论文基于刚性图的无线传感器网络拓扑优化策略研究硕士研究生:李昊导师:罗小元教授申请学位:工学硕士学科专业:模式识别与智能系统所在单位:电气工程学院答辩日期:2016年5月授予学位单位:燕山大学ADissertationinPatternRecogn

2、itionandIntelligentSystemsTOPOLOGYOPTIMIZATIONOFWIRELESSSENSORNETWORKSBASEDONRIGIDGRAPHbyLiHaoSupervisor:ProfessorLuoXiaoyuanYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于刚性图的无线传感器网络拓扑优化策略研究》,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除

3、已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字:日期:年月日摘要摘要随着无线通信技术、微电子以及嵌入式技术的不断发展进步,无线传感器网络作为当前新兴科技受到学者们越来越广泛的关注,被推广应用在环境保护、医疗看护、智能家居、军事反恐等各个方面。拓扑控制可以优化网络结构,提高通信效率,延长网络寿命。本文基于刚性图方法,针对大规模网络中节点分布较密集的情况,对无线传感器网络拓扑问题进行研究,

4、在保证网络连通性的条件下,较好地延长网络的寿命,提高网络结构的稳定性。论文研究的主要内容如下:首先考虑大规模网络当分簇较多时导致数据聚合传输效率低的问题,提出了一种基于最小刚性图拓扑优化的分簇算法。通过对多个簇头节点采用生成最小刚性图的方法进行拓扑优化,保证了簇与簇之间的通信都是2-连通的,同时算法中引入休眠机制减少节点的能量消耗。仿真实验表明,算法能较好的延长网络的生命周期,优化簇间通信连通性与鲁棒性。进一步考虑分簇算法中簇头节点能量消耗较大导致网络寿命缩短,为进一步提高算法负载的均衡性,提出

5、一种拓扑三级分簇结构优化算法。算法中引入子簇概念,基于节点剩余能量与缓冲容量构建分级分簇结构,以实现传感器网络整体能量均衡,同时基于最小刚性图对簇间通信进行优化,保证簇间通信的连通性。仿真实验表明,与RCHMESHR-S等相关拓扑算法相比,采用提出的算法后网络中延长出现节点死亡现象,有利于实现网络负载均衡,算法在网络连通性与负载均衡性方面均有明显的优势。最后为构建更加稳定的拓扑结构,考虑了生成拓扑链路图中通信链路的权值对于网络寿命的影响,基于刚性图的代数特性分析提出了一种拓扑优化算法。该算法既保

6、证了通信链路较短,有利于延长网络的生命周期,同时使生成的通信链路图结构更加稳定,网络具有较好的鲁棒性。仿真实验表明,与相关算法比较,新算法中通信链路较短,同时生成刚性图矩阵的迹较大,具有较好的刚度代数性能。因此,提出的算法具有较好的网络连通性与结构稳定性。关键词:无线传感器网络;分簇;拓扑优化;最小刚性图;连通性I燕山大学工学硕士学位论文AbstractWirelessSensorNetworkshaveattractedmoreandmoreattentionandisbecomingahot

7、areaofresearch,whicharecommonlyfoundinmedicalcare,intelligenthousehold,militarycounter-terrorismandotheraspects.Basedontheminimumrigidgraph,thewirelesssensornetworktopologyoptimizationcontrolproblemisstudiedbydesigningreasonablecontrolstrategy,inorde

8、rtoguaranteenetworkconnectivity,prolongthelifecycles,andimprovethestabilityofthenetworkstructure.Thedetailsareasfollows:Firstly,consideringthelarge-scalenetworksinwhichtheclusterheadnodestransmitamessagedirectlytothebasestationorthegatheringnodewithl

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