灾难场景下基于数据持久性的无线传感器网络数据收集协议研究

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1、硕士学位论文题目:灾难场景下基于数据持久性的无线传感器网络数据收集协议研究研究生杨丽专业计算机软件与理论指导教师万健教授完成日期2016年3月杭州电子科技大学硕士学位论文灾难场景下基于数据持久性的无线传感器网络数据收集协议研究研究生：杨丽指导教师：万健教授2016年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchondatacollectionprotocolforwirelesssensornetworksbasedondatapersistenceindisastersc

2、enariosCandidate:YangliSupervisor:Prof.WangjianMarch，2016杭州电子撇大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研巧工作巧取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研巧做出重要巧献的个人和集体，均已在文中明确方式标巧。一申请学位论文与资輯若有不实之处。，本人承担切相关责任论文作者签名日期：知月ｙ日３学位论文使用做说明目；本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使

3、用学位论文的规定，Ｐ研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产枚单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技。ｉ，ｌ大学学校有权保留送交论文的复印件允许査阅和借阅论文，学校可ｔ公布论文的全部或部分内容、缩印或其它复剌手段保存论文。，可允许采用影印（保密论文在解密后递守此规定）论文作者签名：曰期：年多月ｙ曰指导教师签名；日期：锭明ｒ？杭州电子科技大学硕士学位论文摘要无线传感器网络因其快速部署、无需人值守、不受有限网约束、成本低等优势，在火灾、泥石流和洪水等的灾难预警方面扮演着越来越重要的角色。在这

4、类灾难环境中，传感器节点面临无规则的区域性的毁坏，这很大的增加了数据丢失的风险。数据持久性是检验数据有效性的重要指标。在灾难环境中，网络节点的毁坏直接导致了数据的丢失。同时，无线传感器网络的传输时延大大增加了数据丢失的风险。因此，如何提高灾难场景下无线传感器网络的数据持久性是一项非常有意义和挑战性的研究。许多不同特性的网络编码技术被许多学者运用于无线传感器网络中，用以提高网络的数据持久性，其中以GC（GrowthCodes）编码技术及相关的后续研究最具有代表性。GC数据收集协议（GCP）通过增量编码较好的提高了网络的持久性，然而因其在零配置网络下完全随机的数据交换方式使得汇聚节点

5、频繁的收集到离该节点距离近的数据的冗余副本，导致数据收集的效率并不理想，严重影响到了网络中数据的持久性，尤其在数据收集的后期和稀疏的网络中。针对灾难场景下无线传感器网络如何提高数据持久性的问题，本文在GC编码技术及其相关的理论成果的基础上提出了数据包分级策略、新的数据传输概率函数、分级数据包的快速融合策略、通信节点动态选择机制等方法，在各种网络各种类性的灾难环境下很大程度的提高了协议的数据收集效率，同时网络的鲁棒性并不会降低。本文的研究内容如下：（1）针对GC数据收集协议由于节点通信路由的随机选择方式而导致的数据收集效率低的问题，本文提出了基于通信节点动态选择机制的数据收集协议N

6、GCP。NGCP控制节点通信呈现以下的趋势，前期近似随机的选择通信来保证网络的鲁棒性，接着动态的增加不同级数的节点的通信概率来提高边缘数据的收集效率。为了最优化的实现上述的趋势，NGCP设计了感知级数表、新的通信节点概率函数模型并对该模型引入遗传算法来进行优化。遗传算法的大量计算由计算机在数据收集前期完成而不是传感器节点，有利于延长传感器网络生命周期。同时，遗传算法的强大空间搜索能力为概率函数最优参数的确定提供了有效的方法。通过实验的性能评估，NGCP在保证数据鲁棒性的基础上极大的提高了数据的收集效率。（2）针对数据包随机流动而减低GCP性能的问题，我们提出了本文基于分级数据包快

7、速融合策略的数据收集协议DGCP。DGCP通过设计数据包分级策I杭州电子科技大学硕士学位论文略赋予网络中所有数据包轻量的路由信息，通过控制数据包交换的动态概率函数来控制不同级数的数据包流向，以此来提高边缘数据的收集效率。实验结果表明，在不同的环境下DGCP均拥有比GCP更好的性能。（3）通过对不同环境下NGCP与DGCP的性能进行对比分析，发现就对GCP性能提升的程度而言，NGCP更适合用于灾难环境下稀疏网络的数据收集，而DGCP更适合用于灾难环境下密集网络的数据收集。结合这两种