无线传感器网络的移动数据收集及充电规划研究

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1、学校代码：10385分类号：研究生学号：1300204044密级：无线传感器网络的移动数据收集及充电规划研究MobileDataGatheringandEnergyReplenishingProgramminginWirelessSensorNetworks作者姓名：缪海星指导教师：蒋文贤实践导师：专业学位类别/领域：工程硕士/计算机技术研究方向：无线传感器网络所在学院：计算机科学与技术学院论文提交日期：二零一六年六月一日摘要无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSNs）是由微电子

2、、嵌入式、传感器以及网络通信等技术支撑起来的研究领域。广泛应用于军事、环境、医疗、救灾、工业、家居、商业等多个领域。但是网络生存期问题一直是该领域的一个瓶颈，因此如何延长无线传感器网络的生存期是一个重要问题。随着移动节点的引入以及无线充电技术的兴起，利用移动节点为网络中的传感器节点补充能量从而延长网络的生存期成为了一个新的研究方向。移动节点的路径规划方案的设计是该研究方向中的一个研究热点。以移动节点的路径规划方案为主要研究内容，本文的工作和贡献主要有以下几个方面：（1）本文简要的介绍了无线传感器网络的概念、

3、特性、背景和当前的针对延长网络生存期的一些热点领域。（2）本文简要介绍了无线充电技术、无线传感器网络中的移动式充电、移动式数据收集以及移动路径安全性的国内外相关工作。（3）本文建立了移动节点为无线传感器网络中的传感器节点进行充电并同时进行数据收集的问题模型，提出了移动式的数据收集及充电的路径规划算法和针对移动节点的路由协议算法。不仅实现了本文提出的路径算法而且还另外实现了两种相关算法作为对比算法。最后通过omnet++网络仿真软件进行了实验。在实验中，我们以移动节点的速率和数据收集时延为自变量评估网络性能，

4、证明了本文算法与对比算法相比的确延长了网络的生存期。（4）本文建立了移动节点移动过程中保证路径效率及安全性的问题模型。并进一步设计出了不可预知路径规划算法。首先将监测点坐标输入TSP算法生成一个最小哈密顿回路，并提出一个访问概率函数Pij，计算节点间的访问概率。最后利用该函数产生的概率矩阵确定路径，通过SPSS统计分析软件对算法生成的路径进行了随机性测试，取定合适的访问概率函数Pij中的参数值ߚ。通过omnet++网络仿真软件进行了实验，证明在移动路径长度上比之随机路径有显著降低且路径也满足随机性的要求。关

5、键词：无线传感器网络移动节点无线充电数据收集路径规划IAbstractWirelesssensornetworks(WSNs)aresupportedbymicroelectronictechnology,embeddedtechnology,sensortechnologyandcommunicationtechnology,etc.WSNswidelyusedinmilitary,environmental,healthanddisasterrelief,industrial,household,com

6、mercialandotherfields.Butthenetworklifetimeproblemhasalwaysbeenabottleneckinthefield.Howtoprolongthelifetimeofwirelesssensornetworkisanimportantproblem.Withtheintroductionofmobilenodeandtheriseofwirelesschargingtechnology,replenishingsensornodesenergybymob

7、ilenodesandprolonginglifetimeofWSNsbecomesanewresearchdirection.Designofthepathplanningofmobilenodeisahotresearchtopicintheresearchdirection.Thepathplanningofmobilenodeasthemainresearchcontent,themainworkandcontributionsaresummarizedasfollows:(1)Thispaperb

8、rieflyintroducestheconcepts,characteristics,backgroundandthecurrentsomeofthehotareasinviewofprolongingthenetworklifetimeonwirelesssensornetworks(WSNs).(2)Thispaperbrieflyintroducesthewirelesschargingtechnolog