基于LQ1的无线传感器网络信息可靠传输研究

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1、江苏大学硕士学位论文摘要近年来，无线传感器网络(WSN)发展迅速，应用领域越来越广泛，而在许多应用场合中WSN的数据传输可靠性要求很高。特别是在工业应用领域，现场环境很复杂，存在很多干扰，无线传输往往受到复杂环境、节点性能等因素的影响，容易造成数据传输丢包。因此，WSN研究面临的一个很重要的问题就是数据可靠传输。目前，在WSN数据可靠传输研究方面取得了一定进展，从节点层、链路层、路由层等不同层面提出了一系列解决方案，一定程度上解决了单跳，多跳路径的可靠传输问题，但在评估远距离传输多跳路径方面，都没有考虑多跳路径中存在瓶颈链路的情况，降低了被选择路径的可靠性。本文通

2、过实验验证了天线方向、发射功率、通信距离、供电电压以及外界动态环境对LQI均值和标准差率(CV)的影响，构造基于LQI和CV的路由度量模型(LQIBM)，动态结合LQI均值和CV对多条路径的优劣进行评价，有效降低瓶颈链路出现的概率，提高被选择路径数据传输的可靠性。通过对经典按需路由协议AODV进行修正，结合路由评价模型LQIBM，提出了一种可靠路由——基于LQI的多路径AODV(LMAODV)。路由发现阶段增加对链路质量和节点电量的监测，将单路径改为节点不相交多路径，减少由于节点失效导致的路由失败。用LQIBM对多条路径进行评价，采用最佳配置主路径和备用路径进行数

3、据传输，综合考虑各方面因素，最大限度地确保数据传输可靠性。对路由评价模型LQIBM进行仿真分析和实验验证，结果表明，与LQI均值评价模型相比，LQIBM可以有效排除存在瓶颈链路的路径，提高了路径的传输可靠性。在信息可靠传输实验平台上，将可靠路由算法LMAODV与其他两种算法进行对比，结果表明可靠路由LMAODV有效提高了数据传输的可靠性，在实现任务传输的同时，还降低了整个网络的能量消耗。关键字：无线传感器网络，可靠路由，链路质量指示，路由度量，可靠性江苏大学硕七学位论文ABSTRACTInrecentyears，WirelessSensorNetwork(wsvo

4、developsrapidlyanditsapplicationfieldbecomesmoreandmorewidely．However,thedatatransmissionofWSNrequireshighreliabilityinmanyapplications．Especiallyintheindustrialapplicationfield，thesiteenvironmentisusuallyverycomplexandthereismuchinterference．Furthermore，thewirelesstransmissionisoften

5、affectedbycomplexnaturalenvironment，nodes’performanceandotherfactors，whichwilleasilyleadtodatapacketloss．Therefore，reliabledatatransmissionhasbecomeasignificantproblemintheresearchofWSN．Presently，reliabledatatransmissionresearchinWSNhasmadeacertainprogress．Aseriesofsolutionsarepropose

6、dfromdifferentaspectssuchasnodelayer，linklayerandroutinglayer，whichsolvedthereliabletransmissionofonehopandmultiplehopstoacertainextent．Butinevaluatingmulti—hoppathsforlong—distancetransmitting，thereisonconsiderationforthebottlenecklinkexistinginthepath，whichreducesthereliabilityofthe

7、chosenpath．Inthispaper，theinfluenceofantennadirection，transmittingpower，communicationdistance，supplyvoltageandexternaldynamicenvironmentonLQImeanandCoefficientofVariance(cv)isverifiedthroughexperiments．TheroutingmetricLQIBMbasedonLQIandCVisconstructed，whichdynamicallycombinesLQImeanan

8、dCVto