无线传感器网络中的Gossip算法研究

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1、法。利用无线通信的广播特性，在每次迭代中，无需增加过多的通信次数和存储空间，即可实现在邻居节点中选择两个相差最大的两个估计值和本地估计值进行平均的目的。通过这一处理，可以进一步的加速Gossip算法的收敛。研究一种充分利用无线网络中的广播特性的新型Gossip算法。由于无线信号的广播特性，节点的单次发送，可以使多个节点同时接收到发送信息。同时无线广播信号的信号强度是随着距离增加逐渐减弱的。也就是说在传统定义的通信半径之外的一部分节点仍然可以接收到一定强度的发送信号。本算法就是通过使用叠加编码的方式，增大接收节点用户组，加快信息传播速度，促进Goss

2、ip算法的收敛。虽然广播Gossip算法的最终的收敛值相比于初始均值存在一定的偏差，但其收敛速度非常快。因此在收敛速度要求高，但对收敛精度要求不高的应用场景中，该算法有着重要的应用价值。尖键词：无线自组织网络，分布式计算，一致性平均，Gossip算法，收敛速度，移动性，广播信道AbstractRecently,therehavebeengrowinginterestsinwirelessself^organizednetworks,ofwhichwirelesssensornetworksbethemosttypicalinstance・Inste

3、adofpursuingforlargecommunicationcapacityandhighcommunicationefficiency,thesenetworksaredesignedforspecialapplications.Thetopologyofself^organizednetworksisdynamicandtheagentsarecheapandunreliable,withverylimitedcomputationabilityandstorage.Withtheseconstraints,gossipalgorithm

4、saredrawinganincreasingattentionfortheycansolvemanydistributedproblemswithsimplicityandrobustness・Inthisthesis,wefocusongossipalgorithmsandaveragingconsensusproblemsinwirelesssensornetworks.Performancesofgossipalgorithmsareshowninwirelessenvironmentbyboththeoreticanalysisandn

5、umeralsimulations.Fastgossipalgorithmsarealsoproposedutilizingthefeaturesofwirelesscommunication.Themainideasandresearchcontentsofourworkarelistedasbelow：Theimpactofmobilityandmovingspeedofagentsontheconvergenceofgossipalgorithmsinwirelesssensornetworksarestudied.Weusethreemo

6、bilitymodelstodepictthemobilityofagents,whicharebidirectionalfullspeedmobilitymodel,bidirectionalmobilitymodelwithlimitedspeedandrandomwalkmobilitymodel.Theoreticalanalysisshownthatgossipalgorithmswithmobilityconvergencebothinexpectationandsecondmoment.ByusingPoincareinequalit

7、yandmulticommodityflowmodel,wederivedtheboundofconvergenceratesunderthesethreemobilitymodels.Theresultsindicatethattheconvergencerateunderbidirectionalfullmobilitymodelisasfastasthatincompletegraph.Andtheboundsunderbidirectionalmobilitymodelwithlimitedspeedandrandomwalkmobili

8、tymodelgivemorepreciseestimationontheconvergencerateandcommun