容迟移动传感网络中数据传输与处理机制研究.pdf

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2、stsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYuhuaZhangSupervisor:Prof.KunWangApril2015*A~~m¥~~$&~~£~~A~~~m~~~ff~~~I~&~~~m~~*og~m~,~7~*~~~~~tt®~W~~~*'~~*~~*~~AB~~*~M~tt1¥1mnPX:~,-ta~-§*79:1ft1~J¥IJ?-am~*~~;~=~;;1::~w:fJHtJI¥J~1ftMiiE-=t5rm1!£fflct1¥1;t;t*-'~-o~~-~I~OO~~~

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4、~o摘要为了适应当今时代新兴技术的发展需要，设备所配备的智能传感器不再是传统固定式的，而是随着移动的物体在不断运动变化的。由这些传感器所构成的网络拓扑结构处于动态变化的，节点之间很难建立起固定的通信线路。传统无线传感网络（WirelessSensorNetworks,WSN）的端到端的数据传输方式变得不再适用。这就需要对这一类新型的网络进行研究和分析，寻求新的数据传输方式。因此，容迟移动传感网络（DelayTolerantMobileSensorNetworks,DTMSN）开始走进人们的视野。DTMSN是容迟网络（DelayTolerantNetworks,DT

5、N）在WSN中的应用和发展，用于无处不在的数据收集，旨在从统计的角度收集大量的信息。DTMSN继承了DTN和WSN的一些特点，也有其独特的网络特性。本文通过线性降维理论来改进K均值算法，完成对容迟移动传感网络收集到的大量数据进行快速分析处理的任务；根据各节点本身的活跃度，完善概率路由算法中的概率估计；运用元启发式算法RVNS选取最优值，实现网络中各节点能量均衡消耗，以多跳中继传输的方式，将数据从源节点成功地传递到目的节点。本文的主要创新点包括：(1)针对DTMSN中数据容迟性、节点缓存空间有限性造成数据堆积的问题，提出一种基于线性判别分析的改进K均值算法，运用线性

6、降维的方法将高维的数据集降为低维的数据，再利用K均值算法对降维后的数据进行聚类分析，提升了K均值算法的数据处理能力，解决了网络中的数据堆积的现象。(2)针对DTMSN中的间断连接，PROPHET算法中传输概率的估计欠缺合理性的问题，引入了节点活跃度的概念来改进概率路由算法，对各传感器节点本身的社会活跃度进行定义和量化，建立基于节点活跃度和历史相遇信息的传输预测估计，提高报文的成功传输率。(3)针对DTMSN中传感节点的能源有限性，各节点之间能量消耗不平衡的现象，设计一种基于RVNS的多跳中继传输算法，利用组合优化问题中的RVNS启发式算法依据各节点的剩余能量，选取

7、最优的节点作为下一跳中继，避免个别节点能量过度地消耗，从而实现网络中所有节点之间的能量消耗达到一种平衡，延长整个网络的生存周期。关键词:容迟移动传感网络，K均值，概率路由，简化变邻域搜索IAbstractTomeetthedevelopmentrequirementsofemergingtechnologiesintoday'sworld,theequipmentisequippedwithintelligentsensorsthatnolongerkeepstatic,butchangewiththemobileobjects.Composedofthemovi

8、ngsen