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时间:2020-03-27
《无线传感器网络中继节点的布局算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2014矩仪表技术与2013第1期InstrumentTechniqueNo.1无线传感器网络中继节点的布局算法王翥,吕翠翠,王玲(哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院,山东威海264209)摘要:在无线传感器网络中,传感器节点离sink节点很远,需要中继节点转发数据。中继节点的布局影响着网络的能量消耗,针对这一问题,在中继节点布局中加入多约束条件,提出了一种基于贪婪算法的中继节点布局方法,通过局部最优的贪婪策略实现无线传感器网络整体能量消耗最小。理论分析和实验表明该算法放置的中继节点数目少、能量消耗小。关键词:无线传感器网络;中继节点布局;贪婪算
2、法;约束条件中图分类号:TN925+.3文献标识码:A文章编号:1002—1841(2014)01—0085—04RelayNodePlacementAlgorithminWirelessSensorNetworksWANGZhu,LVCui—cui,WANGLing(HarbinInstituteofTechnologyatWeihai,SchoolofInformationandElectricalEngineering,Weihai264209,China)Abstract:Thesensornodesarefarawayfromsinknode
3、inWirelessSensorNetworks(WSN).Relaynodesarerequiredtojoinwiththenetworkinordertoforwarddata.TherelaynodeplacementdirectlyinfluencestheenergyconsumptioninWSN.Tosolvethisproblem,constraintconditionswereaddedtotherelaynodeplacement.Thepaperproposedarelaynodeplacement印一proachbasedon
4、greedyalgorithmandrealizedtheminimumenergyconsumptioninwirelesssensornetworksthroughthelocalopti—mumgreedystrategy.Accordingtothegreedyalgorithm,thetheoreticalanalysisandexperimentalresultsprovethatthenumberofrelaynodeiSfewer.ThetotalenergyconsumptionofWSNiSless.Keywords:wireles
5、ssensornetworks;relaynodeplacement;greedyalgorithm;constraintconditions0引言在Lu等的文献[9]中,基于平衡所有sN和RN的功耗,作者推无线传感器网络WSN(WirelessSensorNetworks)是多学科导出一个RN密度函数,根据密度函数在感知区域放置RN.为交叉的前沿研究热点。它是由大量具有特定功能的传感器节保证网络中放置的RN数目最少,Satyajayant等在文献[10]提点通过自组织的无线通信方式,相互传递信息,协同完成特定出了一种受限的RN布局构想,设定双向的通信
6、路径。文献功能的智能专用网络,在环境监测、智能交通、医疗护理及工[11]通过在WSN中加入冗余的RN增加网络的可靠性,保证业自动化领域有广泛的应用前景J。在WSN的初步设计中,每个SN到基站有k个节点不相交的路WSN由3种类型节点组成:传感器节点SN(SensorNode)、径。中继节点RN(RelayNode)和Sink节点。WSN通信能力有限,上述文献研究了单约束条件下RN的布局算法,对于多约通信的能量消耗通常与通信距离成指数关系,通信距离的增加束条件下的RN,文中提出一种基于贪婪算法的RN布局方法。会导致无线通信的能量消耗急剧增加]。由于sN的微
7、型化,传统基于贪婪算法的路由协议选择离sink最近的RN作为下节点的电池能量有限,所以能量限制是整个WSN的瓶颈,它决一跳,与传统贪婪算法不同,文中制定双重贪婪准则,根据定着网络的寿命。为节省能量,WSN应采用多跳路由的通信传最优通信距离和多约束条件选择RN,实现WSN能量消耗小的输机制,即sN通过RN转发数据至sink,尽量减少单跳的通信目标。距离,同时多跳通信也能克服远距离无线通信所遇到的一些信1网络模型号传播效应问题。用图G表示一个WSN,定义如下:RN布局是多跳路由的关键,它决定着是否可以减小网络G=(,E)能量消耗、延长网络寿命。文献[4—5
8、]从理论上分析了影响式中:为顶点集;E为图中边的集合。RN布局的因素。文献[6]通过近似算法放
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