近年來,無線傳感網(wǎng)得到了迅猛地發(fā)展,同時(shí)其作為物聯(lián)網(wǎng)的重要支撐已引起了廣泛關(guān)注。無線傳感網(wǎng)由大量的傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織的方式構(gòu)成。傳感器節(jié)點(diǎn)一般是帶有無線電天線的小型計(jì)算機(jī)設(shè)備,通常配備有能夠感知一個(gè)或多個(gè)環(huán)境參數(shù)的傳感器,具有有限的能量以及簡單的計(jì)算能力。隨著物聯(lián)網(wǎng)及5G技術(shù)的發(fā)展,無線傳感網(wǎng)的規(guī)模日益增大,網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)需要匯聚到云端處理,節(jié)點(diǎn)的能量受限成為限制無線傳感網(wǎng)進(jìn)一步發(fā)展的最主要的問題。在無線傳感網(wǎng)中,與感知數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理所需的能耗相比,數(shù)據(jù)的無線傳輸消耗的傳感器節(jié)點(diǎn)中大部分的能量。因此,設(shè)計(jì)高能效的數(shù)據(jù)匯聚方案,提高網(wǎng)絡(luò)能效延長網(wǎng)絡(luò)壽命是目前無線傳感網(wǎng)面臨的主要挑戰(zhàn)。本文針對無線傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的能耗問題,采用壓縮感知,網(wǎng)絡(luò)編碼,預(yù)測模型和移動(dòng)Sink等技術(shù),利用無線傳輸?shù)膹V播特性和網(wǎng)絡(luò)中感知數(shù)據(jù)的時(shí)間和空間相關(guān)性,減少數(shù)據(jù)匯聚所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,從而減少網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能耗以緩解節(jié)點(diǎn)能量受限問題。本文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對隨機(jī)路由場景下的無線傳感網(wǎng),提出一種聯(lián)合壓縮感知與網(wǎng)絡(luò)編碼的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案。該算法利用壓縮感知和隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼來減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚過程中數(shù)據(jù)發(fā)送與接收的總次數(shù)。同時(shí),利用兩跳鄰居信息來選取最優(yōu)的下一跳節(jié)點(diǎn),并設(shè)計(jì)了一種新的數(shù)據(jù)包格式以控制數(shù)據(jù)傳輸?shù)臈l件來進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇螖?shù),理論推導(dǎo)了完成一輪數(shù)據(jù)聚集所需的總的發(fā)送和接收次數(shù)。仿真結(jié)果表明,該算法能夠在保證匯聚節(jié)點(diǎn)重構(gòu)精度的前提下提高數(shù)據(jù)匯聚的能量效率。(2)針對分簇路由模式下的無線傳感網(wǎng),提出一種基于時(shí)空相關(guān)性的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案。該算法利用同一節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)間的時(shí)間相關(guān)性,采用雙重預(yù)測機(jī)制,以預(yù)測代替部分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸,減少簇內(nèi)傳輸所需的傳輸次數(shù)。同時(shí)利用網(wǎng)絡(luò)中相鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)間的空間相關(guān)性,采用混合壓縮感知技術(shù)手段,進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)匯聚過程中簇間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。理論分析了新方案數(shù)據(jù)匯聚過程中的傳輸能耗。仿真結(jié)果表明,該算法能夠減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚所需的傳輸次數(shù),提高系統(tǒng)能效。(3)針對移動(dòng)Sink模式下的無線傳感網(wǎng),提出一種基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案。該算法基于傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)間的空間相關(guān)性,根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)間的相似度定義了節(jié)點(diǎn)價(jià)值,同時(shí),提出一種基于節(jié)點(diǎn)價(jià)值、節(jié)點(diǎn)位置以及節(jié)點(diǎn)剩余能量利用貪婪算法關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選舉的方案。其次,利用無人機(jī)作為移動(dòng)Sink訪問選舉的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)以完成數(shù)據(jù)聚集。仿真結(jié)果表明,該算法能夠在保證匯聚節(jié)點(diǎn)所需的精度前提下減少數(shù)據(jù)匯聚所需的能耗。

基本信息

題目	無線傳感網(wǎng)中高能效數(shù)據(jù)匯聚關(guān)鍵算法研究
文獻(xiàn)類型	博士論文
作者	周穎
作者單位	南京郵電大學(xué)
導(dǎo)師	楊龍祥
文獻(xiàn)來源	南京郵電大學(xué)
發(fā)表年份	2020
學(xué)科分類	信息科技
專業(yè)分類	電信技術(shù),自動(dòng)化技術(shù)
分類號	TN929.5;TP212.9
關(guān)鍵詞	無線傳感網(wǎng),數(shù)據(jù)匯聚,能量效率,壓縮感知,網(wǎng)絡(luò)編碼,預(yù)測,分簇路由
總頁數(shù)：	100
文件大?。?/td>	2862K

論文目錄

摘要

Abstract

第一章 緒論

1.1 引言

1.2 無線傳感網(wǎng)概述

1.2.1 無線傳感網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)

1.2.2 無線傳感網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

1.2.3 無線傳感網(wǎng)的特點(diǎn)

1.2.4 無線傳感網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)

1.2.5 無線傳感網(wǎng)所面臨的挑戰(zhàn)

1.3 無線傳感網(wǎng)中能效分析

1.4 本文主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)

1.5 本文結(jié)構(gòu)安排

第二章 無線傳感網(wǎng)中的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案

2.1 基于高能效的路由策略的數(shù)據(jù)匯聚方案

2.1.1 無線傳感網(wǎng)中的路由策略

2.1.2 基于高能效路由策略的數(shù)據(jù)匯聚研究現(xiàn)狀

2.2 基于數(shù)據(jù)規(guī)約的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案

2.2.1 數(shù)據(jù)相關(guān)性與數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)

2.2.2 基于數(shù)據(jù)規(guī)約的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案研究現(xiàn)狀

2.3 本章小結(jié)

第三章 基于壓縮感知與網(wǎng)絡(luò)編碼的高能效數(shù)據(jù)匯聚

3.1 引言

3.2 背景知識與系統(tǒng)模型

3.2.1 壓縮感知

3.2.2 系統(tǒng)模型

3.3 聯(lián)合壓縮感知與網(wǎng)絡(luò)編碼的高能效數(shù)據(jù)匯聚

3.3.1 基于壓縮網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)傳輸算法

3.3.2 基于二跳鄰居信息的下一跳節(jié)點(diǎn)選擇方法

3.3.3 數(shù)據(jù)包格式設(shè)計(jì)

3.4 性能分析

3.4.1 中間節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)概率分析

3.4.2 能耗分析

3.5 仿真結(jié)果與分析

3.5.1 仿真參數(shù)設(shè)置

3.5.2 結(jié)果分析

3.6 本章小結(jié)

第四章 基于時(shí)空相關(guān)性的無線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)匯聚

4.1 引言

4.2 相關(guān)背景與系統(tǒng)模型

4.2.1 混合壓縮感知

4.2.2 雙重預(yù)測模型

4.2.3 系統(tǒng)模型

4.3 基于時(shí)空相關(guān)性的高能效數(shù)據(jù)匯聚

4.3.1 數(shù)據(jù)傳輸過程

4.3.2 誤差閾值設(shè)定準(zhǔn)則

4.4 傳輸能耗分析

4.5 仿真結(jié)果與分析

4.5.1 仿真參數(shù)設(shè)置

4.5.2 仿真結(jié)果與分析

4.6 本章小結(jié)

第五章 移動(dòng)Sink協(xié)助的基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的高能效數(shù)據(jù)匯聚

5.1 引言

5.2 系統(tǒng)模型與能耗模型

5.2.1 系統(tǒng)模型

5.2.2 能耗模型

5.3 基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的高能效數(shù)據(jù)匯聚方案

5.3.1 數(shù)據(jù)價(jià)值定義

5.3.2 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)選舉算法

5.3.3 基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)匯聚算法

5.4 仿真結(jié)果與性能分析

5.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

5.4.2 仿真結(jié)果與分析

5.5 本章小結(jié)

第六章 總結(jié)與展望

6.1 論文工作總結(jié)

6.2 研究展望

參考文獻(xiàn)

附錄1 攻讀博士學(xué)位期間撰寫的論文

附錄2 攻讀博士學(xué)位期間申請的專利

附錄3 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目

致謝

參考文獻(xiàn)

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