硕士论文-无线传感器网络节点UbiCell的通信机制的研究

无线传感器网络节点UbiCell的通信机制的研究作者：董挺挺学位授予单位：南京邮电大学相似文献(10条)1.学位论文石鹏无线局域网系统定位算法研究2006近年来，随着无线通信技术的飞速发展，无线网络业务也越来越引起人们的关注，主要表现在现今的无线网络不单单局限于通话、小规模数据传输等传统业务，已突破原有无线业务狭窄的业务空间，向多样化、实时化转变，扩大了无线系统服务范围，使通信、信息检索、媒体、娱乐服务都能在无线网络中得到应用，可以说无线局域网已经从原来的互连设备转变成一种多业务承载平台，这其中获取用户位置是实现增值业务的关键。本文主要讨论了无线局域网络中的定位算法，重点关注室内无线局域网定位，考虑到无线局域网广泛分布于办公楼寓、厂房车间等室内环境，研究室内无线网络定位有着极其重要的实际意义。本文开始部分简单介绍了无线网络定位的概念，并对应用于无线局域网系统的定位方法进行了介绍，接着讨论了无线信道特性和应用于无线定位的基本算法。结合室内无线信道特性，参考已有的无线定位模型，本文利用接收信号功率(RSS)提取距离估计值，进而得到位置估计，考虑到室内电磁波传播情况复杂，通过将传播损耗模型与最大似然估计结合，提出了一种室内无线定位的迭代算法，可以明显提高定位精度。在前面的基础上，本文提出了将接收信号功率与到达时间(TOA)结合，通过分别考察信号功率和到达时间的误差范围，共同确定初始的距离估计值，有效抑制了局部极小值对迭代算法的影响，提高定位精度。本文还对应用于传感器网络的定位算法进行了探讨，通过结合最大似然估计，提高了在无线传感网络中实现定位的可行性。最后，本文还结合作者实际开发经验，介绍了一种室内无线局域网定位系统。此外，还介绍了一种蜂窝网络定位系统解决方案。2.学位论文张重庆无线传感器网络低耗自组方法研究2007无线传感器网络集成了计算机技术、传感器技术、无线通信技术及网络技术，将逻辑信息世界与客观物理世界融合在一起，提供了一种革命性的从物理世界采集数据的方式，解决了逻辑信息世界的数据来源问题；同时将极大促进人与物理世界的交互，有助于实现“无处不在”的计算理念。无线传感器网络将实现物理世界、信息世界与人类社会三元世界的连通，具有广阔的应用前景。因此，无线传感器网络被认为是二十一世纪最重要的技术之一，已经成为信息科学技术研究中的一大热点。无线传感器网络是能量严重受限的网络，如何高效节能以最大化网络的生命周期是传感器网络研究面临的首要挑战。再者，传感器网络内部无基础设施与节点随机部署的特点又决定了传感器网络是自组织的网络，需要传感器节点通过自动配置和管理形成采集并转发监测数据的多跳无线网络。这两个特性给传感器网络的研究提出了一系列具有挑战性的问题。本文以监测用传感器网络为研究目标，围绕低耗与自组织两个特性，研究了以下问题：(1)如何以高效节能的方式收集传感器节点产生的大量监测数据。(2)如何实现大量传感器节点的自主组网以支持对监测数据进行高效节能的数据收集。(3)如何克服收集大量数据过程中产生的网络拥塞与能量消耗热点等问题。(4)如何高效节能地对网络状态进行监测以支持数据收集、自主组网以及对网络的管理工作。(5)如何高效节能地对元数据进行管理以支持数据管理与查询处理。研究成果如下：一.利用传感器网络数据中存在的时间相关性与空间相关性，从减小数据通信量以降低数据收集能耗的角度出发，提出了一种模型辅助的低耗数据收集方法。在这种方法中，传感器节点根据数据中存在的时间相关性与空间相关性，运行曲线拟合或曲面拟合算法，归纳出数据在时间域上的变化模型或空间域上的分布模型，并将与模型完全相同的复本模型发送到基站。在传感器网络进行数据收集时，基站利用复本模型估计传感器节点的实测数据；与此同时，传感器节点采集数据并将实测数据与模型估计值进行比较，一个实测数据只有当其与模型估计值的误差超过最大允许误差时才往基站发送。二.考虑传感器网络数据中存在的空间相关性，提出了一种低耗分簇方法。这种分簇方法将分簇传感器网络数据收集能耗代价统一化为收集一个节点在一个数据收集周期内所产生数据所需的平均代价，将分簇问题建模为一个节点带权的连通支配集问题，并设计了相应的集中式与分布式分簇算法，从而将传感器节点组织成可以为数据收集与网内数据处理提供有效底层支持的层次网络结构。三.针对传感器网络集中式数据收集、多跳数据传输、多对一流量模式三个特征造成的漏斗效应问题，基于供求网络的思想，提出了一种分布式算法将传感器节点组织成交易平衡网络，用于平衡传感器节点的负载，克服漏斗效应造成的包丢失、网络拥塞、能耗热点等问题。四.对传感器网络进行有效管理需要监测传感器网络的状态，但传感器网络大规模与能量严重受限的特点对网络状态监测提出了严重挑战。从网络的应用、网络的类型、监测需求以及所监测状态的角度出发对状态监测框架与方法进行了研究，并针对长时间连续状态监测提出一种基于预测的低耗传感器网络状态监测方法。五.以协助传感器网络的数据管理与查询处理为目标，在分析传感器网络的特点对元数据管理所提出的新的需求与挑战的基础上，提出了一种低耗元数据管理方法，包括元数据管理框架以及低耗的元数据收集方法。3.学位论文黄如面向数据的无线传感器网络节能机制研究2008无线传感器网络作为一种新兴的、将改变人类与物理世界交互方式的新技术，具有广阔的应用前景和巨大的研究价值。无线传感器网络研究的重要目的是在满足网络面向应用要求的前提下最大化网络生命周期，由于能量资源约束是影响网络生命周期的最根本因素，因此，针对节能机制的研究在无线传感器网络研究领域中处于核心地位。本文从传感器网络的“数据中心和面向应用”的本质特征出发，以网络数据收集应用为背景，通过分析传感器网络中数据的内涵属性和分布特征，并结合网络能耗和结构模型，从降低和均衡网络能耗的角度研究能量有效的网络运作机制。⑴针对网内时间冗余数据和流量不均衡分布模式所导致的传输能量浪费和漏斗效应问题，提出了基于预测模式的时间冗余数据滤波机制和能量感知数据路由机制。其中，时间冗余数据滤波机制的设计构架由捕获数据时域变化规律的预测模块、修正预测模型的数据自学习模块和控制数据滤波操作的驱动模块组成。设计中将预测精度阈值分配规则和预测误差驱动规则引入数据滤波体系的构造，通过针对节点能量状况个性化的预测精度阈值分配和根据预测误差精确判断所获得的数据变化规律内涵信息，进一步加强了针对时间冗余数据的识别和滤波效果。能量感知数据路由机制的设计结合了蚁群优化机理自适应网络状况动态性的优势和预测模型揭示数据流量变化规律的优势，通过将节点负载因子引入蚁群优化算法中启发式因子的构造和局部信息素更新规则的设计，赋予蚂蚁代理在路由解空间探索中预知网络局域能量状况的能力，提高了数据路由构建的自适应性和能量均衡性。实验表明，本文提出的面向时间序列数据预测模式的节能机制，通过挖掘数据内涵的时域冗余度和关联性，并引入蚁群优化机理与预测模式相结合的实现方式，有效地降低和均衡了数据收集能耗。⑵针对网内价值冗余数据传输造成的能量浪费和监控节点生命周期缩短的问题，研究了体现服务区分性的节能数据收集机制。文章分析了网络数据价值的分类判断方法并将其形式化为数据价值因子结构，进而在数据价值因子基础上，设计了映射为集合覆盖问题的价值贡献驱动节点调度机制和价值冗余数据滤波体系结构。其中，节点调度机制的设计思想是将体现价值贡献度的数据价值因子引入混合蚁群优化算法(IMAH)中启发式因子和全局信息素更新规则的设计，从而引导人工蚂蚁在解空间探索中的价值取向，在满足覆盖要求和能量有效的基础上通过迭代方式求取全局最优解。价值区分性数据滤波体系构建的节能思想是将数据价值因子引入支持QoS的MAC层退避机制的设计，通过控制网内不同价值含量数据包的发送优先级来实现减少网内价值冗余数据传输量的滤波效果。这种面向数据价值服务区分度的节能机制根据网络应用的服务质量要求优化节能效果，区别于传统的面向数据自身统计特征的节能处理方式。仿真实验表明，本文提出的面向数据价值的节能收集机制可根据不同级别的服务质量要求自适应地控制数据收集能耗，从而提供了从网络应用QoS的角度进一步优化机制能量有效性的新思路。⑶针对传感器网络数据收集应用中网内数据内容关联度低引发的聚类结构优化问题，和网内数据内容冗余度高造成的数据传输能耗浪费问题，提出了基于关联规则挖掘的聚类构建和结构优化算法，及内容冗余数据滤波机制。根据数据内容关联程度构建聚类结构，并通过簇重组和簇自愈算法从内容关联性角度进一步优化已有聚类结构，进而在聚类结构基础上，设计了针对数据内容冗余度特征的滤波算法，依据以“内容特征码”为核心的协商机制抑制内容冗余数据的传输，减少数据收集源头的数据产生量。并在已知数据内容关联度的基础上引入分布式信源编码方式来实现簇际传输数据的无损融合。本文提出的面向数据内容相关性和冗余度特征的节能机制设计，充分考虑了传感器网络数据收集实际应用中采样数据间内容相似度高的特性。实验结果表明，引入内容关联聚类和内容冗余滤波操作后，可以进一步降低数据收集机制的能耗。⑷针对异构残缺数据的模型估计和分布模式规律挖掘的困难性，采用依据半监督学习估计的高斯混合模型描述异构数据的统计分布特征，并在数据分布模型的基础上设计了模型匹配度驱动的自适应数据滤波机制，该机制采用基于假设检验方法的模型匹配度判断来挖掘数据序列分布模式间的相似性，通过滤除冗余的分布式流数据序列，达到减少数据收集源头冗余数据产生量的目的，进而在簇际数据传输过程中，设计了基于主元分析的聚类数据压缩算法，通过冗余属性滤波和主元方向的数据重构，在传输数据降维的基础上实现满足累计方差贡献率的数据有损压缩，降低了数据传输过程中的能耗。实验表明，本文提出的基于异构数据统计特征的节能数据收集机制，有效解决了针对多属性混合和信息残缺性异构数据的建模和冗余度提取的难题，从面向统计特征的角度为传感器网络中异构数据的节能收集方法研究提供了新的设计思路。⑸对所提出的方案和算法进行了充分的理论分析和实验验证，结果表明本文提出的节能机制能够从面向数据特征的角度进一步提高传感器网络运行机制的能量有效性，从而为传感器网络节能机制领域的研究提供了有益的探索。4.会议论文班晓娟.靳宏亮.宁淑荣.李焕博基于人工生命的传感器网络分布式等级索引2007近来,如何在无线传感器网络中高效地查询和收集分布式数据成为新的挑战。本文修改了DIFS算法并结合人工生命的思想,提出一种支持分布式范围查询的人工生命数据发布协议DBA,有效解决了传统数据发布算法通信热点问题，支持范同查询,并且实现了网络负载平衡。5.学位论文马娟娟无线传感器网络中能量感知的选播路由算法研究2006根据传感器网络和选播通信的特点，本文分析了现有的传感器网络选播路由协议，在此基础上，从均衡消耗整个网络的能量从而延长网络生存期的角度考虑，提出了两种分别基于权重和基于蚁群算法的选播路由算法。基于权重的选播路由算法根据邻居节点的剩余能量、到Sink的最小跳数和传输数据的能量消耗计算权重，并选择最小权重路径传输数据。算法利用权重让更多节点分担数据传输，使整个网络能量均衡消耗从而延长网络生存期。基于蚁群算法的选播路由算法根据路径上的信息素和网络中节点的跳数、剩余能量计算转移概率，并选取最大转移概率路径。算法利用蚁群算法的分布式并行寻径和正反馈的特点寻径，并利用蚁群算法的局部和全局更新规则更新信息素，进而控制网络流量分布，平衡网络负载，达到延长网络生存期的目的。本文根据研究的网络模型搭建仿真平台，并在此平台上对两种算法进行仿真实验和性能评价。在不同模拟网络环境中的仿真实验结果表明：基于权重和基于蚁群算法的选播路由算法都能较好的平衡网络负载和延长网络生存期，前者在网络生存期方面稍优于后者，后者在路径长度、延时和能耗方面略优于前者，两者都在一定程度上提高了传感器网络的整体性能，具有良好的路由性能。6.学位论文原偏偏基于无线传感器网络的煤矿管理服务系统的设计实现2008安全管理是煤炭生产的重要一环。目前传统的安全管理方式是以