移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議及跨層優(yōu)化研究.pdf

1、分類號(hào)：TP393單位代碼：10364密級(jí)：公開(kāi)學(xué)號(hào)：13720457安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)位論文移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議及跨層優(yōu)化研究Researchofmediaaccesscontrolprotocol&crosslayeroptimizationfmobilewirelesssenswks研究生：曹一明指導(dǎo)教師：饒?jiān)苯淌诤献髦笇?dǎo)教師：申請(qǐng)學(xué)位類門(mén)類別：工學(xué)碩士專業(yè)名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究方向：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)所在學(xué)院：信

2、息與計(jì)算機(jī)學(xué)院答辯委員會(huì)主席：2016年6月I摘要隨著硬件技術(shù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)獲得了空前的關(guān)注，諸如軍事入侵、生態(tài)環(huán)境、智能農(nóng)業(yè)、物流商品監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，并被寄予更廣闊的發(fā)展期望。在海洋洋流、河流水域、野生動(dòng)物群落、大氣氣流等監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都會(huì)處于移動(dòng)狀態(tài)，這就要求無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能具備一定的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性適應(yīng)特質(zhì)。而傳統(tǒng)的無(wú)線傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)一般處于靜止?fàn)顟B(tài)，且傳統(tǒng)技術(shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)可移

3、動(dòng)情況的適應(yīng)性較差。因此，對(duì)移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究是非常重要且緊迫的。協(xié)議部分一直是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究熱門(mén)與難點(diǎn)。其中MAC協(xié)議具有分配節(jié)點(diǎn)的無(wú)線信道使用權(quán)與控制節(jié)點(diǎn)物理層狀態(tài)的功能，更是與網(wǎng)絡(luò)的QoS性能密切相關(guān)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)整體性能至關(guān)重要。同時(shí)，各層間獨(dú)立的橫向研究已經(jīng)不能滿足日益提升的傳感器技術(shù)與應(yīng)用需求，跨層優(yōu)化設(shè)計(jì)也越來(lái)越被重視，通過(guò)不同層之間信息的靈活交互對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體性能的提升有著重大作用，最終使得網(wǎng)絡(luò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能為

4、應(yīng)用更好的進(jìn)行服務(wù)。因此，本文做了如下研究：1、本文建立了概率分析模型，對(duì)傳統(tǒng)的MAC協(xié)議機(jī)制——包括802.11DCF（無(wú)睡眠）機(jī)制、睡眠機(jī)制、自適應(yīng)偵聽(tīng)機(jī)制以及不同的dutyCycle值對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和穩(wěn)定性的影響做了深入的分析，提出了相關(guān)分析結(jié)論：在無(wú)睡眠模式中，網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和穩(wěn)定性很好，并且與競(jìng)爭(zhēng)窗口直接關(guān)系；睡眠模式的引入大大降低了時(shí)延和穩(wěn)定性性能，自適應(yīng)偵聽(tīng)機(jī)制針彌補(bǔ)了睡眠的不足，提高了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和穩(wěn)定性表現(xiàn)。進(jìn)一步通過(guò)調(diào)整dutyC

5、ycle值能夠有效的控制網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和穩(wěn)定性。最后，對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析得到的結(jié)論與概率模型分析得到的推論保持一致。2、論文提出了一種移動(dòng)無(wú)線傳感網(wǎng)基于負(fù)載推測(cè)的流量自適應(yīng)MAC協(xié)議——LSTAP，其包括了兩部分：基于負(fù)載推測(cè)的競(jìng)爭(zhēng)窗口自適應(yīng)機(jī)制（LSCA）和基于跳數(shù)區(qū)分的自適應(yīng)占空比截?cái)鄼C(jī)制（HDAI）。LSCA提出了一種截?cái)噙B續(xù)控制指數(shù)疊加退避算法，通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)區(qū)分為沖突頻發(fā)態(tài)和沖突非頻發(fā)態(tài)來(lái)區(qū)分對(duì)競(jìng)爭(zhēng)窗口的調(diào)整策略，并通過(guò)一個(gè)連續(xù)控制指數(shù)

6、在面對(duì)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載發(fā)生變化時(shí)協(xié)議在這兩種狀態(tài)間的靈活轉(zhuǎn)換。通過(guò)仿真分析，證實(shí)了LSCA機(jī)制比固定競(jìng)爭(zhēng)窗口和二進(jìn)制指數(shù)退避算法在時(shí)延、碰撞率、吞吐量和能量有效性方面的優(yōu)勢(shì)。HDAI機(jī)制通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)距Sink的跳數(shù)和鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)來(lái)維持一個(gè)AIT值，用這個(gè)值來(lái)控制何時(shí)提前截?cái)嗑W(wǎng)絡(luò)的工作狀態(tài)；并在節(jié)點(diǎn)移動(dòng)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)周圍網(wǎng)絡(luò)狀況發(fā)生改變時(shí)及時(shí)調(diào)整AIT來(lái)保證節(jié)點(diǎn)處于最佳工作狀態(tài)。通過(guò)仿真分析證實(shí)了雖然該協(xié)議時(shí)延和吞吐量性能比SMAC略微降低，但是大大