基于QoS的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂频难芯?pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN:Wireless Sensor Network）集計(jì)算、通信、傳感等技術(shù)于一身，具有節(jié)點(diǎn)受限、自組織性、面向應(yīng)用、以數(shù)據(jù)為中心等特點(diǎn)，廣泛的應(yīng)用于軍事、交通、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。打破傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議體系嚴(yán)格的分層機(jī)制, WSN研究中出現(xiàn)了跨層設(shè)計(jì)方案，建立了層次之間的相互連接。另外，WSN的特殊性使得其QoS體系與QoS保障技術(shù)也有所不同。
　　在WSN中拓?fù)淇刂剖俏挥贛AC層與網(wǎng)絡(luò)層之間的夾層，屬于跨層研究的范疇

2、。拓?fù)淇刂朴欣谔岣進(jìn)AC協(xié)議和路由協(xié)議的效率，對(duì)數(shù)據(jù)融合、目標(biāo)定位、同步機(jī)制都有積極的影響。拓?fù)淇刂扑惴ǔ１环秩N，一是平面型拓?fù)淇刂?，通過對(duì)節(jié)點(diǎn)功率的調(diào)節(jié)保證網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量；其次是層次型拓?fù)淇刂?，通過骨干節(jié)點(diǎn)的選擇優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能；另外一種是啟發(fā)機(jī)制，常與層次型拓?fù)錂C(jī)制結(jié)合使用。
　　本文提出的QBL算法屬于層次型拓?fù)淇刂频念愋?，主要目?biāo)是節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命，滿足無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的QoS要求。本文首先闡述了WSN的發(fā)展歷程、組成、

3、體系結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，并介紹了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的QoS體系及 QoS的保障技術(shù)；其次羅列了一些經(jīng)典的拓?fù)淇刂扑惴ǎ?duì)這些算法的特點(diǎn)和設(shè)計(jì)思路進(jìn)行了分析；接著對(duì)LEACH算法進(jìn)行了改進(jìn)，并通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比了改進(jìn)算法與LEACH算法。QBL算法的主要完成的工作為：
　?。?）在選擇簇頭時(shí)，考慮了節(jié)點(diǎn)的剩余能量、與鄰居節(jié)點(diǎn)的通信能耗、到基站的距離等因素，綜合得出了競(jìng)選簇頭的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。
　?。?）針對(duì)簇間多跳的LEACH算法容易

4、造成“熱區(qū)”問題，采用不均勻分簇的方法，使得距離基站較近的簇頭成員數(shù)目較少，而距離基站較遠(yuǎn)的簇頭成員數(shù)目則較多。
　?。?）為了更進(jìn)一步的節(jié)約能量，QBL算法在每個(gè)簇區(qū)挑選部分節(jié)點(diǎn)來(lái)完成監(jiān)測(cè)任務(wù)，簇頭在分配TDMA方案時(shí)，只為這些節(jié)點(diǎn)安排時(shí)隙，而其他節(jié)點(diǎn)在本輪中一直保持休眠。
　?。?）在簇間通信時(shí)，QBL算法采用基于權(quán)重的最短路徑方法，權(quán)重的計(jì)算結(jié)合了簇頭的剩余能量及到基站的距離。
　　最后總結(jié)了全文，指出了QBL算