基于貝葉斯估計(jì)的增量式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署策略.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由許多微型的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，然后以無(wú)線通信的方式形成的一個(gè)多跳的自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對(duì)象的信息。隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)的深入研究和廣泛應(yīng)用，傳感器網(wǎng)絡(luò)將逐漸深入到人類(lèi)生活的各個(gè)領(lǐng)域。
　　 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)涉及到多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，有許多關(guān)鍵技術(shù)需要研究。其中節(jié)點(diǎn)部署就是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)基本問(wèn)題。節(jié)點(diǎn)部署是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)正常工作的基礎(chǔ)，部署的好壞會(huì)直接影響到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的

2、性能和效率。而增量式的節(jié)點(diǎn)部署作為節(jié)點(diǎn)部署中的一種，它是指一個(gè)已經(jīng)部署好的網(wǎng)絡(luò)在其運(yùn)行的后期通過(guò)一定的算法預(yù)測(cè)出即將死亡的節(jié)點(diǎn)，并用新的節(jié)點(diǎn)代替死亡節(jié)點(diǎn)的一種節(jié)點(diǎn)重新部署方法。它是延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的一種行之有效的方法。
　　 近年來(lái)節(jié)點(diǎn)部署逐漸引起研究者的重視，也提出一些實(shí)用的算法。然而在增量式的節(jié)點(diǎn)部署中，部署節(jié)點(diǎn)之前所產(chǎn)生的事件信息沒(méi)有被充分利用，沒(méi)有重視到事件發(fā)生概率的選擇在增量式節(jié)點(diǎn)部署問(wèn)題上的重要性。本文則利用這些重要

3、信息提出一種新的節(jié)點(diǎn)部署方法。新的方法在充分考慮監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)事件隨機(jī)發(fā)生的總體信息、樣本信息和經(jīng)驗(yàn)信息的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的貝葉斯估計(jì)方法對(duì)節(jié)點(diǎn)所監(jiān)測(cè)區(qū)域事件概率做出估計(jì)，以此來(lái)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)死亡的先后順序，從而確定節(jié)點(diǎn)的部署位置。
　　 本文在充分考慮貝葉斯估計(jì)方法和增量式節(jié)點(diǎn)部署策略的基礎(chǔ)上，提出了一種在靜態(tài)路由下基于貝葉斯估計(jì)的節(jié)點(diǎn)部署算法。將網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行到總體能量較低之前所產(chǎn)生的事件信息作為樣本來(lái)對(duì)估計(jì)各個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的事件發(fā)生

4、概率，最后結(jié)合增量式節(jié)點(diǎn)部署策略將估計(jì)到的概率值應(yīng)用到算法中。
　　 最后本文對(duì)所提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建立在Red hat操作系統(tǒng)GCC的編譯環(huán)境上，將基于貝葉斯估計(jì)的節(jié)點(diǎn)部署算法與采用基于均勻分布的節(jié)點(diǎn)部署算法和不采用任何節(jié)點(diǎn)部署策略的算法在節(jié)點(diǎn)命中率、網(wǎng)絡(luò)生存輪數(shù)等方面進(jìn)行比較來(lái)驗(yàn)證算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法能夠使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)在相同的能耗水平下提高了30[％]左右的生存時(shí)間，這對(duì)能量要求比較高的傳感器網(wǎng)