無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分簇算法與調(diào)度策略研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在感知區(qū)域內(nèi)大量傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織和多跳的方式構(gòu)成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有快速部署、隱蔽性好、魯棒性高、成本低等特點(diǎn)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)被稱為是一種“無(wú)處不在”的傳感技術(shù)。應(yīng)用前景非常廣闊，在軍事對(duì)抗，醫(yī)療保健，智能家居等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。作為一項(xiàng)全新的技術(shù)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)為研究人員提出了許多具有挑戰(zhàn)性的研究課題，其中，分簇是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)路由協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞闹匾椒?節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略能夠合理安排節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，降低網(wǎng)絡(luò)中活動(dòng)節(jié)

2、點(diǎn)的密度，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存期。因此，節(jié)點(diǎn)分簇算法與調(diào)度策略的研究對(duì)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論與應(yīng)用技術(shù)具有十分重要的意義。
　　本文系統(tǒng)地分析了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分簇和調(diào)度機(jī)制的必要性與關(guān)鍵技術(shù)，提出了高效節(jié)能的節(jié)點(diǎn)分簇算法與節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略，保障目標(biāo)跟蹤過(guò)程中信息獲取的完整性及準(zhǔn)確性的同時(shí)有效地節(jié)省節(jié)點(diǎn)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。
　　針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)跟蹤過(guò)程中動(dòng)態(tài)分簇的構(gòu)建及重組問(wèn)題，提出一種基于預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)分簇算法。該算法依據(jù)目標(biāo)

3、位置預(yù)測(cè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)簇的構(gòu)建及重組，采用對(duì)節(jié)點(diǎn)剩余能量和節(jié)點(diǎn)地理位置等參數(shù)加權(quán)的方法來(lái)選擇簇頭，通過(guò)多傳感器節(jié)點(diǎn)的協(xié)作處理提高目標(biāo)跟蹤精度;并對(duì)跟蹤過(guò)程的能量消耗進(jìn)行了描述和分析。與現(xiàn)有算法相比，本文所提出的方法能夠在保證一定跟蹤精度前提下，有效降低網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，提高網(wǎng)絡(luò)壽命。
　　現(xiàn)有的基于動(dòng)態(tài)分簇的目標(biāo)跟蹤算法，各個(gè)簇之間獨(dú)立，即簇之間無(wú)公共節(jié)點(diǎn)，一旦某個(gè)簇的簇頭由于某種原因失效，就會(huì)導(dǎo)致這個(gè)簇內(nèi)信息丟失。本文針對(duì)這一問(wèn)題，提出

4、了基于最大熵的動(dòng)態(tài)分簇算法，采用重疊分簇的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使得相鄰的簇之間有公共成員節(jié)點(diǎn)，若某個(gè)簇頭能量不足以進(jìn)行遠(yuǎn)距離通訊時(shí)，位于重疊區(qū)域的公共成員節(jié)點(diǎn)可以作為簇間通訊的網(wǎng)關(guān);當(dāng)某些簇頭出現(xiàn)故障時(shí)，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)公共成員節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給其他簇的簇頭，確保數(shù)據(jù)不丟失。與LEACH算法相比，所提算法簇頭分布比較均勻，運(yùn)行相同輪數(shù)時(shí)，死亡節(jié)點(diǎn)數(shù)目少，這樣節(jié)點(diǎn)能耗能夠均衡分配，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存期。
　　針對(duì)傳感器目標(biāo)跟蹤中的節(jié)點(diǎn)調(diào)度中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)

5、換問(wèn)題節(jié)點(diǎn)能耗問(wèn)題，提出了基于預(yù)測(cè)的節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略，采用高斯粒子濾波方法對(duì)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，并采用簡(jiǎn)單融合(SF)算法和協(xié)方差交叉(CI)融合算法對(duì)狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行融合處理，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果及時(shí)喚醒下一時(shí)刻目標(biāo)出現(xiàn)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)，參與跟蹤。同時(shí)考慮簇頭能耗較大的問(wèn)題，采用智能優(yōu)化方法選擇簇頭，利用粒子群(PSO)算法的優(yōu)化原理，根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)能耗模型建立PSO算法中的適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)而選擇最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)作為簇頭，使其與簇成員節(jié)點(diǎn)以及基站通信時(shí)能耗較低，從而