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无线传感网络中多簇头算法研究与仿真

杨坤  
【摘要】: 无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由大量散布在一个特定区域内廉价、低功耗的传感节点通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息,并发送给观察者。由于传感器节点通常采用电池驱动,一旦投放,很难再补充能量,因此如何有效利用有限的能量资源以提高整个网络的工作效率、延长网络生命周期是传感器网络研究中的一个关键性问题。 基于传感器网络应用的多样性以及环境的复杂性,本文以提高能耗效率、延长网络有效生命周期为目的,重点研究了传感器网络的能耗模型及分簇算法,提出了优化的能耗模型和基于多簇头的自适应分簇算法。本文的研究工作主要包括: 1.分析传感器网络的发展现状、研究热点及存在的问题。目前对传感器网络的研究已有诸多成果,但多数研究都是就某一个或者几个网络参数进行改进,有一定的理论参考价值,但工程应用性较小。因此,怎样形成统一的协议标准已经成为传感器网络研究中的一大趋势。 2.分析传感器网络的组网特点及工作方式,从能量消耗的角度去定性分析网络能耗效率,提出优化的能耗模型—OECM(Optimal Energy Computation Model )。该能耗模型更具有通用性和工程应用性,为拓扑结构设计奠定了基础。 3.在优化能耗模型OECM下,提出了基于多簇头的自适应成簇算法—SABMH(Self- Adaptive Algorithm Based on Multi-Cluster Head)。考虑到传感器网络的复杂性及大规模性,网络的局部行为会出现较大的不一致性。基于此,SABMH算法能够更好的协调整个传感器网络的行为方式及状态,达到提高能耗效率、延长网络生命周期的目的。 仿真结果表明:在OECM能耗模型下,能够更准确的对网络进行分簇。簇的划分不仅与节点数n有关,还以网络半径R及工作任务有关。在SABMH算法中,相对于LEACH算法,网络的有效生命周期延长了16%,而不稳定周期缩短了30% ~ 50%,与之相应的能耗负载参数降低了25% ~ 40%。因此,SABMH算法能够较大的提高网络能耗效率、延长网络有效生命周期。


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