【摘 要】
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由放置在检测区域拥有传感、计算、数据处理和通信能力的微型传感器节点组成的网络。网络路由承担着将信息从源节点穿过网路传送到目的节点的任务,是实现网络高效通信的基础。由于传感器节点能量,计算和存储能力有限且部署完成后几乎不可充电,其次节点故障或能量耗尽导致传感器节点死亡可能引起网络拓扑的变化,从而导致路由故障。因此合理规划节点
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由放置在检测区域拥有传感、计算、数据处理和通信能力的微型传感器节点组成的网络。网络路由承担着将信息从源节点穿过网路传送到目的节点的任务,是实现网络高效通信的基础。由于传感器节点能量,计算和存储能力有限且部署完成后几乎不可充电,其次节点故障或能量耗尽导致传感器节点死亡可能引起网络拓扑的变化,从而导致路由故障。因此合理规划节点路由路径以节约节点能量、增强网络鲁棒性和延长网络生命周期是WSN路由研究的最终目标。本论文主要对WSN分簇问题、多路径路由问题和移动Sink节点的路径规划问题进行了研究。论文的主要内容及创新点如下:(1)针对无线传感器网络中能量消耗不均衡降低网络的生命周期,以及节点故障造成网络连接中断问题,提出基于环形分簇的多路径路由(Ring Clustering Multipath Routing,RCMR)算法。基于能耗模型和节点距Sink节点的距离将无线传感器网络划分环形。通过约束簇间距离和簇的直径采用凝聚层次聚类算法分簇,使得靠近Sink的簇的规模较小,避免靠近Sink的簇头节点过早死亡。考虑节点自身能量和与簇内其他节点通信能耗优化簇头选举,使能量较多和与簇内其它节点通信能耗较小的的节点成为簇头。通过移除下一跳节点的方式优化Yen算法次优路径计算,生成多由路径以增强路由鲁棒性。仿真结果表明:RCMR算法与Leach算法和K-means算法相比簇的划分更加合理,有效降低了网络总能耗;且与K-means算法相比延长了网络37.84%的生命周期。(2)为节省网络能量,延长网络的生命周期,提出基于最优通信半径的WSN蚁群优化动态路由(Ant Colony Optimization Dynamic Routing,ACODR)算法。该算法通过计算节点的最优通信半径和距Sink节点之间的距离,约束下一跳候选节点集合,加快算法的收敛速度。基于节点的剩余能量和节点之间通信的能量损耗,建立通信代价函数,降低路由过程中网络总的能量消耗。采用动态路由策略,在局部节点故障或能量达到阈值时,对部分节点重新规划路由路径,增强网络鲁棒性。仿真结果表明:在同等条件下ACODR算法与Dijkstra和ACOMP算法相比降低了46.50%和25.66%的节点能耗,延长了网络98.68%和41.12%的生命周期,验证了ACODR算法的有效性。(3)移动Sink节点的路径规划问题是经典的NP-hard问题,为解决该问题提出一种改进蚁群的移动Sink节点路径规划算法。通过依次选择距离初始节点中心最远的节点作为初始聚类中心的方式优化K-means算法聚类过程,避免陷入局部最优;使能量最高的节点成为簇头,避免节点过早死亡降低网络生命周期;通过考虑簇头节点通信范围,当簇头节点通信范围相交或相切时选择交点作为锚点规划Sink节点移动路径,从而规划出使移动Sink移动路径较短的路由路径。仿真结果表明:与Leach-TSP相比,该算法簇的规模较为均匀,且缩短了Sink节点18.87%的移动路径和最大减少了37.59%的网络时延。综上所述,本文通过对无线传感器网络分簇问题、多路径路由问题和移动Sink节点路径规划问题进行研究,实现了均衡节点能耗,缩短Sink节点移动距离和延长网络生命周期的作用。通过研究内环节点和外环节点转发数据量的大小,将网络非均匀分簇,均衡均衡节点能耗。通过改进Yen算法和蚁群算法生成多条路由路径增强网络鲁棒性。通过考虑簇头节点通信范围选择锚点,缩短Sink节点移动距离。
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