【摘 要】
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无线传感器网络（WSN）因能够协作各类传感器采集和处理目标信息,已经成为一种前沿热点研究技术。但是WSN作为一种硬件资源有限、以数据传输为中心的网络系统,在同构与异构网络状态下成本、算力以及功耗等方面均有各自的特点,网络内节点的分布密度与采样频率过高会导致部分节点感知数据存在冗余。因此,如何提高同构与异构WSN中各节点的节能水平已经成为当前研究的重点。为了使WSN中能量的消耗合理均衡化,本文以同构
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无线传感器网络（WSN）因能够协作各类传感器采集和处理目标信息,已经成为一种前沿热点研究技术。但是WSN作为一种硬件资源有限、以数据传输为中心的网络系统,在同构与异构网络状态下成本、算力以及功耗等方面均有各自的特点,网络内节点的分布密度与采样频率过高会导致部分节点感知数据存在冗余。因此,如何提高同构与异构WSN中各节点的节能水平已经成为当前研究的重点。为了使WSN中能量的消耗合理均衡化,本文以同构与异构网络状态为背景,优化网络结构、降低整体功耗以及生命周期最大化为目标,围绕WSN中路由协议、数据融合技术等重要的节能技术展开研究,主要完成以下工作:（1）在同构WSN中设计了一种混合差分进化萤火虫算法的同构WSN路由协议（RPHDEFA）:将网络以正六边形虚拟分区,再以剩余能量为标准生成备选簇首集合;通过混合差分进化萤火虫算法对备选簇首中簇首方案进行寻优,选择剩余能量水平、簇内密度以及簇间位置对簇首评价,优化分簇结果;最后在数据传输阶段以通信距离和能量水平建立中继节点选举函数,通过单跳和多跳结合的传输机制构建传输路径。通过仿真证明:算法能够较好地均衡网内各节点的负载,网络寿命得到延长。（2）根据节点异构WSN的特点,在能量异构状态下对WSN的成簇机制与数据融合技术进行研究,设计了一种优化极限学习机的异构WSN数据融合算法（LSOELMDA）:在异构网络中引入双簇首分簇机制,根据数据的时间相关性建立狮群算法优化的极限学习机模型进行数据预测。通过设定预测的误差阈值,抑制冗余数据的上传。通过仿真证明:算法引入的双簇首机制可以缓解簇首的负担,建立的预测模型能够有效地抑制冗余数据的传输,网络寿命得到延长。（3）最后,在精细农业的背景下将本文设计优化极限学习机的异构WSN数据融合算法应用于蔬菜大棚监测系统。该系统实现了对大棚内各项物理量实时采集的功能,在性能测试中可以对异常情况实时警报,系统采集数据与真实数据值误差较小,能够满足农业场景下WSN的低成本运行和数据管理方便的要求。
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