传感器网络瓶颈节点识别算法及其研究

被引量 : 0次 | 上传用户:water198206
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
无线传感器网络集成了传感器、微机电系统、嵌入式计算、分布式信息处理和网络通信五大技术,是一种全新的信息获取和处理技术。它能够协作地实时监测、感知和采集网络覆盖区域内的各种环境或监测对象的信息,并对这些信息进行处理,获得详尽而准确的数据,传送给需要这些信息的用户。在实际应用中,传感器节点一般由不可再生且不易更换的电池供电,所以如何高效利用有限的能量是无线传感器网络最关注的问题。在一个随机部署的无线传感器网络中,节点的重要性是不一样的。无线传感器网络中的“瓶颈节点”是指那些由于随机部署的原因而不得不成为连接两个或多个区域的孤立的节点。由于这些节点处于特殊的位置,区域间传送数据都必须经过这些节点,以致其寿命大大小于其它的节点。一旦这些节点死亡,网络将被割裂成几个不连通的分支,造成网络不能正常工作,甚至网络寿命的终结,因此研究这类节点具有十分重要的意义。在国内外相关研究工作的基础上,本文针对无线传感器网络中的瓶颈节点问题及其对网络性能的影响进行了研究,研究重点在于瓶颈节点的识别算法。本文首先对传感器网络相关的技术背景和基本知识进行了简单介绍。随之给出了瓶颈节点的定义及其特点,并通过仿真分析了瓶颈节点对网络性能的影响。在此基础上,给出了几种瓶颈节点的识别算法,包括准瓶颈节点算法、瓶颈节点标识算法、瓶颈系数法和瓶颈节点局部探测算法,并对这些算法进行了详细的描述和分析。通过仿真实验表明,瓶颈节点局部探测算法对网络中瓶颈节点检测的准确度较高。最后,本文介绍了三种瓶颈节点问题的解决办法,即数据汇聚、增派支援节点和改进分簇路由协议,并通过仿真验证它们能够较好地避免瓶颈节点能量消耗过快的问题,减弱瓶颈节点对网络的不利影响,有效地延长网络的生存期。
其他文献
近年来,计算机技术的不断发展和应用的广泛普及加快了人类社会信息化的进程。数据集成技术是解决甘前普遍存在的“信息孤岛”问题的重要方法。数据集成系统的优劣评判标准是
学位
遥感技术是一种能够对目标进行非接触测量,采集并且分析的一种新型探测技术。随着电子计算机和空间技术的发展,各种资源和环境卫星的发射和成功的运行,通过遥感卫星从太空的高度对地球全貌以及地表动态变化等各种资源信息的提取技术得到了快速的发展。因此,对获得的海量遥感图像进行识别处理,即通过提取图像信息的特征,并利用这些特征进行图像分类,进而达到图像识别一直是遥感技术所要解决的重要问题之一。神经网络因特有的自
随着现代控制技术和计算机技术的迅速发展,以单片机为核心的控制终端控制系统在工业自动控制工程领域中取得了很大的发展,尤其在地理环境恶劣,无人值守,作业点分散,频发小数
为了简化组网结构,提高组网可靠性,网络设备虚拟化技术应运而生。然而随着交换网络面临越来越高的要求,其可靠性、可用性、可管理性等多方面都面临越来越高的挑战,传统的虚拟
射频识别(RFID, Radio Frequency Identification),是一种实现非接触式信息识别和采集的技术。通过RFID系统中读写器设备读取电子标签中的信息,将信息交付给用户或者服务器做
粗糙集理论是一种有效的数据分析工具,它可以处理不确定、不精确、不完备、不一致的数据。然而,经典粗糙集理论是基于严格等价关系的,在处理实际应用中的数据时具有一定的局限性
随着现有的智能家电设备的功能性以及智能家居服务的广泛性的迅速发展,给人们带来的便利有目共睹,可是问题也是层出不穷。除了设备异构性导致的设备互操作困难,应用程序和设
当下医疗行业存在巨量的影像数据,它们对疾病诊断与疗效评价具有重要研究意义。本文将糖尿病患者的视网膜眼底图作为数据集,进行深度学习算法的应用研究。在算法上对于糖尿病
近些年来,由于计算机及信息技术的高速发展,人们获取数据的能力极大的提高,数据流作为一类重要的数据来源,越来越受到关注。数据流是连续的、快速变化的、有序的、海量的数据,不同
近年来,对等网络(P2P网络)由于自身的自治性、扩展性、容错性等方面的优势,获得了快速发展。基于P2P网络的应用已远远超越简单的文件共享,在大规模互联网应用等方面显示出巨大的潜