论文部分内容阅读
继计算机、互联网之后,以物联网为代表的第三次信息革命浪潮正悄然而至,无线传感器网络作为物联网重要组成部分对物联网应用的推动起着决定性作用。针对传统无线传感器网络出现的能量空洞问题,基于移动Sink的无线传感器网络逐渐成为研究热点,利用Sink的移动性有助于均衡网络负载,减少单个节点能耗,但却容易带来数据采集延迟问题。就目前发展状况而言,电源瓶颈问题以及传感器网络基于应用的特性日益突出化,迫切需要研究人员设计出高效、快速的数据采集策略来满足当前需求。 本文采用分簇的拓扑结构,针对单移动Sink容易引起数据采集延迟的缺陷,创新性提出基于多移动Sink调度采集的无线传感器网络分区算法,路由选择采用高效的TSP算法完成最优路径搜寻。文章主要研究内容和成果包括: 1.对无线传感器网络运用SP_A分簇算法实现网络分簇,该算法在SP分簇算法的基础上加入周期性重选簇头机制,同时新增平均能量以及簇头概率因子两个参数实现簇头选取的公平性。SP算法具有簇头分布均匀、连通性强的优点。通过实验证明,改进后的算法节点公平性更高,使得网络负载更加平衡,且算法时间复杂度不高,有利于实时性要求高的应用。 2.基于蛙跳算法对无线传感器网络路由选择进行优化,Sink节点通过遍历簇头节点收集信息的过程可以看作求解TSP问题,混合蛙跳算法具有收敛速度快、调整参数少、寻优能力强的特点,能够在短时间内完成区域内近似最优路径的搜寻,对于解决实时性要求高的应用场合十分适合。通过实验对算法进行仿真,发现信息采集周期明显缩短,提高了网络实时性。 3.文章研究的无线传感器网络是基于矩形区域,由于单移动Sink采集数据易带来延迟问题,本文创新性提出矩形分区机制,以各个子区域Sink节点访问路径距离近似相等为划分原则,按照类似斜率划分的方式初始化,动态调整子区域大小,直至满足规定阈值,完成分区。仿真结果表明,通过分区调度多移动Sink并行采集数据能够提高采集效率,有效降低数据采集延迟。