面向目标探测和跟踪的无线传感器网络能量优化研究

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无线传感器网络是由大量微传感器以多跳自组织方式构成的智能通信网络,能够克服空间上的约束实时获取目标的准确信息。但是,由于网络节点携带的能量有限,且通常被部署在复杂而危险的监测环境中,难以对其正常维护,一旦节点能量耗尽就会失去监测功能,导致网络的整体监测性能下降。因此,如何有效的降低网络能耗、延长网络生命周期已经成为该领域科研工作者亟待解决的核心问题。本文以无线传感器网络协同监测目标为研究背景,以经典分簇路由LEACH协议为理论基础,以扩展卡尔曼滤波算法、泰勒级数展开、高斯逼近等为技术手段,结合目标运动状态对网络能耗的影响,设计了目标在不同运动状态下的节点休眠策略,改进了网络能耗模型、簇头选择策略,实现了降低网络能耗、延长网络生命周期的目的。本文主要贡献如下:针对无线传感器网络协同探测系统未考虑静止目标和环境因素对网络能耗的影响问题,提出一种基于静止目标信息约束的改进算法LEACH-STC。首先,根据静止目标影响的网络探测性能,构建与节点硬件和环境因素相关的网络监测性能参数;其次,根据该监测性能参数确定工作节点的圆形覆盖区域,进而设计静止目标约束下的节点休眠策略;最后,设计基于能耗均衡的簇头选择策略,在工作节点集合中选择簇头。仿真结果表明,LEACH-STC算法在满足网络探测精度的前提下,有效均衡了网络负载,提高了大约50%的网络节点存活率,增加了网络剩余能量。针对无线传感器网络协同跟踪目标时,目标运动状态对网络能耗的影响问题,提出一种基于运动目标预测信息的改进算法LEACH-MTC。首先,利用扩展卡尔曼滤波预测非线性运动目标的状态;其次,结合目标预测信息和网络监测性能参数,构建与目标运动方向一致的椭圆形工作节点覆盖区域,进而设计运动目标预测信息约束下的节点休眠策略;最后,结合目标预测信息,改进了LEACH-STC算法中的簇头选择策略。仿真结果表明,LEACH-MTC算法既保证了工作节点覆盖区域与目标运动趋势的一致性,又在网络节点存活、网络剩余能量等方面得到了有效改善。针对无线传感器网络中目标运动时变性对网络能耗的影响问题,提出一种基于目标不同运动状态约束的改进算法LEACH-SMTC。首先,在LEACH-STC和LEACH-MTC算法的基础上,结合目标运动因子和节点距离参数,设计网络资源优化的改进节点休眠策略;其次,根据状态开关对目标实时运动状态进行分类,并执行相应的资源优化节点休眠策略;最后,根据目标运动状态分类结果,进一步执行相应的簇头选择策略。仿真结果表明,改进算法LEACH-SMTC能够满足目标运动的时变性,根据目标运动状态实时选择不同策略优化网络能耗,节省网络资源。
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