【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是一類無線自組織網(wǎng)絡(luò),由空間自主分布的傳感器節(jié)點(diǎn)組成。用于監(jiān)測不同區(qū)域的物理或環(huán)境信息,如溫度、聲音、壓力等。目前無線傳感器網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于民用和軍事的目標(biāo)跟蹤和監(jiān)視,同時在自然災(zāi)害監(jiān)測、生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用、動物棲息地監(jiān)測和建筑管理系統(tǒng)中也發(fā)揮著重要作用。其核心WSN節(jié)點(diǎn)是能量受限的感知通信設(shè)備,通常無法更換電池。因此,能源利用效率是WSN研究中的一個重要問題,設(shè)計節(jié)能協(xié)議對于延長傳感器的壽命至關(guān)重要。在WSN路由中,分簇路由依靠其拓?fù)湟坠芾怼?shù)據(jù)易融合、能量利用率高等優(yōu)點(diǎn),成為當(dāng)前重點(diǎn)研究的節(jié)能路由技術(shù)。本文針對不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行不同的分簇節(jié)能路由協(xié)議研究,主要工作內(nèi)容有:1.介紹WSN的組成結(jié)構(gòu),探討WSN路由協(xié)議的設(shè)計要求和各類路由協(xié)議的特點(diǎn),分析網(wǎng)絡(luò)耗能因素和應(yīng)用方向。并且對當(dāng)前國內(nèi)外研究的節(jié)能分簇路由協(xié)議進(jìn)行學(xué)習(xí),重點(diǎn)研究智能優(yōu)化算法與分簇結(jié)合的路由協(xié)議,并歸納出各類分布式非均勻分簇路由協(xié)議的適應(yīng)性和優(yōu)缺點(diǎn),為節(jié)能路由協(xié)議的研究提供思路和方向。2.針對小型分簇網(wǎng)絡(luò)中因簇首選擇因素較多導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以成簇的問題,設(shè)計一種基于非線性收斂鯨魚優(yōu)化算法和閾值控制的WSN分簇路由協(xié)議NWOA-CT(Nonlinear Convergence Whale optimization algorithm and threshold control clustering routing protocol)。該算法針對簇首通信能耗,設(shè)計簇首選擇的目標(biāo)函數(shù),通過改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法(WOA)的收斂因子和收縮概率,得到非線性收斂因子的NWOA算法;利用NWOA算法選出剩余能量較高、通信成本更低的簇首;最后設(shè)置新分簇的能量閾值Thv,減少簇首替換的次數(shù),降低分簇能耗。實驗結(jié)果表明:相比于LEACH、LEACH-C、PSO-C和WOA-C協(xié)議,所提出的NWOA-CT協(xié)議能夠有效降低網(wǎng)絡(luò)能耗,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能,延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。3.針對中大型分簇網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)通信負(fù)載不平衡造成能量消耗過快的問題,設(shè)計一種多目標(biāo)決策的WSN節(jié)能分簇路由協(xié)議EMOC(energy-saving multi-object decision clustering routing protocol)。協(xié)議考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量、鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目和節(jié)點(diǎn)與基站距離等因素,將網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇,并采用一種分布式多目標(biāo)決策方法為簇首選擇最佳中繼節(jié)點(diǎn),建立簇間通信路徑;在簇內(nèi)通信階段,增加軟閾值ERROR,減少無用信息的輸入量,降低簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)通信能耗。實驗仿真結(jié)果表明,該協(xié)議能有效均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,提高網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能性,延長網(wǎng)絡(luò)工作時間。
【圖文】：

沿著圓形路徑創(chuàng)造典型的氣泡，并在狩獵期間環(huán)繞獵物。簡單地說，泡泡網(wǎng)狩獵行為可以描述座頭鯨以近似 12 米的速度向下俯沖，然后圍繞獵物以螺旋形狀形成氣泡，然后沿著氣泡向上游動。圖4.3 為座頭鯨泡泡捕食法示意圖。圖 4.3 座頭鯨捕食示意圖3．鯨魚算法原理及求解模型與其他元啟發(fā)式算法[55]一樣，鯨魚算法存在局部搜索算法和隨機(jī)算法，并將這兩種算法進(jìn)行自適應(yīng)結(jié)合。WOA 主要涉及兩個階段：開發(fā)和探索。探索是指在全部變量范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解，而開發(fā)則是局部范圍內(nèi)進(jìn)行搜索。開發(fā)階段指的是算法在滿足約束條件下并于可能存在最優(yōu)解的區(qū)域內(nèi)展開搜索，不斷更新已知的最優(yōu)可行解。開發(fā)階段主要的工作是在固定的區(qū)域內(nèi)不斷收縮搜索空間，逐步逼近最優(yōu)可行解，從而得到局部最優(yōu)解。另一方面，探索指的是算法進(jìn)行隨機(jī)搜索，不斷擴(kuò)大搜索空間區(qū)域，，以發(fā)現(xiàn)其他存在但還未被發(fā)現(xiàn)的可行最優(yōu)解。探索階段的主要作用是加強(qiáng)搜索的多樣化，以增強(qiáng)算法的全局尋優(yōu)性，防止算法陷入局部最優(yōu)。WOA 算法預(yù)定義數(shù)量為 S 的鯨魚種群
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 張文梅;廖福保;;改進(jìn)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇路由算法[J];傳感技術(shù)學(xué)報;2015年05期

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

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本文編號：2611983