基于时间周期的无线传感器网络数据融合节能算法研究

【摘要】：随着片上系统，微机电系统和无线通信的技术的飞速发展，无线传感器网络技术得以实现。以其体积小，便于部署的优点得到快速发展，应用领域广泛，在军事领域，生态环境监测，医疗领域，道路状况监测等方面都有应用。但是传感器节点的能量由电池提供不易更换，有限能量的供给是无线传感器网络的一大特点。如何更加有效的利用有限的能量，延长网络的使用寿命是无线传感器网络研究的关键问题。 本文提出的基于时间周期的无线传感器网络数据融合节能算法是从数据处理的角度来节约能量，以达到延长网络使用寿命的目的。无线传感器网络的节点部署完成后，按照一定的方式自组网络，传感器节点根据需要收集信息，然后把收集到的数据由组好的网络传输至汇聚节点。在传感器连续对目标进行检测时，收集到的数据间可能存在某种关联。有的呈现出一定的周期性，例如几天的温度数据。利用数据之间的联系建立预测模型，同时将模型同步到普通节点和汇聚节点，根据用户需要设置阈值，表示预测值与实测值允许的偏差大小。普通节点对将要采集到的数据进行预测，如果预测数据与实测数据的偏差在误差允许范围之内，不需要上传数据，否则上传数据并更新预测模型。汇聚节点等待节点的上传，如果有上传数据则更新预测模型，否则根据收集到的历史数据预测未来数据。在工作的过程中保持普通节点和汇聚节点中的预测模型的同步。本文对上述的算法进行仿真，预测模型的建立利用数据拟合的方法。并对仿真的结果进行了分析，表明本文的算法节约了节点的能量，提高了网络的生命周期。 该算法通过对未来数据的预测减少了数据的上传量，节约了传感器节点发送数据的能量消耗，延长了网络的寿命。 【关键词】：低能耗 数据融合 预测
【学位授予单位】：沈阳师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP202
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题的提出9
• 1.2 数据融合的发展和研究现状9-12
• 1.2.1 应用领域10-12
• 1.3 课题研究的目的12
• 1.4 论文的主要内容12-14
• 第二章 无线传感器网络数据融合技术14-18
• 2.1 无线传感器网络限制和挑战14
• 2.2 数据融合的概念14-15
• 2.2.1 基于时间周期的无线传感器网络数据融合概念15
• 2.3 数据融合的作用15
• 2.4 典型的传感器网络数据融合算法15-17
• 2.4.1 分布式数据库的聚集操作算法16
• 2.4.2 数据包合并算法16
• 2.4.3 模型驱动的数据融合算法16-17
• 2.5 本章小结17-18
• 第三章 无线传感器网络节能算法18-23
• 3.1 基于冗余数据点树的节能算法18-20
• 3.1.1 算法的基本思想18-19
• 3.1.2 算法实例19-20
• 3.1.3 算法总结20
• 3.2 动态博弈路由算法20-21
• 3.2.1 能量感知路由20-21
• 3.2.2 路由建立过程21
• 3.3 本章小结21-23
• 第四章 基于时间周期的无线传感器网络数据融合节能算法23-37
• 4.1 算法的基本思想23-25
• 4.2 数据拟合法25-27
• 4.4 时间序列预测法27-35
• 4.4.1 稳定性的判定28-31
• 4.4.2 选用模型31-32
• 4.4.3 估计模型的阶数32-35
• 4.5 阈值35-36
• 4.6 本章小结36-37
• 第五章 仿真实验37-53
• 5.1 实验环境37-41
• 5.1.1 实验室实际环境37-38
• 5.1.2 开发软件38-40
• 5.1.3 仿真软件MATLAB40-41
• 5.2 仿真条件设定41
• 5.3 能耗分析41-43
• 5.3.1 普通节点能耗分析41-42
• 5.3.2 簇头节点能耗分析42
• 5.3.3 实验参数设定42-43
• 5.3.4 数据的来源43
• 5.4 实验的评价标准43
• 5.5 仿真结果的分析43-52
• 5.5.1 Leach协议仿真效果图43-44
• 5.5.2 实验1的设置及仿真效果44-46
• 5.5.3 实验2的设置及仿真效果46-48
• 5.5.4 实验3的设置及仿真效果48-49
• 5.5.5 实验4的设置及仿真效果49-50
• 5.5.6 比较结果50-52
• 5.6 本章小结52-53
• 第六章 总结和展望53-54
• 6.1 本文的主要工作53
• 6.2 展望53-54
• 参考文献54-57
• 致谢57-58
• 个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文58

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