開(kāi)放無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中面向任務(wù)的自組織機(jī)制研究.pdf

1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一種面向任務(wù)的無(wú)線自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通常由大量密集部署在某個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)以及一個(gè)或多個(gè)位于區(qū)域內(nèi)或區(qū)域附近的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)組成。由于傳感器節(jié)點(diǎn)在電源能量、通信能力、計(jì)算和存儲(chǔ)能力等方面存在局限性，因而如何使多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)協(xié)同工作并完成既定的任務(wù)，同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，是進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織設(shè)計(jì)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　在現(xiàn)有關(guān)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自組織

2、方法中，多通過(guò)路由協(xié)議和拓?fù)淇刂萍夹g(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，這兩種方法主要關(guān)注于如何提高網(wǎng)絡(luò)能量效率，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。但是，在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，通常對(duì)任務(wù)的完成質(zhì)量要求較高，尤其是當(dāng)任務(wù)有很高的實(shí)時(shí)性要求時(shí)，就需要犧牲部分節(jié)點(diǎn)的能量，通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的協(xié)同作用和自組織過(guò)程，高質(zhì)量且高效的完成任務(wù)。因而對(duì)于體積小、價(jià)格低廉的傳感器節(jié)點(diǎn)而言，設(shè)計(jì)出一個(gè)面向任務(wù)分配的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織機(jī)制是合理且迫切需要的。
　　本文基于分布式任務(wù)分配場(chǎng)景，

3、提出了一種基于Q-學(xué)習(xí)算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織機(jī)制，該機(jī)制旨在通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的自組織過(guò)程，高質(zhì)量且高效的完成任務(wù)。該機(jī)制基于任務(wù)分配過(guò)程中節(jié)點(diǎn)完成任務(wù)的情況，通過(guò)設(shè)定節(jié)點(diǎn)完成任務(wù)頻數(shù)閾值，統(tǒng)計(jì)完成任務(wù)次數(shù)較多的非鄰居節(jié)點(diǎn)和很少完成任務(wù)或從未完成任務(wù)的鄰居節(jié)點(diǎn)，并將其加入到分配任務(wù)的源節(jié)點(diǎn)的候選鄰居集合中，然后采用Q-學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)到達(dá)貢獻(xiàn)資源節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑，進(jìn)而調(diào)整節(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系;同時(shí)，刪除源節(jié)點(diǎn)候選鄰居集合中很少完成任務(wù)的鄰居節(jié)點(diǎn);從而

4、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，確保在高效分配任務(wù)的前提下減少網(wǎng)絡(luò)平均傳遞延時(shí)，并自動(dòng)適應(yīng)外界環(huán)境變化。
　　此外，在綜合考慮了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多變的情況下，提出了一種在開(kāi)放環(huán)境下傳感器節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行自組織的機(jī)制，該機(jī)制分析了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化的情形，針對(duì)新節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)離開(kāi)等導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)改變的情況，提出了相應(yīng)的解決方案。該機(jī)制使每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)基于TDR和歷史信息建立合作鄰居。這種合作鄰居關(guān)系進(jìn)而有助于傳感器節(jié)點(diǎn)在未