面向WSN的自適應模糊功率控制算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks，WSN)由大量傳感器節(jié)點組成，常被部署在環(huán)境惡劣、人跡罕至的地方。因此，在WSN環(huán)境中普遍存在著障礙物以及網(wǎng)絡路由動態(tài)變化等諸多因素干擾，使得系統(tǒng)的傳輸可靠性和網(wǎng)絡鏈路質量往往具有動態(tài)不確定性，系統(tǒng)中存在的非線性擾動、隨機攝動等因素嚴重時甚至會引起網(wǎng)絡通信受限現(xiàn)象。另一方面，在WSN中節(jié)點通常采用電池供電，因此節(jié)點能量受限問題也成為保障網(wǎng)絡服務質量的一個關鍵因素?，F(xiàn)有功率

2、控制算法未充分考慮網(wǎng)絡的動態(tài)不確定性，無法根據(jù)網(wǎng)絡的動態(tài)變化進行功率調節(jié)，且節(jié)點能耗較高。本文利用模糊理論和“輸入-輸出，反饋”機制，研究了適用于WSN的多變量模糊功率控制算法和自適應模糊功率控制算法（DynamicAdaptive Fuzzy Algorithm for Power Control，DAFPC）。具體研究工作包括:
　　首先，詳細介紹了WSN功率控制和傳輸可靠性的研究現(xiàn)狀、存在的問題及相關技術。進而，通過對鏈路質

3、量指示(Link Quality Indicator，LQI)、接收信號強度(Received SignalStrength Indicator，RSSI)與包接收率(Packet Reception Ratio，PRR)的相關性分析，給出了影響系統(tǒng)性能的網(wǎng)絡鏈路質量關鍵參數(shù)，并在此基礎上建立了WSN點對點模型、多節(jié)點網(wǎng)絡模型以及節(jié)點能量模型。
　　其次，利用模糊理論和“輸入，輸出，反饋”機制給出了適用于WSN的多變量模糊功率控制

4、算法及自適應模糊功率控制算法，并在此基礎上詳細分析了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。提出的DAFPC算法可以根據(jù)當前接收到的鏈路質量參數(shù)信息自適應地調整控制器參數(shù)，從而可以快速調節(jié)節(jié)點發(fā)射功率，提高系統(tǒng)的抗干擾性能。
　　最后，通過選取典型功率控制(Common Power，COMPOW)算法、非自適應模糊功率控制算法、多變量模糊功率控制算法以及DAFPC算法，進行多組比較實驗仿真研究。實驗結果表明本文提出的DAFPC算法能夠更好地適應網(wǎng)絡的動