能量有效的異構(gòu)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、異構(gòu)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)（HWSN）具有自組織、實(shí)時(shí)感知、協(xié)同處理、無(wú)線(xiàn)傳輸?shù)忍攸c(diǎn)，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也日益擴(kuò)大。然而，由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的資源受限，特別是能量資源更顯珍稀，因此，降低能耗和提高能效是HWSN面臨的重大挑戰(zhàn)，能量?jī)?yōu)化已成為HWSN研究的關(guān)鍵問(wèn)題。MAC協(xié)議和路由協(xié)議均處于協(xié)議棧較低層位置，其能耗高低對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量效率產(chǎn)生重大影響。因此，如何設(shè)計(jì)出低能耗的MAC協(xié)議和路由協(xié)議是提高HWSN能效的核心問(wèn)題。而在基于圖像應(yīng)用的

2、HWSN中，圖像傳輸需要消耗大量能量，如何有效降低圖像傳輸過(guò)程的能耗是提高網(wǎng)絡(luò)能效的關(guān)鍵問(wèn)題。本文針對(duì)由無(wú)能量補(bǔ)給的普通節(jié)點(diǎn)和具有太陽(yáng)能采集功能的圖像節(jié)點(diǎn)組成的HWSN，從MAC控制、分簇路由和圖像傳輸三個(gè)方面，對(duì)HWSN能量?jī)?yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究。具體研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新之處主要包括以下幾個(gè)方面：
　　在MAC層，針對(duì)異構(gòu)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層的特點(diǎn)，提出了基于數(shù)據(jù)估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)流量自適應(yīng)MAC協(xié)議DTI-MAC。該協(xié)議采用了可變占空比的

3、休眠喚醒機(jī)制，節(jié)點(diǎn)的休眠時(shí)間根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量大小動(dòng)態(tài)調(diào)整，以降低節(jié)點(diǎn)能耗。DTI-MAC的占空比是網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的函數(shù)，通過(guò)基于節(jié)點(diǎn)分簇和基因程序的數(shù)據(jù)估計(jì)算法來(lái)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量大小，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DTI-MAC在保證能耗最小化的同時(shí)，具有傳輸時(shí)延小和網(wǎng)絡(luò)吞吐量大的特點(diǎn)。
　　在網(wǎng)絡(luò)層，提出了一個(gè)基于節(jié)點(diǎn)能量、分布密度和鏈路帶寬的分簇路由算法DEBCR。該算法采用了基于節(jié)點(diǎn)能量和分布密度的簇首選舉策略，在簇首間路由時(shí)，DEBC

4、R通過(guò)基于基數(shù)堆Dijkstra的最短路徑優(yōu)先算法選擇從源簇首到Sink的最優(yōu)路徑，采用了基于發(fā)射能耗、當(dāng)前能量、采集能量和鏈路帶寬的復(fù)合尺度路徑度量準(zhǔn)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DEBCR可以根據(jù)不同ToS需求設(shè)置不同的路徑權(quán)值，在保證能量效率的同時(shí)滿(mǎn)足不同應(yīng)用對(duì)傳輸時(shí)延的需求，有效均衡了網(wǎng)絡(luò)能量消耗。
　　在圖像傳輸方面，提出了基于三維物體檢索的多跳圖像傳輸機(jī)制MHITS，該機(jī)制從減少發(fā)送圖像數(shù)量和圖像協(xié)作壓縮等方面降低和均衡網(wǎng)絡(luò)能量消