無線傳感器網(wǎng)絡層次型路由協(xié)議的研究課件

1、無線傳感器網(wǎng)絡層次型路由協(xié)議的研究導師：許凱華學生：王 婭2022/7/241目 錄無線傳感器網(wǎng)絡概述層次型網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)LEACH協(xié)議的研究與改進層次型拓撲結(jié)構(gòu)生成算法多路數(shù)據(jù)融合路由算法的實現(xiàn)層次型WSN節(jié)點定位技術研究結(jié)論與展望2022/7/242無線傳感器網(wǎng)絡概述1. 發(fā)展背景2022/7/243圖1 無線網(wǎng)絡的分類無線傳感器網(wǎng)絡概述2. 體系結(jié)構(gòu)2022/7/244互聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星任務管理節(jié)點用戶匯聚節(jié)點監(jiān)測區(qū)域傳感器節(jié)點BAC圖2 無線傳感器網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)層次型網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)2022/7/245 在層次型無線傳感器網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡通常被劃分為簇(cluster)。 簇的組成：簇首(cluster

2、 head)和簇成員(cluster member)。圖3 單層WSN拓撲結(jié)構(gòu)圖簇簇首簇成員LEACH協(xié)議的研究與改進1. LEACH協(xié)議工作過程簇頭選舉簇的建立時間表的建立數(shù)據(jù)傳輸階段新一輪通信2022/7/246圖4 LEACH協(xié)議拓撲結(jié)構(gòu)圖LEACH協(xié)議的研究與改進2. 問題的提出 LEACH算法研究發(fā)現(xiàn)，簇頭節(jié)點的個數(shù)有一個最優(yōu)值N。 LEACH算法中設定N5。但是，這樣的一種設定并沒有依據(jù)。 我們將從考慮節(jié)省節(jié)點能量方面設定簇頭節(jié)點個數(shù)的最優(yōu)值。2022/7/247LEACH協(xié)議的研究與改進3. 對LEACH協(xié)議的改進2022/7/248 在對無線傳感器網(wǎng)絡研究過程中，本文提出以下假

3、設： 無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點以密度為 的類似泊松過程分布在邊長為 正方形二維空間內(nèi)，且 。其中，簇頭節(jié)點的密度為 ，其它一般節(jié)點的密度為 ；LEACH協(xié)議的研究與改進2022/7/249 無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的總個數(shù)用 表示，節(jié)點分布的正方形二維空間的面積用 表示，則 ，其中 ； 設正方形二維空間的中心為坐標原點，則基站節(jié)點的坐標位置可以表示為 ； 運用的無線電通信模型； 簇頭節(jié)點采用TDMA方式接收簇內(nèi)一般節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，然后將融合后的數(shù)據(jù)傳送給基站。LEACH協(xié)議的研究與改進 根據(jù)以上假設，我們可以求出簇頭節(jié)點和基站間的平均距離為：2022/7/2410 根據(jù)能量計算公式，單位周期內(nèi)整個無線傳感

4、器網(wǎng)絡節(jié)點傳送數(shù)據(jù)消耗的總能量為LEACH協(xié)議的研究與改進 從上式求解出最優(yōu)簇頭節(jié)點概率 滿足如下關系：2022/7/2411 簇頭節(jié)點最優(yōu)比例 和節(jié)點個數(shù) 、節(jié)點密度 兩個參數(shù)的對應關系如表1所示。2022/7/2412節(jié)點個數(shù) 節(jié)點密度 簇頭節(jié)點比例 5001.250.0901 10002.50.0637 15003.750.0520 200050.0450 25006.250.0403 30007.50.0368 表1 簇頭節(jié)點最優(yōu)比例2022/7/2413圖5 網(wǎng)絡節(jié)點傳送數(shù)據(jù)消耗的總能量和簇頭節(jié)點比例關系圖仿 真 實 驗仿真結(jié)果： 由圖5可以看出，當簇頭節(jié)點的比例為求出的最優(yōu)簇頭節(jié)點

5、概率 時，無線傳感器網(wǎng)絡傳播信號消耗的能量最小。層次型拓撲結(jié)構(gòu)生成算法 本文的層次型拓撲結(jié)構(gòu)生成算法是對WCA算法的改進。 WCA是為移動ad hoc網(wǎng)絡設計的層次拓撲生成算法。在對WCA算法的改進過程中，本文主要考慮以下三個方面的參數(shù)：(1) 節(jié)點的剩余能量(2) 實際的節(jié)點度和理想的節(jié)點度的偏差(3) 節(jié)點和鄰居節(jié)點間的平均距離2022/7/2414 考慮以上三個參數(shù)，可以計算無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點 的權值 ： 其中， 為節(jié)點的初始能量值， 、 、 分別對應為三個參數(shù)的權值，且 。 當 越小時，節(jié)點 成為簇頭節(jié)點的概率越大。 2022/7/2415層次型拓撲結(jié)構(gòu)生成算法2022/7/2416層

6、次型拓撲結(jié)構(gòu)的生成過程：(1) 各節(jié)點以相同的發(fā)射功率向鄰居節(jié)點發(fā)布包含自己狀態(tài)和所在位置的坐標信息。(2) 各節(jié)點監(jiān)聽其鄰居節(jié)點廣播的信息，發(fā)送反饋信號。(3) 各節(jié)點統(tǒng)計其鄰居節(jié)點的個數(shù)，同時計算與它們的相對距離。(4) 各節(jié)點根據(jù)權值公式計算權值。(5) 各節(jié)點根據(jù)權值判斷成為簇頭節(jié)點的可能性，并根據(jù)最優(yōu)簇頭數(shù)目選舉簇頭。(6) 簇頭節(jié)點確定后，以相同的發(fā)射功率向其鄰居節(jié)點廣播信息。(7) 各一般節(jié)點收到簇頭節(jié)點的信息后，加入到最近的簇內(nèi)。(8) 一旦所有的節(jié)點成為簇成員，就確定了無線傳感器網(wǎng)絡的層次拓撲結(jié)構(gòu)。2022/7/2417層次型拓撲結(jié)構(gòu)的生成過程：層次型拓撲結(jié)構(gòu)的生成算法流圖如

7、下：2022/7/2418. 算法初始化step1step2step3step4step5. 節(jié)點初始化 Repeat step1step2step3step4 Until層次型拓撲結(jié)構(gòu)的生成算法流圖如下：. 計算節(jié)點的權值 Repeatstep1step2 step3 step4 step5 step6 step7 step8 2022/7/2419層次型拓撲結(jié)構(gòu)的生成算法流圖如下：step9 step10 Until . 網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的生成Whilestep1step2step32022/7/2420層次型拓撲結(jié)構(gòu)的生成算法流圖如下：2022/7/2421step4step5step6st

8、ep7 從算法流程圖可以分析出，本文提出的無線傳感器網(wǎng)絡的層次拓撲結(jié)構(gòu)生成算法的時間復雜度為 ，其中 為無線傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點個數(shù)。當網(wǎng)絡的尺寸較小時，算法較簡單；在網(wǎng)絡的尺寸較大時，需要設定另外的參數(shù)，使算法變得更簡單。 多路數(shù)據(jù)融合路由算法的實現(xiàn)2022/7/2422相關技術： 節(jié)點采用數(shù)據(jù)融合技術來處理數(shù)據(jù)冗余方面的問題。 簇頭向簇內(nèi)發(fā)送query信號，滿足事件的簇內(nèi)成員向簇頭發(fā)送reply信號。簇頭根據(jù)query-reply建立的關系設置信息棧。 簇內(nèi)各節(jié)點設置功率帶，保證簇內(nèi)節(jié)點間的相互通信。節(jié)點采用GPS定位系統(tǒng)獲取自身的位置信息。多路數(shù)據(jù)融合路由算法的實現(xiàn)2022/7/2423A1

9、A2A3A4簇頭一般節(jié)點圖6 簇內(nèi)拓撲結(jié)構(gòu)創(chuàng)新一：簇內(nèi)分區(qū) 以簇頭節(jié)點為中心，將簇內(nèi)一般節(jié)點分成4個區(qū)，各節(jié)點根據(jù)其地理信息判斷所屬的區(qū)，并更新相應的標識符。 簇內(nèi)拓撲結(jié)構(gòu)如圖6所示。多路數(shù)據(jù)融合路由算法的實現(xiàn)2022/7/2424創(chuàng)新二：路由過程 假設簇內(nèi)某區(qū)有四個發(fā)送reply信號的節(jié)點，分別用A、B、C和D表示，E代表簇頭。 簇頭E根據(jù)接收到的節(jié)點地理位置信息設置信息棧為(A, B, C, D, E)。路由過程如圖7所示。BCDAE(1)ABCDE(2)BCDAE(3)BCDAE(4)BCDAE(5)CBDAE(6)圖7 區(qū)內(nèi)路由建立仿真評估(1) LEACH PEGASISOOO MD

10、A網(wǎng)絡尺寸W（m）無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點消耗的能量 (J) LEACH PEGASISOOO MDA網(wǎng)絡尺寸W（m）無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點消耗的能量 (J)(2)圖7 仿真結(jié)果圖仿真評估仿真結(jié)果一：節(jié)點使用MDA算法消耗的能量是使用LEACH協(xié)議消耗的一半，而且這種節(jié)能優(yōu)勢隨著網(wǎng)絡尺寸的增加表現(xiàn)得更為明顯。仿真結(jié)果二：雖然和PEGASIS協(xié)議相比，MDA算法沒有表現(xiàn)出很大的優(yōu)勢，但是，MDA算法比較適合運用在尺寸為300m以內(nèi)的網(wǎng)絡范圍中。層次型WSN節(jié)點定位技術研究 利用UWB技術實現(xiàn)層次型無線傳感器網(wǎng)絡簇內(nèi)一般節(jié)點相對簇頭節(jié)點的相對定位。 定位技術是基于TOA/AOA的混和定位技術。無線傳感器網(wǎng)絡

11、節(jié)點的天線運用的是智能天線。 粗略地計算出簇內(nèi)一般節(jié)點和簇頭節(jié)點的相對位置： ，仿真評估 在仿真中，我們假設TOA和AOA測量誤差服從零均值的一維高斯分布。 根據(jù)高斯分布性質(zhì)可知對應坐標的誤差服從零均值的二維高斯隨機過程。 誤差函數(shù)可以用二維正態(tài)分布函數(shù)表示為 仿真評估 假設無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點分布在邊長為 正方形二維空間內(nèi)， 為網(wǎng)絡節(jié)點的總個數(shù)， 為簇頭節(jié)點的最優(yōu)比例，本文取 文中采用36陣元均勻圓陣，其誤差范圍為-5,5度，所以 。定位誤差如下圖8所示。仿真評估圖8-1 定位誤差VS角度誤差圖8-2 定位誤差VS時間誤差由圖可以看出，當角度誤差范圍控制在-5,5度，節(jié)點坐標誤差在0.6,1之間；當時間誤差范圍控制在0,3納秒，節(jié)點坐標誤差在0.8,1之間。使用該定位技術，在一定程度下定位誤差范圍較小。結(jié)論與展望本文從事了如下研究工作：從考慮節(jié)省節(jié)點能量方面，提出對LEACH的改進，求解出最優(yōu)簇頭的數(shù)目。 結(jié)合WCA算法提出了一種基于能量的無線傳感器網(wǎng)絡層次型拓撲結(jié)構(gòu)生成算法。 在多路數(shù)據(jù)融合算法中，實現(xiàn)簇內(nèi)分區(qū)，簇頭節(jié)點建立信息棧設置路由過程中的下一跳節(jié)點。層次型WSN節(jié)點定位是基于超寬帶UWB通信技術，實現(xiàn)了簇內(nèi)一般節(jié)點和簇頭節(jié)點的相對定位。結(jié)論與展望