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1、无线传感器网络层次型路由协议的研究,导师：许凯华 学生：王 娅,2020/8/8,1,目 录,无线传感器网络概述 层次型网络拓扑结构 LEACH协议的研究与改进 层次型拓扑结构生成算法 多路数据融合路由算法的实现 层次型WSN节点定位技术研究 结论与展望,2020/8/8,2,无线传感器网络概述,1. 发展背景,2020/8/8,3,图1 无线网络的分类,无线传感器网络概述,2. 体系结构,2020/8/8,4,图2 无线传感器网络体系结构,层次型网络拓扑结构,2020/8/8,5,在层次型无线传感器网络中，网络通常被划分为簇(cluster)。 簇的组成：簇首(cluster head)和簇
2、成员(cluster member)。,图3 单层WSN拓扑结构图,簇,簇首,簇成员,LEACH协议的研究与改进,1. LEACH协议工作过程 簇头选举 簇的建立 时间表的建立 数据传输阶段 新一轮通信,2020/8/8,6,图4 LEACH协议拓扑结构图,LEACH协议的研究与改进,2. 问题的提出 LEACH算法研究发现，簇头节点的个数有一个最优值N。 LEACH算法中设定N5。但是，这样的一种设定并没有依据。 我们将从考虑节省节点能量方面设定簇头节点个数的最优值。,2020/8/8,7,LEACH协议的研究与改进,3. 对LEACH协议的改进,2020/8/8,8,在对无线传感器网络研究
3、过程中，本文提出以下假设： 无线传感器网络节点以密度为 的类似泊松过程分布在边长为 正方形二维空间内，且 。其中，簇头节点的密度为 ，其它一般节点的密度为 ；,LEACH协议的研究与改进,2020/8/8,9,无线传感器网络节点的总个数用 表示，节点分布的正方形二维空间的面积用 表示，则 ，其中 ； 设正方形二维空间的中心为坐标原点，则基站节点的坐标位置可以表示为 ； 运用的无线电通信模型； 簇头节点采用TDMA方式接收簇内一般节点传输的数据，然后将融合后的数据传送给基站。,LEACH协议的研究与改进,根据以上假设，我们可以求出簇头节点和基站间的平均距离为：,2020/8/8,10,根据能量计
4、算公式，单位周期内整个无线传感器网络节点传送数据消耗的总能量为,LEACH协议的研究与改进,从上式求解出最优簇头节点概率 满足如下关系：,2020/8/8,11,簇头节点最优比例 和节点个数 、节点密度 两个参数的对应关系如表1所示。,2020/8/8,12,表1 簇头节点最优比例,2020/8/8,13,图5 网络节点传送数据消耗的总能量和簇头节点比例关系图,仿 真 实 验,仿真结果： 由图5可以看出，当簇头节点的比例为求出的最优簇头节点概率 时，无线传感器网络传播信号消耗的能量最小。,层次型拓扑结构生成算法,本文的层次型拓扑结构生成算法是对WCA算法的改进。 WCA是为移动ad hoc网络
5、设计的层次拓扑生成算法。在对WCA算法的改进过程中，本文主要考虑以下三个方面的参数： (1) 节点的剩余能量 (2) 实际的节点度和理想的节点度的偏差 (3) 节点和邻居节点间的平均距离,2020/8/8,14,考虑以上三个参数，可以计算无线传感器网络节点 的权值 ： 其中， 为节点的初始能量值， 、 、 分别对应为三个参数的权值，且 。 当 越小时，节点 成为簇头节点的概率越大。,2020/8/8,15,层次型拓扑结构生成算法,2020/8/8,16,层次型拓扑结构的生成过程：,(1) 各节点以相同的发射功率向邻居节点发布包含自己状态和所在位置的坐标信息。 (2) 各节点监听其邻居节点广播的
6、信息，发送反馈信号。 (3) 各节点统计其邻居节点的个数，同时计算与它们的相对距离。 (4) 各节点根据权值公式计算权值。,(5) 各节点根据权值判断成为簇头节点的可能性，并根据最优簇头数目选举簇头。 (6) 簇头节点确定后，以相同的发射功率向其邻居节点广播信息。 (7) 各一般节点收到簇头节点的信息后，加入到最近的簇内。 (8) 一旦所有的节点成为簇成员，就确定了无线传感器网络的层次拓扑结构。,2020/8/8,17,层次型拓扑结构的生成过程：,层次型拓扑结构的生成算法流图如下：,2020/8/8,18,. 算法初始化 step1 step2 step3 step4 step5,. 节点初始
7、化 Repeat step1 step2 step3 step4 Until,层次型拓扑结构的生成算法流图如下：,. 计算节点的权值 Repeat step1 step2 step3 step4 step5 step6 step7 step8,2020/8/8,19,层次型拓扑结构的生成算法流图如下：,step9 step10 Until . 网络拓扑结构的生成 While step1 step2 step3,2020/8/8,20,层次型拓扑结构的生成算法流图如下：,2020/8/8,21,step4 step5 step6 step7,从算法流程图可以分析出，本文提出的无线传感器网络的层次
8、拓扑结构生成算法的时间复杂度为 ，其中 为无线传感器网络的节点个数。当网络的尺寸较小时，算法较简单；在网络的尺寸较大时，需要设定另外的参数，使算法变得更简单。,多路数据融合路由算法的实现,2020/8/8,22,相关技术： 节点采用数据融合技术来处理数据冗余方面的问题。 簇头向簇内发送query信号，满足事件的簇内成员向簇头发送reply信号。簇头根据query-reply建立的关系设置信息栈。 簇内各节点设置功率带，保证簇内节点间的相互通信。 节点采用GPS定位系统获取自身的位置信息。,多路数据融合路由算法的实现,2020/8/8,23,图6 簇内拓扑结构,创新一：簇内分区 以簇头节点为中心
9、，将簇内一般节点分成4个区，各节点根据其地理信息判断所属的区，并更新相应的标识符。 簇内拓扑结构如图6所示。,多路数据融合路由算法的实现,2020/8/8,24,创新二：路由过程 假设簇内某区有四个发送reply信号的节点，分别用A、B、C和D表示，E代表簇头。 簇头E根据接收到的节点地理位置信息设置信息栈为(A, B, C, D, E)。路由过程如图7所示。,图7 区内路由建立,仿真评估,图7 仿真结果图,仿真评估,仿真结果一：节点使用MDA算法消耗的能量是使用LEACH协议消耗的一半，而且这种节能优势随着网络尺寸的增加表现得更为明显。 仿真结果二：虽然和PEGASIS协议相比，MDA算法没
10、有表现出很大的优势，但是，MDA算法比较适合运用在尺寸为300m以内的网络范围中。,层次型WSN节点定位技术研究,利用UWB技术实现层次型无线传感器网络簇内一般节点相对簇头节点的相对定位。 定位技术是基于TOA/AOA的混和定位技术。无线传感器网络节点的天线运用的是智能天线。 粗略地计算出簇内一般节点和簇头节点的相对位置： ，,仿真评估,在仿真中，我们假设TOA和AOA测量误差服从零均值的一维高斯分布。 根据高斯分布性质可知对应坐标的误差服从零均值的二维高斯随机过程。 误差函数可以用二维正态分布函数表示为,仿真评估,假设无线传感器网络节点分布在边长为 正方形二维空间内， 为网络节点的总个数，
11、为簇头节点的最优比例，本文取 文中采用36阵元均匀圆阵，其误差范围为-5,5度，所以 。 定位误差如下图8所示。,仿真评估,图8-1 定位误差VS角度误差,图8-2 定位误差VS时间误差,由图可以看出，当角度误差范围控制在-5,5度，节点坐标误差在0.6,1之间；当时间误差范围控制在0,3纳秒，节点坐标误差在0.8,1之间。使用该定位技术，在一定程度下定位误差范围较小。,结论与展望,本文从事了如下研究工作： 从考虑节省节点能量方面，提出对LEACH的改进，求解出最优簇头的数目。 结合WCA算法提出了一种基于能量的无线传感器网络层次型拓扑结构生成算法。 在多路数据融合算法中，实现簇内分区，簇头节点建立信息栈设置路由过程中的下一跳节点。 层次型WSN节点定位是基于超宽带UWB通信技术，实现了簇内一般节点和簇头节点的相对定位。,结论与展望,由于研究的时间和我本人的能力有限，本文的研究工作还不完善，需要进一步探索以待提高。 致力于多层次的网络拓扑结构的研究。 在研究中，我们应该构建良好的通信协议。 本文提出层次型WSN节点定位模型，仅仅构建了相关的设想，在今后的研究中，我们还应该引入算法的迭代思想或其它的数学方法，以提高模型的定位精度。,感谢许凯华和刘玉华老师三年来的辛勤培养感谢参加答辩的各位专家、评审老师和同学,