【摘 要】
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无线传感器网络(WSNs)包含了大量传感器节点,这些节点对目标区域进行实时监测,并收集信息。作为数据收集领域的一项关键技术,它现在也成为了大数据和人工智能技术的基础。在传统的WSNs中,传感器节点之间的数据转发通常采用多跳的方式,但由于大量的转发其它节点的数据,位于汇聚节点(Sink)附近的节点容易出现能耗过快而死亡的情况,导致网络链路中断。为了避免这种问题,研究人员提出了移动Sink采集数据的方
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无线传感器网络(WSNs)包含了大量传感器节点,这些节点对目标区域进行实时监测,并收集信息。作为数据收集领域的一项关键技术,它现在也成为了大数据和人工智能技术的基础。在传统的WSNs中,传感器节点之间的数据转发通常采用多跳的方式,但由于大量的转发其它节点的数据,位于汇聚节点(Sink)附近的节点容易出现能耗过快而死亡的情况,导致网络链路中断。为了避免这种问题,研究人员提出了移动Sink采集数据的方法。移动Sink在监测区域内按照一定的路径进行移动,收集网络中节点的数据。移动Sink访问每一个传感器节点的方法是不可取的,在感知区域内如何规划移动Sink的路径,使得感知数据经过较少的跳数,并且在有限的延迟内汇集到Sink节点成为了一个挑战。本文研究的核心问题是在WSNs中,如何利用移动Sink进行数据收集。为了更好的达到目标,我们需要节约网络能量,延长网络生命周期和降低网络延迟。因此,本文根据移动Sink的数量提出了以下两种算法:基于单移动Sink和基于多移动Sink的数据收集算法。主要工作如下:1.提出了一种基于单移动Sink的数据收集算法。该算法分为分簇和路径规划两个不同的阶段:(1)分簇阶段,考虑网络节点的平均剩余能量和邻居节点分布密度;(2)路径规划阶段,针对选出的N个簇首节点,移动Sink将根据规划的路径遍历各个簇首的位置进行数据采集。移动Sink采用改进的最小生成树Prim算法进行路径规划,将簇首之间的欧式距离作为权重,在所有簇首形成的最小生成树的基础上找出最优路径。由于得到的最小生成树某些节点存在多条连接路径,所以本章改进算法思想是:删掉一个节点的多个分支,对所有节点进行重新连接,使得整个区域内只有一条路径,每个簇首节点仅被经过一次,从而得到移动Sink的最短路径,使网络进行数据收集的延迟最短。通过对算法进行实验分析以及与其他算法的对比,表明该算法可以有效地延长网络的生命周期和减少数据收集的延迟。2.提出了一种基于多移动Sink的数据收集算法。首先对整个网络划分成四个区域,在各个区域内进行分簇,选出簇首,以距离Sink节点最近的簇首为根节点,建立子区域内所有簇首节点之间的最小生成树,根节点收集所有簇首的数据。同时,在网络中引入四个移动Sink节点和一个主Sink,四个移动Sink沿着规划的路径同时进行数据收集,移动Sink在每条轨迹上,当移动到根节点附近时,根据需要决定是否停留,当Sink节点遍历完轨迹就完成整个网络的数据收集。移动Sink在每一轮结束后,将收集到的数据发送给主Sink,等四个移动Sink全部发送结束后,同时开始进行下一轮的数据收集任务。最后,对算法进行实验分析以及与其他算法的对比,表明四个移动Sink的算法在延长网络生命周期的基础上,可以更好的解决网络延迟问题,提高数据收集效率。图[25]表[1]参数[57]
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