無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)能的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議的研究的中期報(bào)告

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)能的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議的研究的中期報(bào)告中期報(bào)告：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)能的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議的研究一、研究背景和目的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量分布在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，通過節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)的環(huán)境和事件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和感知。傳感器節(jié)點(diǎn)通常具有小型化、低功耗、自組織等特點(diǎn)，因此無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能交通、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用和發(fā)展前景。然而，由于傳感器節(jié)點(diǎn)通常分布在野外、山區(qū)、沙漠等環(huán)境中，節(jié)點(diǎn)的更換和維護(hù)都面臨很大的困難。因此，在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)出一種高效的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議，對(duì)于減少節(jié)點(diǎn)能量消耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命、提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性具有重要的意義。本研究的目的是通過分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)聚集算法的優(yōu)點(diǎn)和不足，基于節(jié)點(diǎn)分層的思想，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸延遲、網(wǎng)絡(luò)能量消耗和聚集數(shù)據(jù)的質(zhì)量，設(shè)計(jì)一種基于鏈路預(yù)測(cè)和最小生成樹的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議。二、研究?jī)?nèi)容和進(jìn)展（一）研究?jī)?nèi)容1.現(xiàn)有數(shù)據(jù)聚集算法的分析對(duì)現(xiàn)有的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)聚集算法，包括LEACH、PEGASIS和TEEN等進(jìn)行了分析，包括各自的優(yōu)點(diǎn)和不足，適用場(chǎng)景和不足場(chǎng)景等方面進(jìn)行了深入的研究。2.基于節(jié)點(diǎn)分層的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議設(shè)計(jì)通過分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)聚集算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種基于節(jié)點(diǎn)分層的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議，該協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)劃分為若干層，低層節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集和處理，高層節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)匯聚和傳輸。3.基于鏈路預(yù)測(cè)和最小生成樹的聚集算法設(shè)計(jì)針對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)聚集算法在能量消耗、傳輸延遲和數(shù)據(jù)聚集質(zhì)量方面的問題，提出了一種基于鏈路預(yù)測(cè)和最小生成樹的聚集算法，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸路徑，優(yōu)化數(shù)據(jù)聚集過程中的能量消耗，并保證聚集數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（二）進(jìn)展情況1.完成現(xiàn)有數(shù)據(jù)聚集算法的調(diào)研和分析對(duì)現(xiàn)有的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚集算法包括LEACH、PEGASIS和TEEN等進(jìn)行了調(diào)研和分析，并分析了各自的優(yōu)點(diǎn)和不足。2.完成節(jié)點(diǎn)分層的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議的設(shè)計(jì)在考慮了現(xiàn)有數(shù)據(jù)聚集算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，提出了一種基于節(jié)點(diǎn)分層的數(shù)據(jù)聚集協(xié)議，該協(xié)議將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)劃分為若干層，實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)的分工協(xié)作，降低了能量消耗。3.完成基于鏈路預(yù)測(cè)和最小生成樹的聚集算法的設(shè)計(jì)通過對(duì)數(shù)據(jù)傳輸路徑的動(dòng)態(tài)調(diào)整，優(yōu)化了數(shù)據(jù)聚集過程中的能量消耗，并保證了聚集數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在SOX模擬平臺(tái)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，效果良好。三、下一步工作計(jì)劃1.設(shè)計(jì)更加精細(xì)的實(shí)驗(yàn)，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。2.開展算法的軟件實(shí)現(xiàn)，并在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試并評(píng)估。3.對(duì)算法的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，進(jìn)一步完善算法設(shè)計(jì)。4.研究算法在不同場(chǎng)景的適用性，并提出進(jìn)一步的改進(jìn)建議。參考文獻(xiàn)：1.W.R.Heinzelman,A.Chandrakasan,andH.Balakrishnan.Energy-orientedsurveyofsensornetworks.MLKluwerAcademicPublishers,2002.2.S.LindseyandC.S.Raghavendra.PEGASIS:power-efficientgatheringinsensorinformationsystems.IEEEAerospaceConferenceProceedings,2002.3.S.Ceri,G.Pellegrino,andF.Gallucci.TEEN:anewprotocolforroutinginwirelesssensornetworks.Proceedingsofthe1st