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無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚集調(diào)度技術(shù)研究
隨著E+E傳感器技術(shù)、嵌入式計算技術(shù)以及無線通信技術(shù)的迅速發(fā)展，無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)以其低成本、自組織網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點被廣泛地應(yīng)用在環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療衛(wèi)生、國防軍事等眾多領(lǐng)域。無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種全新的信息獲取和處理技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)中E+E傳感器節(jié)點收集到的感知數(shù)據(jù)進行操作是*的，其中數(shù)據(jù)聚集就是無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)上一項zui基本的操作，近年來受到學術(shù)界的廣泛關(guān)注。

無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚集調(diào)度技術(shù)研究
在很多無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，管理員或用戶通常需要通過基站提出一些關(guān)于感知區(qū)域中某些物理屬性的聚集查詢，此時基站需要將網(wǎng)絡(luò)中所有或部分E+E傳感器節(jié)點獲取的感知數(shù)據(jù)進行聚集，并將聚集值返回給查詢者。為了消除聚集過程中無線通信帶來的干擾，需要為網(wǎng)絡(luò)生成一個無沖突的聚集調(diào)度，并zui小化聚集時間，該問題稱為聚集調(diào)度問題。因此，聚集調(diào)度方法滿足了查詢者希望迅速獲得聚集結(jié)果的需求。無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)由一組低成本、低功耗的無線E+E傳感器節(jié)點通過自組織方式形成網(wǎng)絡(luò)，具有節(jié)點能量有限、節(jié)點通信能力有限、網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化等特點。這些給無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)上聚集調(diào)度問題的研究帶來了很多挑戰(zhàn)，包括如何設(shè)計能量有效的聚集調(diào)度算法、如何設(shè)計適用于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓撲的調(diào)度算法、如何提高算法的數(shù)據(jù)傳輸率等。針對上述挑戰(zhàn)，從多方面考慮了無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)上的聚集調(diào)度問題，并提出相應(yīng)的策略和算法。研究工作及成果包括以下幾個方面。首先，提出了無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式聚集調(diào)度算法?，F(xiàn)有的聚集調(diào)度算法均為集中式算法，不適用于動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)拓撲，且聚集時間延遲較高。針對上述問題，提出了一種兩階段的分布式聚集調(diào)度算法。*階段利用極大獨立集的方法，分布式地構(gòu)造一棵具有良好性質(zhì)的聚集樹，并將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分為不同的角色。在第二階段網(wǎng)絡(luò)中的E+E傳感器節(jié)點首先通過相互通信得到局部的拓撲信息，然后根據(jù)獲取的信息分布式地完成調(diào)度生成。由于無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的聚集調(diào)度問題已被證明為NP-難問題，給出的分布式聚集調(diào)度算法為一個近似算法，通過理論分析得出該算法的近似比接近于常數(shù)，改進了原有算法的聚集時間上界。針對動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)拓撲進一步提出了一種自適應(yīng)的分布式聚集調(diào)度算法，包括自適應(yīng)的聚集樹結(jié)構(gòu)維護和自適應(yīng)的聚集調(diào)度更新。針對多基站無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)提出了兩種聚集調(diào)度算法。單基站無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在節(jié)點負載不平衡與能量消耗不平衡的問題，而在網(wǎng)絡(luò)中布置多個計算和通信能力強大的基站可以有效地緩解該問題，因此多基站無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)也被廣泛關(guān)注與應(yīng)用。提出了適用于該類型網(wǎng)絡(luò)的兩種聚集調(diào)度算法，兩算法均分為三個階段，*階段為網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造出一個聚集森林作為通信骨干網(wǎng)，第二階段和第三階段對聚集森林中的所有節(jié)點以自底向上的方式逐層生成聚集調(diào)度。*個調(diào)度算法采用維諾圖劃分的方法構(gòu)造聚集森林，而第二個調(diào)度算法采用網(wǎng)絡(luò)支配集的思想構(gòu)造出一個具有良好性質(zhì)的聚集森林，從而改進了*個算法。通過理論分析給出了兩算法聚集時間的上界，并證明第二個算法性能優(yōu)于*個算法。模擬實驗驗證了兩算法的有效性。提出了適用于周期輪轉(zhuǎn)模式無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)上的聚集調(diào)度算法。針對無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量有限的特點，周期輪轉(zhuǎn)的節(jié)點工作模式逐漸被采用，即節(jié)點在每個工作周期中工作一段時間，在其余的時間進行睡眠。周期輪轉(zhuǎn)模式可以很大程度上節(jié)省E+E傳感器節(jié)點的能量，從而延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期，具有廣泛的應(yīng)用前景?？紤]了該類型的無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)上的聚集調(diào)度問題，并提出一種聚集調(diào)度算法來解決該問題。該算法首先構(gòu)造出網(wǎng)絡(luò)的一個分層結(jié)構(gòu)，然后根據(jù)該結(jié)構(gòu)進行工作周期調(diào)度。理論分析得出該算法的近似比接近于常數(shù)，模擬實驗也驗證了該算法的有效性。為無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的聚集調(diào)度提出了一種新的機會聚集調(diào)度機制。已有聚集調(diào)度算法未考慮聚集過程中可能發(fā)生的傳輸失敗，因此很難適用于鏈路質(zhì)量不理想的無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)。

無線E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚集調(diào)度技術(shù)研究
針對此問題，利用機會路由的思想提出了一種兩階段的機會聚集調(diào)度機制，以提高已有調(diào)度算法的數(shù)據(jù)傳輸率。該機制可以應(yīng)用在任一聚集調(diào)度算法之上，是對已有聚集調(diào)度算法工作的一個有力補充。機會聚集調(diào)度機制在*階段為已有調(diào)度進行機會鏈路擴展，即為網(wǎng)絡(luò)添加一些質(zhì)量較好的機會鏈路，并提出了兩種鏈路選擇策略。該機制在第二階段依照擴展后的調(diào)度執(zhí)行聚集操作，并設(shè)計了適應(yīng)于機會鏈路傳輸?shù)男戮奂瘓?zhí)行算法。模擬實驗驗證了該機會聚集調(diào)度機制極大提高了數(shù)據(jù)聚集時的數(shù)據(jù)傳輸率，并驗證了該機制的能量有效性。