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近年来,随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在理论和应用方面的发展,异构WSN中的节点协作问题已经成为了 WSN网络中的研究热点之一。有很多应用场景要求WSN不仅具有事件监测能力,还要能够具有执行任务、事件处理等控制功能。为了适应这一需求,一种由大量传感器节点(Sensor)和相对少量执行器节点(Actor)组成的新型混杂式WSN网络结构随之出现,这种WSN网络被称为无线传感器/执行器网络(Wireless Sensor and Actor Network,WSAN)。WSAN是一种能够实现信息获取和事件处理的WSN应用。在WSAN中,Sensor节点和Actor节点通过大量的协作,共同完成对环境的监测和对事件的处理。与传统的WSN相比,WSAN中产生了两种新的协作方式:Sensor-Actor协作(SA)和Actor-Actor协作(AA)。如何通过网络中的SA协作以及AA协作共同完成对环境事件的处理,同时要保证网络的实时性以及能耗均衡,是WSAN研究面临的一大挑战。对于WSAN这种新型的WSN应用来说,传统的WSN相关协议和算法无法完全满足WSAN的新需求。本文针对WSAN中的SA协作与AA协作问题,以提高网络实时性和能耗均衡为目的,利用最优化理论、群体智能优化等方法对WSAN在协作架构、任务分派以及网络连通性方面进行研究。主要研究成果包括以下几个方面:(1)针对已有文献对三层架构研究的不足之处,提出了基于混合通信模式的WSAN三层协作架构。论文首先对基于虚拟网格的三层架构进行了理论分析,在全网能耗为优化目标来建模并得到了理想的网格直径、优化的Actor簇半径及数目;其次对簇内混合通信机制进行了理论分析,提出了基于理想概率混合通信的三层协作架构,从而使得网络的总体通信能耗最小。网络时延与生存期等参数的仿真结果表明,该架构能够增强网络实时性与均衡节点能耗。(2)针对已有文献对WSAN中AA协作任务分派研究的缺点,提出了一种基于事件联盟的局部AA协作任务分派机制。针对WSAN中的AA协作问题,论文首先从局部协作的角度出发,提出了基于事件联盟的局部协作机制。Actor节点间通过事件消息交互形成事件联盟,以便未来能够进行"较优"的任务分派;其次,在WSAN的移动任务分派问题中,论文弥补了现有文献对该问题过于简化假设的缺陷,在充分考虑Actor节点移动性的基础上建立了任务分派问题的优化模型,模型以最大事件完成时间和节点能耗均衡为优化目标。最后利用量子遗传算法来求解该优化问题。实验仿真表明,相对于典型任务分派算法,本文提出的局部协作机制能够较好的实现事件处理的实时性和网络能耗均衡。(3)针对现有文献在协作问题上的研究盲点,提出了利用SA/AA协作来恢复WSAN网络连通性的算法。目前的研究文献对于WSAN协作问题的研究主要集中在任务分派、协作协议等方面,对于利用协作来恢复WSAN网络连通性问题研究相对较少。本文从该研究盲点出发,系统地对WSAN网络连通性恢复问题进行了研究。研究主要从两个方面展开:(i)在Actor网络连通性恢复方面,论文提出了利用受控移动实现单点故障恢复的算法来均衡个体与总体开销,进一步根据网络流理论建立了多点故障优化恢复模型,最后设计了一种基于SA/AA协作的分布式故障恢复机制,并提出了一种局部优化移动算法来减少节点移动代价。(ii)对于非连通WSAN的连通性恢复问题,论文首先以SA/AA协作的思想建立了连通性恢复的优化模型,其次提出了基于SA/AA协作的三阶段分布式恢复机制,该机制最后通过求解优化恢复模型来满足恢复过程中总体移动开销最小、节点能耗均衡和均衡分配Actor节点,均衡化的分配Actor节点对SA协作的实时性有着重要的影响。NS2与MATLAB的仿真实验表明,本文所提出的算法与模型能够有效的恢复Actor网络和WSAN的连通性。