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面向任务的感知网自适应管理技术研究
中文名称: 面向任务的感知网自适应管理技术研究
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论文编号: 3116188收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Task-oriented and Adaptive Management Technology for Wireless Sensor Networks
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 无线感知网 感知网管理 自组织 网络聚类 感知任务分配 面向任务 感知网
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:无线感知网(WirelessSensorNetworks)具有良好的灵活性、健壮性和智能性,在环境监测、国防军事、医疗卫生、反恐安全等领域具有广阔的应用前景。与传统网络系统相比,感知网具有与物理世界紧密耦合、节点资源受限、大规模密集部署以及网络高度动态等特征,为了协调整个网络,正确高效地利用资源完成用户递交的感知任务,必须对感知网进行有效的管理。 本文以战场监测系统为应用背景,结合国家自然科学基金“感知任务适应性分配策略与实现机制研究”,深入研究了感知网管理技术,具体研究内容及其成果如下: ●提出了集成化的感知网管理框架。现有的感知网管理体系,如巴西MinasGerais联邦大学提出的MANNA体系,多是对传统网络管理的扩展。由于感知网具有应用定制性,感知网管理不仅包括传统的网络管理功能,而且已上升到系统管理的层次。本文利用反馈控制实施感知系统管理,并采用基于策略的管理方式将系统管理和网络管理有机集成,有效提高了感知网的整体性能。 ●针对战场监测系统等大规模异构层次型感知网,提出了Macro-micro管理体系结构。其中,Macro-manager负责高层决策,决定如何有效利用剩余感知资源完成任务目标,并将管理策略分发到大量分布的Micro-manager,而Micro-manager则调度传感器节点以最佳方式执行所分配的任务,从而降低了管理的复杂性,减少了管理通信开销。 ●自组织是感知网自管理的重要内容,本文研究了感知网自组织的聚类问题。对于大规模密集部署的感知网系统,可将节点聚类成簇,由簇头节点承担Micro-manager,以有效管理簇内节点。对于异构感知网,从能源有效性的角度计算了最优的分簇数量,并改进了基于Voronoi图的聚类算法,通过限制广播消息的扩散范围,达到了节省网络能量的目标。对于同构感知网,提出了基于极大独立集的单跳分簇算法,同时采用最小代价原则构建连接簇头节点和汇聚节点的通信主干,以实现Manager之间管理信息的交换。 ●感知网管理的目的是有效利用资源完成用户提交的感知任务,因此本文对感知网的任务分配问题进行了深入研究。由于传感器节点能源有限,而能源主要用于通信,为了减少通信开销,提出由处于通信枢纽的节点来承担节能处理任务的方案。 ●选择通信枢纽的最优方案是典型的NP-C问题。由于感知网存在固定任务和可变任务,本文将固定任务的分配问题建模为二次0-1规划,并提出了逐层分配优化的分布式算法。将可变任务的最优分配建模为网络中的Steiner树问题,并提出了D-SPH(DistributedShortestPathHeuristic)分布式算法。实验结果表明所提出的算法有效减少了网络中的能量消耗。 ●以军事应用为背景,设计了一个战场监测原型系统,验证了本文所提出管理技术的有效性。
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