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无线多媒体传感器网络路由算法研究

编辑:admin来源:本站原创作者:admin 时间:2015-10-19 09:15
摘要
 
无线传感器网络的广泛应用及传感器、通信、嵌入式等技术的快速发展,对
 
传感器网络采集的数据信息要求越来越高,具有图像、音频、视频等多媒体信息
 
感知能力的无线多媒体传感器网络(WMSNs, Wireless Multimedia Sensor Networks )
 
应运而生。多媒体数据流的传输需要网络提供一定的服务质量保证,而路由算法
 
可解决多媒体数据流从源点到目的节点的传输,从而可保证无线多媒体传感器网
 
络的服务质量。基于此,本论文对无线多媒体传感器网络的路由算法开展研究,
 
主要工作有:
 
首先,分析了现有无线多媒体传感器网络路由的分类、典型的路由协议和路
 
由协议所面临的挑战,明确了基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络路由协议的
 
性能不足。在此基础上,深入探讨蚁群算法的基本原理和影响因素,将蚁群算法
 
加以改进后较为合理地应用到无线多媒体传感器网络的路由求解问题中。
 
然后,分析基于基本蚁群的QoS路由算法中各参数对算法性能的影响,发现
 
算法存在容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。针对这些问题,提出一种基
 
于双向分工蚁群的QoS路由算法。根据蚁群的多态性,将蚂蚁分为从源节点出发
 
的前向蚂蚁和从目的节点出发的后向蚂蚁,为充分发挥信息素的作用,对信息素
 
采取了局部更新和全局更新的规则。通过与基本蚁群的QoS路由算法进行仿真实
 
验对比,结果表明该算法能加速全局的寻优能力,有效找到最优QoS路径。
 
最后,针对无线多媒体传感器网络需提供实时、可靠的服务质量保证,以及
 
网络对音视频、图像等多媒体信息的需求,根据时延、时延抖动、带宽、丢包率、
 
能耗等QoS参数,提出一种基于能量均衡的QoS路由算法。该算法将这些QoS
 
参数作为目标函数,蚁群进行信息素挥发时,根据目标函数值的大小动态调整信
 
息素浓度增量和挥发系数来寻找满足不同QoS业务需求的最优路径。通过与
 
ASAR和AntWMSN两种算法的仿真比较,结果表明,该算法能有效均衡网络节
 
点的能耗并延长网络生命周期,降低端到端的平均时延,减少数据丢包率,提高
 
网络的传输可靠性,从而满足不同QoS业务的需求。
 
关键词:无线多媒体传感器网络;QoS;蚁群算法;路由算法
 
目录
 
学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书
I
 
摘要 II
 
Abstract
 
 
Ill
 
插?索弓丨 VII
 
附表索弓I VIII
 
第1章绪论 1
 
1.1研究的背景和意义
1
 
1,2国内外研究现状
2
 
1.3本文的主要内容
4
 
1.4本文的组织方式
4
 
第2章 WMSNs及路由协议研究
6
 
2.1 WMSNs 概述
6
 
2.1.1 WMSNs
6
 
2.1.2 WMSNs 的特点
7
 
2.1.3 WMSNs 的应用
8
 
2.2 WMSNs路由算法介绍
9
 
2.3典型的WMSNs路由协议
9
 
2.4 WMSNs路由协议的挑战
11
 
2.5 12
 
第3章蚁群算法概述
13
 
3,1蚁群算法的基本原理
13
 
3.1.1蚁群算法概述
13
 
3.1.2蚁群算法基本原理及数学模型
14
 
3.2蚁群算法的流程及影响因素
17
 
3.2.1蚁群算法的流程
17
 
3.2.2蚁群算法性能的影响因素
18
 
3.3基本蚁群算法的优缺点
18
 
3.3.1基本蚁群算法的优点
18
 
3.3.2基本蚁群算法的缺点
19
 
3.4蚁群算法的应用
19
 
3.5小结 20
 
第4章基于双向分工蚁群的负载均衡QoS路由算法
21
 
4.1引言 21
 
4.2无线传感器网络QoS路由模型
22
 
4.3基本蚁群的QoS路由
22
 
4.4基本蚁群的QoS路由算法参数分析
24
 
4.5基于双向分工蚁群的负载均衡QoS路由算法LQBDA
30
 
4.5.1算法的设计思、想和实现规贝ij
30
 
4.5.2算法的实现过程
31
 
4.5.3仿真实验
31
 
4.6小结 33
 
第5章 WMSNs能量均衡的QoS路由算法
34
 
5.1引言 34
 
5.2 WMSNs网络QoS路由模型
35
 
5.3基于能量均衡的QoS路由算法EBQR
37
 
5.3.1算法的设计思想与实现规则
37
 
5.3.2算法的实现过程
38
 
5.4仿真实验与分析
39
 
5.5 42
 
43
 
参考文献 45
 
附录A攻读学位期间所发表的学术论文目录
50
 
WlM 51
 
第1章绪论
 
1.1研究的背景和意义
 
随着信息技术的不断发展,物联网作为一种新兴网络技术和产业模式在业界
 
受到广泛关注,成为当前国际学术界研究的热点物联网通过RFID、无线传
 
感器网络、无线局域网等网络技术采集物物交换信息并传输到智能汇聚网关,通
 
过汇聚网关接入到网络融合体系,使信息到达终端用户,实现人与物、物与物、
 
物与人之间的物联信息交互[4]。无线传感器网络〔WSNs,Wireless Sensor Networks)
 
作为物联网的关键组成部分,WSNs的研究对物联网建设具有重要的经济和社会
 
价值。WSNs是通过在监测区域范围内对大量的传感器节点进行密集部署,以无
 
线通信方式自组织地形成一个多跳网络,在覆盖区域范围内,网络中的不同节点
 
协同感知、釆集和处理感知对象的信息,向观察者发送监测数据[5]。1999年美国
 
《商业周刊》就预言WSNs将成为21世纪最具有影响力的21项技术之一a 2003
 
年,麻省理工学院的《技术评论》杂志将WSNs列为可能改变世界的十大新技术
 
之首。WSNs通过对传感器节点的大量部署,融合了逻辑上的信息世界与客观上
 
的物理世界,使得人与自然界的交互方式发生变化,其在军事应用、环境监测、
 
医疗护理、交通控制、工业控制、智能家居等领域有着十分广阔的应用前景。2003
 
年开始,美国所有著名院校,加拿大、英国、德国等国家以及日本的研究机构都
 
幵始了对WSNs的研究和开发工作。同时,我国也掀起了对WSNs的研究热潮,
 
各大高校、研究所纷纷加入到该领域的研究,国家自然科学基金、国家863计划、
 
国家973计划等对该领域进行立项与研究,取得了一些具有国际水平的研究成果。
 
随着应用业务类型的丰富和信息需求的不断提升,现有的无线传感器网络对
 
简单数据的处理已无法满足用户的需求,为了在传感器网络中实现对细粒度、精
 
准信息的监测,迫切需要网络提供采集声音、图像、视频等多媒体信息的功能。
 
由此,无线多媒体传感器网络(WMSNs, Wireless Multimedia Sensor Networks)
 
应运而生,由装备了摄像头、麦克风或其他多媒体信息采集设备的多媒体传感器
 
节点组成一种新型的传感器网络。WMSNs具有计算、存储和通信能力,能协作
 
感知、来集、处理和传输网络覆盖范围内的音频、视频、图像、数值等多媒体信
 
息的能力[6]。其融合了无线传感器网络技术和多媒体技术,可以完成实时监控、
 
环境监测、目标跟踪、家庭保健等多种任务,具有广阔的应用前景。其研究具有
 
很强的理论意义和实用价值,已引起了学术界、军事界和工业界的高度重视,已
 
成为研究的热点。由于无线多媒体传感器网络中引入了图像、音频、视频等多媒
 
体信息,这就使得处理、传输信息的任务更为复杂,对研究新型无线多媒体传感
 
器网络形成了较大的挑战
 
无线多媒体传感器网络渉及多个学科领域,包括无线通信技术、传感器技术、
 
多媒体信息处理、嵌入式系统技术等,出现了数据压缩、数据融合、网络覆盖、
 
服务质量(Quality of Service, QoS)、路由算法、拥塞控制、时间同步、信息安全
 
等众多研究热点问题。路由算法作为无线多媒体传感器网络的关键技术之一,主
 
要实现数据的传输问题,对网络的性能影响度大。由于无线多媒体传感器网络本
 
身的特点和部署环境的受限,在计算、存储、通信方面的性能较差,在进行路由
 
设计时应充分考虑如何合理利用有限的网络资源,使得网络的时延、时延抖动、
 
可靠性、能耗等多方面得到最优,满足多媒体数据流的传输需求。因此,对无线
 
多媒体传感器网络的路由算法进行优化具有十分重要的意义。
 
1.2国内外研究现状
 
物联网是我国经济增长的战略性新兴产业,十二五规划明确提出要加快物联
 
网的发展,提升自主创新能力、攻克核心关键技术、形成国际竞争力的产业体系、
 
全面智能化升级基础设施。作为物联网建设的基础技术之一,无线多媒体传感器
 
网络技术的发展受到越来越多国家和企业的关注。美国和日本大力推进基于无线
 
传感器网络的智能系统幵发,与此同时,西班牙、德国、法国等国家也在加快部
 
署与无线传感器网络相关的物联网基础设施建设工作。信息工业界的英特尔公司、
 
微软公司等也开始了该方面的研究工作。日本、韩国、英国、意大利、巴西等国
 
家也纷纷展幵了对无线多媒体传感器网络的研究。
 
2003 年,Ho丨man 等人在 IEEE Transactions on Pervasive Computer 上率先提出
 
了利用视频传感器网络实现海岸环境的监控。2003年11月,DeBarde丨aben J A在
 
美国加利福尼亚州举行的国际会议上发表文章提出了多媒体传感器网络的概念。
 
在此之后,学术界陆续在IEEE系列会议、ACM系列会议上发表了一些关于
 
WMSNs研究的论文。2006年,EURASIP应用信号处理杂志开展了关于视频传感
 
器网络主题的研讨[n],马华东等人对无线多媒体传感器网络的概念、体系结构和
 
研究进展情况进行了总结。2007年Akyildiz I F等人对无线多媒体传感器网络的
 
研究现状进行了分析与总结,并对需进一步研究的关键技术问题进行了探讨。2008
 
年,《Computer Networks》[丨〕]和《Mobile Networks and Applications》丨丨3]杂志分别
 
进行了多媒体传感器网络的相关专题研讨。美国国防部和各军事部门将无线多媒
 
体传感器网络作为一个重要的研究领域,并设计了一系列的军事传感器网络研究
 
的项目。美国自然科学基金委员会也制定了相关研究计划,美国的著名大学纷纷
 
成立了相关研究机构启动了相应的科研计划,如:美国斯坦福大学无线传感器网
 
络实验室制定了 MeshEys Mote项目,设计了一种用于智能监控的能量有效的微
 
型摄像机节点;乔治亚州技术学院BWN实验室设计了支持多媒体传输的协议;
 
密苏里大学将视频传感能力引入到无线传感器网络中并采集重要的视频信息用于
 
野生动物的行为分析和相互作用建模。
 
国内各大高校和科研院所也加入到了这个研究队伍中,己经幵始了无线多媒
 
体传感器网络的研究和探索,如:北京邮电大学、南京邮电大学、湖南大学、中
 
国科学院计算技术研究所、国防科学技术大学等。北京邮电大学智能通信软件与
 
多媒体重点实验室在多媒体技术、网络与分布式计算、智能信息处理等相关领域
 
幵展研究,对无线多媒体传感器网络的同步问题、定位算法、路由算法、传输控
 
制、网关等方面进行了研究,并取得了一些研究成果,如:孙岩等人基于Josang
 
信任评估模型进行数据信任评估[】4]。针对多种类型数据构建了无线多媒体传感器
 
网络的信息质量评估模型,综合了网络域质量参数和数据域检测参数确定了综合
 
信息质量的指标,由数据信任度和链路可靠度构造信息准确度,由时延决定信息
 
的新鲜度,由覆盖力度和记忆度表示信息分辨率,由剩余能量表示信息持续度,
 
方便用户了解网络的性能[15]。南京邮电大学无线传感网高技术研究重点实验室也
 
对无线多媒体传感器网络的数据融合、路由算法、图像压缩、网络覆盖、安全等
 
方面幵展了研究。张军强等人根据网络节点数据釆集的方向性和能量进行分簇,
 
在此基础上实现数据的聚合,减少传输冗余数据的能耗,延长网络的生命周期[16)。
 
李瑞瑶等人提出了一种满足实时性和可靠性的事件驱动的QoS通信协议EDQC,
 
延长了网络寿命[17]。曹喊等人提出了一种视频流的多路径路由算法ACMRA,该
 
算法在经典蚁群算法的基础上,根据节点的剩余能量调整信息素的初始值,并将
 
节点的剩余能量与初始能量之比作为信息素的期望函数,根据应用的需求设定相
 
应的QoS参数权重因子,该算法有效提高了网络的吞吐量和传输性能,延长了网
 
络的生命[18]。汪文勇等人通过感知链路的带宽、时延、丢包率QoS指标,分析链
 
路的QoS状态实现了一种基于动态的QoS路由机制,提高了网络资源的利用率
 
[19]。周昆等人针对地理位置路由存在路由空洞问题,提出了一种实时的地理路由
 
算法RTGR,该算法在网络实时性要求高、节点能量充足的情况下平均跳数和分
 
组投递率较好,但增加了节点的能量消耗国家自然科学基金委也将无线多媒
 
体传感器网络的相关理论与关键技术的研究作为重点资助项目,主要涉及对网络
 
的覆盖控制、数据压缩、QoS保障、跨层协作通信等关键技术的研究。如:白光
 
伟团队对无线多媒体传感器网络的QoS保障和QoS感知路由问题进行了相关研
 
究。湘潭大学的裴延睿课题组对地理路由算法进行了研究,提出了基于代价的人
 
机交互地理路由算法。2014年立项资助了谭冲课题组最优化资源分配与传输技术
 
方面的研究和蒋伟课题组的能量受限高效视频感知编码研究。
 
 
 
 
 

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