資源描述：
《基于能量優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：ＴＰ３９１學校代碼：１０６９７密級：公開學號：２０１５２０９５５＿Ｉ？士字位論文ＭＡ’ＳＴＥＲＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ基于能量優(yōu)化的無線＃感器網(wǎng)絡(luò)分襄算法研究學科名稱：計算機應(yīng)用技術(shù)作者：賈惠麗指導老師：范訓禮教授西北大學學位評定委員會二〇一八年六月ResearchonEnergyOptimizationBasedClusteringAlgorithmforWirelessSensorNetworkAthesissubmittedtoNorthwestUniversityinparti
2、alfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerApplicationTeachnologyBy：HuiliJiaSupervisor:XunliFanProfessorJune2018摘要無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetwork,WSN)主要由許多具有特定功能的節(jié)點構(gòu)成，這些節(jié)點以無線通信方式，借助其他硬件設(shè)施，自組織為一個完整的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。目前，主要通過電池提供節(jié)點工作時的能源支撐；但是，其有限供給特性限定了WSN的服務(wù)周期。因此，如何在有限的能源支持下最大化
3、WSN的服務(wù)時間，是WSN技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域面臨的一個難點和實用性問題。針對WSN中存在的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)周期短、能效低、吞吐量少的問題，本文結(jié)合變異的蟻群算法，通過改善K-means的聚類效果，設(shè)計了一種KACO路由算法。首先，基于增加了變異因子的蟻群聚類方法改善了K-means的分簇結(jié)構(gòu)，并改進了將K-means應(yīng)用于WSN時分簇個數(shù)k的確定問題。其次，以節(jié)點的多個當前狀態(tài)值為決定性因素，定義了簇首(ClusterHeader,CH)的競爭模型。最后，在數(shù)據(jù)傳輸階段，通過根據(jù)節(jié)點間的狀態(tài)信息，設(shè)計路由選擇方法，實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整傳輸路徑。實驗表明，KACO路由算法有效減
4、少了傳輸過程中的能量耗費，增強了WSN的服務(wù)性能。由于按照一般的K-means聚類模型對網(wǎng)絡(luò)進行分簇時，間接的增加了網(wǎng)絡(luò)資源的開銷。因此，為了適應(yīng)傳感器節(jié)點資源受限的特點，本文基于優(yōu)化的K-means聚類模型，并結(jié)合模糊層次綜合分析（FuzzyAHP）算法，設(shè)計了一種EKFAH路由算法。首先，EKFAH在原K-means分簇模型的基礎(chǔ)上增加了調(diào)節(jié)因子，以實現(xiàn)簇間能耗相對均衡的簇集劃分；其次，利用FuzzyAHP方法將節(jié)點的多個狀態(tài)值作為決策標準，優(yōu)化簇首選擇；最后，在數(shù)據(jù)傳輸階段，根據(jù)傳輸距離、能量、跳數(shù)等因素構(gòu)建節(jié)點多跳路由。實驗證明，EKFAH算法對
5、增強WSN性能具備較好的有效性。關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，分簇，K-means聚類，模糊層次綜合評價方法，多跳路由IAbstractWirelessSensorNetwork(WSN)containsnumbersofsensornodeswithspecificfunctions.Thesenodesareself-organizedintoacompletedatatransmissionsystembymeansofwirelesscommunicationwithotherhardwarefacilities.However,thesensorno
6、desgenerallyusebattery-powered,makingnetworkservicessubjecttogreatrestrictionscurrently.Therefore,howtomaximizeWSNservicetimewithlimitedenergysupportisadifficultandpracticalissuethatWSNalwaysencounter.Aimingattheproblemofshortservicecycle,lowenergyefficiency,andlowthroughputinthe
7、WSN,wedesignaKACOroutingalgorithmbasedonimprovedK-meanswhichoptimizedbymutationantcolonyalgorithm.Firstly,theclusteringstructureofK-meansisimprovedbasedontheantcolonyclusteringmethodwithincreasedmutationfactor,inaddition,theproblemofhowtodeterminingthenumberkofclusterswhenapplyin
8、gK-meanstoWSNisimproved.Thenusethestatus
