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无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由许多分布式，具有感知、处理和通信能力的传感器节点组成的智能传感系统。
传感器节点通过无线通信进行信息交换和协作，并将采集到的信息传递给应用系统或用户。
由于传感器节点部署环境通常是固定的，而且大多数情况下传感器节点所需的能源来源是有限的，因此如何减少无线传感器网络的能耗成为无线传感网络研究的一个重要问题。
分簇技术是解决无线传感器网络能耗问题的一种有效手段之一，该技术将传感器节点按照一定的规则分成多个簇，将簇头选举出来，并通过簇头对传感器节点进行协调和管理，这样可以达到减少能耗、延长网络寿命的效果。
目前，基于分簇的能耗优化算法是无线传感器网络能耗优化研究的重点方向之一。
无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法研究从以下几个方面进行探究：1.簇头选举算法研究簇头选举算法是分簇技术中的核心问题，如何选取具有较好的能力和生存能力的节点作为簇头，对于提高整个网络的能量效率至关重要。
目前，常用的簇头选举算法有轮流选簇、基于能量阀值的选簇、基于节点距离和能量等级的选簇、基于负载均衡的选簇等方法。
不同的选簇算法，适用于不同的网络场景，选择合适的选簇算法对于改善无线传感器网络的能源消耗有着非常重要的作用。
2.簇形成算法研究簇形成算法是指按照一定的原则把传感器节点分成若干个簇的算法。
目前，K-Means 算法和 LEACH 算法是最为典型的簇形成算法。
K-Means 算法在线聚类算法，算法计算复杂度较低，在分簇效果上也比较优秀。
在该算法下，传感器节点通过协作完成数据采集和处理的任务，并将数据传输给簇中的簇头节点，簇头节点负责数据的集中存储和处理。
该算法的缺点是不适合大规模无线传感器网络，且对物理环境要求较高。
LEACH 算法是一种基于概率型轮询策略的簇形成算法，LEACH 算法中每个节点节点有相等的概率成为簇头，有效降低了能量损失，且具有良好的网络负载均衡性。
摘要在无线传感器网络中，介质访问控制（MAC）协议决定了无线信道的使用方式，在传感器节点之间分配有限的无线通信资源，用来构建传感器网络系统的底层基础结构，对传感器网络的性能有较大影响。
相对于有线网络，无线环境下的MAC技术要面对更多的问题，尤其对于能量受限、频率资源宝贵和网络拓扑结构动态变化的无线传感器网络而言，设计一种节能高效的MAC协议至关重要。
本文从网络信道分配方式的角度，对MAC层协议进行了分类，介绍了几种比较典型的MAC协议，并对它们进行了分析比较；在对MAC层能量消耗的主要原因进行分析的基础上，对基于竞争机制的MAC协议中的退避机制进行了探讨，通过借鉴无线网络中相关的退避算法，给出了一种无线传感器网络MAC层退避机制的改进方案。
改进的退避算法的基本思想是通过加入初始竞争窗口的参数，采用时隙利用率对当前信道的忙闲状态进行评估，使节点能够根据当前网络信道的状况来调整其竞争窗口的大小，减少发送数据冲突的同时，提高了能量利用率和系统吞吐率。
仿真中，本文将改进的退避方案在无线传感器网络基于竞争机制的具有代表性的MAC层协议S-MAC中加以应用，完成了改进算法在NS-2中的仿真实现，实验表明改进后的退避方案在能量消耗、吞吐量等方面的性能有很好的提高。
本文最后对所做工作进行了总结，并提出了今后的研究方向，如在硬件实验平台上进行实际性能的测试，对改进算法进行进一步的探讨，使之能适应不同拓扑的网络结构等。
关键词：无线传感器网络MAC协议竞争机制退避算法AbstractIn wireless sensor networks，medium access control (MAC) protocols allocate limited radio resource among sensor nodes and construct infrastructure. MAC protocols have a great influence on the performance of wireless sensor networks. Compared to cable networks, MAC technology in wireless condition faces more problems, especially for wireless sensor networks with constrain of energy, valuable resources of the frequency and dynamic changes of network topology, so it is crucial for the design of MAC protocols to achieve a highly energy-saving and efficient performance.Firstly, the analysis and compare of the typical MAC protocols (IEEE802.11、S-MAC、IEEE802.15.4 etc.) are introduced in this thesis. Then, based on the analysis of the energy consumption and performance evaluation indicators of MAC protocols, the thesis discusses the backoff strategy in MAC protocols with competition mechanism, and proposes a new backoff strategy The new backoff strategy brings forward a conception that the competition window changes dynamic. According to the new algorithm, the node in WSN can adjust its competition window adaptively based on the evaluation of the current network channels condition. The essential idea of the improved backoff algorithm is to evaluate the busy condition of the current channel according to the use rate of time slots, by adding a new parameter to the new algorithm which decreases the packets collision as well as improves the energy efficiency and the network throughput. The thesis applies the new algorithm into S-MAC protocol, which is a representation of MAC protocols with competition mechanism, and carries it out in NS-2, a network simulation tool, for simulation. The simulation results show that, in contrast with S-MAC protocol, the new algorithm puts up better performance on energy saving and mean throughput of the wireless networks.Finally, the thesis draws conclusions by summarizing the main contributions of the research and present directions of future work including its implement on hardware platform for experiments to test its practical performance, making it adaptive for other network topology by further study.Keyword: Wireless Sensor Networks MAC protocol Competition Mechanism Backoff Algorithm目录摘要 (I)Abstract (II)1 引言1.1 课题的背景 (1)1.2 研究现状及意义 (3)1.3 本文的研究工作和组织结构 (4)2 无线传感器网络MAC协议的分析2.1 无线传感器网络协议体系 (6)2.2 无线传感器网络现有MAC协议分析 (7)2.3 MAC协议设计的关键问题 (15)2.4 本章小结 (16)3 MAC层协议中改进退避方案的提出与设计3.1 基于竞争机制的MAC协议相关理论 (18)3.2 MAC层协议退避算法分析及改进 (20)3.3 本章小结 (37)4 改进算法的仿真实现与性能分析4.1 改进算法的仿真测试 (38)4.2 算法性能分析 (45)4.3 本章小结 (49)5 总结 (50)致谢 (52)参考文献 (53)1 引言1.1 课题的背景无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）作为计算、通信和传感器三项技术相结合的产物，是一种全新的信息获取和处理技术，被认为是21世纪最重要的技术之一，它将会对人类社会未来的生活方式产生巨大影响。
第一章、概述1.无线传感器网络系统通常包括哪三种节点？无线传感器网络系统通常包括：传感器节点（sensor node ）汇聚节点（sink）管理节点2.简述传感器节点结构，并指出各个功能模块的功能？传感器模块：信息采集、数据转换处理器模块：控制、数据处理、网络协议无线通信模块：无线通信，交换控制信息和收发采集数据能量供应模块：提供能量3.无线传感器网络的特点是什么？大规模网络自组织网络动态性网络可靠的网络应用相关的网络以数据为中心的网络4.在无线传感器网络中，传感器节点的限制有哪些？电源能量有限通信能力有限计算和存储能力有限5.无线传感器网络的三个基本要素是什么？无线传感器网络的三个基本要素：传感器，感知对象，观察者6.什么是无线传感器网络？无线传感器网络是大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。
第二章、拓扑控制1.网络拓扑控制与优化的意义？1）减少节点间通信干扰，提高网络通信效率2）为路由协议提供基础3）影响数据融合4）弥补节点失效的影响5）影响整个网络的生存时间2.无线传感器网络常见的拓扑结构包括哪两个？每种拓扑结构所采用的主要拓扑控制方法是什么？无线传感器网络常见的拓扑结构包括平面网络结构和分层网络结构。
无线传感器网络拓扑控制研究主要可以分为两大类:平面型网络中的节点功率控制和层次型网络拓扑中的分簇算法。
3.列举几个典型的节点功率控制算法典型算法如:本地平均算法LMA本地邻居平均算法LMN基于邻近图模型的DRNG算法、DLSS算法等。
4.列举几个典型的分簇算法。
典型算法如:低能量自适应分簇机制LEACH基于地理位置的分簇算法GAF算法TopDisc算法等第三章、通信与组网技术1.无线传感器网络物理接口的四个特性是什么？①机械特性;②电气特性;③功能特性;④规程特性。
2.无线通信物理层的主要技术包括哪几个？无线通信物理层的主要技术包括介质的选择、频段的选择、调制技术和扩频技术。
南京邮电大学硕士研究生学位论文术语表术语表Adaptive Threshold sensitive Energy APTEEN 自适应敏感阀值节能型传感网络协议CDMA码分多址Code Division Multiple AccessCSMA 载波侦听多路访问Carrier Sense Multiple AccessDD 定向扩散Directed DiffusionGEAR 地理和能量感知路由Geographic and Energy Routing LEACH 低功耗自适应分簇协议介质访问控制Media Access ControlMCU 微控制单元Micro-Controller UnitPEGASIS Po-Efficient Gathering in SensorInformation System服务质量Quality of Service信息协商传感协议Sensor Protocol for Information viaNegotiationTCP 传输控制协议Transfer Control ProtocolTDMA 时分多址Time Division Multiple AccessTEEN 敏感阀值节能型传感网络协议Threshold sensitive Energy Efficient sensorNetwork protocol用户数据包协议User Datagram ProtocolWSN 无线传感器网络Wireless Sensor Network南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
无线传感网络中的能量优化算法无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）由大量分散的传感器节点组成，这些节点可以感知环境中的物理信息，并将数据通过无线信号传输到基站节点。
然而，传感器节点通常由于能源有限而导致寿命较短，因此能量优化算法在无线传感网络中起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常见的能量优化算法，并对它们的原理和应用进行分析。
一、分簇算法1. LEACH算法LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法，在无线传感网络中得到广泛应用。
LEACH算法通过均匀地将传感器节点划分为多个簇来降低整体能耗。
每个簇由一个簇首节点负责进行数据聚合和传输，其他节点通过与簇首节点的短距离通信来减少能量消耗。
LEACH算法通过轮流选举簇首节点的方式，实现了能量的均衡分配，以延长整个网络的寿命。
2. HEED算法HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）算法是一种改进的分簇算法，它根据节点的能量水平和节点之间的通信距离选择簇首节点。
HEED算法通过在能量消耗较低且距离较近的节点之间建立簇来实现能量的有效利用。
此外，HEED算法还引入了节点的剩余能量因素，以进一步优化簇首节点的选择过程。
二、路由算法1. SPAN算法SPAN（Sensor Protocols for Asynchronous Network）算法是一种经典的无线传感网络路由算法，它通过优化路由路径和节点的休眠机制来降低能源消耗。
SPAN算法使用浅度睡眠和深度睡眠的方式来控制节点的活跃时间，从而减少能量的消耗。
同时，SPAN算法还引入了数据预处理和数据融合的策略，以减少节点之间的通信量，从而降低了能源开销。
2. AODV算法AODV（Ad hoc On-Demand Distance Vector）算法是一种基于距离向量的路由协议，适用于无线传感网络中的动态拓扑环境。
基于RSSI的无线传感网络梯度分簇算法邢飞;王晓东【摘要】无线传感器网络(WSN)通常采用分簇结构以减少通信量,降低网络的能量消耗.针对无线传感网在数据收集模式下节点的负载不均衡问题,提出一种基于可接收信号强度指示(RSSI)的WSN梯度分簇(RGC)算法,以节点RSSI值为基础建立梯度,形成层次性结构.从具有不同梯度与相同梯度的相邻簇首节点两方面着手,设计了负载均衡的分簇算法,有效降低其复杂度和能耗,延长网络生命周期.实验证明了该算法的正确性和有效性.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2010(030)009【总页数】4页(P2501-2504)【关键词】无线传感网络;可接收信号强度指示;梯度;分簇【作者】邢飞;王晓东【作者单位】国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言无线传感器网络(wireless Sensor Network，WSN)是由众多具有通信和计算能力的传感器节点，以多跳通信、自组织方式形成的网络［1］。
在WSN体系结构中，网络层的拓扑控制对WSN性能有着重要影响，如何通过对网络的拓扑控制最大限度地降低能耗，以达到延长网络生命周期的目的，是当前无线传感器网络研究的一个重要方面［2］。
WSN的拓扑结构有两种:平面结构和层次结构［3］。
其中层次结构具有通信量少、网络能耗低、利于分布式计算、数据融合简单、适合大规模部署等特点，因而成为当前研究重点。
WSN的层次结构是通过分簇实现的。
在现有的很多分簇算法中，簇首分布和簇规模不均匀［4］，导致节点生存期差异大;簇首选择时对节点剩余能量考虑不足，簇首更换频繁，导致簇结构不稳定;簇首轮换时参与节点多，通信能耗大，导致网络生存周期短。
1 相关研究工作本文研究工作基于对传感器节点的能耗分析，其对比协议为低功耗自适应集簇分层(Low－Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH)协议［5］、阈值感应低功耗集簇分层(Threshold Sensitive Energy Efficient，TEEN)协议［6］和基于LEACH的聚类分层树(Clustering Hierarchy Tree_LEACH，CHT_LEACH)路由算法［7］，通过对两个协议性能的分析比较，总结存在的不足，为改进和提出新的分簇路由协议奠定基础。
无线传感器网络的自组织与分簇控制方法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。
它具有自组织、自适应和自修复等特点，广泛应用于环境监测、智能交通、农业控制等领域。
在WSN中，节点之间的通信和协调是实现网络功能的关键。
自组织是WSN中的一个重要特性，指的是节点之间通过无线通信自动形成网络拓扑结构。
自组织能够提高网络的可靠性和适应性，降低网络部署和维护的成本。
在WSN中，自组织通常通过分簇控制方法实现。
分簇控制是WSN中的一种重要机制，它将节点分为若干个簇（Cluster），每个簇由一个簇头节点（Cluster Head）负责管理。
分簇控制可以提高网络的能效和可扩展性，减少网络中的冲突和能量消耗。
下面将介绍几种常见的分簇控制方法。
一种常用的分簇控制方法是基于距离的分簇（Distance-based Clustering）。
该方法根据节点之间的距离将节点划分为不同的簇。
具体来说，节点选择离自己最近的簇头节点作为自己所属的簇。
该方法简单有效，但容易导致簇头节点负载不均衡的问题。
为了解决负载不均衡的问题，一种改进的方法是基于能量的分簇（Energy-based Clustering）。
该方法根据节点的能量水平将节点划分为不同的簇。
具体来说，能量较高的节点更有可能成为簇头节点。
该方法能够均衡地分配节点的能量负载，延长网络的寿命。
除了距离和能量，节点的位置信息也可以用于分簇控制。
一种基于位置的分簇方法是基于虚拟网格的分簇（Grid-based Clustering）。
该方法将网络空间划分为若干个虚拟网格，每个网格由一个簇头节点负责管理。
节点选择离自己所在网格中心最近的簇头节点作为自己所属的簇。
该方法能够减少节点之间的通信开销，提高网络的效率。
另一种基于位置的分簇方法是基于分布的分簇（Distribution-based Clustering）。
