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面向数据汇聚传感网络的TDMA链路调度技术研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 无线传感器网络技术

1.1.2 时分多址访问(TDMA)技术

1.1.3 TDMA链路调度问题

1.2 研究现状

1.3 论文研究目标

1.4 论文研究内容与创新点

1.4.1 研究内容

1.4.2 创新点

1.5 论文组织结构

第2章 相关工作

2.1 TDMA链路调度技术概述

2.2 单信道集中式链路调度技术

2.2.1 基于网络冲突图的调度

2.2.2 最大链路独立集的调度

2.2.3 跨层调度优化方法

2.2.4 小结

2.3 单信道分布式链路调度技术

2.3.1 基于节点协作的分布式调度

2.3.2 基于分布式着色的调度

2.3.3 分布式机会调度

2.3.4 小结

2.4 多信道链路调度技术

2.4.1 静态信道指派与调度方法

2.4.2 动态信道指派与调度方法

2.4.3 混合信道指派与调度方法

2.4.4 小结

第3章 基于网络冲突图的单信道集中式链路调度

3.1 链路调度组织结构

3.2 链路调度基础技术

3.2.1 点对点干扰测量

3.2.2 干扰测量方法

3.2.3 干扰测量精度控制

3.2.4 性能评估

3.3 链路调度定义

3.3.1 数据包接收条件

3.3.2 网络冲突图构建方法

3.3.3 链路调度问题

3.4 工作量感知的链路调度算法

3.4.1 异构工作量汇聚传输

3.4.2 节点唤醒能量消耗

3.4.3 工作量感知的时间片指派

3.4.4 算法评估

3.5 结合数据融合的工作量感知链路调度算法

3.5.1 算法设计

3.5.2 性能评估

3.6 本章小结

第4章 基于节点协作的单信道分布式链路调度

4.1 分布式链路调度问题

4.2 有限时间片连续的链路调度算法

4.2.1 算法框架结构

4.2.2 建立节点调度

4.2.3 性能评估

4.3 时间片并发指派的链路调度算法

4.3.1 时间片并发指派原理

4.3.2 节点时间片指派

4.3.3 孩子节点优先的节点时间片指派

4.3.4 算法开销分析

4.3.5 性能评估

4.4 本章小结

第5章 网络能量消耗优化的多信道链路调度

5.1 网络能量消耗优化

5.2 多信道链路调度算法

5.2.1 无限信道的链路调度算法

5.2.2 有限信道的链路调度算法

5.3 性能评估

5.4 算法的分布式设计

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 工作展望

参考文献

攻读博士学位期间主要的研究成果

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摘要

数据汇聚传感器网络作为一种新型的数据采集手段,广泛应用于各类需要周期性汇聚感知数据的场景,如环境监测、文物保护、健康监测等。由于数据汇聚传感器网络采用多跳数据转发模式,加上节点本身通信距离有限,网络中存在大量数据并发传输机会。TDMA链路调度技术通过采用干扰感知的方式对节点数据传输活动进行调度,极大地提升了网络性能。
  然而,由于传感节点的硬件资源限制、有限的网络带宽和节点能量,以及无线干扰等问题,如何有效地实现TDMA链路调度以优化网络性能依然面临着诸多挑战和难题。基于上述原因,本文从单信道与多信道两个方面开展了TDMA链路调度技术研究工作。在单信道方面,提出了基于网络冲突图的集中式调度方法和基于节点协作的分布式调度方法。在多信道方面,提出了网络能量消耗优化的多信道链路调度方法。
  在单信道集中式链路调度技术方面,首先,考虑到无线干扰测量对构建网络冲突图的重要性,提出了精确测量点对点干扰的方法(InterM,Point-to-PointInterferenceMeasurement)。通过为节点分派无冲突干扰测量包发送时间片,确保节点能够精确测量无线干扰。其次,针对数据汇聚传感器网络中节点初始工作量异构与节点唤醒能量消耗问题,提出了基于网络冲突图的工作量感知链路调度算法(WAGS,Workload-AwareGreedyScheduling)。通过采用工作量感知时间片指派和贪婪时间片重用机制,降低了数据传输延迟和节点能量消耗。最后,在节点工作量感知的基础上,提出了结合数据融合的调度算法PriorS,进一步降低了节点能量消耗。
  在单信道分布式链路调度技术方面,针对集中式调度算法需要收集整个网络拓扑信息并构建网络冲突图,导致无法适用于大规模数据汇聚传感器网络的问题,提出了结合深度优先遍历技术、时间片协商机制、以及有限连续时间片指派的分布式链路调度算法(Coop,Cooperation-basedSchedulingwithConsecutiveTimeslotsAssignment),保证了数据并发传输的可靠性和能量效率。然后,针对Coop算法每一次只能为一个节点指派时间片的问题,提出了时间片并发指派的分布式调度算法(CDTS,Cooperation-basedDistributedTDMAScheduling)。设计了基于轮的时间片指派与分布式时间片选举机制,降低了时间片指派开销并保证了数据传输可靠性和能量效率。
  在多信道链路调度技术方面,针对在低速率、低数据量数据汇聚网络中,由于many-to-one的通信模式,单信道连续时间片指派无法最优化网络能量消耗问题,设计了网络能量消耗优化的无限和有限信道的链路调度算法SUC(SchedulingwithUnlimitedChannels)和SLC(SchedulingwithLimitedChannels)。算法采用基于接收端的连续时间片指派方法和贪婪多信道分配技术,以最少的信道数实现了网络能量消耗优化。
  在未来的研究工作中,可从以下几个方面开展工作:设计综合考虑节点调度次序、数据传输延迟、能量消耗的集中式优化调度方法;设计分布式节点时间片快速调整机制,实现低开销和快速调整节点调度以自适应网络拓扑变化;优化多信道调度方法,结合信道内与信道间的时间片重用机制,优化数据汇聚时间。

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