基于双响应模式wsn节能算法及相应目标跟踪的研究

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1、中文摘要无线传感器网络(WSN)是融合了现代传感器技术、无线射频技术、通信网络技术、信号处理技术等的新兴研究领域，在工矿业、军情监测、环境监测等诸多方面都有越来越广泛的应用。由于传统的通信网络是以地址为中心的网络，而WSN是则以数据为中心的，其路由协议有其自身的特点和要求，传统网络路由协议并不适应于这一领域，因此，关于WSN路由协议及算法的研究是当前的热点和关键之一。因为在传感器节点的工作过程中，无线通信功耗占了节点总功耗的绝大部分，所以如何实现一种普适性较好而能耗低的网络控制算法是研究者们努力的焦点所在。另外，WSN网络在实际应用中监测区域内发生

2、的相关事件目标可能是发生在较大范围内的事件，常称作“面事件”，如森林火灾蔓延、矿井瓦斯监测、仓库温度湿度的变化等，这样，关于无线传感器网络应用中的事件边界跟踪也是必须要解决的问题。当前的WSN路由协议，根据网络拓扑结构来区分，主要有平面路由协议和分簇路由协议两大类，后者以其节能高效和易于控制管理的优势已成大势所趋；另外WSN根据节点对监测区域相关数据的监测和传输机制可以分为主动式响应模式和被动式响应模式。本论文通过对现有的WSN路由协议的分析与比较，针对ETBG算法主动式响应模式所带来的能量损耗缺陷，借鉴APTEEN协议中兼用主动式响应和被动式响应

3、模式的思想，引入软硬阈值和休眠机制，在ETBG的算法基础上予以改进而得到一种高能效的节能控制(ECAD)算法，使得各无线传感器节点只对必要的数据进行传输，而当所监测的区域内相关数据未超过软、硬阈值时，网络节点处于低功耗的休眠状态，藉此进一步提高WSN的节能性以延长网络寿命，并通过对算法的模拟仿真验证了算法的有效性。在提出ECAD节能控制算法的基础上，针对其所构建的分级簇网络提出了对监测区域边界跟踪的实现方案与算法，以作为对WSN面向实际应用的进一步完善和补充。关键词：WSN、路由协议、分簇、节能控制算法、软硬阈值、定位跟踪IIABS，rRACTAB

4、STRACTAsanemergingareaofresearch，WirelessSensorNetworks(WSN)，whichisacross．applicationalongwiththetechnologyofmodemsensor，radiofrequency，communicationnetworksandsignalprocessing，etc．，isbecomingamoreandmoreextensiveapplicationintheminingandindustry，militarymonitoring，environmen

5、talmonitoringandmanyotheraspects．Differentfromtraditionalnetworksthatbasedonphysicaladdress，WSNisanewtypeofdata-centricnetwork．TheroutingprotocolsforWSNhasitsowncharacteristicsandrequirements，forthetraditionalnetworkroutingprotocolsarenotadaptedtothisarea．Thewirelesscommunicat

6、iontakesmajorityofthetotalenergyinworkingtimeofthewirelesssensornode．Accordingly，itisbecomingahotdirectionandstickingpointtosearchroutingprotocolsandalgorithmsforWSN．Theresearchersapplythemselvestodesignawelluniversalandlowenergy—consumptioncontrolingalgorithmforWSN．Inaddition

7、al，itisnotonlynecessarytoperceiverelevantdata,buttoletusersknowthelocationoftheincidentinpracticalapplications，SOthelocationtrackingbYtheWSNmustbemustbesolved．Beingdistinguishedbythenetworktopology，theexistingroutingprotocolsforWSNcouldbeclassifiedintoflatroutingprotocolsandcl

8、usteringroutingprotocols．Andthelatteronesarebecomingagreattre