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《無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)鄰近節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合調(diào)度算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第38卷第3期計(jì)算機(jī)工程2012年2月Vol.38No.3ComputerEngineeringFebruary2012·網(wǎng)絡(luò)與通信·文章編號(hào)：1000—3428(2012)03—0097—03文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類(lèi)號(hào)：TP301.6無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)鄰近節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合調(diào)度算法許新琳，鄭瑾，王國(guó)軍(中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，長(zhǎng)沙410083)摘要：現(xiàn)有的調(diào)度算法存在節(jié)點(diǎn)能耗大、數(shù)據(jù)收集時(shí)延長(zhǎng)等問(wèn)題。為此，提出一種能量高效的鄰近節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合調(diào)度(CNDAS)算法。該算法通過(guò)計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)集，產(chǎn)生無(wú)沖突的調(diào)度序列，并為兄弟節(jié)點(diǎn)分配連續(xù)的傳輸時(shí)隙，從而降低節(jié)點(diǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的頻率，節(jié)省節(jié)點(diǎn)能耗。模擬結(jié)果表明，
2、當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時(shí)，CNDAS算法的能量有效性明顯優(yōu)于SCHDL算法。關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)融合；鄰近節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合調(diào)度；狀態(tài)轉(zhuǎn)換；時(shí)隙；競(jìng)爭(zhēng)集ContiguousNodeDataAggregationSchedulingAlgorithminWirelessSensorNetworkXUXin-lin,ZHENGJin,WANGGuo-jun(SchoolofInformationScienceandEngineering,CentralSouthUniversity,Changsha410083,China)【Abstract】Existingschedulingalgorithm
3、shavetheproblemsoflargeenergyconsumptionandhighlatencyfordatacollection.Sothispaperproposesanenergy-efficientalgorithmcalledContiguousNodeDataAggregationScheduling(CNDAS),whichgeneratesacollision-freeschedulebycomputingnodes’competitorsets.Itassignssiblingnodesconsecutivetimeslotstoreducethefrequ
4、encyofstatetransitionsandtoreducetheenergyconsumptionofsensornodes.SimulationresultsshowthatCNDASoutperformsSCHDLalgorithmwhenthenetworkscaleislarge.【Keywords】WirelessSensorNetwork(WSN);dataaggregation;ContiguousNodeDataAggregationScheduling(CNDAS);statetransition;timeslot;competitorsetDOI:10.396
5、9/j.issn.1000-3428.2012.03.0331概述點(diǎn)監(jiān)測(cè)到數(shù)據(jù)之后，經(jīng)過(guò)多跳轉(zhuǎn)發(fā)的方式將數(shù)據(jù)發(fā)送到sink無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WirelessSensorNetwork,WSN)是由分節(jié)點(diǎn)，中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)需對(duì)多個(gè)子節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。布在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成的一類(lèi)特殊的AdHoc本文采用的能量模型類(lèi)似于文獻(xiàn)[7]，假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)有網(wǎng)絡(luò)，它廣泛用于完成環(huán)境監(jiān)測(cè)、空間探索、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)控等傳3個(gè)狀態(tài)：活動(dòng)狀態(tài)，睡眠狀態(tài)和轉(zhuǎn)換狀態(tài)，節(jié)點(diǎn)只有在活統(tǒng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)難以勝任的特殊任務(wù)[1]。在這些無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)動(dòng)狀態(tài)才能進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)送和接收。當(dāng)采用Mica2塵埃節(jié)點(diǎn)絡(luò)的應(yīng)用中，用戶(hù)無(wú)需得到
6、傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的全部原始數(shù)和CC1000收發(fā)器時(shí)，節(jié)點(diǎn)各種操作所需的時(shí)間和能耗如表1[8]據(jù)，而只對(duì)事件的監(jiān)測(cè)結(jié)果感興趣，所以，在數(shù)據(jù)收集的過(guò)所示。節(jié)點(diǎn)從睡眠狀態(tài)到活動(dòng)狀態(tài)的開(kāi)啟過(guò)程包含：初始程中需要采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)減少通信數(shù)據(jù)量，降低能耗[2]?；?，開(kāi)啟收發(fā)器，發(fā)送/接收轉(zhuǎn)換，激活一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)所需文獻(xiàn)[3]證明了最小數(shù)據(jù)融合時(shí)間問(wèn)題是一個(gè)NP難問(wèn)的時(shí)間是2.1ms，能量消耗為22μJ。題。文獻(xiàn)[4]給出的融合調(diào)度算法雖然降低數(shù)據(jù)收集的延遲，表1節(jié)點(diǎn)不同操作所需時(shí)間和能耗但很多情況下不能產(chǎn)生一個(gè)無(wú)沖突的調(diào)度，而且以上2個(gè)調(diào)操作時(shí)間/ms能耗/μJ度算法都是集中式的。由于網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
7、經(jīng)常改變，如節(jié)睡眠—0.03點(diǎn)失效、新節(jié)點(diǎn)加入，sink節(jié)點(diǎn)需要重新收集拓?fù)湫畔?，制初始?.3506.00開(kāi)啟收發(fā)器1.5001.00定一個(gè)新的調(diào)度序列分發(fā)執(zhí)行，這個(gè)過(guò)程要消耗大量的能量。發(fā)送/接收轉(zhuǎn)換0.25015.00文獻(xiàn)[5]給出了一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)融合調(diào)度算法，但是該算法接收1Byte數(shù)據(jù)0.41615.00數(shù)據(jù)收集的延遲較大，并且能量效率不高。文獻(xiàn)[6]提出的調(diào)發(fā)送1Byte數(shù)據(jù)0.41620.00度算法考慮在數(shù)據(jù)收集過(guò)程
