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高速铁路的快速发展,使我国拥有世界上运行速度最快且里程最长的高速铁路网,给旅客出行带来极大的方便,同时列车运营安全也成为人们越来越关注的问题,列车安全运行的关键就是对列车运营环境进行实时监测。目前,我国铁路环境监测仍使用复杂度高的有线网络进行监测,由于铁路环境大多在偏僻地区,部署繁琐且维护成本高。因此,在铁路环境监测场景中引入无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)。与其它监测系统相比,WSN网络具有动态自组织性、数据处理速度快、稳定性高、部署成本低、兼容性强、可大规模部署等特点。但是,由于WSN节点能量受限,在线型网络中“能量空洞”现象尤为严重,降低了WSN的网络性能。本文主要针对铁路监测环境下WSN节点部署展开研究,以解决簇首能耗不均衡为研究目标,提出一种适用于铁路的带状WSN非均匀优化分簇策略,用于对铁路沿线列车运营情况进行监测。论文主要有以下研究成果:(1)对已有的线型WSN节点部署策略进行分析,针对基于分簇的线型WSN网络簇首能耗不均衡导致的“能量空洞”问题,本文提出带状WSN非均匀优化分簇算法。带状网络按等比数列非均匀分簇的基础上,分析簇首多跳时的能耗,得到各区域传感器节点的部署密度函数,以达到均衡簇首能耗的目的。同时引入簇首权值的概念,使得节点剩余能量多、距离sink近的节点成为簇首的可能性更大。并设计相应路由协议,引入休眠机制和簇首更换机制,有效延长了网络生命周期。首先,使用MATLAB软件仿真得到本文提出的非均匀优化分簇算法在不同部署长度下的最优分簇数。其次,将该优化算法与非均匀分簇和均匀分簇算法对网络生命周期、能量利用率、剩余能量比、网络能耗等方面性能进行分析比较。仿真结果表明:所提出的非均匀优化分簇算法有效均衡了簇首能耗,提高能量利用率,网络生命周期比非均匀分簇和均匀分簇分别提升了172轮和441轮。(2)针对铁路应用场景,铁轨大多在偏僻的地方,更换电池等维护工作量大。在非均匀优化分簇策略的基础上,采用具有太阳能采集的传感器节点,形成具有能量补给的无线传感器网络(Energy Harvesting Wireless Sensor Network,EH-WSN)。针对太阳能随机性和不稳定性等特点,采用基于天气情况改进的能量预测算法(Weather Conditioned Moving Average,WCMA),构建一种具有能量采集与预测的节点模型。在簇首权值上,考虑节点采集的能量,使剩余能量多、距离sink近且采集能量多的节点成为簇首的概率更大。仿真分析了EH-WSN和WSN两种非均匀优化分簇策略的平均分组投递率、吞吐量密度和吞吐量公平性等性能指标,以及发射功率P_i、节点部署密度、信号干扰噪声比(Signal to Interference Noise Ratio,SINR)阈值θ对EH-WSN网络性能的影响。实验结果表明:EH-WSN的平均分组投递率、吞吐量密度、吞吐量公平性均得到有效提高。提出的策略具有较好的扩展性,适合节点数目较多、距离较长的非均匀、带状EH-WSN网络部署。