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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林克合
研究生(外文):Ke-He Lin
論文名稱:適應性樹狀拓撲在無線感測網路中實現資料壓縮融合之研究
論文名稱(外文):Adaptive Tree Topology for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
指導教授:吳國光吳國光引用關係溫志煜
指導教授(外文):Kuo-Guan WuChih-Yu Wen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:電機工程學系所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:63
中文關鍵詞:感測網路
外文關鍵詞:sensor networks
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無線感測網路有許多實際的用途,例如醫療照護、軍事、環境監控等等。在WSN系統中有許多路徑的通訊協定目的都是為了要讓系統間路徑的傳送有較高的能量運用效率,讓傳輸的路徑更加的穩定,減少網路在傳輸過程中資源的浪費。在論文中我們提出了一個感測網路上結合分散式跟集中式系統優點的架構,此系統擁有自我組織能力並且可以有效率的資料傳輸減少傳輸消耗的能量。這演算法是以適應性樹狀拓撲為基礎架構。在這架構之下所生成的Tree有最小的Level數,所以每個收集資料結點跟Sink結點之間路徑最短,所需花費能量為最小。當感測結點在網路中損壞或是加入新的感測結點有可能造成原本路徑損壞或是改變,因此維持路徑確保資料傳輸是很重要的議題。我們所提出路徑維持的通訊協定,在當路徑損壞或是改變時,我們只需要區域性的去修復或是改變路徑,依舊可以維持網路良好的運作。由模擬結果來驗證我們所提出來的方法,可以使WSN系統有較佳的擴展性,並且讓網路可以有更穩固的架構。
There are a lot of applications for wireless sensor networks (WSNs) such as medical care, military and environmental monitoring. Many routing protocols for WSNs have been designed to achieve high energy-efficiency, high reliability, low overhead, etc. In this paper we propose a hybrid , self organizing and energy efficient data gathering algorithm for wireless sensor networks. The proposed algorithm is based on Adaptive Branch-based Spanning Tree (ABST) structure. By applying the algorithm, the level of the generated tree is minimized so that the total energy consumption of route from the source to the sink is minimal. Moreover route maintenance protocols are described to rearrange the route locally when facing sensor failures and admission of new sensors. The simulation results show that the proposed approach provides scalability and robustness for network operation.
1. Abstract………………………………………1
1.摘要…………………………2
2. Introduction………………………………………3
3 ABST Algorithm………………………………………6
3-2 Route Computation………………………………………14
3-3. Data Gathering………………………………………16
3-4. Route maintenance………………………………………17
4. Performance Evaluation………………………………………20
4-1 Tree level的估測………………………………………20
4-1-1 Case 1: ………………………………………20
4-1-2 Case 2: ………………………………………28
4-2 Tree建立的能量的分析………………………………………34
4-2-1 ABST能量分析………………………………………35
4-2-2 AD HOC能量分析………………………………………41
5. Simulation Results………………………………………49
6. Conclusion………………………………………60
7 Reference………………………………………61


表目次
Table 4-1: 感測結點分佈為均勻分布Level的估測方式………24
Table 4-2: 當感測結點數目100,所估測出來的平均levevl………24
Table4-3: Sink結點座標為網路分布的中心,不同結點數目Tree拓撲的平均Level,實驗100次所統計出來的平均(T100、T200、T300、T400、T500代表為感測結點數目為100、200、300、400、500) ………………………25
Table 4-4: 路徑長度的計算………………………26
Table 4-5: Path的level估測………………………30
Table 4-6: Path偏差值估測………………………30
Table 4-7: 感測結點數目為100,L=100m ,R=14.142m,感測結點的分佈為均勻分佈平均估測出的平均Level偏差值估測: ………………………31
Table 4-8: 式子(5)算出偏差值圖表………………………32
Table 4-9: Sink結點random的座落在網路分布中,不同結點數目Tree拓撲的平均Level,實驗100次所統計出來的平均(T100、T200、T300、T400、T500代表為感測結點數目為100、200、300、400、500) ………………………33



圖目次
Fig 1-1: WSN網路示意圖………………………5
Fig 3-1:MST Network(此示意圖為參考[9]所繪出) ………………………7
Fig 3-2: HELLO MESSAGE &One-hop neighbors table………………………9
Fig 3-3: One-hop neighbors construct picture(100 感測結點s 在100m*100m分佈) ………………………9
Fig 3-4: Sink one-hop neighbors and tree construct table (child level &ID) ………………………10
Fig 3-5: Tree 結點 one-hop neighbors and tree construct table………………………11
Fig 3-6: Case 2 收到複數tree-construct 封包卻還沒加入資料樹網路的感測結點(結點7) ………………………12
下面為建立Adaptive Branch-based spanning tree 的方塊流程圖………………………12
Fig 3-7: 建立Adaptive branch-based spanning tree的流程方塊圖………………………13
Fig 3-8:傳統的WSN收集資料給sink並傳送給末端使用者………………………14
Fig 3-9:Tree建立好之後,路徑的建立通常利用Sink結點決定………………………15
Fig 3-10: 利用tree-construct table跟one-hop neighbor table去找出最短的路徑………………………16
Fig3-11: Sink node 收到的資料壓縮的封包………………………17
Fig 3-12-1為一個tree WSN的簡單是意圖,Fig3-12-2紅色結點是表示sensor 損壞他會發出BYE-message給one-hop neighbors 這些child結點便會發出parent-discovery,Fig3-12-3產生出新的兩條路徑, Fig3-12-4便是這路徑所選擇出來的路徑。………………………19
Fig 4-1:在最佳化Tree下每個level應該如此圖分佈………………………22
Fig 4-2: 感測結點的數目為100觀察Tree拓撲,較常出現的路徑圖………………………25
Fig 4-3:當感測結點密度夠高,路徑分布範圍的示意圖………………………28
Fig 4-4: Sink結點坐落在分佈的最邊際時,Tree Level分佈模擬圖………………………29
Fig 4-5 Sink結點坐落在分佈的最邊際時,較常出現的路徑圖………………………30
Fig4-6: Sink結點坐落在分佈的最邊際時,路徑分佈範圍示意圖………………………33
Fig4-7: 感測結點分佈的環境示意圖………………………38
Fig:4-8: Sink 發出 tree-construct封包,跟並且週遭感測結點收到封包所需要的功率………………………38
Fig:4-9: Sink周圍感測結點回傳給sink的封包………………………39
Fig4 -10:Sink發送出要求感測結點加入Tree的封包………………………39
Fig4-11當sensor決定加入到 tree之後回傳給parent所需要的功率跟其周圍感測結點收到封包所需要的功率………………………40
Fig4-12:末端傳回根部示意圖………………………40
Fig4-13:數學式(15)示意圖………………………44
Fig4-14:數學式(16)示意圖………………………45
Fig4-15:數學式 (17)示意圖………………………45
Fig4-16:數學式(18)示意圖………………………45
Fig4-17:數學式(19)示意圖………………………46
Fig4-18:數學式(20)示圖………………………46
Fig4-19:數學式(21)示意圖………………………47
Fig4-20沒有紀錄舊有的路徑所有可能回傳路徑的示意圖………………………47
Fig4-21如果有紀錄舊有的路徑的示意圖………………………48
Fig5-1: Sink node分布在網路的中心(50.50),ABST演算法模擬所產生分佈圖………………………50
Fig5-2: Sink node在網路上的分佈為random,ABST演算法模擬所 產生分佈圖………………………51
Fig5-3:Sink node分布在網路的中心(50.50),MST演算法所模擬的環境分佈………………………52
Fig:5-5: 感測結點數目不同分別為100、200、300、400、500環境下,Sink node分布在網路的中心(50.50),感測器傳輸範圍R相同,ABST(t10)根MST(t2)演算法100次模擬所統計出的平均Level。………………………54
Fig:5-6: 感測結點數目不同分別為100、200、300、400、500環境下,Sink node在網路分布為random,感測器傳輸範圍R相同,ABST(t10)根MST(t2)演算法100次模擬所統計出的平均Level。………………………55
Fig5-7: 感測結點數目不同分別為100、200、300、400、500環境下,Sink node分布在網路的中心(50.50),感測器傳輸範圍R隨著感測器分布密度適度的改變,ABST(t10)根MST(t2)演算法100次模擬所統計出的平均Level。………………………56
Fig:5-8: 感測結點數目不同分別為100、200、300、400、500環境下,Sink node在網路分布為random,感測器傳輸範圍R隨著感測器分布密度適度的改變,ABST(t10)根MST(t2)演算法100次模擬所統計出的平均Level。………………………57
Fig:5-9: 感測結點的數目為1000,感測器傳輸範為R為4.472M,感測結點的最大連接數目為2、3、4、5、6、7、8、9、10,ABST演算法所100次模擬所統計出的平均Level。………………………58
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