基于子网划分和时序调度无线传感器网络多信道mac协议的研究

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1、山东大学硕士学位论文摘要无线传感器网络是由密集部署在监测区域内的大量的微型传感器节点通过无线自组织方式组成的分布式多跳网络,其目的是协作地感知、采集和处理监测区域内感知对象的信息,并报告给观察者。它作为一项新兴的数据采集技术,在军事国防、医疗卫生、环境监测、智能家居方面都获得了广泛的应用。无线传感器网络的研究热点主要集中在路由协议、MAC协议、定位技术、数据融合技术等方面。其中,无线传感器网络的MAC协议直接控制无线信道的使用方式,决定数据的收发时机,用来构建网络系统的底层基础结构,对网络的性能有很大的影响。传统的无线传感器网络MAC协议通常对能量效率

2、进行了最多的考虑,而把带宽使用率、吞吐量等放在了次要的位置。但近来的应用,如建筑物健康状况监测等都要求网络能够快速采集大量数据,这就对网络的吞吐量指标提出了更高的要求。考虑到当前无线传感器网络节点配备的无线收发器已经支持多信道操作,本文提出了一种基于子网划分和时序调度的无线传感器网络多信道MAC协议。首先,协议按照干扰值最小的原则将整个网络划分成多个树状子网,并给每个子网分配一个不同的信道,以减小子网内干扰和子网间干扰。其次,协议在每个子网内采用基于时序调度的无线信道使用方式,给每个节点两跳范围内的所有节点分配不同的发送时隙,实现了数据包的无碰撞传输。

3、最后,本文对提出的多信道MAC协议进行了详细的分析,并与单信道CSMA协议及多信道CSMA协议进行了比较。仿真结果表明,在合理地估计了节点密度之后,本文提出的多信道MAC协议能够获得较高的吞吐量及较低的延时,同时保证较高的能量效率。关键词:无线传感器网络:MAC;多信道;子网划分;时序调度山东大学硕士学位论文ABSTRACTWirelessSensorNetwork(WSN)isadistributed,multi—hopnetworkcomposedofmassivemicro.sensorplaceddenselyinthemonitoringar

4、eainwireless,self-organizingmanner,aimingtocollaborativelysense,collectandprocesstheinformationfromthesensedobjectsinthemonitoringarea,andthenreporttotheobserver.Asallemergingdataacquisitiontechnology,WSNhasplayedagreatroleinmanyapplicationssuch勰militaryandnationaldefense,health

5、care,environmentalmonitoring,smarthome,ete.ResearchintoWSNmainlyfocusesonroutingprotocols,MACprotocols,positioningtechnology,dataaggregationtechnology,etc.WSNMACprotocolscontroltheallocationofthewirelessmediaanddeterminethetimingofdatasendingandreceiving,whichbuildtheinfrastruct

6、ureofthenetworksystemsandhavegreatinfluenceuponnetworkperformances.IntraditionalWSNMACprotocols,energyefficiencymaybeconsideredtobethemostimportantconcernwhereasutilizingbandwidthandmaximizingthroughputareofsecondaryimportance.However,recentapplications,such嬲structuralhealthmoni

7、toring,requirehighamountsofdatatobecollectedatafasterrate,whichpresentsagreaterchallengetothenetworkthroughput.TakingintoaccountthattransceiversequippedbyWSNnodeshavesupportedmulti—channel,thepaperproposesamulti·channelWSNMACprotocolbasedonsubnetpartitionandtimingschedule.First,

8、accordingtotheruleofminimu//linterferencevalue,

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