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无线多媒体传感器网络QoS路由算法研究

2020-12-07阅读(638)

无线多媒体传感器网络QoS路由算法研究

论文摘要

随着多媒体传感器及嵌入式处理器技术的发展,无线多媒体传感器网络的研究工作正在逐渐增加。因为多媒体数据能够提供网络覆盖范围内丰富的信息,因此无线多媒体传感器网络能够加强传统无线传感器网络的应用并提供更多应用范围,如无线多媒体传感器网络在战场监控、环境监测、智能家庭护理和目标跟踪等方面应用得到了广泛的研究。在无线多媒体传感器网络应用中,除了端到端时延和带宽外还有更多的性能参数需要考虑,如时延抖动和包丢失率等,因此无线多媒体传感器网络QoS路由问题具有更多的挑战性。由于无线传感器网络中,传感器节点存在潜在的自私性,因此国内外的一些学者将博弈论引入到无线传感器网络的研究中。本文在分析国内外大量相关文献的基础上,对基于博弈论的无线多媒体传感器网络QoS路由协议和算法展开了较为系统的研究工作,主要创新性工作体现在以下几个方面：（1）提出了直接扩散博弈路由协议DDGR无线多媒体传感器网络节点通常采用电池供电,传感器节点为避免过度使用能量可能拒绝转发数据,由于传感器节点存在这种潜在的自私行为,使无线多媒体传感器网络路由问题可以使用博弈理论进行研究,本文分析了博弈路由算法的基本思想,给出一种无线多媒体传感器网络QoS路由的博弈模型,在此基础上将该博弈模型融入到直接扩散路由协议中,提出了一种直接扩散博弈路由协议（DDGR）, DDGR路由协议分为兴趣信息扩散、QoS协商、路径加强及数据传输四个过程,仿真实验表明DDGR路由协议可以有效地均衡节点能量消耗,从而提高网络生命周期。（2）研究了基于博弈理论的蚁群博弈路由算法ACGR本文提出了一种无线多媒体传感器网络蚁群博弈路由算法,其基本思想是使用蚂蚁选路博弈模型的混合纳什均衡结果来选择下一跳。蚁群选路博弈模型中,使用蚁群算法中信息素强度来定义博弈模型中参与者收益函数。仿真实验将蚁群博弈路由算法与基于地理位置已知的蚁群路由算法进行比较,结果表明蚁群博弈路由算法所寻找到的路径与基于地理位置已知的蚁群路由算法所寻找路径质量接近,但由于蚁群博弈路由算法取消了蚁群路由算法中的迭代过程,使得蚁群博弈路由算法的开销远小于基于地理位置已知的蚁群路由算法。（3）研究了基于交叉博弈模型的无线多媒体传感器网络QoS路由遗传算法本文提出了一种路径博弈模型,并将其应用到遗传路由算法中,在改进的遗传路由算法中使用路径博弈混合纳什均衡来自动确定每个个体参与交叉的概率,该方法一方面可以避免人为选择交叉概率的繁琐,同时可以实现能量均衡使用及提高算法的收敛速度且不会破坏遗传模式,仿真实验表明博弈交叉遗传路由算法性能优于基本遗传路由算法。（4）研究了基于博弈选择的无线多媒体传感器网络Many to one路由算法本文研究了基于遗传算法的无线多媒体传感器网络Many to one路由算法,并使用博弈选择模型的纳什均衡解改进了传统遗传算法的选择操作,实验结果表明,基于博弈选择的遗传QoS路由算法能够有效提高网络生命期。本文得到国家自然科学基金项目（60672137）、教育部博士点基金项目（20060497015）、教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-08-0806）、国家软件开发环境重点实验室开放课题（SKLSDE-2009KF-2-02）、湖北省教育厅科学技术研究计划优秀中青年人才项目（Q20082203）和湖北省教育厅高等学校优秀中青年科技创新团队项目（T200806）等的资助。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 无线多媒体传感器网络的概念
  • 1.1.2 无线多媒体传感器网络的特点
  • 1.1.3 无线多媒体传感器网络的应用
  • 1.1.4 无线多媒体传感器网络QoS路由研究的意义
  • 1.2 无线多媒体传感器网络的研究现状和重点
  • 1.3 本文的主要研究内容和主要工作
  • 1.4 论文的组织结构
  • 第2章 无线多媒体传感器网络的QoS路由协议研究
  • 2.1 无线多媒体传感器网络的体系结构
  • 2.1.1 分层的无线多媒体传感器网络结构
  • 2.1.2 基于Mesh网的无线多媒体传感器网络结构
  • 2.2 无线多媒体传感器网络的QoS参数研究
  • 2.2.1 传统网络的QoS参数
  • 2.2.2 无线多媒体传感器网络的QoS参数
  • 2.3 无线多媒体传感器网络的QoS路由协议
  • 2.3.1 无线多媒体传感器网络的QoS路由协议介绍
  • 2.3.2 协议比较与分析
  • 2.4 无线多媒体传感器网络QoS路由的挑战
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 路由博弈模型研究
  • 3.1 博弈理论基础
  • 3.1.1 博弈的基本元素
  • 3.1.2 纳什均衡
  • 3.1.3 贝叶斯纳什均衡
  • 3.2 非合作静态路由博弈模型
  • 3.2.1 简单纯策略路由博弈模型
  • 3.2.2 经典路由博弈模型
  • 3.3 非合作博弈路由算法研究
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 DDGR:无线多媒体传感器网络直接扩散博弈路由协议
  • 4.1 相关研究
  • 4.2 QoS路由博弈模型
  • 4.2.1 网络模型
  • 4.2.2 无线多媒体传感器网络连续媒体QoS路由问题
  • 4.2.3 无线多媒体传感器网络QoS路由博弈模型
  • 4.3 QoS路由博弈模型分析
  • 4.4 DDGR:定向扩散博弈路由
  • 4.4.1 DDGR的基本思想
  • 4.4.2 DDGR的实验仿真
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 无线多媒体传感器网络蚁群博弈路由算法
  • 5.1 相关研究
  • 5.2 网络模型
  • 5.3 基本的蚁群QoS路由算法
  • 5.4 基本蚁群QoS路由算法仿真研究
  • 5.4.1 前向蚂蚁数量对算法的影响
  • 5.4.2 节点数量对算法的影响
  • 5.4.3 针对蚁群QoS路由算法初始化问题的改进
  • 5.4.4 针对前向蚂蚁数量的改进措施
  • 5.5 蚁群博弈路由算法
  • 5.5.1 博弈模型
  • 5.5.2 蚂蚁选路博弈模型分析
  • 5.5.3 路由算法
  • 5.5.4 蚁群博弈路由仿真研究
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 基于博弈交叉的遗传路由算法
  • 6.1 基本的遗传路由算法
  • 6.1.1 相关研究
  • 6.1.2 网络模型
  • 6.1.3 单播QoS路由问题描述
  • 6.1.4 基本的遗传QoS单播路由算法描述
  • 6.1.5 基本遗传QoS路由算法仿真研究
  • 6.2 博弈交叉遗传QoS路由算法
  • 6.2.1 交叉博弈模型
  • 6.2.2 交叉博弈模型分析
  • 6.2.3 交叉博弈路由仿真研究
  • 6.3 本章小结
  • 第7章 多媒体传感器网络Many to One遗传路由算法
  • 7.1 问题描述
  • 7.2 遗传路由算法
  • 7.2.1 编码方案
  • 7.2.2 随机多播树生成算法
  • 7.2.3 交叉算法
  • 7.2.4 变异算法
  • 7.2.5 博弈选择算法
  • 7.2.6 遗传路由算法描述
  • 7.3 仿真研究
  • 7.4 本章小结
  • 第8章 总结和展望
  • 8.1 总结
  • 8.2 进一步的工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目
  • 攻读博士学位期间发表的论文

    • 相关论文文献

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