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基于增强学习的多sink无线传感网路由机制研究

作 者: 周淑俐
导 师: 章韵
学 校: 南京邮电大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 无线传感网络 路由算法 网络生存周期 增强学习 能量预测
分类号: TP212.9
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 55次
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内容摘要


在无线传感网中,传感器节点在电源能量、计算能力、通信能力等方面具有局限性,节点间如何协作并发挥其整体综合作用,如何延长网络生存期,是设计无线传感网路由算法的重点和难点。本文以无线传感网路由算法作为主要研究对象,分析了几种国内外比较典型的无线传感网路由算法,研究了多sink节点无线传感网在分摊网络能源负载上的优势,并在此基础上提出了两种基于增强学习的多sink节点无线传感网路由机制。从现有的无线传感网路由协议可以看出,它们大都考虑不全面如只考虑节点跳数、距离、位置等。本文利用增强学习算法的Q-learning算法,使节点在选择下一跳时综合考虑节点的剩余能量、通信耗能、距离、跳数,选择具有回报值最大的节点作为路由的下一跳选择,该机制称为基于Q学习算法的多sink节点无线传感网路由机制QLRP-MS(Q-learning-based Routing Protocol for Multi-sink WSNs )。另外,针对分层路由LEACH算法在簇头选择中存在的随机性容易使节点能耗过大、过早失效的问题,本文提出了利用增强学习算法的TD算法预测节点剩余能量,使簇头的选择不再具有随机性,大大提高了选取剩余能量值大的节点当选为簇头的可能性,该机制称为基于TD算法的多sink节点无线传感网路由机制TDLP-MS(Temporal Differences-based LEACH Protocol for Multi-sink WSNs)。通过仿真看出,上述的两种路由机制在一定程度上均衡了网络的能源消耗分布,延长了网络的使用寿命。在多sink节点无线传感网的应用环境下,网络使用寿命更长,性能更好。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
缩略词  8-9
第一章 绪论  9-13
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 目前研究概述  10-11
  1.3 研究内容和创新点  11-12
  1.4 论文结构  12-13
第二章 无线传感网路由协议概述  13-25
  2.1 无线传感网路由特点  13-14
  2.2 无线传感网路由协议分类  14-15
  2.3 无线传感网路由协议分析  15-19
    2.3.1 经典平面路由协议  15-17
    2.3.2 经典分层路由协议  17-18
    2.3.3 路由协议特点比较  18-19
  2.4 多sink 节点无线传感网路由算法研究状况  19-22
  2.5 基于增强学习的路由协议  22-24
  2.6 本章小结  24-25
第三章 增强学习理论  25-33
  3.1 Agent 的定义  25-26
  3.2 增强学习概述  26-27
  3.3 增强学习的相关定义  27-28
  3.4 增强学习的分类和两种经典算法  28-31
    3.4.1 TD(λ)算法  29-30
    3.4.2 Q-learning 算法  30-31
  3.5 增强学习的应用  31-32
  3.6 本章小结  32-33
第四章 基于Q-learning 的多sink 无线传感网路由机制  33-44
  4.1 多 Agent 增强学习算法  33-34
  4.2 QLRP-MS 机制构建背景  34
  4.3 QLRP-MS 机制构建过程  34-38
  4.4 QLRP-MS 的示例分析  38-40
  4.5 仿真分析与实现  40-43
  4.6 本章小结  43-44
第五章 基于TD 能量预测的多sink 无线传感网路由机制  44-59
  5.1 能量预测模型  44
  5.2 LEACH 算法分析  44-45
  5.3 马尔科夫链能量预测模型  45-47
  5.4 基于TD 能量预测的模型  47-49
  5.5 TDLP-MS 机制构建过程  49-55
  5.6 仿真实现与分析  55-58
  5.7 本章小结  58-59
第六章 总结与展望  59-61
  6.1 工作总结  59-60
  6.2 展望  60-61
致谢  61-62
参考文献  62-67
硕士期间发表的论文  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化元件、部件 > 发送器(变换器)、传感器 > 传感器的应用
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