智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由內(nèi)容簡(jiǎn)介

《智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由》可供從事無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和智能家居網(wǎng)絡(luò)的各類工程技術(shù)人員參考，亦可作為高等院校相關(guān)專業(yè)教師和研究生的教學(xué)參考書(shū)。本書(shū)系統(tǒng)介紹了智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的理論、方法和實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。全書(shū)分五個(gè)部分共十章，主要包括智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議ZigBee協(xié)議的路由研究；智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的AODVjr路由的改進(jìn)研究；智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)局部單播路由研究；基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由研究；智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇算法和智能家居能耗控制算法研究。本書(shū)所提出的理論，方法和技術(shù)實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)是作者多年從事智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的研究成果與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的。

第一章緒論9

1.1引言9

1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10

1.2.1無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由設(shè)計(jì)的研究現(xiàn)狀10

1.2.2智能家居的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的研究現(xiàn)狀13

1.3全書(shū)結(jié)構(gòu)安排13

第二章智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)15

2.1無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述15

2.1.1無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用15

2.1.2無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)17

2.1.3傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)17

2.2智能家居的應(yīng)用領(lǐng)域18

2.3智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)19

2.4智能家居常用的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議20

2.4.1IEEE802.15.4/ZigBee20

2.4.2其它標(biāo)準(zhǔn)20

2.5WSNSH的鏈路穩(wěn)定性分析21

2.5.1室內(nèi)無(wú)線傳播模型21

2.5.2鏈路穩(wěn)定性分析22

2.6WSNSH中的定位服務(wù)24

2.6.1WSN中的定位算法24

2.6.2WSNSH中的定位服務(wù)25

2.7智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的需求25

2.8本章小結(jié)26

第三章ZigBee路由協(xié)議的分析和路由策略的改進(jìn)27

3.1IEEE802.15.4協(xié)議27

3.1.1概述27

3.1.2基于IEEE802.15.4的傳感器網(wǎng)絡(luò)性能特點(diǎn)28

3.2ZigBee路由算法28

3.2.1層次路由29

3.2.2AODVjr30

3.2.3路由實(shí)現(xiàn)31

3.3ZigBee路由仿真分析32

3.3.1仿真性能衡量指標(biāo)32

3.3.2仿真參數(shù)及場(chǎng)景設(shè)計(jì)33

3.3.3仿真結(jié)果和性能分析36

3.4ZigBee路由策略改進(jìn)42

3.4.1層次路由算法的改進(jìn)42

3.4.2ZigBee路由策略改進(jìn)43

3.4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析44

3.5本章小結(jié)45

第四章基于位置信息的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)路由算法47

4.1基于位置信息的路由研究綜述47

4.1.1利用位置信息限定路由查找區(qū)域48

4.1.2利用位置信息確定路由下一跳50

4.1.3利用位置信息實(shí)現(xiàn)分層路由51

4.2研究背景52

4.3WSNSH—LBAR中路由請(qǐng)求域的定義53

4.3.1路由發(fā)現(xiàn)53

4.3.2請(qǐng)求域的定義54

4.3.3仿真及性能分析58

4.4WSNSH—LBAR中路由請(qǐng)求域的動(dòng)態(tài)調(diào)整61

4.4.1Rzone的大小對(duì)數(shù)據(jù)包投遞率的影響61

4.4.2基于貝葉斯估計(jì)的Rzone的動(dòng)態(tài)調(diào)整62

4.4.3仿真及性能分析66

4.5WSNSH—LBAR仿真及性能分析68

4.6本章小結(jié)71

第五章基于動(dòng)態(tài)混合查找的自適應(yīng)路由算法72

5.1網(wǎng)絡(luò)模型72

5.2自適應(yīng)路由算法73

5.2.1折半查找和指數(shù)查找73

5.2.2請(qǐng)求域的半徑搜索策略73

5.3仿真及性能分析75

5.4本章小結(jié)77

第六章基于位置信息的啟發(fā)式路由算法78

6.1研究背景78

6.2啟發(fā)式算法概述79

6.2.1智能仿生類算法80

6.2.2啟發(fā)式搜索算法80

6.3基于位置信息的啟發(fā)式路由算法82

6.3.1A*算法在路由中的應(yīng)用82

6.3.2基于位置信息的啟發(fā)式路由算法84

6.3.3鏈路狀態(tài)分類85

6.4仿真及性能分析86

6.5本章小結(jié)90

第七章基于局部網(wǎng)絡(luò)介數(shù)的能量均衡路由研究91

7.1研究背景92

7.1.1復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論92

7.1.2無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)95

7.2局部貪婪轉(zhuǎn)發(fā)97

7.3局部網(wǎng)絡(luò)介數(shù)97

7.3.1網(wǎng)絡(luò)介數(shù)98

7.3.2局部網(wǎng)絡(luò)介數(shù)98

7.4基于局部網(wǎng)絡(luò)介數(shù)的路由算法99

7.4.1算法描述99

7.4.2一個(gè)簡(jiǎn)單的路由例子100

7.5仿真及性能分析102

7.5.1網(wǎng)絡(luò)模型102

7.5.2網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景102

7.5.3仿真結(jié)果及性能分析103

7.5本章小結(jié)107

第八章具有基站的智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法108

8.1分簇算法研究綜述108

8.1.1鏈路分簇算法109

8.1.2加權(quán)分簇算法109

8.1.3層次分簇算法110

8.1.4網(wǎng)格分簇算法112

8.2研究背景113

8.3具有基站的智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇算法114

8.3.1K—means114

8.3.2簇?cái)?shù)目的范圍115

8.3.3簇頭選擇算法116

8.3.4簇生成算法118

8.3.5仿真效果119

8.4本章小結(jié)120

第九章基于用戶期望價(jià)格的需求響應(yīng)模型研究121

9.1系統(tǒng)模型和問(wèn)題定義121

9.1.1需求響應(yīng)算法的輸入122

9.1.2需求響應(yīng)算法的輸出123

9.2基于用戶期望價(jià)格的需求響應(yīng)算法設(shè)計(jì)123

9.2.1負(fù)荷轉(zhuǎn)移124

9.2.2能量存儲(chǔ)系統(tǒng)與需求響應(yīng)算法的集成127

9.2.3需求響應(yīng)算法128

9.3仿真及性能分析131

9.3.1仿真1131

9.3.2仿真2134

9.4本章小結(jié)137

第十章結(jié)論和展望138

10.1工作總結(jié)138

10.2進(jìn)一步工作展望139

參考文獻(xiàn)140

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)是我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，已深入經(jīng)濟(jì)社會(huì)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)是促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要手段，在智能家居系統(tǒng)中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)，將有力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化和信息化的深度融合，從而促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)和信息技術(shù)的向前發(fā)展。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)無(wú)需布線，易于配置和擴(kuò)展，低成本和低功耗的特點(diǎn)，使其逐漸成為未來(lái)智能家居物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展主流和研究熱點(diǎn)。能量高效和可靠傳輸?shù)穆酚伤惴ㄔ谥悄芗揖訜o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks for Smart Home，簡(jiǎn)稱WSNSH）通信中起著至關(guān)重要的作用，研究智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)無(wú)論是從無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)理論研究的角度，還是從智能家居物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)踐角度，都有重要理論意義和廣泛應(yīng)用前景。

目前針對(duì)智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的研究還沒(méi)有系統(tǒng)專門的介紹，本書(shū)作者博士和博士后階段對(duì)智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法進(jìn)行了多年的研究積累。為促進(jìn)學(xué)術(shù)和技術(shù)交流，作者撰寫(xiě)本書(shū)以求共同進(jìn)步，為智能家居物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作一點(diǎn)貢獻(xiàn)，為智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由設(shè)計(jì)提供一種新的思路和途徑。到目前為止，書(shū)中所涉及的相關(guān)路由算法已在國(guó)際期刊、會(huì)議上公開(kāi)發(fā)表。書(shū)中重點(diǎn)研究了智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法，采取了網(wǎng)絡(luò)仿真的方法研究所有關(guān)鍵算法的有效性和算法運(yùn)行性能，取得了一些具有一定創(chuàng)新性的研究成果。本書(shū)共5部分，按提出問(wèn)題，分析問(wèn)題，解決問(wèn)題的思路，循序漸進(jìn)地闡述了作者的研究結(jié)果：

1、對(duì)工程實(shí)踐中廣泛使用的智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議ZigBee進(jìn)行了詳細(xì)的仿真研究，并提出了在工程實(shí)際應(yīng)用中對(duì)ZigBee的層次路由和AODVjr路由進(jìn)行改進(jìn)的方案。

2、在第1部分的研究結(jié)果中，作者發(fā)現(xiàn)ZigBee的AODVjr路由算法主要采取洪泛的方式查找路由，洪泛查找路由帶來(lái)的直接問(wèn)題是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)大，易產(chǎn)生MAC層廣播風(fēng)暴，從而引起實(shí)際應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包投遞率過(guò)低。因此，作者從如何限定和調(diào)整洪泛路由區(qū)域的角度研究了AODVjr的一些改進(jìn)方法以達(dá)到提高智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的數(shù)據(jù)包投遞率的目的。

3、在第2部分的研究結(jié)果中，作者發(fā)現(xiàn)使用洪泛或區(qū)域性洪泛技術(shù)查找路由時(shí)節(jié)點(diǎn)能耗和通信開(kāi)銷仍然較高，還是會(huì)引起MAC層負(fù)擔(dān)過(guò)重的問(wèn)題。因此，作者研究了如何在智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由中引入啟發(fā)式的局部單播路由決策的方法。

4、在第3部分的研究結(jié)果中，作者發(fā)現(xiàn)雖然在智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由中引入啟發(fā)式的局部單播路由決策方法達(dá)到了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗有效降低，數(shù)據(jù)包投遞率顯著提高的目的，但是出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)能耗不均衡的現(xiàn)象。因此，作者研究了如何將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論引入到啟發(fā)式的局部單播路由決策中，將網(wǎng)絡(luò)流量以更為均衡的方式分配到網(wǎng)絡(luò)中的多條路徑上，延長(zhǎng)了智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命期。

5、在研究智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由通信的基礎(chǔ)上，對(duì)智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用展開(kāi)了探索性研究。主要研究了有關(guān)智能家居無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇算法和智能家居能耗控制算法。

本書(shū)的出版得到了國(guó)家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目號(hào)：61105070，61104215）、湖北省高等學(xué)校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：T201302）、國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：2013DFG72850）、國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（973項(xiàng)目，項(xiàng)目號(hào)：2012CB724400）的資助和電子工業(yè)出版社的大力支持，在此致以由衷的謝意。

書(shū)的撰寫(xiě)過(guò)程中得到了我的博士導(dǎo)師，武漢科技大學(xué)方康玲教授和我的博士后合作導(dǎo)師華中科技大學(xué)關(guān)治洪教授的指導(dǎo)和支持。兩位教授淵博的學(xué)識(shí)、謙和的為人，寬廣的胸懷，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度，開(kāi)拓進(jìn)取的創(chuàng)新意識(shí)都深深地影響著我，是我今后工作中學(xué)習(xí)的楷模，在此我謹(jǐn)向兩位教授表示深深的敬意和衷心的感謝。

書(shū)的撰寫(xiě)期間，作者曾多次前往韓國(guó)Hanyang大學(xué)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中心學(xué)習(xí)和交流，受到了該中心負(fù)責(zé)人Hong Seung Ho教授的悉心指導(dǎo)，他為作者提供了良好的科研環(huán)境以及大量參與工程實(shí)踐鍛煉的機(jī)會(huì)。Hong教授淵博的學(xué)識(shí)，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和忘我的工作精神深深地激勵(lì)著作者。在該中心的學(xué)習(xí)使作者受益匪淺，在此對(duì)Hong Seung Ho教授表達(dá)最誠(chéng)摯的謝意。

書(shū)的出版還得到了以下領(lǐng)導(dǎo)、專家的關(guān)心，指導(dǎo)和支持，在與這些教授，專家的長(zhǎng)期學(xué)術(shù)交流、合作過(guò)程中收益很大，在此深表感謝，他（她）們是武漢科技大學(xué)柴利教授、吳懷宇教授、陳和平教授、王斌教授、劉振興教授、吳謹(jǐn)教授、顧進(jìn)廣教授、劉斌教授、張濤教授和楊永立教授，澳大利亞Queensland University of Technology的田玉楚教授，國(guó)家電網(wǎng)信息通信有限公司博士后張翼英，北京郵電大學(xué)崔寶江教授，德國(guó)法蘭克福大學(xué)的博士后潘林，中國(guó)電力科學(xué)研究院計(jì)量研究所所長(zhǎng)章欣、副所長(zhǎng)徐英輝和高級(jí)工程師趙兵，韓國(guó)LSI公司Kwon Bong Hyun常務(wù)，韓國(guó)Nestfield公司Kim Dae Joo常務(wù)，武漢研能科技有限公司嚴(yán)宇峰經(jīng)理，武漢麥希力德科技有限公司魯彥玉經(jīng)理。

作者的工作還得到以下領(lǐng)導(dǎo)，教授和同事的熱情幫助與支持，在此表示感謝，他（她）們是：武漢科技大學(xué)馬婭婕博士、黃衛(wèi)華博士、章政博士、蔣錚博士、劉曉玉博士、黃浩軍博士、趙敏老師、陳彬老師、劉毅敏老師、周紅軍老師、方紅萍老師、楊玲賢老師、徐望明老師、梁開(kāi)老師等，華中科技大學(xué)姜曉偉博士、曲峰林博士、池明博士、陳超洋博士和王寶賢博士，韓國(guó)Hanyang大學(xué)的丁月民博士、段權(quán)珍博士和余萌萌博士，

感謝在該領(lǐng)域早期探索并有諸多貢獻(xiàn)的先行者們，沒(méi)有他們的貢獻(xiàn)這本書(shū)將難以為繼并順利完成。由于篇幅限制，還有不少同志為本研究成果與本書(shū)做了不少工作，在此不能一一列出，謹(jǐn)向所有同志致以衷心的感謝！

特別感謝我的父母，他們?cè)谖叶嗄甑那髮W(xué)生涯中給與我充分的理解、鼓勵(lì)和支持，他們的默默奉獻(xiàn)使我有更多的時(shí)間和精力投入科研之中，感謝他們?yōu)槲宜龅囊磺校桓兄x我的丈夫馮文利，他的理解每每使我倍感溫暖，還有我的女兒馮悅辰的開(kāi)朗的笑聲使我忘記疲勞。謹(jǐn)以此書(shū)獻(xiàn)給他們！

由于作者水平有限，書(shū)中錯(cuò)誤和缺點(diǎn)在所難免，歡迎讀者批評(píng)指正。

作者

李曉卉，工學(xué)博士，現(xiàn)任武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。研究興趣為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，智能家居控制，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，智能電網(wǎng)理論及應(yīng)用等。

《無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò):路由協(xié)議與數(shù)據(jù)管理》是作者從事多年的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議和數(shù)據(jù)管理相關(guān)科研工作實(shí)踐的結(jié)晶。路由協(xié)議側(cè)重于分簇路由技術(shù)的研究，重點(diǎn)是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分簇優(yōu)化及網(wǎng)絡(luò)分簇和簇問(wèn)路由的有機(jī)結(jié)合，緩解或避免由于傳感器節(jié)點(diǎn)能耗不均所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)“熱點(diǎn)”問(wèn)題和“能量空洞”現(xiàn)象，構(gòu)建能量高效均衡的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議。數(shù)據(jù)管理著重從節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂?、?jié)點(diǎn)分類管理和節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)四個(gè)方面進(jìn)行了比較系統(tǒng)的研究。《無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò):路由協(xié)議與數(shù)據(jù)管理》由重慶郵電大學(xué)蔣暢江組織撰寫(xiě)和統(tǒng)稿，并由向敏撰寫(xiě)。

第1篇 概述

第1章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述 2

1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本概念 2

1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 2

1.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu) 3

1.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 4

1.5 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù) 5

1.6 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用前景 6

1.7 本書(shū)章節(jié)安排 7

參考文獻(xiàn) 8

第2篇 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議

第2章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議概述 12

2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的設(shè)計(jì)要求 12

2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議分類方法 13

2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)平面路由協(xié)議 14

2.3.1 幾個(gè)典型的平面路由協(xié)議 14

2.3.2 平面路由協(xié)議和分簇路由協(xié)議比較 15

2.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議 16

2.4.1 分簇路由協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 16

2.4.2 分簇網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能耗分析 17

2.4.3 分簇路由協(xié)議的性能評(píng)價(jià) 18

2.4.4 分簇路由協(xié)議的核心問(wèn)題 19

2.4.5 現(xiàn)有的重要分簇路由協(xié)議解析 20

2.4.6 幾個(gè)典型的分簇路由協(xié)議 22

2.4.7 存在問(wèn)題及發(fā)展方向 30

2.5 本章小結(jié) 32

參考文獻(xiàn) 32

第3章 基于PSO的兩層分簇路由協(xié)議 38

3.1 引言 38

3.2 PSO算法簡(jiǎn)介 39

3.2.1 算法原理 39

3.2.2 算法流程 40

3.3 相關(guān)模型及假定 40

3.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型及假定 40

3.3.2 數(shù)據(jù)收集方式 41

3.3.3 無(wú)線通信能耗模型 41

3.3.4 數(shù)據(jù)融合模型 42

3.4 TL—EBC協(xié)議 42

3.4.1 簇的建立 43

3.4.2 穩(wěn)態(tài)階段 45

3.5 協(xié)議分析及仿真 45

3.5.1 協(xié)議分析 45

3.5.2 性能評(píng)價(jià)指標(biāo) 47

3.5.3 協(xié)議仿真與分析 47

3.6 本章小結(jié) 54

參考文獻(xiàn) 54

第4章 基于PSO的非均勻分簇路由協(xié)議 55

4.1 引言 55

4.2 網(wǎng)絡(luò)非均勻分簇策略 56

4.3 相關(guān)模型及假定 57

4.4 EBUC協(xié)議 57

4.4.1 簇的建立 57

4.4.2 穩(wěn)態(tài)階段 60

4.5 協(xié)議分析及仿真 60

4.5.1 協(xié)議分析 60

4.5.2 性能評(píng)價(jià)指標(biāo) 61

4.5.3 協(xié)議仿真與分析 62

4.6 本章小結(jié) 66

參考文獻(xiàn) 66

第5章 分布式非均勻分簇路由協(xié)議 67

5.1 引言 67

5.2 相關(guān)模型及假定 68

5.3 DEEUC協(xié)議 68

5.3.1 簇的形成 69

5.3.2 簇間多跳路由 71

5.4 協(xié)議分析及仿真 73

5.4.1 協(xié)議分析 73

5.4.2 性能評(píng)價(jià)指標(biāo) 74

5.4.3 仿真方法及參數(shù) 75

5.4.4 仿真結(jié)果分析 76

5.5 本章小結(jié) 83

參考文獻(xiàn) 83

第6章 基于參數(shù)優(yōu)化的分簇算法 84

6.1 引言 84

6.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)模型 84

6.3 分簇算法模型 85

6.4 分簇算法的參數(shù)優(yōu)化 86

6.4.1 優(yōu)化單跳距離 86

6.4.2 優(yōu)化分簇角 89

6.4.3 簇頭連續(xù)工作次數(shù)優(yōu)化 91

6.5 分簇算法的實(shí)現(xiàn) 95

6.6 分簇算法性能的仿真與分析 97

6.7 本章小結(jié) 99

參考文獻(xiàn) 100

第3篇 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理

第7章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理 102

7.1 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理的基本概念 102

7.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理特點(diǎn) 104

7.3 能量高效的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理 105

7.3.1 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理與拓?fù)涔芾?106

7.3.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理與節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù) 106

7.3.3 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理與節(jié)點(diǎn)調(diào)度控制 108

7.3.4 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理與能耗關(guān)系 109

7.4 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理技術(shù)的重要研究?jī)?nèi)容 109

7.5 研究現(xiàn)狀及主要問(wèn)題 111

7.5.1 研究現(xiàn)狀 112

7.5.2 存在的主要問(wèn)題 115

參考文獻(xiàn) 116

第8章 基于感知數(shù)據(jù)綜合支持度的節(jié)點(diǎn)分類算法 121

8.1 引言 121

8.2 節(jié)點(diǎn)分類的必要性 121

8.3 節(jié)點(diǎn)分類算法的設(shè)計(jì) 122

8.3.1 節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的綜合支持度 123

8.3.2 休眠節(jié)點(diǎn)數(shù)目確定 124

8.3.3 休眠節(jié)點(diǎn)規(guī)則確定 126

8.4 冗余節(jié)點(diǎn)的選取與調(diào)度 128

8.4.1 冗余節(jié)點(diǎn)的選取 128

8.4.2 冗余節(jié)點(diǎn)的調(diào)度控制 131

8.5 節(jié)點(diǎn)分類算法的實(shí)現(xiàn) 132

8.6 節(jié)點(diǎn)分類算法的性能評(píng)估 134

8.6.1 節(jié)點(diǎn)分類情況的驗(yàn)證 135

8.6.2 節(jié)點(diǎn)分類對(duì)網(wǎng)絡(luò)能耗和壽命的驗(yàn)證與分析 138

8.7 本章小結(jié) 141

參考文獻(xiàn) 142

第9章 面向數(shù)據(jù)收集的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法 144

9.1 引言 144

9.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的選取 145

9.2.1 GM（1，1）基本模型 145

9.2.2 GM（1，1）預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn) 146

9.2.3 動(dòng)態(tài)GM（1，1）模型 147

9.3 被預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的選取 148

9.4 被預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的調(diào)度控制 149

9.4.1 被預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的順序調(diào)度 149

9.4.2 被預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的選擇性調(diào)度 151

9.5 簇頭數(shù)據(jù)的融合處理 152

9.6 仿真結(jié)果與性能分析 154

9.6.1 GM（1，1）預(yù)測(cè)算法的有效性評(píng)估 154

9.6.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)壽命的驗(yàn)證與分析 158

9.7 本章小結(jié) 159

參考文獻(xiàn) 159