發(fā)布時(shí)間：2020-03-31 06:21

【摘要】：WSN是實(shí)現(xiàn)IOT的關(guān)鍵技術(shù)之一,隨著5G時(shí)代的到來(lái)以及相關(guān)的技術(shù)興起,WSN展示出廣闊的應(yīng)用前景。WSN的研究領(lǐng)域中,MAC協(xié)議和路由協(xié)議的研究又是熱門(mén)的研究方向之一,研究的目標(biāo)之一就是優(yōu)化現(xiàn)有協(xié)議的性能,提高WSN中有限的資源利用率,降低功耗,提高節(jié)點(diǎn)生命周期。本文以WSN為背景,簡(jiǎn)要分析了經(jīng)典的爭(zhēng)用型隨機(jī)多址接入?yún)f(xié)議的數(shù)據(jù)發(fā)送成功率,利用MATLAB進(jìn)行了軟件仿真。并以CC2530射頻芯片作為硬件平臺(tái),在實(shí)際的信道環(huán)境中硬件仿真了經(jīng)典隨機(jī)多址協(xié)議的工作過(guò)程,對(duì)工作過(guò)程中的數(shù)據(jù)包的收發(fā)狀態(tài)運(yùn)用python進(jìn)行保存處理,硬件仿真結(jié)果與軟件仿真結(jié)果和理論結(jié)果相符合,驗(yàn)證了理論分析的正確性。針對(duì)經(jīng)典的隨機(jī)多址協(xié)議對(duì)信道中重負(fù)載適應(yīng)能力差的缺點(diǎn),對(duì)兩種經(jīng)典隨機(jī)多址協(xié)議進(jìn)行融合提出了雙層隨機(jī)多址接入?yún)f(xié)議,對(duì)所提出的雙層隨機(jī)多址協(xié)議進(jìn)行了分析并分別在MATLAB和CC2530上進(jìn)行軟件和硬件仿真,結(jié)果顯示硬件仿真與軟件仿真過(guò)程相符合,在簇頭數(shù)和終端節(jié)點(diǎn)數(shù)足夠的情況下仿真結(jié)果與理論值較為接近,證實(shí)了理論分析的正確性,更適用于方便供電的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大的場(chǎng)景中。在雙層隨機(jī)多址協(xié)議的基礎(chǔ)上,結(jié)合分層路由算法LEACH,提出了低延遲低功耗和網(wǎng)絡(luò)能耗均勻的改進(jìn)算法。改進(jìn)算法結(jié)合了雙層隨機(jī)多址協(xié)議和LEACH的優(yōu)點(diǎn),在穩(wěn)定數(shù)據(jù)傳輸階段采用CSMA機(jī)制,降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲;在能量均衡和能耗方面,該策略混進(jìn)小部分初始能量高的高等節(jié)點(diǎn),在簇頭選舉時(shí)綜合考慮節(jié)點(diǎn)剩余能量和平均能量,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生命周期。對(duì)改進(jìn)后算法的數(shù)據(jù)傳輸階段的延時(shí)和功耗進(jìn)行建模分析,并利用MATLAB進(jìn)行仿真對(duì)比,證明了改進(jìn)算法在延遲、生命周期、網(wǎng)絡(luò)能耗均衡性以及吞吐量等性能都得到了優(yōu)化提升。
【圖文】：

他的任何限制。因此信道中由于多終端同時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)造成信息分組碰撞，發(fā)生碰撞逡逑的信息分組數(shù)據(jù)被破壞，因此終端節(jié)點(diǎn)需要重新發(fā)送破壞的數(shù)據(jù)包。Ｐ－ＡＬＯＨＡ協(xié)逡逑議模型如圖２．１所示。逡逑邐邐１邐１邐１邐１邐１邐？終端邋１逡逑邐１邋■—Ｉ邐１邐１邐１邐１邋？邋終端邋２逡逑＿１邐＾￣￣丨邐Ｉ邐？終端邋ｎ逡逑—１＾＾邐凝［聚節(jié)點(diǎn)逡逑圖２．１邋Ｐ－ＡＬ（川原理模型逡逑如圖２．１所示，各終端有信息分組即發(fā)送，黑色為信息分組發(fā)生碰撞，匯聚節(jié)逡逑９逡逑

Ｔ逡逑圖２．２邋Ｓ－ＡＬＯ丨ＩＡ原理圖逡逑如圖２．２所示，節(jié)點(diǎn)共用信道發(fā)送數(shù)據(jù)包，灰色表示匯聚節(jié)點(diǎn)成功接收到信息逡逑分組，用Ｕ表示成功接收，黑色表示信息分組碰撞，用Ｂ表示信息分組發(fā)生碰撞，逡逑無(wú)信息分組發(fā)送用丨來(lái)表示信道空閑，將時(shí)隙長(zhǎng)度歸一化為１。把信道上的信息分逡逑組分為成功（Ｕ）和不成功（ＢＩ）兩種狀態(tài)，設(shè)一次循環(huán)周期Ｔ?xún)?nèi)事件ＢＩ出現(xiàn)ｊ逡逑次，事件Ｕ出現(xiàn)ｉ次，，信息分組到達(dá)率為Ｇ，則一次循環(huán)周期出現(xiàn)（Ｕ．ＢＩ）事件的逡逑聯(lián)合概率分布為：逡逑Ｐ（ｉ，ｊ）邋＝邋（Ｇｅ－Ｇ］邋（＼－Ｇｅ－ｃ）＇邐（２．７）逡逑一次循環(huán)周期Ｔ?xún)?nèi)Ｕ事件出現(xiàn)的次數(shù)Ｅ（Ｎｕ）為：逡逑ＯＣ邋０Ｃ逡逑）邋＝邋Ｚ邋Ｚ（Ｇｅ＾＇）＇邋（１邋＿邐）＇邋＝邋0邋－邋ＧｅｒＣ，）＂＇邐（２．８）逡逑／＝１邋ｙ＝ｌ逡逑同理一次循環(huán)周期Ｔ?xún)?nèi)Ｂ１事件出現(xiàn)的次數(shù)￡（７ＶＳ／）為：逡逑）邋＝邋ｚｊｙ邋（Ｇｅ－＾＇）（（ｌ邋－邋Ｇｅ－＾邋）；邋＝邋｛Ｇｅ￣Ｇｙ＇邐（２．９）逡逑／＝１邋Ｊ＝＼逡逑由于時(shí)隙長(zhǎng)度為１，所以事件出現(xiàn)的平均次數(shù)等于事件的平均長(zhǎng)度，因此該系逡逑統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)送成功率Ｓ為：逡逑Ｓ邋＝————＝Ｇｅ－°邐（２．１０）逡逑Ｅ（Ｎｒ）邋＋邋Ｅ（ＮＢＩ）逡逑對(duì)吞吐量求導(dǎo)
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2608696