一、无线传感器网络物理层协议的研究现状（论文文献综述）
吴子晔[1]（2021）在《面向拓扑动态变化的水声无线传感器网络的MAC协议设计》文中研究指明近年来,越来越多的水声无线传感器网络采用AUV构建水下移动节点,针对动态水声网络的协议设计正成为研究热点之一。本文针对拓扑结构动态变化的混合型水声无线传感器网络,从时空不定特性出发,设计了一种基于竞争的MAC协议RA-SFAMA-MA,以解决引入移动节点的水声无线传感器网络中传播时延长、信道利用率低和水下储能昂贵等具体问题。该协议首先通过规划ACK控制报文的发送时隙来规避信道间碰撞,并通过计算网络最佳容量确定ACK调度算法的适用场景;接着采用一种基于RTS竞争的多接收机制确定各终端节点的收发时序,动态调整网络拥塞,同时降低网络传播总时延,缓解漏斗效应;最后进行海测实验,实验结果表明:相较于两种经典竞争型MAC协议,RA-SFAMA-MA能够取得更高的网络吞吐量和更低的能量开销指标,具有显着的优越性。进一步考虑由移动AUV节点和水下固定节点共同组成的混合型水声无线传感器网络整体架构大、环境动态变化快和能量限制严格等特点,本文在已有研究基础上,整体规划水声无线传感器网络的OSI分层模型,设计了一种联调路由层VBF寻址协议和MAC层RA-SFAMA-MA协议的RV-SFAMA-MA跨层协议,将路由层VBF最优寻址的理念融入MAC层的RTS竞争算法之中,动态确定网络最佳路由,减少网络时延总长,并大幅降低整体的能量开销。基于NS3的仿真结果表明,相较于另一种技术成熟的跨层协议DBR-MAC,RV-SFAMA-MA能够取得更高的网络吞吐量和更低的能量开销指标,具有显着的优越性。
邓淑桃[2]（2021）在《面向服务区分的无线传感器网络MAC协议研究》文中研究表明无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）被列为21世纪十种改变世界的新兴技术之首,被广泛应用于各行各业。随着现代智能化设备的不断发展以及应用需求的不断变化,无线传感网络中节点与传感器数量不断增长的同时,业务种类与数量也在增加,而不同的业务有不同的服务质量要求。为了在资源受限的无线传感网络中满足各业务传输需求,提供服务质量与服务差异化将成为不可避免的趋势。本文在无线传感器网络的MAC层引入一种基于统计概率优先级的多址接入协议（Statistic Priority-based Multiple Access,SPMA）,针对SPMA协议的三个关键参数:各优先级业务的发送阈值、退避时间和信道负载,进行研究和优化。本文利用专业网络仿真工具OPNET搭建仿真平台,并对改进后的协议进行仿真实验,验证其优越性。首先,针对固定阈值灵活性低,不能应对网络变化,造成信道资源浪费的问题,本文提出了一种基于信道负载统计的动态阈值算法,结合业务传输和信道占用状况,动态调整各优先级业务的发送阈值。仿真结果表明,所提算法在保障高优先级业务服务质量的基础上,增大低优先级业务的发送成功概率,加强对信道资源的利用,提升系统吞吐量。其次,针对传统退避算法不支持服务区分,无法适应时变网络的问题,本文提出了一种基于服务区分的自适应退避算法,各优先级业务根据信道占用状况,动态调整退避时间,在轻负载下减少不必要的退避,在重负载下能迅速降低信道接入量,为高优先级业务提供更好的传输资源。仿真结果表明,本文所提的退避算法提供了明显的服务区分,有效降低了数据包的发送时延,在重负载下,提升了高优先级业务的服务质量。最后,针对现有信道负载预测算法不能准确刻画未来信道占用状况的问题,本文结合差分滑动自回归平均模型和卡尔曼滤波理论对信道负载进行预测,对信道接入量进行有效控制。仿真结果表明,基于信道负载预测的多优先级MAC协议实现了服务差异化,高优先级业务的发送成功概率得到提升,传输时延减小,获得了更优的服务。
王一芃[3]（2020）在《面向智能电网业务与应用的无线传感网若干理论方法研究》文中指出智能电网是对于传统电网的改造和升级。借助无线传感网,智能电网可以有效改善传统电网在供能效率、能源经济性、能源安全以及环境友好等方面的不足。受覆盖范围和传输速率的制约,无线传感网主要服务于电网的配电环节和用电环节,支持高级计量基础设施（Advanced Metering Infrastructure,AMI）、需求侧响应（Demand Response,DR）和配电自动化（Distribution Automation,DA）等应用。由于无线传感网本身资源受限,而智能电网具体应用的业务特点和通信要求多样,因此在实际部署前往往需要进行理论分析。目前针对智能电网的无线传感网理论研究工作存在以下局限和不足:1)大多数传统无线传感网理论模型及优化算法没有明确应用场景,且忽视无线传感器设备的实际性能参数,导致研究结果不适用于智能电网应用场景;2)智能电网中新应用的加入以及新旧设备的替换会引起无线传感网规模和负载的变化,而传统信道接入参数优化算法无法有效分辨数据包送达率的变化是由信道接入的随机性引起还是源于无线传感网负载的变化,因此无法应对智能电网应用场景中的无线传感网负载变化问题。3)传统针对智能电网的无线传感网理论模型往往假设节点拥有稳定负载状态,而智能电网更多应用场景中的业务为周期性生成,负载状态不稳定,会导致传统理论模型无法有效分析。此外,大多数针对DR方案的传统理论模型以及优化算法将用电器的效用函数假设为凸函数,保证所构建优化问题为标准凸优化问题。实际生活中用电器的效用函数不全为凸函数,因此这些传统理论模型并不合理,相应优化算法也不能获得实际最优解。针对上述不足,本文考虑智能电网具体应用的业务特点及通信要求,结合无线传感网通信标准及设备的实际功能参数,对面向智能电网业务与应用的无线传感网展开若干理论研究。本论文的主要工作和创新点如下:1)为探究无线传感网对AMI系统应用的适用性,以IEEE802.15.4标准为基础,提出面向家庭区域网络（Home Area Network,HAN）中AMI系统应用的无线传感网物理层和媒体接入控制（Medium Access Control,MAC）层理论模型。物理层模型严格参考实际无线传感器模块的功能参数,建立了考虑调制方式、发送功率级数、传输距离、数据包大小以及握手机制的数据包发送成功率计算公式。MAC层模型根据AMI系统定时检测业务特点,将任意时刻信道内数据包的生成率近似为泊松分布,并由此提出任意时刻节点进行信道空闲状态评估（Channel Clear Assessment,CCA）操作的概率以及成功率的计算公式。模型在简化计算复杂度的同时提升了对无线传感网通信性能和能耗情况的计算准确度,较传统无线传感网模型可以为AMI系统应用提供更客观的无线传感网配置参考。通过分析确定最大退避次数和最小退避指数是AMI系统应用场景中更适合优化的参数,为后续优化面向AMI系统应用的无线传感网奠定理论基础。2)针对已部署无线传感网需要支持更高监测频率的电网业务并适应新旧电网设备替换的情况,为提高无线传感器节点的通信性能以及在无线传感网规模和负载发生变化时的鲁棒性,提出一种用于优化信道接入机制的分布式自适应参数调整算法。所提出算法基于AMI系统应用场景中任意时刻信道内数据包生成率近似为泊松分布的研究结果,利用独立泊松分布之和仍为泊松分布的性质,以节点自身参数以及信道检测和数据包发送的历史信息为参考,对周围网络是否发生变化进行判断,进而对信道接入机制关键参数进行及时调整。相较于传统无线传感网参数优化算法,所提出算法的参数调整方式更稳健,使无线传感网在可靠性、有效性和能量效率等方面表现更稳定,使无线传感器节点具有更好的鲁棒性。3)针对配电线路故障检测与定位应用中无线传感器节点的信道接入行为,根据应用中高频采样的业务特点,建立了节点数据包生成周期与发送时长接近时的信道接入理论模型。模型兼顾单次信道空闲检测模式和双重信道空闲检测模式,利用离散时间马尔可夫过程和离散傅立叶变换,推导出在信道和节点两个角度下CCA操作出现的概率及成功概率的计算公式,有效刻画了节点数据包生成周期与发送时长接近时的信道接入行为以及负载状态,可以准确计算配电线路实时监测与定位应用场景中无线传感器节点个体和无线传感网整体的通信性能以及能耗情况。通过分析确定双重信道空间检测模式更适用于所考虑应用场景。利用退避等待过程的时间分布特点,提出一种近似计算无线传感网平均传输时延的方法,可以有效判断所配置无线传感网是否满足配电线路故障检测定位应用的时延要求。4)针对DR方案中提高电网系统总用电（供电）福利的设计目标,为分析电网系统主要环节用电（供电）行为以及相应的成本和收益,建立了计算电网系统总用电（供电）福利的模型。所建立模型考虑用户生活习惯以及用电器的功耗特性,借助效用函数的概念,将不同用电设备在不同时段工作时消耗的电能与所提供福利之间的关系进行公式化表达。基于所提出模型,结合用电限制因素,构建了带有电量约束的以电网总福利最大化为目标的优化问题。利用拉格朗日乘数法,提出用于优化电网总福利的分布式负载调度算法,可以准确计算用电器最佳耗电量,有效提高电网总福利。提出一种以电价信息为参照的储能设备充电速率调整策略,在有效提高电网总福利的同时减少了能源浪费。全文共6章,图54幅,表14个,参考文献169篇。
何一涵[4]（2020）在《小型频谱监测无线传感器网络管理协议的研究与实现》文中指出近年来,无线通信技术已经进入到高速发展时期,随之而来的是电磁波频谱资源越来越稀缺。无线传感器网络可以对信号进行收集、处理和转发,并且具有强大的数据管理功能。无线传感器网络的特征是大规模化、组网方式多样、容易部署等,应用场景十分广阔。网络节点需要部署在传统网络无法使用的环境中时,就需要选择一个合适的组网方式去构建无线传感器网络。为了更好地利用、控制和管理网络中的数据信息,并使网络信息传输最优化,就需要使用高效的网络管理技术。采用合适的网络管理协议能够协助用户实时有效地监测网络的状态,有助于提高网络运转的可靠性、安全性以及高效性。在人们无法直接接触到无线传感器网络的节点设备的情况下,采用合适的网络管理协议从而有效地管理无线传感器网络显得尤其重要。无线传感器网络通常使用电池供电,由于电池的能量是固定的,因此为了节省功耗、增加网络的生命周期,提高网络的路由效率,构建一个合理的网络拓扑控制结构是无线传感器网络的一个关键环节,也是研究无线传感器网络管理协议的基础,而网络管理协议为无线传感器网络的信息传输、路由等提供重要技术支撑。本文基于实验室“十三五规划”预研项目“XXX技术研究”进行分析研究。其应用场景为在人烟稀少的区域通过飞机投放若干网络节点,组建一个无线传感器网络,以该无线传感器网络为基础,开展信号的频谱监测工作,最终监测数据上传给管理者。论文的主要工作和创新如下:首先,阐述了无线传感器网络的结构以及其特点,着重探讨了其网络管理的内容,分析了无线传感器网络管理架构的不同类型,研究了相关协议和算法。其次,详细分析了小型频谱监测无线传感器网络的工作原理,探讨了其网络管理应满足的要求,说明其网络管理的主要内容,提出了该网络的传感器节点协议栈。然后,根据小型频谱监测无线传感器网络管理协议的分析,研究出一种基于网络拓扑和能耗的汇聚节点选择算法。在计算多点中继节点（MPR节点）时,考虑了节点之间的连通度、可达度等因素,节点可以把数据经过MPR节点发送到所有的两跳邻居节点,确保所有两跳邻居节点都被覆盖;此外,在MPR选择机制中考虑了节点能耗情况,根据能量模型,在选择汇聚节点时,剔除了剩余能量过低的节点。对于小型频谱监测无线传感器网络的拓扑维护所涉及的拓扑控制分组的处理,以及路由表建立、更新和维护也进行了相关研究。汇聚节点算法综合考虑了网络拓扑中的关联邻居节点,再参考节点的剩余能量,最终从多个中继节点中选择出网络的汇聚节点。汇聚节点选择算法关系到小型频谱监测无线传感器网络的网络管理中的拓扑控制和能量管理,此算法的提出,为完善网络模型提供了有力支持。接下来,基于OPNET三层建模的方法,研究了无线传感器网络层次型模型,对于进行小型频谱监测无线传感器网络建模的方法进行了探讨和分析,设计了其传感器节点的模型结构,对节点中各模块进行建模,其中,在网络层采用了本文提出的汇聚点选择算法以延长网络生存时间,在MAC层采用多信道技术以减少时延。最后,对小型频谱监测无线传感器网络模型进行了仿真实现,分析了网络的性能表现。将提出的算法和几种不同的协议进行了对比仿真实验,从多个角度分析其对网络性能的影响。由仿真结果可知,改进后的网络管理协议相较于其他几种协议,功耗得到了更好的优化,生存时间更长。
袁有义[5]（2020）在《基于IEEE 802.15.4的WSN簇树路由算法和MAC协议设计》文中研究指明基于IEEE 802.15.4标准的无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）具有低能耗、低成本、易扩展等优点,在物联网、智能医疗等领域有重要的应用前景。该标准定义超帧结构,实现低占空比技术与混合CSMA/TDMA技术的有效结合;定义簇树拓扑结构,易于扩展网络规模。在无线传感器网络路由算法和MAC协议设计方面,现有的研究成果大多关于实现全网任意节点间的路由构建和数据传输,而新科技的发展对其提出新的要求,许多应用场景需要汇聚节点从网络各节点收集数据来集中处理。为满足这种需求,本文为可移动无线传感器网络提出基于邻居表的簇树路由算法,即NT-CTR路由算法,以及基于共享时隙的MAC协议,即SS-MAC。NT-CTR算法借鉴ZBR（ZigBee Routing）、Cluster-Tree两种典型簇树路由算法优点,并对其进行较大地改进和创新:将节点分为汇聚节点、簇头节点和成员节点三类,以执行不同的路由功能;考虑节点间的距离和移动性,且对汇聚节点的子节点数进行特殊设置,以减小网络最大深度和数据帧端到端时延;采用分步式构建网络拓扑,以减小控制开销。算法重点设计网络地址分配策略、消息帧格式、邻居表格式及算法具体流程。SS-MAC协议用于从NT-CTR算法构建的网络中收集数据,协议改进了IEEE802.15.4标准定义的混合CSMA/TDMA技术和跳频机制,以降低节点间干扰;提出共享时隙分配算法,以异步唤醒网络节点;定期调整占空比和共享时隙长度,以适应动态流量负载。本文详细设计SS-MAC协议的网络运行周期、共享时隙算法及数据收集过程。然后,推导共享时隙参数及网络能耗的数学表达式,并利用排队理论分析成员节点的分组平均等待时间及其影响因素。通过MATLAB仿真分析和对比NT-CTR、Cluster-Tree、ZBR三种算法的分组投递率、路由控制开销等性能。结果表明,在节点数量较多或者通信半径较大的情况下NT-CTR算法的分组投递率和分组平均跳数性能表现最佳,而路由控制开销居于另外两种算法之间。同样地,与IEEE 802.15.4标准的对比仿真结果表明,本文提出的SS-MAC协议能较好地适应大规模簇树无线传感器网络,且在相同条件下分组时延和吞吐量性能表现更佳。
俞悦[6]（2020）在《异构无线传感器网络高能效路由协议的研究与设计》文中提出无线传感器网络在军事应用、医疗健康、社会交通等各个领域迅速发展,为人们的生产生活带来了巨大的便利。但是由于大多数无线传感器节点采用电池供电,整个无线传感器网络是能量受限的。因此,设计高能效的路由协议是无线传感器网络的一个重要课题。此外,CTC（cross technology communication,跨网通信）技术的飞速发展使得不同类型的无线节点共存通信成为可能。然而,现存的路由协议并不能良好地适应多种传感器节点共存的网络,且对能量效率和网络吞吐量的提高、网络负载的平衡等方面都还需要提高。因此,研究基于CTC异构网络的路由协议具有重要意义。针对基于CTC技术的异构无线传感器网络,为提高节点的能量利用效率,增大网络吞吐量,延长网络生存周期,本文分别提出了能量高效的单跳模糊聚类路由协议Fuzzy-K和多跳路由协议MFuzzy-K。其中,Fuzzy-K协议充分考虑了多种传感器节点共存的异构网络特点,针对其帧长差异、移动性差异做出了相应的设计。不同于其他传统协议先选择簇首再就近成簇的方式,该协议引入了K-means聚类算法对节点进行聚类,充分考虑节点的位置和分布进行分簇,这样使得簇的形成更加均衡。同时,针对K-means聚类算法中初始聚类中心和聚类数量的缺陷,采用Mamdani模糊推理系统来合理规避。并再次使用Mamdani模糊推理系统来进行簇首的选择,通过考虑节点剩余能量、节点到本簇内其他节点的距离和、节点当选历史等参数,选择出最终簇首。最终通过在三种不同网络拓扑中的仿真实验,与经典的LEACH协议,异构网络协议EEHCCP、TEAR,模糊不等聚类协议DUCF进行比较,表明Fuzzy-K协议能够明显延长网络的生存周期,平衡网络负载,增大网络吞吐量。多跳路由协议MFuzzy-K是在Fuzzy-K协议的基础上,针对稳态阶段的数据传输提出。在网络设置阶段,该协议的分簇方式以及簇首选举机制与Fuzzy-K协议是相同的。在稳态传输阶段,直接与基站通信的节点采用单跳传输方式,直接将数据包发送至基站;对于其他节点,采用蚁群算法构建最优转发路径,通过多跳方式传输。实验表明,通过这种单跳与多跳混合传输的方式,进一步减少了节点与基站的通信能耗,提升了节点的能量利用效率,有效延长了整个网络的生命周期。
刘文博[7]（2020）在《面向数能一体化传感器网络的MAC协议研究与设计》文中进行了进一步梳理随着无线通信技术的高速发展,人们对无线通信技术提出了越来越高的要求,无论是传统的电池供电,还是插电电源供电等方式,都不足以支持人们对无线通信的灵活性和可持续性的要求,于是无线数能同传技术应运而生。本文着重关注在传统的无线传感器网络的基础上引入无线数能同传技术构成数能一体化的无线传感器网络,通过对该数能一体化网络的MAC层协议进行优化,延长整体网络寿命,降低无效能量消耗,提高能源利用率。本文主要研究内容分为以下三部分。首先,设计了基于ZigBee协议的数能一体化验证平台的基本架构和四种数能分割方案,依此进行需求分析和设备选型,选择频率分割方案,依托成熟的ZigBee协议和开发板套件进行预实验,根据预实验的数据结果设计数据收发机和能量收发机,由此搭建一个点对点的无线数能同传系统,实现终端节点的无线能量供应,在硬件系统层面上验证了无线数能同传技术可以有效应用于无线传感器网络。然后,针对传统的MAC层协议和无线数能同传技术,提出了一种超帧结构的改进方案,删去传统超帧结构的非活跃阶段,并调整超帧结构的时隙顺序,从而增大下行无线传输的时隙,增大无线充能的能力;同时提出一种GTS时隙分配的判决排序公式,把终端节点的剩余能量、数据变化量和数据有效期纳入判决范围,使能量较少、数据变化量大、数据有效期短的节点对GTS时隙具备更高的优先级,优先使能量短缺、数据紧急度高的节点使用GTS时隙通信,降低能量中断概率。最后,针对超帧结构的竞争接入期,设计了一种面向数能一体化网络的选择性通信竞争算法,通过支持向量机模型和历史数据构建学习器并训练,分别计算得到竞争上报基准值和GTS时隙申请基准值,用以指导终端节点进行选择性的竞争上报和GTS时隙申请,减少无意义的通信尝试,降低能量浪费;同时改进竞争接入期的CSMA/CA协议的退避算法,设计了一种引入剩余能量百分比的退避窗口计算公式,缩短能量充足节点的退避时间,延长能量短缺节点的退避时间,降低能量中断概率,从而延长整体网络寿命。本文在传统无线传感器网络的基础上,有效而合理地引入了无线数能同传技术,并针对MAC层协议进行优化和创新,从宏观的超帧结构和超帧内的竞争接入期两方面入手,增大了无线能量供应的能力,降低了无效能量消耗和能量中断概率,延长了整体网络寿命。
温梦华[8]（2020）在《水下定向无线传感器网络数据链路层与网络层协议研究》文中研究说明水下无线传感器网络在海洋资源开发方面具有举足轻重的作用,不断改善网络性能是一件极为迫切的任务。而定向通信技术具有空分复用的优势,可提高网络吞吐量和发送成功率等性能。本文设计了几种适用于水下定向无线传感器网络的媒体介入控制（Medium access control,MAC）协议和路由协议,把定向通信空分复用的优势充分利用到网络中,提高网络性能。首先,本文分别基于多模态换能器和矢量水听器的原理和工作模式建立了定向发射和接收模型。对于定向发射模型,为了选择定向发射波束的最优形状,本文定义了发射区内外面积比函数来衡量发射波束的优越性,并用粒子群算法求出该函数的最优解;对于定向接收模型,本文参照矢量水听器的测向和电子旋转的工作模式设计了矢量水听器屏蔽干扰信号的流程,使它能够实现对某个方向的信号的定向接收,减小其它方向上的干扰信号的影响;针对如何选取矢量水听器电子旋转的角度的问题,本文提出了用粒子群算法求解能使接收信号信干噪比达到最大的电子旋转角度最优解的方案。然后,对于MAC协议,本文以全向ALOHA协议为起点,逐步优化地提出了定向ALOHA协议、定向MACAW协议,主要工作包括设计这两种定向MAC协议的流程以及改进虚拟载波侦听机制。仿真结果表明,定向ALOHA协议可充分发挥空分复用的优势,相比于全向ALOHA协议明显提高了网络吞吐量和发送成功率等性能;定向MACAW协议在长数据包的情况下可改善定向ALOHA协议中出现的隐蔽终端问题;最后仿真分析了节点受内波、湍流影响而发生的随机转动对定向MACAW协议的影响,并提出了相应的解决方案。最后,本文对定向水声通信网络的路由协议进行了研究,研究了基于最小干扰代价原则的改进型AODV协议和基于最小跳数原则的改进型AODV路由协议,仿真对比结果表明,在定向通信的水下传感器网络中,基于最小干扰代价原则的AODV路由协议的发送成功率和网络吞吐量优于基于最小跳数原则的AODV路由协议。
潘白雪[9]（2020）在《基于ZigBee的便捷式传感器网络通信技术研究》文中研究指明无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）与通信技术和计算机技术共同构成了信息技术的三大支柱。在应用领域里,无线传感器网络采用的方式是利用大量廉价的传感器节点对周边信息如声音、磁场、震动等进行采集,通过自组织构成的网络将采集到的数据信息传到互联网端。而基于ZigBee的无线传感器网络因其功耗低、成本低、组网灵活的优势使其在市场应用越来越广泛。多传感器探测系统是用ZigBee技术多方位采集声音、温度、震动等监控信息,将网络内的信息通过网关上传到上位机供用户监控。本文首先根据该探测系统详细介绍了ZigBee相关技术,包括无线传感器网络的特征、体系结构以及关键技术,还有ZigBee技术的体系架构、应用以及将来面临的挑战。其次,对基于ZigBee的多传感器探测系统进行研究和设计,描述了该系统的整体架构、ZigBee组网的过程、各节点的设计、网关的设计以及对监测到的信息测试实验的过程。无线传感器网络的能源消耗一直是各学术界的研究热点,能否最大限度的延长网络寿命也是边防监控的至关重要点。因此本文在最后探讨与分析了WSN中一系列典型算法,而LEACH算法是最经典且应用最广泛的,所以本文针对LEACH算法进行理论剖析,分析了其缺点,然后针对其存在的缺陷进行三点改进:簇头选举改进;传输方式改进;轮数控制改进。改进后的算法希望达到的效果是使簇头的选举更科学,分布更均匀,进一步降低网络中各节点的能耗,使整个网络的生命周期大大的延长。仿真实验使用了MATLAB仿真软件,将LEACH算法和改进后的LEACH算法进行了仿真,通过对比两种算法的几个重要指标验证改进算法的效果。对比结果表明,改进后的LEACH算法不仅可以更均匀地分配簇头,还可以有效降低网络的能耗,延长网络的生命周期。
丁震[10]（2019）在《智能电网多跳无线传感器网络的延时优化研究》文中认为无线传感器网络是由大量节点自组织形成的多跳网络系统,其在智能电网的监测与通信中具有广泛的应用前景。由于多跳传输会导致延时的倍增,如何满足网络传输延时性能指标需求成为无线传感器网络多跳传输研究领域的关键问题。为此,本文开展智能电网多跳无线传感器网络的延时优化研究。论文的主要工作内容如下:（1）根据无线传感器网络中单个节点MAC层的非信标使能CSMA/CA算法流程,建立基于马尔科夫链的无线传感器网络节点MAC层分析模型,通过对该模型中节点的马尔科夫状态转移过程的分析与计算,得到节点MAC层延时的数学计算方法。（2）根据无线传感器网络节点在多跳传输中需要中继转发的特性,将每个节点的数据到达率分解为自身采集数据到达率和上一节点数据处理率两部分,运用M/M/1队列理论,建立多跳无线传感器网络传输延时模型。（3）基于智能电网的通信延时需求确定约束条件及优化目标,采用非线性优化方法,可对智能电网中的无线传感器网络的节点部署、节点采样速率等参数设置进行相应优化,通过对仿真结果的分析和实际智能电网多跳无线传感器网络的优化应用,验证了提出模型与算法的有效性。
二、无线传感器网络物理层协议的研究现状（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无线传感器网络物理层协议的研究现状（论文提纲范文）
（1）面向拓扑动态变化的水声无线传感器网络的MAC协议设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写与术语 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 水声无线传感器网络国内外研究现状 |
| 1.2.1 水声无线传感器网络的特点和架构 |
| 1.2.2 水声无线传感器网络MAC协议概述 |
| 1.3 本文主要工作和组织结构 |
| 第2章 面向拓扑动态变化的水声无线传感器网络的MAC协议设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水声无线传感器网络的时空不定性问题描述 |
| 2.3 针对暴露终端问题的MAC设计 |
| 2.3.1 经典SFAMA协议的工作原理 |
| 2.3.2 竞争型MAC协议中的暴露终端问题 |
| 2.3.3 控制报文ACK的调度算法和网络最佳容量 |
| 2.4 针对低信道利用率及漏斗效应的MAC协议设计 |
| 2.4.1 针对低信道利用率的多接收机制 |
| 2.4.2 面向动态排序的RTS竞争多接收机制 |
| 2.5 面向动态水声无线传感器网络的RA-SFAMA-MA协议工作流程 |
| 2.6 实验结果及分析 |
| 2.6.1 实验环境及参数设置 |
| 2.6.2 丢包率指标分析 |
| 2.6.3 吞吐量指标分析 |
| 2.6.4 能量开销指标分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向拓扑动态变化的水声无线传感器网络的跨层协议设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水声无线传感器网络跨层协议的问题描述 |
| 3.3 跨层协议RV-SFAMA-MA的改良设计 |
| 3.3.1 基于地理信息的自适应VBF寻址协议设计 |
| 3.3.2 路由寻址协议VBF与 RTS竞争算法的结合 |
| 3.4 跨层协议RV-SFAMA-MA的工作流程 |
| 3.5 仿真结果及分析 |
| 3.5.1 基于NS3 的仿真平台MATE2 介绍 |
| 3.5.2 吞吐量指标分析 |
| 3.5.3 能量开销指标分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 总结与展望 |
| 4.1 研究工作总结 |
| 4.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者在硕士生涯期间的科研成果 |
（2）面向服务区分的无线传感器网络MAC协议研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 无线传感器网络概述 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 本文组织框架 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 无线传感器网络的MAC协议 |
| 2.1 无线传感器网络MAC协议 |
| 2.1.1 固定分配MAC协议 |
| 2.1.2 随机竞争MAC协议 |
| 2.1.3 混合型MAC协议 |
| 2.2 基于概率统计优先级的MAC协议 |
| 2.2.1 SPMA协议分析 |
| 2.2.2 SPMA协议的关键技术 |
| 2.2.3 SPMA协议的服务区分机制 |
| 2.3 SPMA协议仿真建模 |
| 2.3.1 仿真工具介绍 |
| 2.3.2 仿真模型设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于信道负载统计的服务区分MAC协议 |
| 3.1 SPMA协议的信道负载统计机制 |
| 3.1.1 SPMA协议的信道接入控制流程 |
| 3.1.2 数据包碰撞模型 |
| 3.1.3 基于排队理论的数据包发送概率分析 |
| 3.1.4 基于物理层的信道负载统计 |
| 3.2 改进基于信道负载统计的动态阈值算法 |
| 3.2.1 固定阈值算法 |
| 3.2.2 改进的动态阈值算法设计 |
| 3.3 仿真与性能分析 |
| 3.3.1 仿真参数设置 |
| 3.3.2 仿真结果与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于服务区分的自适应退避算法 |
| 4.1 SPMA协议现有退避算法 |
| 4.2 改进的自适应退避算法 |
| 4.2.1 SPMA协议退避策略分析 |
| 4.2.2 自适应退避算法设计 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于信道负载预测的多优先级MAC协议 |
| 5.1 预测模型概述 |
| 5.2 信道负载预测模型设计 |
| 5.2.1 基于信道负载的差分自回归移动平均模型 |
| 5.2.2 卡尔曼滤波 |
| 5.2.3 基于滑动自回归平均和卡尔曼滤波的信道负载预测 |
| 5.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）面向智能电网业务与应用的无线传感网若干理论方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无线传感器网络 |
| 1.1.2 智能电网及其通信网 |
| 1.1.3 无线传感器网络在智能电网通信网中的应用 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 面向智能电网业务的无线传感器信道接入机制研究 |
| 1.2.2 智能电网需求侧响应方案研究 |
| 1.3 论文的主要研究内容和创新点 |
| 1.4 论文的结构 |
| 2 面向HAN区域计量应用的无线传感网理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 HAN网络场景及AMI系统业务分析 |
| 2.2.1 HAN网络场景介绍 |
| 2.2.2 HAN网络中AMI系统业务分析 |
| 2.3 IEEE802.15.4标准及无线传感器工作模式介绍 |
| 2.3.1 IEEE802.15.4标准介绍 |
| 2.3.2 无线传感器工作模式介绍 |
| 2.4 面向智能电网计量应用的无线传感网基本理论模型 |
| 2.4.1 概述 |
| 2.4.2 IEEE802.15.4物理层分析与建模 |
| 2.4.3 IEEE802.15.4MAC层模型 |
| 2.4.4 网络性能分析 |
| 2.5 仿真实验及结果分析 |
| 2.5.1 网络场景设置 |
| 2.5.2 模型合理性验证 |
| 2.5.3 物理层和MAC层参数影响分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 针对HAN网络的无线传感器节点自适应参数优化算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络可靠性分析 |
| 3.3 基于等效网络的参数优化算法 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 网络场景及性能指标设置 |
| 3.4.2 算法性能对比 |
| 3.4.3 NEAPT算法的适用场景 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 针对配电线故障检测与定位的无线传感器信道接入建模研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论模型 |
| 4.2.1 时隙化CSMA/CA机制建模 |
| 4.2.2 关键性能指标 |
| 4.3 针对单次信道空闲检测模式的模型修改 |
| 4.4 一种平均传输时延的近似估算方法 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 |
| 4.5.1 网络场景设置 |
| 4.5.2 模型合理性验证 |
| 4.5.3 单次信道空闲检测与双重信道空闲检测性能比较 |
| 4.5.4 关键参数对于网络平均时延的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考虑用电设备特性的智能电网的需求侧响应优化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究背景 |
| 5.3 系统模型与问题构建 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 优化问题 |
| 5.4 负载调度优化算法 |
| 5.4.1 用电器最佳用电量计算方法 |
| 5.4.2 分布式负载调度算法 |
| 5.5 仿真实验及结果分析 |
| 5.5.1 实验场景设置 |
| 5.5.2 负载调度算法性能比较 |
| 5.5.3 储能系统的影响分析 |
| 5.5.4 储能系统的最优充电策略 |
| 5.6 结论 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）小型频谱监测无线传感器网络管理协议的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 无线传感器网络的研究 |
| 1.2.2 无线传感器网络管理协议的研究 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 无线传感器网络相关研究 |
| 2.1 无线传感器网络与无线自组织网络 |
| 2.1.1 WSN |
| 2.1.2 Ad hoc网络 |
| 2.2 网络管理 |
| 2.2.1 网络管理概述 |
| 2.2.2 WSN网络管理 |
| 2.2.3 Adhoc网络管理 |
| 2.3 网络性能指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 小型频谱监测无线传感器网络 |
| 3.1 小型频谱监测无线传感器网络的结构和工作流程 |
| 3.2 小型频谱监测无线传感器网络管理的主要内容 |
| 3.3 小型频谱监测无线传感器网络节点协议栈设计 |
| 3.3.1 无线传感器网络节点协议栈 |
| 3.3.2 小型频谱监测无线传感器网络节点协议栈 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 汇聚节点选择算法及拓扑维护 |
| 4.1 汇聚节点选择 |
| 4.1.1 算法概述 |
| 4.1.2 算法原理 |
| 4.1.3 邻居探测 |
| 4.1.4 MPR节点的计算 |
| 4.2 拓扑维护 |
| 4.2.1 拓扑控制分组的处理 |
| 4.2.2 路由表的计算 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于OPNET的小型频谱监测无线传感器网络建模 |
| 5.1 WSN仿真研究 |
| 5.2 WSN建模 |
| 5.2.1 OPNET的三层建模 |
| 5.2.2 WSN层次型建模方式 |
| 5.2.3 传感器节点模型设计 |
| 5.3 小型频谱监测无线传感器网络模型的构建 |
| 5.3.1 传感器节点模型 |
| 5.3.2 节点模型的属性配置 |
| 5.3.3 其他节点模型和移动策略模型 |
| 5.3.4 小型频谱监测无线传感器网络的流量模型 |
| 5.3.5 小型频谱监测无线传感器网络的组网方式 |
| 5.4 小型频谱监测无线传感器网络仿真 |
| 5.4.1 小型频谱监测无线传感器网络仿真 |
| 5.4.2 汇聚节点选择算法仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于IEEE 802.15.4的WSN簇树路由算法和MAC协议设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 无线传感器网络简介 |
| 1.2.1 无线传感器网络的特点及应用 |
| 1.2.2 无线传感器网络主要技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 路由协议研究 |
| 1.3.2 数据链路层MAC协议的研究 |
| 1.3.3 跨层协议的研究 |
| 1.3.4 性能分析及其优化的研究 |
| 1.3.5 能效协议的研究 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 第2章 IEEE802.15.4标准 |
| 2.1 标准简介 |
| 2.2 MAC层功能与机制 |
| 第3章 路由算法设计与性能分析 |
| 3.1 无线传感器网络路由协议概述 |
| 3.2 簇树路由协议 |
| 3.3 NT-CTR路由算法设计 |
| 3.3.1 算法设计动机和目标 |
| 3.3.2 地址分配策略 |
| 3.3.3 NT-CTR路由算法流程 |
| 3.4 仿真 |
| 3.4.1 分组投递率 |
| 3.4.2 分组平均跳数 |
| 3.4.3 路由控制开销 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 MAC协议设计与性能分析 |
| 4.1 网络周期规划 |
| 4.2 起始阶段设计 |
| 4.3 稳定阶段设计 |
| 4.3.1 共享时隙 |
| 4.3.2 传输机制 |
| 4.4 协议性能及参数分析 |
| 4.4.1 共享时隙参数分析 |
| 4.4.2 簇内数据收集模型 |
| 4.4.3 能耗分析 |
| 4.5 实验仿真 |
| 4.5.1 分组平均等待时间 |
| 4.5.2 能耗 |
| 4.5.3 SS-MAC协议与IEEE802.15.4 标准的性能对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1.总结 |
| 2.展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录 B 参与导师主持的科研项目 |
（6）异构无线传感器网络高能效路由协议的研究与设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文安排 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 无线传感器网络概述 |
| 2.2 物理层信号仿真——CTC |
| 2.3 K-means聚类算法 |
| 2.4 模糊推理系统 |
| 2.5 蚁群算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统模型 |
| 3.1 网络模型 |
| 3.2 能量模型 |
| 3.3 实验仿真模型 |
| 3.4 优化目标 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 异构无线传感器网络单跳路由算法 |
| 4.1 Fuzzy-K协议概述 |
| 4.2 Fuzzy-K协议详细设计 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 异构无线传感器网络多跳路由算法 |
| 5.1 MFuzzy-K协议概述 |
| 5.2 MFuzzy-K协议详细设计 |
| 5.3 路径规划算法性能分析 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）面向数能一体化传感器网络的MAC协议研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 数能一体化网络研究 |
| 1.2.2 针对低功耗物联网设备的MAC层协议研究 |
| 1.2.3 面向数能一体化网络的MAC层协议研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本论文的主要创新点 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 针对无线数能同传技术的MAC层协议研究 |
| 2.1 IEEE802.15.4 协议简介 |
| 2.1.1 IEEE802.15.4 网络简介 |
| 2.1.2 IEEE802.15.4 协议结构 |
| 2.2 IEEE802.15.4 MAC层基本帧结构 |
| 2.3 IEEE802.15.4 协议MAC层信道接入机制 |
| 2.3.1 超帧周期结构 |
| 2.3.2 CAP阶段信道接入机制 |
| 2.3.3 CAP阶段的通信吞吐量分析 |
| 2.3.4 CAP阶段能量消耗分析 |
| 2.3.5 CFP阶段信道接入机制 |
| 2.4 IEEE802.15.4 MAC层数据传输机制 |
| 2.5 ZigBee协议简介 |
| 2.5.1 ZigBee协议基本特征 |
| 2.5.2 ZigBee协议体系结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于ZigBee协议的数能一体化传感器网络验证平台研发 |
| 3.1 验证平台系统需求分析 |
| 3.2 验证平台系统总体方案设计 |
| 3.3 验证平台系统设备选型 |
| 3.4 频率分割方案系统搭建 |
| 3.4.1 数据收发机设计 |
| 3.4.2 能量收发机设计 |
| 3.5 验证平台系统实验 |
| 3.5.1 实验背景描述 |
| 3.5.2 系统实验具体过程 |
| 3.5.3 系统实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 面向数能一体化传感器网络的MAC层协议超帧设计 |
| 4.1 面向无线数能同传技术的方案设计 |
| 4.2 无线数能同传的影响 |
| 4.3 传统MAC层超帧设计在数能一体化传感器网络中的缺陷 |
| 4.4 面向数能一体化传感器网络的MAC层超帧结构设计 |
| 4.4.1 传统MAC层超帧结构简介 |
| 4.4.2 面向数能一体化传感器网络的MAC层超帧结构设计 |
| 4.4.3 DEIN超帧结构的合理性分析 |
| 4.4.4 DEIN超帧结构的优势分析 |
| 4.5 面向数能一体化传感器网络的GTS时隙分配方案设计 |
| 4.5.1 优化GTS时隙申请方式 |
| 4.5.2 优化GTS时隙数 |
| 4.5.3 面向数能一体化传感器网络的GTS时隙分配方案优化 |
| 4.6 仿真实验效果对比 |
| 4.6.1 仿真实验物理环境 |
| 4.6.2 仿真实验参数设计 |
| 4.6.3 仿真实验软件环境 |
| 4.6.4 面向数能一体化传感器网络的超帧结构仿真实验 |
| 4.6.5 面向数能一体化传感器网络的GTS时隙分配方案仿真实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 面向数能一体化传感器网络的MAC竞争接入期节能设计 |
| 5.1 缓解竞争接入期能耗问题的理论方法设计 |
| 5.1.1 能耗问题的成因 |
| 5.1.2 能耗问题的缓解方案设计 |
| 5.2 基于机器学习的选择性通信算法研究 |
| 5.2.1 基于机器学习的选择性竞争上报算法 |
| 5.2.2 基于机器学习的选择性GTS时隙申请算法研究 |
| 5.3 竞争接入期退避窗口计算公式优化 |
| 5.3.1 传统时隙CSMA/CA算法的退避机制 |
| 5.3.2 传统退避机制的缺陷 |
| 5.3.3 时隙CSMA/CA算法的退避窗口优化 |
| 5.4 仿真实验效果对比 |
| 5.4.1 选择性竞争上报算法仿真实验 |
| 5.4.2 选择性GTS时隙申请算法仿真实验 |
| 5.4.3 面向数能一体化传感器网络的退避算法仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）水下定向无线传感器网络数据链路层与网络层协议研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景及研究意义 |
| 1.2 水下无线传感器网络概述及研究现状 |
| 1.2.1 水下无线传感器网络概述 |
| 1.2.2 数据链路层协议研究现状 |
| 1.2.3 网络层协议研究现状 |
| 1.2.4 国内外组网实验研究现状 |
| 1.3 无线传感器网络定向协议概述及在水声中的类比 |
| 1.3.1 无线传感器网络定向协议发展概述 |
| 1.3.2 无线传感器网络定向协议研究的关键问题 |
| 1.3.3 定向无线传感器网络对定向水下无线传感器网络的启示 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第2章 定向发射及接收模型的建立 |
| 2.1 定向发射模型的建立 |
| 2.1.1 多模态换能器的原理简述 |
| 2.1.2 发射指向性图的选择 |
| 2.2 基于矢量水听器的定向接收模型的建立 |
| 2.2.1 矢量水听器指向性原理概述 |
| 2.2.2 声压和质点振速组合形式的选择 |
| 2.2.3 矢量水听器干扰信号屏蔽流程 |
| 2.3 基于粒子群算法的矢量水听器最优主轴方向选择 |
| 2.3.1 信干噪比最优化问题模型的建立 |
| 2.3.2 粒子群算法原理简述 |
| 2.3.3 矢量水听器最优主轴方向的选择方案 |
| 2.3.4 粒子群算法仿真结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 定向MAC协议的设计及仿真分析 |
| 3.1 假设条件及名词解释 |
| 3.1.1 假设条件及合理性分析 |
| 3.1.2 相关名词解释 |
| 3.2 定向ALOHA协议—对全向ALOHA协议的改进 |
| 3.2.1 定向ALOHA协议流程 |
| 3.2.2 定向ALOHA协议的虚拟载波侦听机制 |
| 3.3 定向MACAW协议—对定向ALOHA协议的改进 |
| 3.3.1 定向ALOHA协议的问题分析及改进设想 |
| 3.3.2 定向MACAW协议流程和虚拟载波侦听机制 |
| 3.4 仿真结果分析 |
| 3.4.1 仿真环境与参数 |
| 3.4.2 定向ALOHA协议与全向ALOHA协议的仿真结果比较 |
| 3.4.3 定向MACAW协议与定向ALOHA协议的仿真结果比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 路由协议的设计及仿真分析 |
| 4.1 假设条件及名词解释 |
| 4.1.1 假设条件及合理性分析 |
| 4.1.2 名词解释 |
| 4.2 AODV协议原理简介 |
| 4.3 基于最小干扰代价的AODV协议 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于ZigBee的便捷式传感器网络通信技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.4 论文主要内容和组织结构 |
| 第2章 ZigBee相关技术 |
| 2.1 无线传感器网络 |
| 2.1.1 无线传感器网络概述 |
| 2.1.2 无线传感器网络体系结构 |
| 2.1.3 无线传感器网络技术体系 |
| 2.1.4 无线传感器网络的特点 |
| 2.1.5 无线传感器的关键技术 |
| 2.2 ZigBee技术 |
| 2.2.1 ZigBee技术概述 |
| 2.2.2 ZigBee技术特点 |
| 2.2.3 ZigBee节点类型和网络拓扑结构 |
| 2.2.4 Zigbee协议栈的介绍 |
| 2.2.5 基于ZigBee的无线传感器网络应用和面临的挑战 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于ZigBee的多传感器探测系统的研究与设计 |
| 3.1 无线传感器网络通信协议的比较 |
| 3.1.1 ZigBee与蓝牙技术的比较 |
| 3.1.2 ZigBee与 Wi-Fi技术的比较 |
| 3.1.3 ZigBee与现有移动网(GPRS、CDMA)的比较 |
| 3.2 多传感器探测系统的整体架构 |
| 3.3 ZigBee网络组网 |
| 3.3.1 ZigBee节点类型 |
| 3.3.2 节点组网过程 |
| 3.3.3 汇聚节点软件设计 |
| 3.4 多传感器探测系统中的传感节点设计 |
| 3.5 多传感器探测系统中的物联网网关 |
| 3.5.1 网关概述 |
| 3.5.2 网关功能 |
| 3.5.3 ZigBee网关设计 |
| 3.6 测试实验 |
| 3.6.1 测试过程 |
| 3.6.2 测试结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 ZigBee路由算法研究 |
| 4.1 无线传感器典型路由算法分析 |
| 4.1.1 平面型路由算法 |
| 4.1.2 层次型路由算法 |
| 4.2 LEACH算法的详细研究 |
| 4.2.1 LEACH算法简介 |
| 4.2.2 LEACH算法模型 |
| 4.2.3 LEACH算法步骤 |
| 4.2.4 LEACH算法优缺点分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于LEACH算法的改进 |
| 5.1 LEACH算法改进思路 |
| 5.1.1 基于簇头选举的改进 |
| 5.1.2 基于数据传输方式的改进 |
| 5.1.3 奇偶论控制改进 |
| 5.2 改进算法流程设计 |
| 5.3 改进算法的仿真及性能分析 |
| 5.3.1 仿真实验参数及其环境 |
| 5.3.2 仿真结果比较与分析 |
| 5.3.3 其他因素对算法生命周期的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）智能电网多跳无线传感器网络的延时优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线传感器网络在智能电网中的研究现状 |
| 1.2.2 延时优化在无线传感器网络中的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.3.3 本文主要创新点 |
| 第二章 无线传感器网络及智能电网延时需求分析 |
| 2.1 无线传感器网络体系结构 |
| 2.2 无线传感器网络协议体系结构 |
| 2.3 无线传感器网络特点 |
| 2.4 无线传感器网络延时分析 |
| 2.5 智能电网通信延时需求分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 无线传感器网络信道访问控制延时模型研究 |
| 3.1 IEEE802.15.4 标准与CSMA/CA算法 |
| 3.2 基于马尔科夫链的模型建立与求解 |
| 3.3 仿真结果分析 |
| 3.3.1 仿真参数设置 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 智能电网延时需求约束的多跳无线传感器网络优化 |
| 4.1 多跳无线传感器网络传输延时模型研究 |
| 4.1.1 多跳无线传感器网络传输延时模型 |
| 4.1.2 理论分析 |
| 4.2 基于智能电网通信延时需求的多跳延时优化问题构建 |
| 4.3 仿真结果分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 智能电网无线传感器网络优化实例 |
| 5.1 黄山市智能电网无线传感器网络概况 |
| 5.2 基于实例的智能电网节点采集数据速率优化 |
| 5.3 基于实例的智能电网节点部署设置优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
四、无线传感器网络物理层协议的研究现状（论文参考文献）
- [1]面向拓扑动态变化的水声无线传感器网络的MAC协议设计[D]. 吴子晔. 浙江大学, 2021(08)
- [2]面向服务区分的无线传感器网络MAC协议研究[D]. 邓淑桃. 西南科技大学, 2021(08)
- [3]面向智能电网业务与应用的无线传感网若干理论方法研究[D]. 王一芃. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]小型频谱监测无线传感器网络管理协议的研究与实现[D]. 何一涵. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]基于IEEE 802.15.4的WSN簇树路由算法和MAC协议设计[D]. 袁有义. 兰州理工大学, 2020(12)
- [6]异构无线传感器网络高能效路由协议的研究与设计[D]. 俞悦. 中国矿业大学, 2020(01)
- [7]面向数能一体化传感器网络的MAC协议研究与设计[D]. 刘文博. 电子科技大学, 2020(07)
- [8]水下定向无线传感器网络数据链路层与网络层协议研究[D]. 温梦华. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [9]基于ZigBee的便捷式传感器网络通信技术研究[D]. 潘白雪. 沈阳理工大学, 2020(08)
- [10]智能电网多跳无线传感器网络的延时优化研究[D]. 丁震. 合肥工业大学, 2019(01)