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文檔簡介
1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和WiFi網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)和發(fā)展為人類的日常生活提供了極大的方便,尤其是一系列以人為中心的應(yīng)用,例如輔助生活、跌倒檢測和緊急響應(yīng)等。在這些應(yīng)用中,傳感器節(jié)點的能量消耗和數(shù)據(jù)通信是無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的瓶頸。因此,本文對無線網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的能量優(yōu)化和數(shù)據(jù)包傳遞的底層行為的問題以及無線通信變速編碼技術(shù)中的Hash算法設(shè)計相關(guān)問題展開了研究。
本論文涉及到如下內(nèi)容:
?、偬岢鲎顑?yōu)數(shù)據(jù)包尺寸的方法來優(yōu)化異構(gòu)的身體傳感器網(wǎng)絡(luò)和WiF
2、i(BSN-WiFi)網(wǎng)絡(luò)的通信能量消耗。首先詳細介紹了BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng);然后分別分析了BSN和WiFi網(wǎng)絡(luò)的通信能量消耗,并建立一個BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)能量消耗的優(yōu)化模型,其約束條件為吞吐量和時延;進一步,將該模型轉(zhuǎn)化為一個幾何規(guī)劃(Geometric Programming,GP)問題,并使用軟件工具cvx來求解;之后將求得的最優(yōu)解制成數(shù)據(jù)包尺寸查找表導(dǎo)入到聚合器上,使得其根據(jù)實時的數(shù)據(jù)包傳遞率(PDR)自動地選擇當(dāng)前最佳的
3、數(shù)據(jù)包尺寸;最后,搭建一個BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)平臺來評估能量優(yōu)化模型。結(jié)果顯示,與固定數(shù)據(jù)包尺寸方法相比,最優(yōu)數(shù)據(jù)包尺寸法可以節(jié)省最多70%的能量。
?、谔岢雎?lián)合數(shù)據(jù)率適配的方法優(yōu)化BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)的通信能量消耗。首先將BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)抽象為連續(xù)的四個階段來理解;然后,分析BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)的通信能量消耗、吞吐量和時延,以及信噪比和數(shù)據(jù)傳遞率(SNR-PDR)映射。然后,建立能量優(yōu)化模型來最小化BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)
4、的能量消耗,約束條件為SNR-PDR映射、吞吐量和時延。以SNR值為輸入,用cvx求解該模型得到最優(yōu)數(shù)據(jù)率并制成最優(yōu)數(shù)據(jù)率查找表做在線查找。最后,從一個特定的BSN-WiFi網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)收集了約20分鐘的數(shù)據(jù)來評測該模型。結(jié)果顯示,與固定數(shù)據(jù)率方法相比,最優(yōu)數(shù)據(jù)率法可以節(jié)省最多86%的能量。
?、厶岢隽艘粋€新穎的離散時間的Markov模型來模擬無線網(wǎng)絡(luò)鏈路的突發(fā)行為,讓研究者深入了解數(shù)據(jù)包傳遞的深層行為。具體地說,首先建立一個離散時
5、間的Markov模型,該模型的輸入為β值,輸出為突發(fā)流量的序列。然后,設(shè)計了一個算法來模擬Markov模型,該算法中狀態(tài)轉(zhuǎn)移代表數(shù)據(jù)包的接收或者丟失。最后,我們通過每次100萬次的數(shù)據(jù)包傳遞,共100次的測試實驗來評估該模型,結(jié)果顯示該模型能夠準確地模擬無線鏈路的突發(fā)行為,模擬的β值和實際β值的標準差為0.0187。
?、芴岢鰞煞N應(yīng)用于無線數(shù)據(jù)通信變速編碼中的核心算法:基于函數(shù)查找表的Hash算法和基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Hash算法
6、。首先,提出一個新穎的基于動態(tài)函數(shù)查找表的Hash算法:將分塊的信息轉(zhuǎn)換成其對應(yīng)的ASCII碼值,在函數(shù)查找表中查找等值的索引值,進而找到相應(yīng)的復(fù)合函數(shù)。對每個信息塊來說,四個存儲值將被相應(yīng)的復(fù)合函數(shù)重新賦值,然后函數(shù)查找表將動態(tài)更新。當(dāng)所有的信息塊處理完后,最終的128比特Hash值將通過級聯(lián)最終四個存儲值而得到。其次,提出一個基于四維細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌Hash算法:將任意長度的信息填充后以512比特為單位分割成塊,該512比特的塊然
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