摘 要无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSNs）是21世纪改变人类生活的重大技术之一。该学科涉及传感器技术、微机电技术、嵌入式计算机技术、分布式信息处理技术等多学科的交叉融合，是技术高度密集的前沿热点研究领域，并在国家安全，监控，军事、医疗保健、环境监测等领域展现出极大的应用价值。目前，国内外的研究机构纷纷开展了对无线传感器网络的研究。作为无线传感器网络中的一个基本问题, 路径规划的结果直接影响传感器网络性能的好坏。高效节能的路径规划算法可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配, 进而更好的完成环境监测、信息获取和有效传输的任务。近年来，路径规划问题得到了广泛研究，其内涵得到了极大扩充。在本文中，重点研究了三种以数据收集为目标的路径规划算法（SCAN，DOUBLE SCAN，HILBERT）。由于在不同算法中，不同的参数对算法的性能的影响是有区别的，且性能最优的路径规划算法对整个系统的性能优化起着重要的作用，因此，我们在MATLAB下进行了大量的仿真试验，分别研究了节点密度、通信半径和监测区域面积对各个算法的网络寿命、数据收集时间、平均能耗的影响，通过比较不同影响因子对算法的各个性能指标的影响程度，从而评判出路径规划算法的性能优劣。对仿真结果分析比较可知：在这三种算法中，并不单纯存在某个算法在各方面性能都表现优越，这是由于面向应用的路径规划设计准则导致了路径规划算法很难对所有性能指标取得一致性，实际的工程应用中，对路径规划算法的选取需要结合具体应用中哪种性能指标占支配性地位，在保证主要性能指标的前提下尽可能保持各指标之间的相对平衡。
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 课题研究背景和意义 1
1.2 路径规划算法研究 2
1.2.1 路径规划方向性研究 2
1.2.2 路径规划拓展研究 4
1.3 课题的提出 4
1.4 各个章节的安排 4
第2章 无线传感器网络简介 6
2.1 无线传感器网络描述 6
2.1.1 无线传感器网络基础 6
2.1.2 发展历史分析 7
2.1.3无线传感器
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网络特点分析 8
2.2 展望 9
2.3 本章小结 10
第3章 路径规划算法介绍 11
3.1 SCAN算法介绍 11
3.2 DOUBLE SCAN算法介绍 12
3.3 HILBERT算法介绍 13
3.4本章小结 14
第4章 算法的理论分析与仿真实现 16
4.1 算法的理论分析 16
4.1.1 SCAN算法的理论分析 16
4.1.2 DOUBLE SCAN算法的理论分析 17
4.1.3 HILBERT算法的理论分析 17
4.2 仿真工具简介 18
4.3 算法的仿真实现 19
4.3.1 算法中关键参数的设置 19
4.3.2 算法的仿真实现 20
4.4 本章小结 21
第5章 仿真结果分析与比较 22
5.1网络边界长度对仿真结果的影响 22
5.2 sink节点通信半径对仿真结果的影响 24
5.3三种算法的耗能情况 25
5.4本章小结 26
第6章 总结与展望 27
6.1 论文总结 27
6.2 课题展望 27
参考文献 29
致 谢 31
附录：中英文文献翻译 33
 第1章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
无线传感器网络，英文为Wireless Sensor Networks（WSNs），随着微型传感器的发展和无线技术的应用，已逐渐成为一个高频词汇，它依靠微型的传感器，部署在一定监测区域中，用无线收发设备，来进行数据的收集、处理、控制和传输，以此来感知部署区域内的变化[1]。无线传感器网络根据功能的不同和信息采集的不同，可被应用于各行各业，并且发展应用前景十分光明。在工业、农业、军事、家居、航空、交通、医疗等各个应用领域，都可以看到无线传感器网络的存在。无线传感器网络可以被精细部署在很大规模的区域内，并且传感器节点以自组织的形式交流[2]。传感器节点是一种微型嵌入式系统设备，它集成了普通传感器和无线传感器，能量非常有限，这是因为一般用电池来向设备供电。节点在部署区域中进行数据收集，然后将收集到的信息传输给汇聚节点，汇聚节点再通过中继WSN发送给使用者。节点的发射功率和存储空间都很小，通信带宽是一般通信带宽的几十分之一，比较窄。所以在无线传感器网络的实际应用中，存在许多问题，能源的有效性问题是其中的关键问题之一。
目前常见的无线网络包括移动通信网络、无线局域网、蓝牙网络、Ad Hoc网络等，其基本上都是为了同时满足人们各种各样的需要而设计的，如语音、视频、图像等。然而，无线传感器网络一般是为了某个特定的需要而设计的，它是一种基于应用的无线网络。
无线传感器网络作为一个正在崛起的新兴领域，大大推动了信息产业的发展。无论就组网特性、信息交互还是数据处理而言，无线传感器网络都是一个极具开发潜力的发展方向。无线传感器网络由大量具备感知模块、数据处理能力和无线通信功能的微小传感器节点组成，这些节点被密集部署在物理现象的环境之中或其周围，通过协同工作完成对监测区域或目标对象物理信息的感知[3]。为了实现可靠有效的观测并作出正确响应，无线传感器网络需要从传感器节点采集到的数据中尽可能不失真地检测、估计、恢复出这些现象的物理特征，这种基于对感知数据进行处理的工作方式对网络的可靠性和网络所能提供的感知服务质量提出了要求。作为网络质量的一项重要评指标，高效节能的路径规划是对感知数据正确性、完整性的直接保证，是整个网络规划得以继续开展下去的基础[4]，因此在无线传感器网络的研究中占很重要的地位。因此，如何降低节点总功耗，并且能够在保证服务质量的前提下进行，从而延长无线传感器网络的生命周期成为了目前无线传感器网络研究的焦点，其中，设定合适的路径，使汇聚节点能够在最短的时间内最有效地收集数据，提高网络的寿命，最大程度降低能耗是传感器网络的重要方向，因此对无线传感器网络进行路径规划研究有十分重要理论与实用价值。
1.2 路径规划算法研究
近年来，随着微机电系统、无线通信和数字电子技术的发展，无线传感器网络在各行各业的应用也越来越广泛，也是如今一个新兴的研究领域，并通过与IDSP技术相结合使得在物流优化等领域也取得了较好的经济效益。
本论文主要讨论基于数据收集的路径规划算法。传感器节点协作地感知和收集数据，并将其传送到sink节点（或者称之为基站）是无线传感器网络的一个主要任务，然后汇聚节点把所收集数据交给需要的用户进行处理[5]。Sink节点的采集路径对网络中各节点需转发其他节点产生的数据总量会产生直接影响，也会影响与sink间相对位置。因此sink路径的选择决定着网络节点负载平衡及网络寿命。本文的研究方向是无线传感器网络在数据收集方面，并加以分析进行路径规划，找出最优路径，目的是降低网络延时，节省网络能量和存储容量，从而来降低网络成本，提高数据收集的效率[6]。因此也可看出，数据收集对无线传感器网络（以下简称为WSN）的应用具有至关重要的意义。WSN路径规划也成为研究者们的宠儿。因此，一个个基于数据收集的路径规划算法也被提出。目前，各国研究者们纷纷提出了关于WSN的路径规划算法。
1.2.1 路径规划方向性研究
根据WSN不同的路径规划需求以及目标的自身特性，路径规划实现的目的也各不相同，研究方向自然也各不相同，比如节点定位、节点充电、数据收集等等。

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