无线传感器网络论文提纲,时间同步论文提纲

无线传感器网络时间同步算法研究

摘要：无线传感器网络集无线通信技术、无线传感器技术、信息处理技术等于一体,广泛应用于工业、农业、医疗、人工智能等领域。无线传感器网络具有节点数量多、节点地位平等和拓扑结构灵活等特点。时间同步技术保证了无线传感器网络各节点同步工作,是定位、数据交换、节点调度和节点状态设置等应用技术基础。时间同步时,传感器节点重复接收和发送时间数据包,消耗节点能量,缩短了节点电池工作时间,研究低功耗时间同步算法对于无线传感器网络技术发展具有重要意义。RBS算法和TPSN算法是典型时间同步算法,有较好的同步效果,但仍存在一定局限性。在大规模无线传感器网络中,RBS算法因其广播同步特性,数据交换量呈指数增长,增加网络通信负担;TPSN算法利用网络分层设计,实现节点时间同步,当网络规模增加时,通信量增大,累计误差增加,影响同步精度。论文结合了RBS算法的广播通信和TPSN算法的双向通信的优点,提出CS-TPSN（Core Node Synchronization-TPSN）算法,选择时钟源节点作为网络核心节点,依据普通节点与核心节点的通信距离来划分网络层次,在网络每层中设置同步节点,同步节点间进行数据双向通信。通过选择同步节点,降低数据包传输次数,实现每跳之间的网络拓扑结构优化;结合双向数据传输和广播数据传输方式,时间同步数据包传输时,除同步节点与核心节点、同步节点与同步节点间采用双向通信外,其它节点以广播监听方式获取数据包。双向通信和广播通信相结合,减少时间同步请求次数,实现数据通信方式的优化。在保证时间同步算法精度前提下,优化网络拓扑结构和数据通信方式,降低算法的能量消耗。利用OPNET对CS-TPSN时间同步优化算法进行建模和仿真分析,在OPNET中设计节点数量分别为50、75、100、125、150、175、200的一跳至七跳的网络模型,与RBS算法和TPSN算法对比分析同步误差、运行开销和收敛时间等网络性能。仿真结果表明,节点数目和节点跳数增加时,CS-TPSN算法的同步误差低、数据包交换次数少和收敛速度快,实现了降低无线传感器节点能耗目标。基于CS-TPSN时间同步算法,搭建了以CC2530芯片开发板为基础的实验平台,利用IAR EW为开发环境,设计了测试方案,验证了CS-TPSN算法的可行性和有效性,有一定的应用价值。 

关键词：无线传感器网络;时间同步;

文章目录

摘要

abstract

1 绪论

    1.1 无线传感器网络概述

        1.1.1 无线传感器网络发展与应用

        1.1.2 无线传感器网络的体系结构与关键技术

        1.1.3 无线传感器网络特点

    1.2 无线传感器网络时间同步技术概述

        1.2.1 时间同步技术应用背景

        1.2.2 时间同步技术国内外研究现状

        1.2.3 时间同步技术研究要点

    1.3 论文研究的意义

    1.4 论文的研究内容及结构安排

2 无线传感器网络时间同步机制与算法

    2.1 无线传感器网络时间同步

        2.1.1 无线传感器节点时钟模型

        2.1.2 同步过程时间延迟

    2.2 无线传感器网络时间同步机制

        2.2.1 基于接收者-接收者的时间同步机制

        2.2.2 基于发送者-接收者的双向时间同步机制

        2.2.3 基于发送者-接收者的单向时间同步机制

    2.3 无线传感器网络时间同步算法

        2.3.1 RBS算法

        2.3.2 TPSN算法

        2.3.3 时间同步算法对比分析

    2.4 本章小结

3 CS-TPSN时间同步算法设计

    3.1 问题与背景

    3.2 RBS算法拓扑结构

    3.3 TPSN算法拓扑结构

    3.4 单跳网络拓扑结构CS-TPSN算法设计

    3.5 二跳网络拓扑结构CS-TPSN算法设计

    3.6 多跳网络拓扑结构CS-TPSN算法设计

    3.7 时钟漂移和时钟偏移估计与补偿

    3.8 本章小结

4 基于OPNET的 CS-TPSN算法仿真与分析

    4.1 OPNET概述

        4.1.1 OPNET建模架构

        4.1.2 OPNET仿真流程

    4.2 基于OPNET的 CS-TPSN算法建模

        4.2.1 数据包模型

        4.2.2 节点模型

        4.2.3 进程模型

        4.2.4 网络模型

        4.2.5 仿真参数设置

        4.2.6 仿真数据收集

    4.3 CS-TPSN算法仿真结果与分析

        4.3.1 同步误差分析

        4.3.2 运行开销分析

        4.3.3 收敛时间分析

    4.4 本章小结

5 基于CS-TPSN算法的时间同步实验平台设计与实现

    5.1 实验平台

        5.1.1 CC2530芯片

        5.1.2 开发板

        5.1.3 实验平台软件开发环境

        5.1.4 基于CS-TPSN算法时间同步主要函数调用

    5.2 实验平台的设计

        5.2.1 实验设计思路

        5.2.2 应用层设计

        5.2.3 数据通信设计

    5.3 实验结果与分析

    5.4 本章小结

6 结论与展望

    6.1 论文工作总结

    6.2 未来工作展望

参考文献

[1]无线传感器网络时间同步CS-TPSN算法研究与仿真[J]. 董甲东,吴顺风,黄昌文.  安庆师范大学学报(自然科学版). 2022(01)

[2]基于树状网络拓扑的分簇时间同步算法[J]. 王鹏,袁三男.  传感技术学报. 2020(10)

[3]无线传感器网络节点OSFL-TLBO定位算法[J]. 彭铎,王伟治,贠琦.  传感技术学报. 2020(03)

[4]无线传感器网络时间同步技术进展[J]. 张超.  重庆工商大学学报(自然科学版). 2019(06)

[5]基于参数交换和置信加权的信标广播时间同步[J]. 于少霖,朱纪洪,杨佳利.  系统工程与电子技术. 2019(06)

[6]物联网中的无线传感器网络技术综述[J]. 郭志鹏,李娟,赵友刚,官洪民,韩仲志.  计算机与应用化学. 2019(01)

[7]基于OPNET的网络建模仿真分析[J]. 韩立园,于林韬,丛妍,孙铭镭.  长春理工大学学报(自然科学版). 2019(01)

[8]Research on Improved Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy Protocol in Wireless Sensor Networks[J]. 张颖,李培嵩,毛林.  Journal of Shanghai Jiaotong University（Science）. 2018(05)

[9]移动Zigbee节点无线传感器网络性能OPNET仿真[J]. 郭冬冬,邹小平.  北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(06)

[10]多层动态分簇的WSN时间同步算法[J]. 杜永文,冯珂,彭冲.  传感技术学报. 2017(07)