کاهش مصرف انرژی در شبکه WSN با استفاده از شبکه های خودسازمان ده

هدف از این پایان نامه کاهش مصرف انرژی در شبکه WSN با استفاده از شبکه های خودسازمان ده می باشد

مشخصات فایل
 

تعداد صفحات	160
حجم	4 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی	doc
دسته بندی	مهندسی نرم افزار

توضیحات کامل
 

دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی نرم افزار

کاهش مصرف انرژی در شبکه WSN با استفاده از شبکه های خودسازمان ده

 

 

چکیده

 امروزه، در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی از طریق تقسیم گره‌های همسایه به خوشه‌های مجزا و انتخاب سرخوشه‌های محلی برای ترکیب و ارسال اطلاعات هر خوشه به ایستگاه مبنا و سعی در مصرف متوازن انرژی توسط گره‌های شبکه، بهترین کارایی را از لحاظ افزایش طول عمر و حفظ پوشش شبکه‌ای در مقایسه با سایر روش‌های مسیریابی به‌ دست می‌آورند. 

 

با این وجود، همه پروتکل‌های خوشه‌بندی ارایه شده تاکنون، تنها نزدیکی جغرافیایی(همسایگی) را به عنوان پارامتر تشکیل خوشه‌ها در نظر گرفته‌اند. در این تحقیق، یک پروتکل جدید خوشه‌بندی متمرکز مبتنی بر انرژی با استفاده از شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارایه می‌شود که قادر به خوشه‌بندی گره‌های شبکه بر اساس سطح انرژی و مختصات گره‌ها می‌باشد. 

 

این پروتکل با استفاده از تعداد مشخصی از گره‌های پرانرژی در شبکه و اعمال آن‌ها به عنوان وزن نورون‌های نقشة خودسازماندهی، نزدیک‌ترین گره‌های کم‌انرژی را جذب گره‌های پرانرژی می‌کند؛ به طوری که خوشه‌ها لزوماً از گره‌های مجاور تشکیل نشده و در واقع براساس دو پارامتر سطح انرژی و همسایگی، خوشه‌هایی با انرژی متوازن تشکیل خواهند شد. به علاوه یک تابع هزینه جدید به منظور تصمیم‌گیری در انتخاب گره‌های سرخوشه، پیشنهاد شده است که سعی در ترکیب معیارهای مختلف موثر در انتخاب بر اساس میزان اهمیت آن‌ها دارد. کارایی برتر این پروتکل از لحاظ افزایش طول عمر مفید شبکه و حفظ بهتر پوشش شبکه‌ای در مقایسه با پروتکل‌های پیشین نظیر LEACH و LEA2C و نیز تاثیر تابع هزینه پیشنهادی بر کارایی آن (با شبیه‌سازی) به اثبات رسیده است. 

 

 

 

واژه‌های کلیدی:

خوشه بندی

شبکه عصبی

شبکه های عصبی SOM

شبکه های حسگر بی‌سیم

کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بی‌سیم

 

 

 

 

مقدمه

یکی از مهمترین ابزار کسب اطلاعات و درک محیط که تحقیقات گسترده‌ای را به خود معطوف نموده، شبکه‌های حسگر بی‌سیم است. با وجود پیشرفت‌های صورت گرفته در این نوع شبکه‌ها، گره‌های حسگر به دلیل تعداد زیاد، اندازه کوچک و روش قرارگیری اقتضایی، هنوز هم برای تامین انرژی خود، متکی به باتری‌هایی با توان اندک می‌باشند. همچنین معمولاً به‌ دلیل به‌کارگیری این نوع شبکه‌ها در محیط‌های خشن و غیر‌قابل‌دسترس، امکان شارژ مجدد یا تعویض گره‌های حسگر وجود ندارد.

 

 بنابراین یکی از مهمترین مسایل در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، مسالة محدودیت شدید انرژی است. همچنین از آن جایی که کارایی شبکه‌های حسگر به شدت به طول عمر شبکه و پوشش شبکه‌ای آن وابسته است، بنابراین لحاظ نمودن الگوریتم‌های ذخیرة انرژی در طراحی شبکه‌های حسگر با عمر طولانی، امری حیاتی است.  امروزه روش‌های مدیریت پویای توان که به کاهش مصرف انرژی شبکه‌های حسگر بعد از طراحی و قرارگیری آن‌ها می‌پردازند، از بالاترین اهمیت برخوردار می‌باشند. در سال‌های اخیر برای مدیریت پویای توان، توجه به ابزارهای هوشمند و توانمندی نظیر شبکه‌های عصبی رونق چشم‌گیری یافته است. 

 

یک شبکة عصبی، سیستمی بزرگ متشکل از عناصر پردازشی موازی یا توزیع شده است که در یک توپولوژی گراف به هم متصل شده‌اند. داده‌ها جدا از پردازش ذخیره نمی‌شوند، زیرا داده‌ها فی‌نفسه به هم متصل هستند. شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های ریاضی هستند که قادر به یادگیری نگاشت‌هایی بین ورودی(ها) و خروجی(ها)  از طریق آموزش تحت نظارت بوده یا قادر به دسته‌بندی اطلاعات ورودی به روشی بدون نظارت می‌باشند. که همه این قابلیت‌ها در روش‌های کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم کاربرد دارند.

 

 ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصر به فرد شبکه‌های عصبی در کاهش ابعاد داده‌های ورودی، رده‌بندی  و پیش‌بینی داده‌های حسگر، انطباق خاصی با ویژگی‌ها و نیازمندی‌های شبکه‌های حسگر بی‌سیم دارد. از این رو شبکه‌های عصبی می‌توانند ابزار مناسبی برای به‌کارگیری در شبکه‌های حسگر بوده و با کاهش نیاز به برقراری ارتباطات بی‌سیم، تاثیر قابل ملاحظه‌ای در کاهش مصرف انرژی شبکه‌های حسگر و افزایش طول عمر آن‌ها داشته باشند. هدف ما از این تحقیق ارایه روشی بهینه برای کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر با به‌کارگیری قابلیت‌های شبکه‌های عصبی می‌باشد. به منظور دستیابی به ساختاری منسجم و مناسب برای انجام تحقیق، در ادامه این فصل به بیان مهمترین اصول و پاسخ‌گویی به سئوالات اصلی یک تحقیق علمی، پرداخته خواهد شد.

 

 

 

 

فهرست مطالب

 

فصل1 مقدمه 1

1-1. مقدمه 2

1-2. تعریف مساله و سئوالات اصلی تحقیق 3

1-3. فرضیه‌ها 4

1-4. اهداف تحقیق 5

1-5. روش تحقیق 5

1-6. مراحل انجام تحقیق 6

1-7. ساختار پایان‌نامه 6

 

فصل2 مروری بر منابع مطالعاتی 8

2-1. مقدمه 9

2-2. طبقه‌بندی روش‌های کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر 14

2-2-1. چرخة وظایف 17

2-2-2. روش‌های داده‌گرا 19

2-2-3. روش‌های مبتنی بر قابلیت تحرک 22

2-3. نقش شبکه‌های عصبی در کاهش مصرف انرژی شبکه‌های حسگر 23

2-3-2. شبکه‌های عصبی در طرح‌های چرخه وظایف 29

2-3-3. شبکه‌های عصبی در کاهش داده 31

2-3-4. شبکه‌های عصبی در شبکه‌های حسگر متحرک 41

2-4. نتیجه‌گیری 43

 

فصل3 نقش شبکه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه 44

3-1. مقدمه 45

3-2. ویژگی‌های مسیریابی در شبکه حسگر بی‌سیم 46

3-3. روش‌های مسیریابی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم 48

3-3-1. مسیریابی مسطح 49

3-3-2. مسیریابی مبتنی بر مکان 50

3-3-3. مسیریابی سلسه مراتبی(مبتنی بر خوشه‌بندی) 51

3-3-4. پروتکل خوشه‌بندیLEACH 52

3-3-5. پروتکل خوشه‌بندیLEACH متمرکز 54

3-4. شبکه‌های عصبی در الگوریتم‌های مسیریابی آگاه از انرژی 56

3-4-1. شبکة عصبی انتشار معکوس در کشف مسیر 56

3-4-2. شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی در مسیریابی 57

3-4-3. پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر نقشة خودسازماندهی 60

3-5. پروتکل خوشه‌بندی پیوندگرا وفقی با انرژی پایین 64

3-6. جمع‌بندی 67

 

فصل4 پروتکل جدید پیشنهادی 68

4-1. مقدمه 69

4-2. پروتکل مسیریابی خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده 70

4-3. فرضیات الگوریتم 70

4-4. مرحلة خوشه‌بندی 72

4-4-2. مرحلة اول : خوشه‌بندی با شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی 74

4-4-3. مرحلة دوم : خوشه‌بندی با الگوریتم K-means 82

4-4-4. مرحلة انتخاب سرخوشه 84

4-5. مرحلة انتقال داده 87

4-6. مرحلة خوشه‌بندی مجدد 89

4-7. جمع‌بندی 94

 

فصل5 نتایج شبیه‌سازی و تحلیل آن‌ها 95

5-1. مقدمه 96

5-2. پارامترهای شبیه‌سازی 96

5-2. نتایج شبیه‌‌سازی 98

5-2-1. مقایسة نحوة تشکیل خوشه‌ها در EBCS  با پروتکل LEACH 98

5-2-2. مقایسة کارایی EBCS با پروتکل‌های پیشین از لحاظ طول عمر شبکه 101

5-2-3. ارزیابی تابع هزینه انتخاب  سرخوشه برکارایی EBCS 105

5-2-4. ارزیابی کارایی پروتکلEBCS در افزایش پوشش شبکه‌ای 108

5-3. جمع بندی 112

 

فصل6 جمع‌بندی و پیشنهاد‌ها 114

6-1. مقدمه 115

6-2. یافته‌های تحقیق 117

6-3. نوآوری تحقیق 118

6-4. پیشنهاد‌ها 119

مراجع 121

واژه‌نامه 131

 

 

 

 

 

 

فهرست علائم اختصاری

 

میانگین متحرک خودبازگشتی Auto Regressive Moving Average ARMA

واحد دارای بیشترین انطباق Best Matching Unit BMU

شبکة عصبی انتشار معکوس Back Propagation Neural Network BP NN

تشکیل پویای گره Dynamic Node Creation DNC

خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی با نقشه خودسازماندهی Energy Based Clustering Self organizing map EBCS

الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm GA

سیستم موقعیت‌یاب جهانی Global Positioning System GPS

شبکة عصبی هاپفیلد Hopfield Neural Network HNN

شناسه IDentity ID

پروتکل اینترنت Internet Protocol IP

انتساب دادة احتمالی مشترک Joint Probabilistic Data Association JPDA

نقشة خودسازماندهی کوهونن Kohonen Self Organizing Map KSOM

خوشه‌بندی پیوندگرای وفقی با انرژی پایین Low Energy Adaptive Connectionist Clustering

LEA2C

سلسه مراتب خوشه‌بندی وفقی با انرژی پایین Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy

LEACH

LEACH متمرکز Low Energy Adaptive Connectionist Clustering- Centralized LEACH-C

شبکة عصبی با میدان‌های پذیرنده‌ة محلی Localized Receptive Field LRF NN

کنترل دستیابی رسانه Multiple Access Control MAC

نرم‌افزار مطلب MATrix Laboratory MATLAB

تخمین‌زنندة اتصال با الهام از شبکة ‌عصبی Neurally Inspired Contact Estimator NICE

شبکة‌ عصبی Neural Network NN

شبکة عصبی با تابع شعاعی Radial Basis Function Neural Network RBF NN

شبکة‌عصبی‌نقشة‌خودسازماندهی Self Organizing Map Neural Network SOM NN

شبکة حسگر بی‌سیم Wireless Sensor Network WSN

 

 

////////////////////////////////////

تحقیقات مرتبط با WSN:

امنیت در شبکه های WSN

شبکه‌های بی‌سیم حسگر WSN

مسیریابی در شبکه های WSN

بررسی نحوه محاسبه انرژی مصرفی گره در WSN و ارائه الگوریتمی برای تعیین مناسب سرگروه شدن گره

 

 

توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود