层次式无线传感器网络中基于数据预测的节点调度机制研究的开题报告.docx

层次式无线传感器网络中基于数据预测的节点调度机制研究的开题报告
一、研究背景和研究意义
随着现代科学技术的不断发展，无线传感器网络逐渐成为研究的热点之一。无线传感器网络是由大量被分布在感兴趣区域内的无线传感器组成的。传感器节点广泛应用于环境监测、农业生产、医疗健康、智能交通等领域，其作用越来越重要。
在无线传感器网络中，节点调度是一个重要的问题。节点调度可以定义为节点工作/休眠时间的分配问题。节点在工作时可以采集传感器数据，并把数据通过网络传输到基站。节点在休眠时可以降低能耗和延长网络寿命。因此，节点调度可以有效提高网络的能效和寿命。当前，关于节点调度的研究主要集中在三个方面：一是节点调度算法；二是节点调度优化问题；三是节点调度在具体应用中的实现方法。
本文的研究重点是基于数据预测的节点调度机制在层次式无线传感器网络中的应用。该机制可以根据不同节点的能耗情况，在节点休眠和工作间进行智能调度，最大程度地提高网络的能效和寿命。因此，该研究具有重要的理论意义和实用价值。
二、研究内容和研究方法
本文的研究内容是基于数据预测的节点调度机制在层次式无线传感器网络中的应用。层次式无线传感器网络通常由多个层次组成，不同层次的节点负责不同的任务。本文将通过比较不同节点的数据预测准确性，选择最优预测模型，并建立节点间的数据传输模型。基于该模型，结合“节点休眠-节点工作”的节点调度机制，进一步优化网络能效和寿命。
在研究方法上，本文将运用数据挖掘、机器学习、分布式算法和数学建模等方法，以实验为基础，逐步分析算法设计与实现的优缺点，不断改进和完善预测模型和调度机制。
三、预期成果和研究意义
本文将基于数据预测的节点调度机制应用于层次式无线传感器网络中，并求得该机制的优化结果。具体成果包括：
1.建立基于节点能耗预测和数据预测的节点调度模型。
2.结合实际数据推导比较节点预测模型的预测准确性。
3.基于节点调度模型，实现节点调度机制，并进行性能测试。
本文的研究意义有三个方面：
1.提高无线传感器网络的能效和寿命。合理的节点调度可以降低节点能耗，延长网络的寿命，更好地完成数据传输任务。
2.推广数据预测技术的应用。数据预测技术可以提高节点的预测精度和决策能力，并为节点调度提供可靠的数据参考。
3.为实际应用提供一种新的节点调度机制。基于数据预测的节点调度机制可以根据不同的环境和任务需求，智能调节节点的工作和休眠时间，满足各种应用场景的需求。
四、研究进度安排
本文的研究周期为一年。研究进度安排如下：
第1-3个月：文献综述、节点调度机制和数据预测模型研究。
第4-6个月：模型实验、数据收集和分析。
第7-9个月：基于数据预测的节点调度机制算法设计。
第10-12个月：算法测试和性能优化、撰写论文。
五、研究经费预算及参考文献
研究经费预算：
本研究的实验经费主要包括硬件设备购置费、网络测试费用、实验室消耗材料费用、个人差旅费用和专业服务费用等。总费用约为20万元人民币。
参考文献：
1.DhillonG.S.,GaoL.,“Energy-AwareWirelessMicrosensorNetworks,”IEEESignalProcessingMagazine,vol.19,no.2,pp.30-40,Mar.2002.
2.HeS.,ChenY.,HuangL.,“Energyefficientdatagatheringinwirelesssensornetworkswithdataprediction,”ClusterComputing,vol.16,no.4,pp.849-858,Dec.2013.
3.LiuQ.,WangH.,MaX.,“DistributedEnergyEfficientDataCollectionforWirelessSensorNetworkswithDataPredictions,”IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,vol.23,no.6,pp.1103-1110,Jun.2012.
4.DehghaniM.,OlfatL.,“Adecentralizedschedulingalgorithmforcognitiveheterogeneouswirelesssensornetworks,”Computers&ElectricalEngineering,vol.40,no.4,pp.1419-1437,Jun.2014.
5.PengD.,LiuY.,“Anenergyefficientschedulingschemebasedonthepredictionofdataaggregationinwirelesssensornetworks,”Journalo