论文总字数：31060字

摘 要

随着软件定义网络的发展，近年来诞生了基于软件定义的无线传感器网络。其核心是将控制层面和数据平面相分离，实现对资源的集中式管控和节点功能的简化。本文旨在通过对软件定义传感网路由协议的研究，提高网络能效，延长网络生命周期。

本文主要从能效的角度提出了改进的软件定义传感网的路由算法。该算法主要分为簇的形成和簇间多跳路由两个阶段。在簇的形成阶段采用非线性权重自适应的粒子群优化（Non-linear Weight Particle Swarm Optimization，NWPSO）算法，综合考虑距离、剩余能量和能量均衡等因素；在多跳路由阶段改进了Dijkstra算法，使得链路权值不仅限于距离因子，还加入了能量和簇内节点数等因素的影响。仿真结果表明，改进算法能有效延长网络生命周期，并对网络能量效率有较大提升，起到了提高能效的作用。

关键词：软件定义传感网，路由算法，能量高效，PSO算法，Dijkstra算法

ABSTRACT

With the development of SDN, a software-defined sensor network has been proposed. It aims to separate control plane from data plane to realize centralized control of resources and simplification of node functions.

In this thesis, we propose an improved routing protocol for SDSN, which focuses on energy efficiency. The new protocol is divided into two phases: cluster formation and multi-hop routing. Non-linear Weight Particle Swarm Optimization Algorithm is used in the phase of cluster formation, taking the factors like distance, residual energy, energy balance into consideration. Dijkstra algorithm is applied in multi-hop routing, so that link weight is not only limited to distance, but also affected by energy and number of nodes in each cluster. Simulation results indicate that new protocol can extend network lifetime greatly, and improve network energy efficiency.

KEY WORDS: software-defined sensor network, routing protocol, energy efficiency, PSO, Dijkstra algorithm

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

目 录 III

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外研究进展 3

1.3 研究概括及章节安排 5

1.3.1 研究概括 5

1.3.2 章节安排 6

第二章 相关技术介绍 7

2.1 软件定义网络 7

2.1.1 SDN架构的参考模型 7

2.1.2 SDN的关键技术 9

2.2 基于软件定义的传感器网络 10

2.2.1 基于软件定义的传感器网络模型 10

2.2.2 基于软件定义的传感器网络节点 12

2.3 WSN路由算法概述 12

2.4 SDSN能量有效路由算法 14

第三章 SDSN能量高效的路由算法 16

3.1 SDSN系统模型 16

3.2 SDSN能量模型 17

3.3 SDSN基于NWPSO的能量高效的路由算法 18

3.3.1 基于NWPSO的簇头选择算法 19

3.3.2 簇内通信 23

3.3.3 簇间多跳路由算法 23

3.4 仿真与分析 24

3.4.1 仿真场景与参数 24

3.4.2 仿真结果与分析 24

第四章 总结与展望 29

4.1 总结 29

4.2 未来工作展望 29

参考文献 30

致 谢 33

第一章 绪论

1.1 研究背景

在如今追求“万物互联”的技术背景下，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）自诞生以来就得到了工业界和学术界的广泛关注。目前许多应用领域已经部署了WSN，例如远程环境监测和目标跟踪^[1]。

WSN是指由在一定区域内，密集部署的传感器节点（sensor node）和一个或多个汇聚节点（sink node）和服务器（Server）所组成的自组织网络，汇聚节点也叫做基站（Base Station，BS）^[2][3]。WSN中的传感器节点可以感知周围环境例如压力、湿度、光强、温度等。位于监测区域内的传感器节点具备自行组网、感知对方的功能。经过收集和处理后的传感器信息之后借助路由路径被层层转发到汇聚节点。在汇聚节点处理这些信息后将其传输到云端服务器，通过网络被用户获取使用。经典的WSN网络结构图如图1.1所示^[4]。

图1.1 WSN的基本结构

WSN中的节点能量一般都是有限的，部署后就无法为其补充能量。如果有节点能量耗尽，该节点就被认为“死亡”。假如网络中有关键节点“死亡”，网络中就会出现空洞导致无法正常通信，整个网络的生命周期变短^[1]。所以针对WSN的能量有效这一性质进行专门的改进是非常重要的。

传感器节点功耗的主要原因是传感、通信和数据处理。传感单元仅在需要时使用，在不使用时处于空闲模式。通信部分消耗了大量的能量，它涉及到数据传输和接收。在没有数据交换的情况下将通信模块置于睡眠模式可以节省能量。数据的内部计算是应用降低能耗措施的另一个领域。通过执行更多计算可以减少通信开销。最常见的是数据聚合方法，数据在发送到控制器之前进行内部压缩。另外还可以通过移动节点的方法，使得特定的可移动传感器节点从静态传感器节点收集数据并将其发送到控制器，从而节省静态节点的能量消耗。网络的拓扑结构在能量方面也起着至关重要的作用。对于此部分的能耗优化需要从网络层的角度出发，通过建立行之有效的拓扑控制算法和路由算法来降低能耗。本文的重点便是针对路由的改进算法。目前在WSN路由算法的能量高效方面已有一些有效的算法，并在具体应用中得到了验证。

最初WSN的技术被用于国防事业。后来WSN凭借低成本、低能耗等优点，开始被广泛应用在如健康和环境的监测、交通运输和农业生产的管控等领域^[1][2][3][5]。

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