无线传感器网络中虚拟骨干网构造算法研究的开题报告

无线传感器网络中虚拟骨干网构造算法研究的开题
报告
一、研究背景
随着移动设备、物联网等技术的兴起，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已经成为了近年来研究的热点之一。

无线传感器网络一般由大量的小型传感器节点组成，这些节点可以感知环境中的不同物理量，并通过无线通信将数据传输到其他节点或基站。

由于传感器节点数量众多，而且节点一般质量较低、能量有限，因此如何优化网络性能是无线传感器网络研究的一个重要问题。

无线传感器网络中，虚拟骨干网（Virtual Backbone）是一种重要的网络构造方式。

通过建立虚拟骨干网，可以将传感器节点组织成一个更加紧凑、高效的网络结构，提高网络的可靠性、能耗等性能指标。

虚拟骨干网在无线传感器网络的多种应用场景中都发挥着重要作用，例如适应性采样、路由控制、数据聚集、区域覆盖、移动定位等。

二、研究内容
目前，虚拟骨干网的构造算法在无线传感器网络研究中是一个重要的研究方向。

本文将从以下方面进行研究：
1. 研究现有的虚拟骨干网构造算法，并进行分析比较。

对于不同的场景、网络拓扑结构、网络性质等，选择适当的算法进行比较分析。

2. 新建立无线传感器网络虚拟骨干网的构造问题，研究如何通过局部算法和全局算法构建虚拟骨干网。

提出一种能够减少虚拟骨干网节点数量的构造算法，合理地管理无线传感器网络。

3. 在现有虚拟骨干网构造算法的基础上，研究如何提高虚拟骨干网的质量和性能。

主要研究虚拟骨干网的构建和维护、路由、数据收集、数据处理等问题，为提高虚拟骨干网的应用贡献。

4. 建立无线传感器网络模型和性能指标，评估虚拟骨干网算法的性
能和效率。

通过模拟实验和数学建模，验证算法的有效性和适用性。

三、研究意义
本研究旨在提高虚拟骨干网的性能和效率，进一步完善无线传感器
网络的技术体系，为无线传感器网络的在各个领域的应用提供重要支持。

具体意义如下：
1. 研究虚拟骨干网的构造算法，可以降低无线传感器网络的能量消耗，提高网络的可靠性和稳定性。

2. 通过建立无线传感器网络模型和性能指标，能够评估虚拟骨干网
算法的性能和效率，指导虚拟骨干网的构建和维护。

3. 提高无线传感器网络的性能和效率，可以为无线传感器网络在环
境监测、智能交通、无人机控制等多个领域的应用提供技术支持，推进
智慧城市等项目的实施。

四、研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
1. 建立无线传感器网络模型，确定研究的问题和需求。

2. 研究现有虚拟骨干网构造算法，对算法的优缺点进行分析比较。

3. 提出新的虚拟骨干网构造算法，综合局部算法和全局算法，更好
地管理无线传感器网络。

4. 进行实验仿真和数学建模，评估算法的性能和有效性。

五、研究进度计划
年份| 研究阶段| 完成内容
---|---|---
2021年3月至4月 | 阶段一 | 方案设计、文献调研、研究框架的确定、写作开题报告
2021 年5月至6月 | 阶段二 | 研究现有虚拟骨干网构造算法、分析比较、总结优缺点
2021年7月至9月 | 阶段三 | 提出新的虚拟骨干网构造算法，提高无线传感器网络的性能和效率
2021年10月至12月 | 阶段四 | 实验仿真和数学建模，评估算法的性能和有效性
2022年1月至2月 | 阶段五 | 论文撰写和修订、答辩准备
2022 年3月 | 阶段六 | 答辩
六、参考文献
[1] Farid Ali, Muhammad Bilal, Saifullah and Syed Ali Hassan, “Virtual Backbone Tree Formation Algorithm for Wireless Sensor Networks,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 12, no. 2, pp. 2-20, 2016.
[2] Ricardo Henrique Plotze, Reginaldo Santos Carvalho, Rafael Timoteo de Sousa Junior and Marcio Lobo Netto, “Balancing Energy Consumption in Virtual Backbones for Wireless Sensor Networks,”Journal of Network and Computer Applications, vol. 64, pp. 22-32, 2016.
[3] R. Appuswamy and J. S. Kumar, “Efficient Virtual Backbone Construction in Wireless Sensor Networks: A Survey,” Journal of Sensor and Actuator Networks, vol. 6, no. 2, pp. 6-20, 2017.
[4] Hengjiang Zhu, Lei Shu, Chunsheng Zhu and Siegmund Redl, “Efficient Constructing Virtual Backbone in Large-Scale Wireless Sensor Networks,” Ad Hoc Networks, vol. 53, pp. 47-63, 2016.
[5] U. K. Srivastava and T. S. Kumar, “Wireless Sensor Networks:
A survey on virtual backbone construction schemes,” Journal of Sensor and Actuator Networks, vol. 4, no. 1, pp. 34-54, 2015.。