物联网网络拓扑论文（精品）.docx

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1、物联网网络拓扑论文一、工业企业与物联网融合架构传统的物联网架构包括三层:感悟层、网络层和应用层。感悟层包括FID、M2M和WSN等子系统，网络层包括移动通信网络(2G/3G/4G)、互联网(有线/WiFi/Mesh)、卫星网、广电电视网等接入网，应用层则涵盖多种物联网应用系统。在工业企业与物联网的融合方面，首先，根据二者层次融合需求，将传统物联网层次进行简化，分为感悟层与应用层。感悟层聚集多种感悟设备面向决策采集感悟数据，在物物互联的基础上采用各类智能处理手段对物理世界进行感悟与控制;而决策应用层则是通过利用决策方法分析感悟数据进行决策实现各类综合应用。其次，在详细融合施行方面，需要部署大量的

2、感悟设备节点以监测生产流程中各类参数以及环境的变化，用于工业生产中的感悟设备有很多种，常见有:存储物品信息的二维码、FID射频识别标签，感悟物品及环境状态信息的无线传感器，大范围内获取物品地理位置信息的GPS定位系统以及负责短距离通信的蓝牙设备等7。最终，工业企业物联网的融合构建是将企业生产运作运营各个环节全部整合到一个大规模且互相连通的网络中，各种感悟设备构成物联网的感悟网络。二、企业物联网感悟层的小世界网络拓扑优化(一)小世界网络特性小世界网络的本质是对规则网络以某一概率进行重连，其目的是到达稀疏的长连接和密集的局部连接，其特性是具有高集聚系数和低平均途径长度。集聚系数代表的是网络中节点之

3、间互相连接、集结成团的程度，集聚系数越高，网络中节点的聚集性就越好。根据这个特性将网络部分节点之间的连接删除，使网络整体的集聚系数增大就能够使网络呈现明显的聚合性或社团性。小世界网络节点集聚系数定义为:Ci=M/Cn(1)其中，M为该节点邻接节点的数量，Cn为这些节点之间连接的最大边数。0Ci1，而且Ci越接近1，表示网络的聚集性越好，这个节点附近的点就越有“抱团的趋势。(二)基于小世界网络模型的企业物联网感悟层网络拓扑优化感悟设备负责监测采集生产信息并将数据传输至基站，由于材料、体积、电能量、地理位置等因素，节点之间的通信限制在一定范围内，并且节点度不完全一样，所以感悟层网络既非随机网络也不

4、是完全规则的网络。在这个连通的网络中，数据传输的方式为多跳传输，节点间的同构性增大了网络连通度，非邻接节点之间的连接只需经过少数几个跳数，这体现出小世界网络的社会性。通信范围之内的节点相连，而远距离节点则通过邻接节点相继连接，在地理位置上体现出网络节点聚集成团的特点，这讲明物联网感悟层网络也具有小世界网络的聚合特性。小世界网络具有较高的集聚系数，而网络中集聚系数较小的边通常都是连接两个子网络之间的边，通过有选择的删除这些边，能够使网络展现出明显的社团构造，这样就大大简化了网络的拓扑构造。通过对感悟层网络拓扑删减低集聚系数途径，建立感悟层信息优化网络模型，采用文献中LOC算法的删除规则:(1)若

5、该边是连接两个节点之间的唯一的边，则不删除，否则就会出现孤立节点。(2)若该边不是连接两个节点之间唯一的边，若删除后使整个网络的集聚系数降低了，则不删除;若提高了网络的集聚系数，则通过局部介数的大小进一步判定。局部介数很大，讲明有较多的最短途径经过该边，删除后会增大网络的平均最短途径，所以只要当局部介数bp(p0)时才删除。三、网络拓扑优化下的信息传输途径选择由于数据传输的高耗能性，怎样设置低能耗的数据传输途径关系着整个网络的能量支撑。路由协议是一项关键技术，它从逻辑上将网络的拓扑构造进行划分，负责建立节点间的传输途径。为了使网络长时间稳定工作，路由协议必须能够降低节点能耗和网络开销，平衡网络

6、负载。在复杂网络中，为了提高效率，网络往往采取“分而治之或者讲是分层控制的办法，即由网络节点聚合成簇，并推举一个簇头，构成一个分层次的群体构造，以此原理产生分簇路由算法，作用于不同网络进行分簇。分簇路由协议中的LEACH是最早针对无线传感器网络提出的低功耗自适应分簇路由算法，是后续很多算法的基础。其基本思想是以一样概率随机地选择簇头，循环进行，使整个网络的能量负载平均分配到每个节点，进而到达降低能耗的目的，并且引入了“轮的概念，即周期性地进行簇的重构操作。但是LEACH算法也存在缺点，在进行屡次簇头选举与数据传输之后网络节点剩余能量不尽一样，剩余能量较低的节点也有可能中选簇头，很容易将剩余能量

7、耗尽，退出网络14。基于这点，本文将能量作为选举簇头的标准引入算法，将LEACH路由协议进行优化。为了避免剩余能量较低的节点中选簇头，假设所有节点的初始能量都一样为E0，r为簇重构的轮数，设置一个阈值E0/r，那么这个值随着簇重构轮数的增加而减小。设节点传送信息消耗的能量0，接收并整合信息消耗的能量为1，节点个体衰落能量为。其中，网络分为k个簇，每个簇内包含簇内节点nj个，xi为簇内节点传送到簇头节点的信息量，li为簇内节点到簇头节点的跳数，Lj为簇头节点到会聚节点的跳数。簇头节点产生后，向周围的邻居节点广播簇头信息，邻居节点收到簇头信息之后申请参加该簇，若同时收到多个簇头发来的信息，则选择簇

8、头能量最多的那个簇参加，待所有节点参加簇后，簇头节点创立TDMA时刻表并发送给成员节点，为每个节点分配传送数据的时隙，如图1所示是算法流程图。四、算法仿真与结果分析利用MATLAB软件进行算法仿真，在100100范围内随机生成200个节点，并设置每个节点具有一样的初始能量值，E0=005，算法最大运行轮数(周期数)rmax=300，节点中选簇头概率p=01，网络簇头节点的个数会在20左右波动。在原始网络的基础上运行经典的LEACH算法结果如图2所示，运行结果显示:算法运行到第129轮开场出现死亡节点，运行到第189轮网络节点全部死亡。利用小世界特性对物联网感悟层网络进行优化，优化前后部分网络拓

9、扑构造截取图如图3所示，算法运行后得到新网络的部分节点构造如图3(b)所示，能够看出新的网络构造已初步成簇。结果显示:改良算法运行到第152轮出现第一个死亡节点，运行到第242轮节点全部死亡。通过对算法运行的结果分析能够看到，在网络构造优化的基础上改良型算法相对原始算法网络生存时间更长，算法改良的效率到达5935%到6174%，讲明基于小世界网络的拓扑构造优化结合改良LEACH算法，在降低节点传输能耗、延长网络生存周期上有着较好的效果。五、结论与建议本文利用小世界网络具有较高集聚系数的特性来对物联网感悟层网络进行构造优化，并结合改良的分簇算法，提高数据传输效率，平衡和降低能量消耗，进而到达延长

10、网络生命周期的目的。感悟层的优化处理将对物联网的建设提供底层数据支持，为下一步的数据分析与决策提供了根据。物联网的发展涉及诸多方面，是一个规模庞大的复杂技术革新经过。企业级物联网研究对于我国两化深度融合建设和下一代信息技术发展具有重要的经济和社会价值。工业企业级的物联网技术以底层数据为基础并依靠上层决策展开综合应用以到达各个环节的覆盖，成为提高企业整体信息化程度的有效途径，同时，物联网在不断深化的应用中催生出的新技术、新产品、新应用和新形式，也将为物联网与工业企业的融合发展提供更有力的支持。工业企业与物联网的融合架构应结合本身特点和行业特点进行，在产品开发方面，将信息技术或科技设备融合到工业产品中，使得传统产品更多地增加信息技术含量，逐步拥有电子信息产品的特征;在企业运作管理方面，通过智能化信息获取和分析方案，为工业企业的管理控制提供高效实时的决策根据。