基于时间周期的无线传感器网络数据融合

无线传感器网络中传感器的能量有限,怎样节约能量延长传感器的寿命,是无线传感器研究网络研究中的重要问题。数据融合作为无线传感器网络的关键技术之一,它的作用体现在减少数据的上传量,提高数据准确性,节省能量等方面。研究传感器节点收集到的大量数据,发现数据满足周期性,提出了基于时间周期的数据融合算法。在融合算法中根据历史数据基于拉格朗日插值法的预测算法预测未来数据,设置误差阈值来检测预测数据。室外温度数据满足文章研究的条件,因此基于时间周期的无线传感器网络数据融合算法以沈阳地区夏天温度数据为样本,用Matlab进行仿真实验对该算法进行了验证,实验结果表明该算法减少了传输的数据量,节约了节点的能量,延长了网络的寿命。     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法

利用数据挖掘来提高网络中能量利用率是无线传感器网络(WSN)的一个重要研究方向.本文构建了基于粗糙集与神经网络相结合的无线传感器网络分布式数据挖掘算法.该算法用粗糙集对节点内的原始数据进行离散化与属性约简后得到的最简决策表训练BP神经网络,再将构造好的BP神经网络集成在每个传感器节点上.仿真结果表明,该算法可以降低数据维数,消除冗余数据、减少网络通信量、延长网络寿命.     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

无线传感器网络不等级能级环模型及数据传输策略

目的提高无线传感器网络传感器节点能量利用率,延长网络寿命。方法对无线传感器网络的等级环模型及数据传输策略进行研究。结果提出了一个不等级能级环无线传感器网络模型,并基于数据转发量的估计,计算了不等级环的半径,在此基础上定义了能级环上的支持节点,以总体网络能量消耗最小为优化目标,提出了支持节点在数据传输中的权力轮转与数据转发策略,最后设计了仿真实验并进行了验证,实验表明,不等级能级环模型中,在网络计算580次时,传感器网络能量利用率达到0.466 39。结论不等级能级环无线传感器网络模型及权力轮转与数据转发策略,能够有效地抑制能量洞的出现,提高网络节点能量利用率,延长网络寿命。     

喷泉码的无线传感器网络数据编解码算法的探究

考虑到传统的无线传感器网络可靠性机制存在效率不高的缺陷,提出了新的"喷泉码"编解码算法.分析了喷泉码在无线传感器网络中数据传输的可行性,给出了一个比较完整的系统方案及模型,提出了基于喷泉码的无线传感器网络编解码算法.对于相对比较典型的喷泉码,即以Raptor码为例,进行深入的探讨.研究设置比较合理的参数,喷泉码算法能够很好地对这个译码成功率的提高起很大作用,实现无线传感器网络的数据在传输过程中具有可靠性.     

一种能耗均衡高效的无线传感器网络数据收集方案

无线传感器网络资源有限,传感器节点之间节点的能量消耗不均衡,使得整体网络生命周期缩短.针对无线传感器网络数据收集过程中能量消耗不均衡的问题,给出一种基于能耗均衡高效的数据收集算法.该算法将网络部署区域划分为大小不等的栅格,并根据节点剩余能量以及采用簇首轮换的方式,然后采用数据融合技术,可以有效提高节点能量消耗均衡度且可以大大延长网络寿命.仿真与性能分析结果表明:与典型数据收集算法相比,该算法在能耗均衡度和网络生命周期方面具有更好的性能.     

无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法

针对无线传感器网络LEACH路由协议簇头分布不均匀、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题,提出基于DCHS簇头选择策略的无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法LEACH-MUL。该算法在非簇头节点中选择一个节点作为通信簇头节点,其它簇头节点进行融合后的数据发送到该簇头节点并进行数据再次融合,最后通信簇头节点将数据融合后的结果数据发送到基站BS。LEACH-MUL算法能够有效地均衡节点能耗,提高能量利用率,延长网络寿命。     

基于回归预测算法的无线传感器数据融合

无线传感器网络技术作为21世纪最有影响力的世纪技术,得到了越来越多的广泛关注,而无线传感器的能量问题,是制约无线传感器网络发展的核心问题之一。由于无线传感器的能量十分有限,因此要求尽最大可能减少能量的消耗,进而达到延长使用寿命的目的。课题从研究无线传感器节点采集到的数据开始,通过对采集到的周期数据进行分析,找出某种潜在规律,从而选择一种现有的回归模型进行下一周期的预测,如果下一采集周期的采集数据满足预测规律,则不必向汇聚节点上传数据,进而减少了数据的传送次数,节约了能量。基于回归预测算法的无线传感器数据融合是依据沈阳地区的温度数据为样本,同时应用MATLAB仿真模拟,根据模拟验证的结果表明该算法确实做到了减少数据的传输量,达到了节约传感器能量,延长了无线传感器网络寿命的目标。     

基于无线传感器网络的斜拉桥模型动力特性分析

通过建立斜拉桥模型的振动试验系统,探讨利用无线传感器网络进行斜拉桥模型结构动力特性研究的可行性。以有线加速度传感器试验系统为参考,使用特征系统实现算法和频域分解法对无线传感器网络实验数据进行了结构模态参数识别,提取的模态参数与有线试验分析结果基本一致。基于Imote2节点的无线传感器网络采集的数据可靠,传输过程无数据丢失现象,表明该无线传感器网络可应用于桥梁结构动力特性试验研究。试验所用斜拉桥模型基本振型为主梁竖向弯曲,模态比较密集,符合斜拉桥特性。     

利用能效和延时的无线传感器网络性能评估方法

为提高无线传感器网络的性能,提出一种基于能效和延时的无线传感器网络性能评估方法.在收集无线传感器网络数据样本基础上采用网络能效和网络延时作网络性能评估指标,并进行归化一化处理,并采用神经网络对数据进行学习,建立无线传感器综合性能评估模型,进行了仿真实验.结果表明:相对于其它评估算法,该方法综合考虑了多个影响无线传感器网络性能的因素,评估结果更加可靠、科学.     

物联网之无线传感器网络自组织算法

随着各种通信技术的发展,物联网将在下一代通信网络得到长足的发展和大规模的应用,其中无线传感器网络是组成物联网的一个重要部分,对无线传感器网络的研究,特别是对无线传感器网络能耗方面的研究是目前的一项研究热点。本文提出的一种面向能耗控制的自组织算法DEEC就是解决无线传感器网络能耗问题,提高网络寿命的一种算法。     

基于海豚回声定位算法的SDWSN路由算法

针对软件定义无线传感器网络(Software-Defined Wireless Sensor Networks, SDWSN)模型中分布式传感器存在能量消耗大以及网络寿命低等问题,本文提出了一种基于海豚回声定位算法的SDWSN路由算法,该算法的目标是考虑利用节点的剩余能量来选择节能路径,利用海豚回声定位算法优化SDWSN中的路由选择来实现节约能量,提高传感器网络寿命.实验结果表明,与其他几种元启发式算法相比,本文提出的算法在能耗和吞吐量参数方面具有明显优势.     

一种基于能量受限的移动 sink 数据收集策略

针对无线传感器网络中基于移动sink的节能数据收集问题,综合考虑传感器节点和移动sink的能耗,提出一种基于能量受限的移动sink数据收集策略（DC-ECMS）。 DC-ECMS包括3个阶段：①采用图论中最小支配集思想构建sink的驻留点;②采用蚁群算法规划sink访问驻留点的巡游路径;③sink沿规划路径周期性进行数据收集。仿真实验结果表明,DC-ECMS可有效延长网络寿命和提高网络的能量利用率,并且可扩展为多个sink进行数据收集,进一步延长网络寿命。     

基于CACO的WSN中QoS组播路由优化研究

随着无线传感器网络的广泛使用,提出了如何在无线传感网络中实现QoS效率的问题。针对无线传感器网络的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的方法。该算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,求解QoS组播路由速度快,延长了网络寿命。仿真结果表明混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的可行性和有效性。     

基于微电网的DV-hop改进算法

针对微电网监控系统中海量信息数据处理时,大量数据的传输可能会导致无线传感器网络崩溃与数据丢失等问题,提出了一种基于微电网的无线传感器网络的改进DV-hop算法。首先,将边缘计算技术应用于微电网,改进微电网监控系统结构;其次,在改进微电网监控系统基础上,将基于平均加权方法与跳数加权方法的DV-hop算法有机结合,得到新的改进算法,使得无线传感器节点定位误差缩小至0.60。仿真结果表明:基于平均加权方法与跳数加权方法提高了传感器节点定位精度。     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

无线传感器网络的目标跟踪能量优化策略

为了满足无线传感器网络的目标跟踪性能要求,解决节点能量消耗不均衡的问题,建立了面向无线传感器节点底层硬件和时序流程的能量模型,在节点通信过程中使用量化算法对数据进行压缩量化,在此基础上综合考虑节点的跟踪精度及剩余能量,提出了基于能量优化策略的调度算法,并采用双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命.该策略采用分布式计算方式,易...     

无线传感器网络中的能量有效空时分集算法

为了有效利用协作分集和选择分集提高无线传感器网络的能量效率,通过结合空时编码和选择合适的发射、接收协作节点,提出了适合大量节点协作的节点选择空时编码算法。通过分析总能量消耗中发射能量消耗和电路能量消耗与发送距离之间的关系,提出了继承多种分集算法优点并适用于网络拓扑动态变化的广义节点选择算法。仿真表明,提出的两种空时分集算法能够有效地提高无线传感器网络的能量效率,从而延长无线传感器网络的寿命。     

无线智能网络的钢结构疲劳损伤监测

利用美国伊利诺伊大学结构健康监测项目组研制的应变无线智能传感器(SHM-S)结合雨流周期计数法,对钢结构疲劳寿命进行监测。通过分布式数据采集的办法,无线智能传感器将应变的振幅和均值用三维直方图进行传输,压缩原始应变数据,提高了信号传输的效率并降低了传感器发射的能源消耗,使长期疲劳寿命监测成为可能。通过钢结构悬臂梁实验验证了基于无线智能网络的钢结构疲劳寿命监测方法的可行性。