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。     

移动sink传感网低时延数据收集方法

提出一种基于环形线路的低时延数据收集（LDCR）方法,使sink节点沿环形路线移动,减少部分数据分组等待传输的时间,并在sink节点到达停留点时立即发送HELLO消息,使其通信范围内的传感器节点及时发送数据分组.性能分析结果表明：与现有的sink节点使用往复路线的数据收集方法相比,提出的LDCR方法在数据分组平均端到端时延、吞吐量、分组传送成功率和存储空间占用等方面的性能得到整体提升.     

传感器网络汇聚数据包路由协议

针对移动目标跟踪应用对传感器网络路由协议的性能要求,提出了一种汇聚数据包路由协议,用于由目标区域到sink节点的汇聚数据包路由.协议采取基于sink节点的贪婪转发策略,通过减少通信跳数,减少了数据包从目标节点到sink节点的端到端传输时延;协议以节点能量和距离的综合函数作为转发代价,使其具有较高的能量效率;只要求节点维护自身状态信息,具有较好的可扩展性.仿真实验表明,协议能够满足目标跟踪应用对传感器网络路由协议的性能要求.     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

基于最佳位置点的移动代理路由算法

针对多移动代理访问数据源节点数增加而出现的传感器节点能量负载不均衡和通信时延等问题。采用基于改进粒子群算法为移动代理规划路径,在网络进行六边形划分的基础上,找到所有可能成为移动代理收集数据的最佳位置点以及最合理的移动代理数,结合网络的能量消耗、通信延时和移动代理负载均衡为目标函数,寻找最优的移动代理移动路径。实验结果表明,该方法在缩短移动代理路径长度和降低通信时延的同时可以有效地均衡网络能耗,达到延长网络寿命的目的。     

基于MPLS的移动IPv6网络的无缝切换方案

在集成了多协议标签交换的移动IPv6网络中设计了一种无缝切换方案,它通过限制标签交换路径(LSP)的重建范围和在切换时对主机双播数据来实现低时延和低分组丢失率的切换,并提出了一种快速查找主机切换前后发送分组历经路径的最近公共点的算法,实现了LSP重建时延和双播冗余的最小化.此外,使用层次移动IPv6和2层触发信息来减少注册时延和路由器搜索时延,进一步加速了切换.理论和仿真分析表明,所提方案的切换时延小于现有方案的时延,它能更好地支持主机的高速移动.     

基于移动sink的无线传感器网络海星路由协议

具有移动sink的无线传感器网络(WSN)比静态sink具有更长的网络寿命和更好的数据传输性能,但是因为其移动性导致能耗开销巨大,针对这个问题,提出一种基于移动sink的无线传感器网络海星路由协议,灵感来自海星的水脉系统.该路由协议构建了一个带有中心环通道的路由骨干网,并且网络上的径向通道很少.给定网络能动态确定径向通道的数量和环通道的半径,以便减少从源到sink的通信等待时间.实验结果表明,该文海星路由协议能够有效地均衡节点的能量消耗,在数据传输延迟和网络生命周期方面,性能评估的结果优于现有其他协议.     

一种基于业务流带宽约束的前向资源预留策略

在OBS网络中,与传输路径建立时间相比,入口节点处的数据突发处理时间是影响数据突发端到端时延的主要因素.为了减少入口节点处的数据突发时延,提出了一种基于业务流带宽约束的前向资源预留(FRR-BC)策略.该策略使用一种新的基于业务流带宽约束的数据突发长度预测方法,以降低数据突发在入口节点处的处理时间,同时通过业务流的带宽约束来限制数据突发的最大长度,以提高前向资源预留策略的性能.理论分析表明:该策略使数据突发时延达到FRR的最小值.     

基于双向路径的RTT算法研究

传统网络中的RTT测量是基于往返路径统计完成的,研究发现在时延敏感网络与QoS需求较高的环境下,这种RTT测量存在一定的局限性.文章分析了有线网络中可以控制组播与无线网络时延敏感网络,提出基于双向路径发现的正反向RTT域值控制算法,在兼容传统TCP协议的基础上,能有效区分网络拥塞与大数据传送引发的"拥塞假象",并对本算法进行了仿真实验;结果表明,本算法在时延敏感的网络环境下能有效地改善网络的QoS.     

无线传感器网络能效时延平衡数据收集机制

在追求无线传感器网络高能量效率的同时,考虑数据汇聚时延,提出了一种能效与时延平衡的数据收集机制(energy efficiency and delay balancing data gathering,EEDBDG).该机制采用一种新型动态树来组织网络拓扑,消除了"热区"问题,节点动态选择路由并轮换充当树根,根节点收集数据并与基站直接通信.同时,针对不同的时延和能效要求,提出了3种数据收集策略:时延最优算法(EEDBDG-D),能效最优算法(EEDBDG-E)和能效时延平衡算法(EEDBDG-M).仿真结果表明,在节点通信半径受限的情况下,EEDBDG平衡了节点能量消耗,延长了网络生命时间,在节能与省时上均表现出了突出的性能.与GSEN相比,在最好情况下,EEDBDG-E网络生命期提高了72%,EEDBDG-D汇聚时延降低了74%.     

Distributed Aggregation Algorithms for Mobile Sensor Networks with Group Mobility Model

In many applications of mobile sensor networks, such as water flow monitoring and disaster rescue, the nodes in the network can move together or separate temporarily. The dynamic network topology makes traditional spanning-tree-based aggregation algorithms invalid in mobile sensor networks. In this paper, we first present a distributed clustering algorithm which divides mobile sensor nodes into several groups, and then propose two distributed aggregation algorithms, Distance-AGG (Aggregation based on Distance), and Probability-AGG (Aggregation based on Probability). Both of these two algorithms conduct an aggregation query in three phases: query dissemination, intra-group aggregation, and inter-group aggregation. These two algorithms are efficient especially in mobile networks. We evaluate the performance of the proposed algorithms in terms of aggregation accuracy, energy efficiency, and query delay through ns-2 simulations. The results show that Distance-AGG and Probability-AGG can obtain higher accuracy with lower transmission and query delay than the existing aggregation algorithms.     

一种基于遗传算法的两层扫描覆盖机制

针对无线传感器网络中的覆盖问题,提出一种基于遗传算法和移动辅助节点的两层扫描覆盖机制（GATSC）.首先,GATSC利用遗传算法将POI分配给移动传感器节点进行覆盖,生成多条移动节点路径;然后,在移动节点路径上选取距离汇聚节点最近的一个点作为移动节点和移动辅助节点的交汇点（POB）.最后,利用移动辅助节点将数据传输到汇聚节点,完成最终的数据采集.仿真结果表明,本机制不仅比以往的覆盖机制具有更好的性能表现,而且能很好地适应不同的网络环境     

MANET中基于能量的改进型AODV协议

针对移动Ad Hoc网络(MANET)中数据传输的稳定性问题,提出一种基于能量的改进型按需距离矢量(AODV)路由协议(AODV-E).在源节点广播的请求路由报文(RREQ)和回复报文(RREP)中增加了节点能量信息,使源节点能够掌握路径中各中间节点的能量,选择一条综合考虑路径长度和能量均衡的最优路径来传输数据,避免节点由于能量消耗过大导致链路断裂,从而影响数据传输的稳定性和时延.通过仿真实验,在不同节点数量和不同节点移动速度场景下,通过投递率(PRD)和整体时延来评估AODV-E和传统AODV协议的性能     

基于簇首负载均衡的无线传感器网络分层路由协议

针对分层无线传感器网络的簇首选择开销大,靠近汇聚节点(Sink)的簇首容易负载过重,且路由需经多跳才能至Sink而导致时延大等问题,提出充分考虑簇首负载均衡的路由协议;采用多Sink节点来构建网络,运用接收信号强度指示对网络进行梯度分簇,使用移动传感节点在簇首和Sink之间转发数据;仿真实验验证了上述方案能有效地均衡无线传感器网络中的簇首负载,从而降低网络传输时延与能耗,提高网络生存周期;对于解决无线传感器网络单点失效及网络能耗高等问题有重要的价值。     

基于分簇的变速率无线传感网移动数据收集

为了最大化网络数据收集同时均衡节点能量消耗,研究一类基于分簇的无线传感器网络的移动数据收集方案;其中节点的数据产生速率是变化的,将最大化网络数据收集量建模为一个非线性优化问题,通过对偶分解,分层优化以及梯度下降法获得最优的数据产生速率、链路速率以及汇聚节点停驻时间分配方案。仿真结果表明所提方法在均衡网络能耗和最大化数据收集量方面具有良好的性能。     

离散萤火虫算法在车载网的应用

车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络中具有服务质量约束的多播路由问题。根据VANET的路由特点,将该问题转化为延迟成本最小化约束优化问题,并将车载网络路径时延转化为萤火虫的荧光素值,然后将该算法用4个实例进行测试,并与Dijkstra最短路径算法、粒子群优化算法进行比较。研究结果表明:离散萤火虫算法性能更佳,可有效解决VANET中Steiner minimum tree(SMT)问题,成功取得最优路径。该算法在一定程度上稳定了网络拓扑结构,能够实时更新节点信息。     

基于多目标的管道物联网无线路由算法

在恶劣的环境下传感器节点能量限制一直是制约油气管道物联网性能的关键因素.网络端对端延时决定了油气管道物联网对于管道安全事故的反应时间.为此,针对油气管道物联网能量限制和端对端延时问题提出基于多目标优化的管道物联网无线路由算法,通过将节点剩余能量以及节点到汇聚节点之间的距离作为机会路由中选择候选转发节点的指标,实现了物联...     

基于数据分类和最小时延的LWA网络流量控制算法

无线异构网络已经成为未来无线通信网络演进的关键路径之一,多种无线网络互相融合亦是大势所趋.长期演进(longterm evolution,LET)与WLAN网络融合系统(LTE-WLAN aggregation,LWA)在改善系统频谱效率与能量效率以及提升网络系统容量与数据传输速率方面发挥着重要的作用.单一性地将LWA...     

任务类型感知的无线传感器网络数据融合调度算法

针对数据融合调度能量与时延优化问题,提出一种任务类型感知的无线传感网数据融合调度算法。通过传感器节点多功率、多信道的方式,利用最大独立集思想,构建基于数据融合主干树的网络拓扑结构,从而根据调度优先级,通过近似贪婪算法实现簇内数据融合调度,同时结合稀疏系数感知任务类型,减少传输数据量,进而利用簇头节点在网络中的等级,实现簇间数据融合调度。结果表明,所提算法在减少簇头节点数据传输量,降低节点能耗的同时,缩短了数据融合时延,提高了网络寿命。     

云计算环境下移动大数据合理分流方法研究

采用传统方法对移动大数据进行分流时,结果不合理,对不同处理器的分流均衡性较差。为此,提出一种新的移动大数据合理分流方法。给出云计算环境下移动大数据分流平台整体结构,在云计算环境中每个可编程交换机上安装移动大数据分流单元。将移动大数据分流问题转换成求解最优解问题,通过状态反馈实现分流。将优化分解方法与拉格朗日乘法结合在一起完成分布式计算,获取移动大数据在链路上的均衡分流模型。采用交换机分流单元获取云计算环境下网络的分流状态,求出此时收益函数的偏导数,将两者相加获取最终分流结果。对移动大数据分流延迟进行分析。实验结果表明,所提方法能够保证分流均衡性和合理性。