能耗均衡无线传感器网络路由算法

针对现有无线传感器网络路由算法没有考虑数据接收能耗的问题,建立了一种考虑接收能耗的网络模型,在该网络模型基础上,提出了一种能耗均衡的无线传感器路由算法。该算法针对路径传输能力进行计算,通过设置能量阈值两次简化网络,设计了一个代价评估函数来重置能耗权值,以达到网络能量均衡消耗,并将该算法与CMAX算法应用于传感器网络数据采集和传输仿真。结果表明:网络在第一个节点失效时,该算法节点数据采集和传输次数比CMAX算法延长约4 000次以上,剩余能量减小20%左右;该算法更能保证网络有较长的生存期,并且可以保证能量均匀消耗和数据可靠传输。     

基于时空相关的传感器网络汇聚查询算法

减少网络中的数据传输量是传感器网络节约能量、延长网络生命的重要方法.提出一种基于时空相关的传感器网络汇聚查询算法STCAQ.在STCAQ中,首先通过基于时间相关的预测算法对网络中节点采样数据进行汇聚;然后依据节点采样数据汇聚结果,通过基于空间相关判定算法查询空间相关区域信息.仿真结果表明,STCAQ在能量消耗、查询质量和网络数据量等方面优于ESA算法.     

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。     

基于动态门限的定向扩散算法

通过对无线传感器网络节点传输能耗模型的分析,在研究时间敏感应用的基础上,提出了一种基于动态门限机制的控制方法.利用采样数据内在的相关性、无硬门限特性,并根据采样数据的发送间隔实现了门限的动态调整,以改进基本的定向扩散算法.仿真实验表明,所提算法能减少节点无线传输的次数,可使无线传感器网络节点的生命期延长30%,它随采样数据的变化动态地调整门限值,从而满足了时间敏感应用的要求,适合于一次性查询和持续性查询.     

无线传感器网络能量模型

随机抛洒的无线传感器节点形成何种逻辑拓扑结构将直接影响高层通信协议和网络运行能耗,而合理使用有限能量资源是无线传感器网络研究的核心问题.基于传感器节点工作能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立传感器节点能量模型和网络传输模式模型,对单跳传输和多跳传输两种方式下的网络总能耗和单节点能耗进行理论计算,并分析不同网络拓扑结构对网络能耗和网络运行的影响.通过理论计算推导出不同网络拓扑结构和传输模式下无线传感器网络总能量消耗公式和网络能耗分布规律,为设计能量有效的无线传感器网络拓扑结构提供指导,为实现无线传感器服务质量体系下的高层通信协议提供理论基础.     

一种无线传感器网络中基于缓冲区管理的查询处理方法

对于大型无线传感器网络中要求同时支持大量的周期查询和ad hoc查询的软实时应用,提出了一种查询处理方法.设计网络存储结构,为查询处理设置合适的执行区域使其形成查询处理缓冲区,缓冲区内的节点映射了远程节点数据,并使查询和数据在缓冲区汇聚,及时得到处理.基于排队论建立缓冲区中查询任务管理模型,设计其优化策略,得到缓冲区的合适宽度和位置,并基于此设计查询处理算法.实验结果表明,该方法可以降低查询错失率并节约能量.     

无线传感器分簇网络实验系统设计

针对无线传感器网络分簇算法验证,设计了分簇网络实验系统。系统中无线网络节点计算能量消耗,通信报文传输节点消耗能量值和分簇节点标记,主机节点依据数据实时绘制分簇网络结构和能量消耗分布图,并计算总消耗能量,对分簇算法进行评估。系统经试用,对分簇算法设计与优化有重要的作用。     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

无线传感器网络数据融合技术研究

针对无线传感器网络中各个节点单独传送数据到汇聚节点,浪费传感器节点的能量,并降低信息收集的效率,通过基于平面路由的数据融合,基于层次路由的数据融合和基于地理位置路由三个方面对无线传感器网络数据融合协议进行了分析和比较。     

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。     

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。     

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.     

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%.     

基于统计模型的传感器网络查询系统的研究与设计

针对无线传感器网络数据处理的高实时性要求和节能要求,设计并实现了一种基于统计模型的传感器网络查询系统,采用了层次式的系统处理结构,并使用基于统计模型的优化方法改进了查询处理过程.最后给出了该系统与普通的WSN查询处理系统的性能对比分析,实验数据表明基于统计模型的查询策略提高了查询处理的效率,节约了无线传感器网络的能量消耗.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于时延受限的移动sink环境下能量高效的数据融合算法

基于移动sink的无线传感器网络环境下的数据收集方案能有效提升网络性能,但在实时性要求较高的应用中,很难同时兼顾时延与数据的收集效率.该文提出了一种考虑时延受限条件下能量高效的移动sink数据收集策略.首先,根据时延约束和网络整体能耗效率优化为目标,对移动sink的最佳驻留点集合进行求解.然后,提出了一种基于驻留点优先级的路径优化选择方法,得到移动sink经过驻留点的最短路径.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的数据收集策略能最大限度的减小时延,并延长网络的生命周期.     

基于多目标规划的WSN路径动态选择算法

为解决无线传感器网络中查询的能量有效和实时性之间的矛盾,提出一种基于多目标规划理论的动态路径选择算法(MOPEH).该算法结合了最低能耗路由策略(ME)和最小跳步数路由策略(MH),运用多目标规划模型,将能量代价和传输时延同时作为路由算法的设计目标,利用深度优先搜索策略建立了节点间的所有可行路径集合,并从中选择能耗低于平均能耗的路径.根据查询要求设定网络性能函数,动态调整两项性能指标,从可行路径集合中选择满足要求的路径,得到最优解.实验证明该算法能够能量有效地处理实时查询.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

无线传感器网络基于节点ID的LEACH改进算法

LEACH路由算法是无线传感器网络经典路由算法之一.在LEACH算法的基础上,改进了数据传输链路,建立了一条基于节点ID的树型传输链路.仿真实验表明,改进的路由算法能使第1个节点的死亡时间延迟,能量消耗更加均衡,提高了网络的生存时间.