基于混沌小生境狼群算法的高密度无线传感器网络高能效分簇方法

无线传感器网络节点能量通常由能量有限的电池供应,如何在对节点进行分簇的同时减小通信能耗是研究中的一个重要问题。提出了一种基于混沌小生境狼群算法的高密度无线传感器网络能量高效分簇方法,通过智能选取簇头位置来降低无线传感器网络的单轮通信能耗。在不同节点数和簇头比例的条件下,分别采用了粒子群算法、量子遗传算法、模拟退火算法和混沌小生境狼群算法进行了无线传感器网络分簇。仿真结果表明,基于混沌小生境狼群算法的无线传感器网络分簇能够有效降低无线传感器网络的整体单轮通信能耗和平均节点通信能耗,有效提升了能量利用效率。     

Rayleigh信道中PPM方案的优化仿真研究

在无线传感器网络技术研究中,为了延长网络节点的工作寿命,节能设计非常重要,其中所采用的调制技术及其参数的选取是影响节点电池能耗的关健技术之一.在本文中,我们借助数值仿真方法,对应用在无线传感器网络中的脉冲位置调制(PPM)节能方案进行参数优化,使Rayleigh信道中两节点通信链路电池能量消耗最小.仿真结果表明,对任意可取的通信传输距离,参数优化后的PPM方案的节能性能得到很大提高.     

路径损耗信道无线传感器网络中FSK 和 PPM 的调制优化

在无线传感器网络技术研究中，如何节省电池的能量是一个关键问题.基于频移键控（FSK）和脉冲位置调制（PPM）两个正交节能调制方案的理想化和实际电池能耗，借助于理论分析和数值搜索方法，以实际电池能耗最小化为目标，文中对 FSK 和 PPM 方案的调制参数在无线路径损耗信道中进行了优化.结果表明，这两种正交调制方案有截然不同的优化特性，但参数优化后它们的整体节能性能都非常显著.     

超宽带无线传感器网络的能耗建模及其优化

在综合分析和考虑传感器节点收发机各个电路模块工作状态的基础上,首先对超宽带无线传感器网络进行精确的节点能耗建模,然后针对3种不同的调制方式和2种不同的传输模式,以最小化成功传输1 bit信息的平均传输能耗为目标提出最优数据帧帧长确定算法,最后通过仿真验证该算法的正确性.仿真结果表明,在保证网络业务服务质量的前提下(接收机处接收信号信噪比门限为12 dB),当传感器节点间距离较近(20m以内)时,可以适当地增大数据帧帧长以获取较大的吞吐量和较小的时延;当节点间距离较大(大于70 m)时,则需减小数据帧帧长以降低能量开销,并可以根据网络环境的状况和网络业务的要求,选择适当的调制方式和传输模式可以折中地同时实现能耗和时延最小化.     

无线传感器网络的能耗性能分析

针对无线传感器网络能量有限的问题,基于瑞利衰落信道模型,建立了一种跨越物理层与媒质接入层的能耗模型,并针对IEEE802.11 DCF和时隙ALOHA协议给出了具体的能耗分析. 考虑到无线信道的多变特点与节点饱和度情况,以及用户对信道质量的要求与接入方式,对网络工作过程中的能量消耗进行了详细的分析架构. 最后给出了节点平均功耗与净荷能耗率的仿真与理论分析结果,并仿真分析了发送功率与传输速率变化对能耗的影响. 结果表明,给出的能耗模型理论分析结果与仿真值非常接近,从而验证了模型的有效性;发送功率与传输速率过大、过小都不利于能耗的节省,联合控制更易于提升能耗性能。     

双信道无线传感器网络移动代理路由算法

针对移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制问题,提出了一种移动代理联合优化路由算法(MACORA).首先利用双层图模型将双信道无线传感器网络中的信道变换问题转化成双层图中的路由问题,进而可将寻路业务和数据传输业务分别放在双层图的控制层和数据层中同步传输,然后将双层图的控制层和数据层融合成一个双层网络,并在这个双层网络中为每个业务实时选路,最后充分利用不同网络层间的空闲信道资源来减少移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制概率,达到降低网络堵塞率及数据包传递失误率2个目标.仿真结果表明,与动态传感器网络移动代理路由算法及无线传感器网络移动代理路由算法相比,MACORA算法能将数据包的传递成功率提高15%,并能有效降低网络的平均通信延迟.     

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.     

一种高吞吐量的无线传感器网络多信道MAC协议

针对工业现场环境下无线传感器网络易受干扰而导致可靠性和吞吐量降低的问题,提出了一种基于单接口的多信道MAC层协议.该协议针对分簇式网络,采用改进的MMSN算法为各簇分配簇内通信基础信道,保证网内任意相邻簇信道互异,避免邻簇间的干扰,并在通信过程中根据实际信道质量和干扰强度动态分配簇内节点的通信信道,在抵御干扰的同时提高了信道的利用率.仿真结果表明,相比传统的MAC协议,该协议能有效提高无线传感器网络的吞吐量和抗干扰性.     

WSN中基于圆锥曲线组合密钥的对等认证

综合分析了无线传感器网络已有认证协议在加密体系、PKC公钥绑定及应对攻击形式等方面的发展趋势和不足,给出引入了位置信息的基于身份的节点对等认证方案.该方案采用在求逆、求阶及求点倍数等操作比椭圆曲线容易的圆锥曲线加密体系.基于身份避免了证书的颁发/更新、存储、索取、验证等计算和通信开销;引入位置信息使得方案更健壮,形式化分析证明该方案是安全的.基于MICAx系列无线传感器网络节点的能耗分析结果表明:方案能很好地适用于资源受限的WSN环境.     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

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。     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

无线传感器网络可分负载调度算法

为了节省传感器节点能量,提高网络资源利用率,提出了一种无线传感器网络可分负载调度(DLSW)算法.DLSW算法以LEACH协议为基础,分群内和群间两阶段进行任务调度.在群内调度阶段,群内节点共享同一信道,相继向群首发送数据;在群间调度阶段,群首节点和SINK节点之间独立的信道使得群首将群内节点报告的数据融合后,并行向SINK节点传送结果,同时完成数据发送.DLSW算法通过去除节点间的通信干扰使得总任务完成时间减少、资源利用率提高.实验结果表明,在大规模的网络环境下,DLSW算法可以使总任务完成时间减少20％,网络能耗减少10％.     

认知无线传感器网络中基于网络特性的单天线媒体接入控制协议

提出了一种基于网络特性的单天线媒体接入控制(STNC-MAC)协议用于认知无线传感器网络.该协议能使作为次用户的无线传感器节点有效地对主用户使用信道进行机会接入.STNC-MAC充分考虑了主用户和次用户的网络特性,通过定义数据传输单元和最大信道占用时间,设计出适用于STNC-MAC的数据传输方案和可用信道列表管理机制,克服多信道隐藏终端问题和“盲”状态问题;同时,在不对主用户造成严重干扰的情况下,实现了不同主用户信道利用率的数据信道支持不同长度数据包传输的功能.NS2仿真结果表明,STNC-MAC在吞吐量和平均时延方面比STDCA MAC和原始的IEEE 802.11 MAC更好地提高了网络性能.     

基于广义逆非负矩阵分解的无线传感器网络节能通信

针对无线传感器网络中通信数据的高维、高冗余现象,基于高维空间往往可以由其低维来本质表示这一特性,提出一种基于广义逆非负矩阵分解的无线传感器网络节能通信(giNMF)算法.首先,采用奇异值分解方法对原始通信数据矩阵进行初始化操作,求出其对应的特征空间;然后,采用非负矩阵分解方法对奇异值分解后的矩阵进行降维操作,利用乘法更新法快速求解出最终降维结果.仿真实验结果表明:giNMF算法能够对通信数据进行有效压缩,从而降低通信能耗,延长网络生命周期,达到节能的目的.     

不同电池利用率模型下OOK信号能耗性能

目前,对于无线传感网节点能量受限问题的研究,主要以平均每bit电池能耗作为性能评价标准.以电池供电的采用开关键控(on-off keying, OOK)调制的发射机为研究对象,考虑基于瞬时放电电流(instaneous discharge current, IDC)与平均放电电流(average discharge current, MDC)两种非线性电池利用率模型,在瑞利信道中保证指定误码率的条件下,推导两种模型下电池能耗性能的解析表达式.在此基础上理论分析了归一化电池利用率因子和节点距离对电池能耗性能的影响,并用仿真实验验证了两种电池利用率模型下的能耗均随归一化电池利用率因子和节点距离的增大而增大.基于IDC的电池利用率模型对应更大的电池能耗.当归一化电池利用率因子和节点距离较大时,两种模型的能耗显著高于理想电池.当γ=0.015, d=90 m时,基于IDC电池利用率模型的能耗相比理想电池增加了近60%,而基于MDC电池利用率模型的能耗增加了25%.     

基于异步MAC协议的WSN节点通信能耗模型的研究及应用

为进一步减小采用B-MAC协议无线传感器节点的能量消耗,对无线通信模块接收、发送、监听、休眠的电流消耗和时间特性进行了实验测试. 并根据异步MAC协议的特点,将网络负载参数进一步细分,引入节点发送间隔、接收间隔、每次发送字节数、每次接收字节数这4个参量,同时考虑节点接收信号时所处状态的概率建立通信能耗模型,并给出能耗模型的最优解析解,使得能耗参数在不同网络负载和收发间隔下达到最优. 实验结果表明,采用能量最优参数的B-MAC协议比普通B-MAC协议的能量消耗更少,明显减少了WSN节点在通信过程中能量的消耗,延长了节点的工作寿命.      

协作WSN路由算法的能耗及其影响因素研究

研究了一般拓扑意义下的无线传感器网络协作路由算法的能耗情况及其影响因素.在Amir协作链路费用模型的基础上,从理论上证明了协作路由传递一定会带来能量节省.同时,从实践的角度研究了节点收发电路能耗对路由算法节能效果的影响.仿真结果表明:在自由空间模型下,能量节省值与收发电路能耗成反比,其极限值为收发电路能耗值为零时的能量节省值;协作路由的能量节省值还与参与协作的节点数量、网络中的节点总数呈正相关的关系.     

群机器人目标搜索中的通信模式研究

针对目标搜索过程中的群机器人协作问题,以扩展微粒群算法为建模工具和协调控制工具,比较研究同步和异步通信模式对搜索效率和系统能耗的影响。仿真结果表明,对于同等规模的群机器人系统,异步通信模式下的搜索效率比同步通信模式下高,能耗却比同步通信模式下低。因此,对于分布式协同的群机器人施加并发控制时,异步通信模式更为适合。     

ZigBee无线传感器网络节点的低功耗设计

基于ZigBee技术的无线传感器网络中由于网络节点能量有限,如何最大限度地利用有限能量是关键.分析了无线传感器网络节点各部分的能耗情况,提出了无线传感器从节点硬件结构和通信两方面来降低网络系统能耗,达到延长网络生命周期的目的.