无线传感器网络中一种基于神经网络模型的分簇算法

将神经网络引入到无线传感器网络中,提出了一种基于神经网络模型的分簇算法.为了建立合理有效的分簇结构,算法采用了一种基于三层神经网络模型的分簇式无线传感器网络体系结构,在进行分簇时根据相对信息熵来确定簇内的成员节点,保证了簇内节点的相关性较高.同时,还借鉴了神经系统的机制,根据节点间的相关性等参数让一部分节点处于抑制状态从而来均衡簇内的能耗.仿真实验结果表明,该算法能有效延长网络的寿命.     

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.     

基于信任模型的WSNs安全数据融合算法

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.     

基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法

以应用于隧道结构健康监测的无线传感器网络为基础,针对长线形的隧道结构和分布式的节点布置,提出了超长线状多跳非均匀分簇结构.通过考虑节点剩余能量和优化簇头分簇半径,降低并平衡节点能耗.针对传感器数据冗余量大的问题,提出了基于超长线状分簇结构的分布式卡尔曼滤波融合算法.利用单节点不同时刻的数据,通过卡尔曼滤波器得到局部估计值,降低数据时间冗余度.在簇头节点端和汇聚节点端分别实现分布式卡尔曼滤波融合算法,降低数据空间冗余度,达到具有一致性的网络数据估计值.实验结果表明:该方法能有效实现超长线状分簇结构下的分布式数据融合,具有高可靠性和准确性.     

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。     

基于分簇的无线多媒体传感器网络QoS多径路由

针对无线多媒体传感器网络应用,提出基于分簇的Qo S多径路由算法。该算法首先建立分层网络拓扑,然后基于改进蚁群算法实现Qo S多径路由。网络分层时,根据多媒体传感节点的有向性设计分簇算法,实现簇内数据融合以减少冗余数据。数据传输阶段,提出基于蚁群优化的Qo S多径路由算法以满足多约束的Qo S需求。仿真结果表明,与Ant Sens Net等路由协议相比,该算法有效降低网络负载,延长网络生命期。     

基于移动代理的无线传感器网络路由算法研究

在无线传感网络中,簇的划分以及簇内节点访问顺序对网络生存周期具有重要影响。为了提高分簇网络生存周期,提出一种分簇融合的方法。采用ISODATA聚类法实现网络的分簇,在簇内由移动代理对数据进行融合。将移动代理路由归结为一个优化问题,采用蚁群算法求出移动代理迁移的最优路径序列。实验以能耗和网络延时作为评价指标,结果表明该算法可以有效的降低网络能耗,提高网络生存周期。     

基于GA优化BP神经网络的WSN数据融合技术研究

为减少无线传感器网络中节点的数据通讯量,降低能量消耗,达到数据融合的目的,设计了一种基于遗传算法优化BP神经网络的数据融合算法(BPGA),阐述了数据融合原理、BP神经网络和遗传算法,介绍了遗传算法优化BP神经网络的数据融合方法,利用遗传算法优化神经网络的权值、阀值及隐含层结构,然后通过优化后的神经网络提取无线传感器网络中原始数据的特征信息,并将特征信息发送给汇聚节点,从而提高网络数据采集效率,延长网络生命周期。最后通过与LEACH、BPNDA算法进行仿真实验比较,证明了其有效性。     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

基于双簇头无线传感器网络分簇算法的研究

针对无线传感器网络分簇协议中簇头及附近节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于双簇头的无线传感器网络分簇路由算法。该算法利用双簇头的网络模型来解决节点侦测信道消耗能量的问题;构造了适应值函数和能量消耗函数用于选择和优化簇头,提高网络能量消耗的均衡性,降低网络能耗。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法

文章以无线传感器网络在建筑环境下的应用为研究背景,根据建筑能耗监测系统中无线数据传输网络特性,按位置信息对网络节点进行分簇,设计网络2级结构模型;并设计适合该网络模型的基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法,保证簇头节点从邻居列表中选择最佳下一跳节点,最终实现与Sink节点的数据通信功能。仿真分析表明所设计的路由算法具有低时延、高可靠性、节能等优点。     

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。     

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.     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

基于中继节点机制的分簇数据融合算法

针对分簇的无线传感网中存在的簇首选择机制不合理以及在簇发送数据过程中因能耗不均衡而导致网络生命周期短的问题,提出基于中继节点机制的分簇数据融合算法.算法在不同分簇内根据数据信任值和能量信任值选择簇首,并在每个单独簇内选择一个中继节点,簇首收集簇成员的数据并融合,随之发送至中继节点;中继节点代替簇首与基站进行数据通信等工作,簇首在每轮的能量消耗会明显减少.对比传统的LEACH算法进行仿真实验,结果表明:采用此算法的无线传感器网络的生命周期有效延长了16%,并在一定程序上均衡了能耗.     

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。     

一种基于深度学习模型的数据融合处理算法

针对无线传感器网络传统数据融合算法效率较低、处理高维数据困难问题,提出一种基于深度学习模型的卷积神经网络结构实现数据融合的算法CNNMDA.算法首先在汇聚节点对构建的特征提取模型CNNM进行训练,然后各终端节点通过CNNM提取原始数据特征,最后向汇聚节点发送融合后的数据,从而减少数据传输量,延长网络寿命.仿真实验表明,CNNMDA与同类融合算法相比,在同样数据量的情况下能够大幅降低网络能耗,并有效提升了数据融合效率与准确度.     

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.     

无线传感器网络中一种高效的安全数据融合协议

为了降低无线传感器网络能耗,保障网络安全,设计了一种基于模式码的安全数据融合算法。在传感器网络中借助于模式码进行数据融合,保障采集数据的安全,采用模糊算法获取传感器节点采集数据的状态,只将紧急数据和变化了的一般数据的模式码送到簇头进行处理,实现了网络能耗的最小化。     

无线传感器/执行器网络SA协作分簇算法

针对现有分簇算法大多没有考虑监控区域内事件发生频率和执行任务能耗的因素,导致无法适应无线传感器/执行器网络的特点,提出一种基于SA协作模型的分簇算法（CASA）.算法从全网的能耗和时延影响的角度,建立基于SA协作的能耗模型,综合考虑时延和连通度等约束条件,以网络能量优化为目标,构造非线性优化函数,利用KKT条件求解网络理想执行器节点个数和传感器节点传输半径等网络分簇所需参数,并在此基础上完成节点的部署和成簇.该算法通信开销较小,网络平均时延和能耗等仿真结果表明：相比典型算法,能够在满足一定连通度的前提下,优化网络部署,增强网络实时性和能量均衡性.