大规模无线传感器网络中近似静态分簇的高效概率覆盖协议

为在大规模无线传感器网络中获得较好的网络性能,提出一种基于近似静态分簇的高效概率覆盖协议EPCSC. 该协议通过近似静态分簇节省网络资源,保持网络连通性. 根据网络QoS期望值选择必需节点数目来保证网络服务质量,实行簇头轮换机制,并在簇头间构建近似Prim最小生成树来有效延长网络生命期. 仿真结果表明,EPCSC协议能有效降 低控制开销,显著延长网络生命期,提供满足应用期望的网络服务质量.     

一类二维三温辐射热传导方程组的对称有限体格式

针对一类椭圆问题和二维三温热传导方程组,在四边形网格剖分下。构造了两种保对称的有限体格式。通过与目前广泛使用的九点差分格式比较。新格式在对非正交网格的适应性、收敛精度以及相应离散化系统的快速求解等方面具有明显的优势。另外,新格式在规则四边形网格剖分下(如平行四边形网格),对flux(流)函数具有超逼近性。     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.     

基于K-means聚类的安全高效的数据聚集算法

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSNs)是一种多跳、自组织式的网络,传感器节点在能量、通信能力以及计算能力等方面均受限,并且在数据传输过程中也存在安全隐患,基于此提出了一种基于K-means聚类的安全高效的数据聚集算法KSEDA(K-means Safe and Efficient Data Aggregation).该算法采用K-means聚类算法对传感器节点进行分簇,通过分析节点的剩余能量进行选择簇头节点;并在向汇聚节点Sink传递过程中通过安全多方计算协议进行数据安全聚集.通过与CPDA算法进行实验对比,算法具有低能耗、高安全性等特点.     

改进遗传算法的传感器节点覆盖优化策略

针对当前传感器节点覆盖优化方法存在覆盖率低、节点部署不均匀等难题,设计了一种基于改进遗传算法的传感器节点覆盖优化策略。首先基于覆盖率、节点利用率等评价指标建立传感器节点覆盖优化目标函数,然后采用遗传算法对节点覆盖优化目标函数求解,并针对常规遗传算法存在的缺陷对遗传算子进行相应的改进,提高其搜索和收敛能力,得到最优传感器节点覆盖方案。最后与其他算法进行了传感器节点覆盖优化仿真对比实验。结果表明,改进遗传算法的传感器节点覆盖率更高,降低了传感器节点重复覆盖比例,使节点部署更加合理。     

基于TW-ToA与TDoA的无线传感器网络多目标协同定位算法

针对高斯噪声环境下无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)中目标节点位置估计问题,提出了一种基于双向到达时间(Two way-time of arrival,TW-To A)与到达时间差(Time difference of arrival,TDoA)的多目标协同定位算法。该方法利用了TW-To A高精度和无需同步的特性,并通过混合TDoA测量,在提高整体定位精度的同时,有效地降低了TW-To A的信息传输量。所提出算法将待测目标节点扩展为伪辅助参考节点,协同参与定位过程,从而进一步减少了网络中锚节点的数量。仿真结果表明,该算法在相同节点数量的网络环境中可以以较低的代价实现较高精度的定位目标,为无线传感器网络中的目标定位提供了新的思路和方法。     

基于光带装置的生物群落传递算法在无线传感器网络定位中的应用研究

分析基于光带装置的生物群落传递算法在无线传感器网络定位中的应用,广泛介绍无线传感器网络的应用范围.基于光带装置的生物群落传递算法是通过利用光能定位,通过架设无线传感网络的未知节点的模型,以生物群落传递算法求得模型中误差最小的最优数据,得到节点的最优位置,达到高精度的定位,并使无线传感网络可以适应各种模式的定位操作.介绍采用生物群落传递算法的优点,以及采用生物群落传递算法的无线传感网络的特性,综合介绍该无线传感网络节点的定位、基站定位和路由型号选择,肯定生物群落传递算法在装有光带装置的无线传感网络中应用的可行性,研究表明采用生物群落传递算法的无线传感网络未知节点定位准确度高.     

基于跳数的传感器网络节点定位改进算法

提出一种基于跳数的无线传感器网络节点定位改进算法,用以更准确获取在无线传感器网络监视区域内目标节点的位置。算法精确估算网络中节点间的平均每跳距离,解决了经典定位算法中校正值不准确的问题,同时,算法在估算节点位置时,优化选取定位的参考节点。实验结果表明,改进算法提高了网络中节点定位精度,有助于推动无线传感器网络的应用。     

水声通信网中基于能量平衡的动态路由控制

针对水声传感器网中一些中继节点因过分使用而过早耗尽能量的问题,提出一种动态路由控制新方法.通过周期性预测出节点的信息产生率,并根据节点当前剩余能量,估计出采用不同路由时节点的生命值.以网络节点的最小生命值为目标函数,借助遗传算法周期性搜索出与最大目标函数值对应的路由,这样的路由就是能平衡各节点能量的最佳路由.仿真结果表明,该方法能避免生命值较小的节点承担过分的中继任务,延长节点生命.     

基于活跃点的社区跟踪算法

针对复杂网络社区跟踪中存在忽略演化时域因素以及忽略网络成员演化差异性不足等问题,提出一种社区跟踪方法.对相似函数添加时域信息,并考虑网络演化的平滑性与节点间的差异性,提取网络中的活跃节点进行社区跟踪.实验表明,该算法在DBLP数据集上能比其他社区跟踪算法更好地发现社区演化过程,且找到的社区信息相似度较高.