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。     

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.     

一种分布式、轻量级校园网无线传感器网络节点调度算法

无线传感器网络在数字校园网中具有广阔的应用前景.降低系统能耗以延长网络生存时间足校园无线传感器网络设计中的重要挑战,而节点调度是实现上述目标的重要手段.文中设计了一种分布式、轻量级的传感器节点调度算法.该算法不依赖节点精确位置信息,通信开销小,适用于大规模校园无线传感器网络.     

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。     

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.     

非均匀分布的异构传感器网络K覆盖调度算法

针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.     

基于蚁群神经网络的两级信息融合算法

为了保证地下车库空气质量的同时尽量降低系统能耗,针对地库环境监测系统,提出了一种基于蚁群神经网络的两级数据融合算法TLIFA-ACOBP,该算法将分簇结构与神经网络模型有效结合,设计了一个基于分簇的无线传感器网络两级数据融合模型.首先运用蚁群优化(ACO)算法对BP神经网络的权值进行优化,并将优化后的蚁群神经网络用于无线传感器网络的信息融合.通过对簇成员节点采集到的原始数据进行两级融合处理,只将代表原始数据的少量特征值发送给汇聚节点,大幅度减少节点数据通信量,提高了数据传输效率,同时降低了系统能耗.     

一种基于多叶节点生成树的低延时数据融合调度算法

无线传感器网络是物联网信息采集的基础载体。数据融合技术在节省无线传感器网络资源的同时会引起较大的延时。在实时应用场景下,研究最小延时数据融合调度问题就非常关键。首先给出了最小延时数据融合调度问题的形式化描述,依据多叶节点融合树有利于增加同时传输的节点数量的思想,提出了一种基于多叶节点生成树的低延时数据融合调度算法(LDAS),该算法包括多叶节点数据融合树的构建阶段和融合调度阶段。最后通过仿真和对比证明了方案的有效性。