基于模块度的无线传感器网络分簇算法

提出了一个新的基于模块度的无线传感器网络分簇算法.该算法是先在传感器网络本身结构的基础上形成簇,同时应用了一个新的参数一模块度来评估所形成的簇结构是否与真实的网络结构相匹配.基于上述所得到的一个稳定的簇结构,在每个簇内依据节点的剩余能量和簇内能量分布情况来选取簇头.仿真结果表明,与LEACH等分簇算法相比,该算法能够获得一个更合理和更稳定的簇分布,并且有效的提高传感器网络的寿命.     

高能效传感器网络调度算法研究与仿真

无线传感器网络用于事件探测是一个重要的研究方向,由于传感器节点能量受限,为了延长网络寿命,设计了EAWS高能效节点调度算法。该算法根据节点的剩余能量安排节点的工作强度,在保证网络探测性能的前提下,达到平衡能耗的效果。为了评估EAWS算法性能,作了全面的系统仿真和理论分析,通过OPNET软件搭建一个近似真实的传感器网络探测模型,验证了EAWS算法的探测概率、探测延时和网络能耗三个指标,结果表明EAWS方法具有能量高效性和较好的探测性能。     

无线传感器网络目标跟踪平台协同调度的实现

目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用。为了验证和测试算法性能,缩小理论与实际的差距,必须构建相应的物理平台。介绍了所构建的无线传感器网络目标跟踪平台,其硬件包含超声波传感器、被动红外传感器和Micaz节点组成的无线传感器网络,而软件包括上层监控系统及下层节点嵌入式程序。针对节点资源十分有限的情况,提出了一种基于最小均方估计误差的目标跟踪协同调度算法,并在物理平台上成功实现,实验表明该平台能有效地跟踪无线传感器网络内的移动目标,并在保证跟踪精度和跟踪实时性的同时,采用了双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命。     

基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

基于星型配置策略的协同定位算法

为了改善无线传感器网络整体连通性,避免监控区域出现黑洞现象,提出了无线传感器网络节点的星型配置策略。通过RSSI和AOA相结合的协同定位算法实现了节点定位,算法中采用影射机制建立了传感器节点的平面坐标计算新方法。计算机仿真结果表明该算法能够明显提高节点的定位精度,定位精度小于1米。     

基于正三角形剖分的传感器网络覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,如何判定某个感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点覆盖,在传感器网络的许多监控应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于正三角形剖分的快速κ-覆盖判定算法和最大κ-覆盖问题的求解算法,新算法首先把感兴趣区域剖分为正三角形区域,从而将复杂的区域覆盖问题转化为简单的正三角形区域覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,针对具有n个节点的传感器网络,新算法的计算时间复杂度为O（n）,低于已有算法O（nlogn）的计算时间复杂度。     

QoS保证的传感器网络拓扑控制算法的设计

传感器网络技术的发展对网络服务质量提出了要求,如何在满足一定的服务质量要求前提下实现能量的优化是传感器网络设计必须面对的问题。现有的相关研究主要集中在如何从路由层和链路层来保证一定的QoS指标,本工作将传感器网络中的QoS支持延伸到拓扑管理层,提出了一种支持一定QoS要求的高效的拓扑控制算法,该算法构造一种具有梯度分布特征的节点拓扑结构以平衡网络数据流在sink节点处的聚集。NS2仿真证明了该结构对QoS支持的可行性。仿真表明,该算法以较少的冗余节点增加可将延时和丢包率分别降低50%和40%,证明了该机制在高速率数据场景下的高效性。还通过NS仿真分析了算法实现中关键参数的选取原则。     

复杂地形下传感器网络中传感器的放置模型与算法

有效的传感器放置能改善网络覆盖、减小网络中的通讯量,是传感器组网过程中必须解决的关键问题.研究和分析了不同网格结构的性能,建立了用于传感器放置的地形模型,提出了-种基于矢量地图数据的传感器放置算法.算法以优化传感器数目为目标,将传感器放置在能带来最大有效变化的网格节点上.仿真实际表明,与现有传感器放置算法相比,算法具有更高的效率.     

传感器网络中基于k-GH模型的对偶密钥预置算法

由于传感器网络节点能量有限,传统的密钥管理方法（如：公开密钥加密技术、KDC等）不适合传感器网络,对偶密钥是传感器网络的一种基本的安全技术,如何结合传感器网络的特性提高对偶密钥性能具有十分重要的意义。依据传感器网络分组部署的特点,在KDC和基于多项式池的密钥预置模型基础上,提出了一种用于密钥预置的k-GH（k-Grid Hypercube）模型,并基于k-GH模型提出了一种新型密钥预置机制。理论与仿真分析表明,新算法具有更低的存储开销、通信开销和良好的安全性能,因此,是一种适合传感器网络的高效对偶密钥预置立算法。     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

基于传感器网络的气体源定位方法研究

提出一种分层结构的自组织无线传感器网络(WSN)用于气体污染源的定位研究,可以广泛应用于反恐、环境监控等场景。在修正的气体污染源浓度衰减模型基础上,提出一种改进的非线性最小二乘算法(I-NLS)以及极大似然算法(MLE)用于气体污染源定位。仿真试验对比研究了两种算法在不同的传感器节点以及背景噪声情况下对预估定位误差的影响。试验结果表明了这种分层结构的WSN用于气体污染源定位是可行的,同时验证了I-NLS、MLE两种算法定位的有效性。     

无线传感器网络单汇聚节点选址策略

无线传感器网络中,所有节点收集到的数据都通过多跳的方式转发到汇聚节点,因此汇聚节点的选址策略对网络寿命有很大的影响。首先在节点随机分布的无线传感器网络中简单分析了汇聚节点的面向能量选址策略,然后进一步探讨了面向寿命的选址策略,最后结合基于路由代价的蚁群路由算法在无线传感器网络中对两种选址策略进行仿真,仿真结果显示面向寿命选址策略的网络总能耗稍大于面向能量的选址策略,但前者能在较低网络能耗的基础上有效地延长网络寿命。     

基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法

从无线传感器网络自身的特点出发,提出了一种基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法(energy efficient routing algorithm based on ant colony optimization for wireless sensor network,EEAWSN).该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并给出路径最优度的概念来评价路径的最优性.仿真结果表明,与其他蚁群策略的路由算法相比,该算法找到了一条路径最优度最优的路径,在此路径上传输能量消耗最小,并且兼顾了节点的剩余能量,从而延长了整个网络的生存时间.     

用WSN建立数据链的主从弹协同作战模型

结合无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)技术特点,提出一种用WSN建立数据链的主从弹协同编队制导作战模型。论文给出了模型的组成,描述了模型中不同WSN节点的组网方式及网络拓扑,并描述了WSN网络建立及实现过程。推导了基于XX型号导弹的领弹〖CD*2〗攻击弹模式协同编队制导律,并在此基础上仿真分析了不同WSN网络时延对不同期望编队距离下协同编队制导误差收敛性的影响。仿真结果表明,不同编队期望距离具有不同的WSN网络时延容忍度,且期望编队距离越小,时延容忍度越大;在不同的期望编队距离下,编队误差收敛性都随着时延的增加而变差;在网络时延容忍度范围内,期望编队距离越大,完成预期编队队形的速度越快。对时延容忍范围的仿真与分析可为实际战术数据链设计提供一定指导意义。     

基于改进PSO算法的传感器网络覆盖优化

当无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)采用概率覆盖模型时,难以采用几何方法进行网络覆盖率的优化。针对这一问题,通过提出一种改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,有效提高了WSN网络的覆盖率。首先对粒子越界处理的方法进行推了广,提高了其适用范围;其次,针对PSO算法容易陷入局部最优解的问题,通过对粒子探索能力进行增强,提出了一种探索能力增强型PSO(explorative capability enhancement PSO,ECE-PSO)算法,有效改善了种群陷入局部最优解的缺点。基于概率覆盖模型的WSN覆盖优化的仿真验证表明,ECE-PSO算法显著提高了解的质量,有效改善了算法收敛于局部最优解的缺点,且ECE-PSO算法具有较强的稳定性。     

基于区域不相交的无线传感网任播路由算法

在无线传感器网络(wireless sensor networks, WSN)中采用任播技术可以均衡数据流及能耗。传统算法常采用节点不相交路由策略,但隐终端问题仍会造成任播路径间的传递碰撞。针对该问题,提出基于区域不相交策略的WSN任播路由算法。该算法采用扇形通道技术和基于不同时隙的区域不相交发送策略以减少任播路径传递碰撞问题。仿真实验数据表明,相比较节点不相交路由策略和最短路径优先区域不相交路由策略,本文算法在分组投递成功率和节点平均能耗上具有较好的性能优势,从而提高网络生存期。     

基于多智能体的无线传感器网络仿真平台的研究

超大规模的无线传感器网络系统通过个体协同表现出群体智能行为特性，其理论分析和物理实验系统构建的困难使得仿真成为目前的主要研究手段。因此，采用基于角色的面向Agent程序设计方方法，从体系结构、角色类划分、角色间关系、角色绑定以及Agent类设计等方面论述了无线传感器网络仿真平台的设计与实现。该平台不仅能模拟无线传感器网络系统的功能执行，而且能体现其群体智能行为特征。     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。     

基于TCNN-BiLSTM网络的调制识别算法

针对传统调制识别算法在低信噪比下识别率不高的情况,提出双路卷积神经网络级联双向长短时记忆(two-way convolutional neural network cascaded bidirectional long short-term memory, TCNN-BiLSTM)网络的调制识别算法。首先,该算法并联不同尺度卷积核的卷积层,提取调制信号不同维度的特征。然后,级联BiLSTM层,对多维特征构建LSTM时间模型。最后,使用softmax分类器完成识别。仿真实验表明,所提算法结构在加性高斯白噪声和特定信道参数的瑞利衰落信道下，性能要优于基于传统特征和其他网络结构的识别算法。在特定信道参数的瑞利衰落信道下信噪比低至6 dB时,该算法对6种数字调制信号的识别率仍可达到92%以上。