无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

预测修正下的动态数据传送机制

利用无线传感器网络中节点感知数据的相关性,提出了一种基于预测修正的动态数据传送机制.核心思想是:将数据预测与模型计算分离,接收节点先对数据进行平稳化处理,然后建立模型或动态更新模型,再把模型参数发送给采样节点.采样节点用精简的预测修正算法预测数据,通过比较法确定需要发送的采样数据,从而减少了数据传送的次数,延长了网络的生命期.仿真结果表明,所提算法可以滤除真实采样观测序列中83%的冗余数据,预测精度较一般预测算法提高了22%,它适用于能量约束性较强的无线传感器网络.     

基于位置感知的无线传感器网络聚类算法

针对以能量有效的方式收集传感器网络空间相关性数据的问题,本文提出了一种新的基于位置感知的无线传感器网络聚类算法.算法根据用户查询误差门限和基于位置信息的节点感知数据相异度矩阵,进行无监督数据挖掘,将监测区域划分成信息等价域.每个等价域选取域内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,从而减少了传输数据量,有效节省了网络能量.     

无线传感器网络中的能量有效空时分集算法

为了有效利用协作分集和选择分集提高无线传感器网络的能量效率,通过结合空时编码和选择合适的发射、接收协作节点,提出了适合大量节点协作的节点选择空时编码算法。通过分析总能量消耗中发射能量消耗和电路能量消耗与发送距离之间的关系,提出了继承多种分集算法优点并适用于网络拓扑动态变化的广义节点选择算法。仿真表明,提出的两种空时分集算法能够有效地提高无线传感器网络的能量效率,从而延长无线传感器网络的寿命。     

基于遗传算法的物联网视频多跳中继无线通信路由技术改进

本文提出了适用于物联网视频多跳中继无线通信的实现能量预估的网络层叠协同路由交互寻访技术。该技术的前提是采用遗传算法设计轮询步进优化估值模型,依据估值模型计算节点感知距离和节点能量,结合无线大容量信号编码解调码过程建立层叠协同交互寻访体系,优化簇内、簇头节点的传输效能,实现用户层、网络通信层和感知层层叠路由的交互协同。经软件仿真和数学矩阵对比,该技术可较好地满足物联网视频等大容量感知数据的传输与处理,而且可以充分利用物联网层叠资源特别是感知层与链路层受限的运算、存储和能量等资源。     

一种WSN中基于局部数据的压缩感知算法

当前,无线传感器网络的研究中最突出的是传感器节点的能耗问题.已有的无线传感器网络中的数据传输方式不仅能量浪费严重,而且网络的整体能耗不平衡,因此根据无线传感器网络所传输数据的特点,将改进后的压缩感知算法应用于其中.该过程中,压缩感知思想的应用大大减少了无线传感器网络中的数据传输次数,并保证每个节点的传输次数相同,这样不仅减小了节点能量的消耗,还维持了整个网络的能耗平衡.     

基于整体加权的多源数据融合研究

针对无线传感器网络中数据融合问题,分析了基于融合算法下数据压缩和节能的关系,在归纳和研究现行的融合算法后,对独立于应用的数据融合,提出了先单个传感器加权再整体加全权的融合算法,通过两次加权,使算法性能达到最优。通过软件层面设置加权参数实现数据压缩和传输,有效地提高决策准确性和节约能量。同时,根据无线传感器的数据冗余方式,结合路由传输机制,可以实现在传输层的数据整合,减少数据无效发送,延长无线传感器网络的周期。     

基于压缩感知的视频压缩方案设计与实现

基于压缩感知理论设计出了针对视频编解码的处理方案。该理论是近来提出的一种新颖的图像编解码算法,它能够对稀疏性信号进行远低于Nyquist采样率编码。应用该理论对视频图像进行采样以降低视频的采样速率,依据视频图像的帧内、帧间相关性对视频帧进行建模,并结合综合感知模型进行压缩感知恢复。实验结果表明,本文设计的模型具有较好的效果。     

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。     

一种差分分布式压缩感知视频编解码器

分析了分布式信源编码理论和分布式压缩感知理论,应用差分编码思想到分布式压缩感知视频编解码器,采用差分联合稀疏模型(DJSM),设计并实现了一种差分分布式压缩感知视频编解码器(DDCS-VC);它具有结构简洁,实现复杂度较低,码流可分级传输等特点,可广泛应用与无线传感网或泛在网络中的多点分布式视频应用场合。     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

基于无线传感器网络的森林火灾模型参数估计

针对森林火灾形势复杂不利于搜救的特点,提出将无线传感器网络应用于森林火灾检测,建立准确的火灾模型,对森林火灾位置和强度进行估计预测.研究了利用无线传感器网络节点进行自适应采样数据的方法和建立高斯空间多峰火灾模型理论方法,并将最大期望算法(EM)和多分辨率搜索算法(MR)相结合,提出用EM-MR算法对火灾模型进行参数估计.通过仿真实验比较,结果表明该模型能较准确地描述森林火灾现场,EM-MR算法在保证估计精度的基础上降低了计算复杂度,证明了方法的有效性.     

无线传感器网络节点命名算法的研究

针对无线传感器网络节点的命名问题,在分析出现同名现象的数学原理基础上,提出一种以概率理论为基础的命名算法.得出任意两个节点名字相同概率在极小的条件下,网络节点数和名字空间大小两者间的函数关系.并在此基础上,给出当两个无线传感器网络合并时,是否需要对新网络的节点进行重新命名的判别公式.算法的实现满足分布性和高效节能的要求.仿真试验表明,该算法是行之有效的.     

无线传感器网络功率优化算法

无线传感器网络由许多电池能量有限的节点组成,该网络主要收集感知区域的信息.节点能量管理的优化对于延长网络寿命具有重要影响,如果每个节点直接向sink节点或基站发送信息,节点电池很快耗尽,网络也会失去作用.提出了动态路由的新方法以平衡节点能量开销,在Dijkstra最短路径算法和改进遗传算法的基础上,以功率有效性为首要原则,建立了网络拓扑.仿真结果接近最优解,达到节省能量的要求.     

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.     

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.     

无线传感网络簇内圆状分割路由算法的研究

无线传感网络中部分区域节点事件频发,形成能耗热点,引发网络负载不均衡,缩短网络生命周期?针对无线传感网络能量受限的问题,在分析研究混合能量有效的分布式路由算法(hybrid energy-efficient distributed clustering approach,HEED)的基础上,提出了一种簇内圆状分割的无线传感路由算法(circle cluster HEED of radius adjustment,CCRA-HEED)?该算法以非定长半径对层次分簇后的簇内感知区域进行非均匀圆状再分割,并从数学角度进一步分析网络能量的均衡特性?仿真结果表明,CCRA-HEED算法能够有效减少无线传感网络的能量消耗,获得较长的网络寿命和均衡的能量负载?     

基于时分频分的无线传感器分簇网络MAC层协议

针对无线传感器网络节点能量有限的特点,提出了一种应用于簇结构的媒质接入控制（MAC）协议．即FT-MAC协议．该协议在簇内使用分时通信,利用粒子群算法优化时隙分配,减小状态转换的能量消耗,为了消除网络通信中的簇间干扰,FT-MAC使用启发式搜索算法为相邻簇分配不同的频率,在仅需保持簇内时间同步的条件下,FT-MAC通过网关节点的特殊工作模式实现了簇间通信,避免了全网时间同步所造成的大量能耗．仿真结果表明,与其他媒质接入控制协议相比,FT-MAC具有能耗小、网络数据包延迟时间短的优点．能满足大规模无线传感器网络应用的需要．     

多输入多输出的异构无线传感器网络时分多址调度算法

针对基于多输入多输出技术的无线传感器网络中节点接入信道过程复杂、容易产生碰撞等问题,提出了采用异构无线传感器网络模型和基于该网络模型的集中式时分多址调度算法．网络模型中的节点分为普通节点和带有多天线的特殊节点,节点被分为多个簇,特殊节点担当簇头角色,且在特殊节点间建立树形路由．该网络模型有效解决了分配时隙时节点的传输方向性问题．基于该模型的时分多址算法首先根据特殊节点的冲突节点度大小为节点染色,然后根据节点的数据包数与距基站跳数的乘积确定节点分配时隙的先后次序．实验结果表明,该算法可以有效避免冲突,提高时隙利用率,具有时延小、吞吐量大、适用于基于多输入多输出技术的无线传感器网络等优点．     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。