混合式无线传感器网络能量有效路由协议研究

针对LEACH和PEGASIS两个经典路由协议在节点节能方面存在的不足,且只适用于小规模无线传感器网络,提出一种可应用于大规模网路中的混合式路由算法。该算法综合了LEACH和PEGASIS路由协议,它先根据LEACH分簇,并选举能量较多的节点充当簇头,属于同一簇内的节点形成一个链,簇内节点只和邻居节点通信,从而减少了簇...     

一种基于交错分链结构的路由协议

LEACH协议和PEGASIS协议是典型的分层路由协议,但是也有各自的不足。在LEACH协议中会出现分簇不均的问题,而PEGASIS协议中,算法会导致长链,Leader的选举策略使节点能量消耗不均匀,并且还有拓扑重构的问题。基于LEACH协议和PEGASIS协议提出了一种新协议,该协议通过均分区域避免长链和分簇不均,以剩余能量最大的节点作为Leader节点的策略避免节点能量消耗不均,采用刷新路由表的方式避免拓扑重构。仿真实验的结果表明,本协议在均衡节点能量消耗和延长网络寿命方面能取得更好的效果。     

一种新型的高能效无线传感器网络路由协议

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是比较流行的的无线传感器网络协议协议之一,因其能量有效性高而且网络延迟低。本文在LEACH协议的基础上进行改进并提出了一种高能效无线传感器网络协议——LEACH—S。仿真结果表明,和LEACH相比,LEACH—S协议具有更好的能量有效性,并且提高了无线传感器网络的寿命。     

基于遗传算法的无线传感网PEGASIS算法的改进

由于无线传感器网络节点能量的限制,所以采用的路由协议必须节约能量,以提高网络的生存时间.基于PEGASIS算法,对其链的形成采用遗传算法改进,减少了传输距离.鉴于发送数据时消耗的能量与传输距离的平方成正比,因此尽量形成1条距离的平方和最短的链,并根据能量进行簇头选择,平衡各节点的能耗.结果表明,第1个死亡节点的存活时间为原PEGASIS算法的1.5倍以上,半数节点的存活时间得到改善,而且能耗更加均衡,提高了整个网络的生存时间等性能指标.     

REET无线传感器网络路由协议

无线传感器网络是由大量传感器节点组成的自组织网络,具有密集性和随意分布的特点,可实现恶劣环境下的数据监测。根据网络的逻辑结构,可将面向WSN的路由协议分为平面路由和分层路由两种。典型的分层路由协议是LEACH协议和PEGASIS协议。树型无线传感器网络路由协议REET是在LEACH算法的基础上的改进,该协议可以有效降低节点能耗,使能耗均匀地分布在整个网络。     

优化QoS的基于LEACH的无线传感器网络路由协议

为了保证无线传感器网络通信质量,同时尽可能地减少路由能量的消耗,对传统的LEACH算法进行改进,提出一种基于LEACH的优化通信质量的无线传感器网络路由协议——节点密度控制算法DC-LEACH算法.本协议的基本思想是通过选取具有良好通信位置的节点作为LEACH算法的簇首,减少网络中节点分布不均匀的情况对能量损耗和通信质量所造成的影响.协议采用概率分析的方法确定最优检测邻域范围,根据检测区域的节点密度确定簇首筛选阈值以进行簇首选举,建立分簇形式的网络路由协议.仿真实验的结果表明,本文提出的改进型协议能够在有效节约能耗的同时提高网络的通信质量.     

无线传感器网络中改进的EEUC路由协议

基于对无线传感器网络LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)协议与EEUC(energy-efficient une-ven clustering)协议的研究,针对EEUC协议中存在的候选簇首选择未考虑当选最终簇首次数、下一跳簇首选择主要考虑网络能量开销指标和频繁构造簇浪费能量问题,提出了改进的EEUC(improved-EEUC,I-EEUC)协议。I-EE-UC协议中,借鉴LEACH协议中簇首选择策略对EEUC协议中候选簇首选择进行改进,并且在选择下一跳簇首时综合考虑网络能量开销指标,下一跳簇首剩余能量与簇内成员数目等因素。为减少传输控制信息能耗且不降低网络能量效率,采用每2次数据收集后重新构造簇。仿真结果表明,新改进的协议让节点轮流担任最终簇首,有效地均衡了网络中节点的能耗,延长网络的存活时间。     

一种基于PEGASIS协议的路径优化方法

为了解决PEGASIS协议使网络容易陷入局部最优而所形成的链路较长的弊端,提出一种有效的基于PEGASIS协议的路径优化方法对链路进行优化,得到更短的全局最优路径,有效减少网络通讯距离.最后使用matlab进行验证,将其验证结果与PEGASIS协议进行比较,基于PEGASIS协议的路径优化方法能提高网络的生存周期,平衡各节点的能量消耗.     

基于能量优化分簇的WSN路由协议

针对无线传感器网络的特点,在LEACH协议的基础上,提出一种新的能量优化分簇路由算法。该算法使用能量因子修正了LEACH协议中的阈值,产生簇头;再选取距离最近的两个节点形成节点对,选择能量高的节点采集发送数据,采集的数据最后通过簇头融合提交给基站,从而减少了节点的能量消耗。MTLAB仿真结果显示该协议有效延长网络的稳定期。     

基于最优簇头数的无线传感器网络安全LEACH路由协议

提出一种基于最优簇头数的无线传感器网络安全LEACH路由协议,该协议模拟真实传感器网络情况建立了三维空间模型,通过理论分析和仿真实验方法得到LEACH协议的最优簇头数,使网络能耗达到最优.在能量优化的同时把增强安全性作为设计目标,根据LEACH协议的特点,采用预置共享密钥对的方法,在簇头选举和数据传输阶段采用在数据包尾部捎带加密信息的方法,实现数据加密,在只增加少量能量开销的情况下数据机密性得到了实现.仿真验证了新协议的有效性,在能量优化的同时提高了路由安全性,延长了网络生命期.     

无线传感器网络的可靠性评估模型

为了解决测量无线传感器网络可靠性的问题,提出一种可靠性评估模型,此模型综合考虑了基于容错的网络抗毁性和基于能效的网络寿命这两个主要因素。通过确定K-覆盖和K-连通,可有效评估自然失效和能量约束条件下的网络可靠性,同时可以延长网络寿命并提高网络的鲁棒性。实验结果表明在无线传感器网络中可靠性与传感器密度存在一定关系。通过实现可靠性模型中的最优化目标,满足了传感器覆盖率和网络连通率要求,提高了无线传感器网络的安全性能。     

认知无线网络中的多域认知

认知无线电与认知无线网络的明显区别之一是认知环境发生了变化,从无线环境拓展到网络环境与用户环境。从认知无线电到认知无线网络的演进过程中,为了深入研究环境认知的基础理论,在分析认知网络的基本概念和工作机理的基础上,提出了多域认知的思想,构建了一个包括多域本地认知层、多域协同认知层和多域主动认知层的3层认知理论体系框架,提出了基于认知引擎的多域认知实现框架,探讨了多域认知的研究内容,为认知无线网络的应用奠定了基础。     

现代网络流量的混沌奇异吸引子

网络流量的预测和控制是现代网络中的一个重要方面,但是它所呈现出来的长相关、分形等特征已经无法用传统的流量模型来描述.利用相空间重构方法,通过计算两组典型网络流量的Lyapunov指数、关联维来找出具有共性的现代网络流量的特征量,从而刻画网络流量的混沌奇异吸引子.仿真结果表明,现代通信网流量存在有共性的奇异吸引子.从而为网络的混沌建模及分析给出了理论上的支持.     

一种基于NetFlow的网络蠕虫检测算法

为了论证网络传播蠕虫时将出现网络流量的异常特征的现象,分析了网络蠕虫的工作机制和扫描策略,提出了基于N etF low流信息检测网络蠕虫的检测方案,设计了一种检测网络蠕虫的逐步求精三级算法NDW(N etF low based detecting w orm)。算法通过依次检测主机总流量、特征端口和行为规律,快速有效地定位和判断异常主机。理论分析表明,该算法的时间复杂性不大于H(εM O)(1))。实验结果表明,算法能够有效、准确地发现被网络蠕虫感染的主机。     

基于RMT的协作MIMO频谱感知

针对认知无线电技术中的频谱感知问题,将已经广泛应用于无线通信领域的随机矩阵理论（RMT）引入到多认知用户MIMO环境中,提出了基于随机矩阵理论的协作MIMO频谱感知算法。该算法不需要预知噪声的统计特性和噪声方差,而是利用大维随机矩阵特征值的极限分布特性进行频谱感知。新算法充分利用了协作技术及MIMO技术的优点来提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新算法整体性能优于同类算法和典型的能量检测算法。     

基于网络计划法的战场工程保障兵力分配模型

为解决战场工程保障时效性和兵力不足等难点,提出了一种兵力分配的建模方法,目的在于提供计算机兵力生成的算法基础.即采用网络计划分析方法,描述战场工程保障作业项目及其特征要求,确立兵力流在网络中的平衡与约束准则,据此构建基于"时间-兵力-闲置"优化的兵力分配模型;挖掘工程保障作业工序兵力需求呈现的"区间数""关键线路"的时间约束特征,给出了一种求解模型的网络迭代算法.该模型反映了战场工程保障任务的动态化特征与深层逻辑联系,是对工程保障多目标的控制与资源均衡优化.     

面向网络管理知识获取的一种序列模式挖掘新算法

为了从反映网络状况和网络行为的海量历史数据中提取有用的网络管理知识,提出了一种用于获取网络管理知识的序列模式挖掘新算法--基于定位索引投影的序列模式挖掘算法.该算法采用模式增长、分而治之的思想,通过引入定位索引的概念,避免了对投影数据库的扫描,进一步减少了系统的开销.实验证明,利用该算法能够有效地发现网络告警事件序列模式.     

一种无线认知网络中的自适应波束成型模式选择算法

为了能够在避免对主用户干扰的同时,进一步提高频谱的利用效率,提出了一种自适应的波束成型模式选择算法。针对当前的认知网络很少考虑在空间上将主从用户进行分离,将多天线技术引入无线认知网络,利用其提供的空间自由度,从用户基站在主用户信道的零空间内设计发射波束,这样可以使得2个网络共存时,主用户能够无干扰地进行数据传输。同时,随着发射信噪比的变化,从用户基站自适应地在机会式波束成型和正交空分多址2种模式间进行选择,从而最大化网络的容量。分析和仿真结果都表明,这是一种解决网络共存、提高频谱效率的有效方法。     

基于正常行为聚类的卫星通信网异常检测方法

针对卫星通信网中可能出现的因地球站被捕获、盗用、伪造和非法用户入侵等严重威胁卫星通信网自身安全的问题,提出通过对地球站正常行为聚类的方法实现卫星通信网的异常检测.提出了一种改进的KFCM(komel fuzzy C-means)聚类算法,对KFCM算法初始聚类中的确定做了优化,对聚类个数的确定做了改进.同时,在数据的预处理方面提出了一种主要属性的选择方法.通过几个经典数据集和卫星地球站真实数据的实验证明,该方法具有较好的检测效果,对于卫星通信网异常检测具有较高的实用性.     

雾天高速公路网行程时间可靠性评价方法

为有效评价区域高速公路网布局的合理性,基于对雾天影响下高速公路网行程时间可靠性的研究,寻求路网中的关键路段,并以此作为改善和优化公路交通网络的依据。通过对网络运行时间可靠性和雾源分布随机性的分析,提出高速公路网路段单元的行程时间可靠性的综合评价模型。并结合用户平衡模型和串并联理论,构建高速公路网络系统的时间可靠度计算模型。利用Matlab工具箱对随机雾源进行模拟仿真,结合MonteCarlo方法求解模型,以评价随机雾天高速公路网的行程时间可靠性,最后通过实例验证说明了该方法可以合理地评价随机雾源影响下路网的行程时间可靠性,并有效地找出路网中受雾影响最明显的关键路段。