SDWSN中基于非合作博弈的拓扑控制算法

为了节省无线传感器网络中节点的能耗,延长网络的生命周期,提出一种在软件定义无线传感器网络中基于非合作博弈的拓扑控制算法.首先,基于软件定义架构设置网络模型.然后,提出一种非合作博弈拓扑控制算法,该算法由控制器基于全局信息为每个节点与其他节点进行博弈,博弈过程中综合考虑节点的剩余能量、传输功率和链路跳数,使每个节点都能找到最利于自己的发射功率,从而在保证网络连通的前提下延长网络寿命.仿真结果表明,所提算法与其他基于博弈论拓扑控制算法相比,各节点能耗更加均衡,延长了网络生命周期.     

无线传感器监测网络动态节点调度

为了提高无线传感器监测网络系统的容错性和优化系统的工作寿命,基于连通图提出监测图的概念,并在此基础上提出一种在高节点失效率情况下,有效延长无线传感器监测网络工作寿命的动态节点调度策略.通过对由目标节点和传感器节点组成的监测图的计算,在各个子监测图内实现分布式、动态的节点调度.所提出的节点调度策略是一种回合制的动态调度策略,在每一回合根据传感器节点当前的电能储备以及传感器节点和目标节点度的大小进行节点调度,在提高系统的工作寿命的同时有效改善容错性.通过对工作参数的设置可以实现在能耗与容错性之间进行权衡.     

基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群 - 遗传的无线传感器网络路由算法.通过有限寿命的蚂蚁在源节点与目的节点之间的运动获取多个备选路径,然后把每一个备选路径视为一个基因序列,通过选择、交叉和变异操作获得路径的优化,并适时进行路由维护.仿真结果表明,本算法减少了能耗,延长了网络生存时间,提高了网络的可靠性和自适应性.     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

面向无线传感器网络的自适应模糊神经拓扑控制算法

为有效控制无线传感器网络节点能耗,提出一种自适应模糊神经控制系统,并设计基于自适应模糊神经拓扑控制算法——AFNTC.该算法中模糊控制器参数由人工神经网络训练后获得,且通过反馈、循环的方式,不断调整节点的通信范围控制节点传输功率,从而使节点实际能耗接近预设的期望值,延长网络生命周期.实验结果表明,AFNTC算法能达到节点能耗可控的目的,相比模糊控制的拓扑控制(FCTP)算法和局部平均(LMA)算法,具有更低、更稳定的节点平均耗能.     

基于WSN分布式聚类均衡路由算法的优化研究

有效减少网络能耗,从而提高整体网络寿命是无线传感网领域中的关键问题,LEACH和DEBR等分簇路由算法可以初步提高网络寿命和网络延展性.研究了簇头选择、簇的形成和数据路由3个阶段,提出了一种基于能量均衡的分布式聚类均衡路由算法,通过传感节点的剩余能量、邻居个数以及簇头能耗的混合权重来选择簇头和分簇,考虑每条路径的消耗来选择最佳路径,有效改进了LEACH随机选择簇头节点和DEBR传送延迟导致的网络分割和能耗不均等问题.仿真结果表明,该算法有效平衡并降低了节点能耗,使得网络中生存节点数在相同周期内有较大提升,从而延长了整个网络的生命周期.     

无线传感器网络中的移动式目标跟踪

针对传统无线传感器网络进行移动目标跟踪时能耗过高的问题,提出一种基于移动节点和固定节点协同工作的移动式目标跟踪算法.在传统的由固定节点组成的无线传感器网络中加入少量移动节点,对移动目标进行持续性跟踪.通过移动节点和普通固定节点之间的配合,提高监测质量和容错性,在满足既定监测质量要求的前提下,尽可能地减少参与监测的普通固定活跃节点的数量.仿真实验结果表明:所提出的跟踪方法可以有效地降低固定节点的能耗,延长网络生存期.     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法

为延长网络生存时间和数据传输的时效性, 提出一种基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法. 首先, 分析无线传感器网络协议结构, 考虑到无线传感器网络运行过程中的节点能耗问题, 根据链式数据采集协议设计改进路由算法; 其次, 利用贪心算法找到邻居节点, 通过引入距离门限方程实现建链, 建链后综合考量节点传输数据能耗与剩余能量选举路由簇头, 以达到延长网络寿命并提高数据传输效率的目的; 最后, 利用MATLAB软件仿真实验验证该算法的有效性. 仿真实验结果表明, 该算法能有效控制网络能量的均衡性, 并延长了网络寿命, 运行效果良好.     

一种基于地理位置的无线传感器网络服务质量路由算法

基于传感器节点的地理位置信息与网络传输路径的能耗模型分析,提出一种无线传感器网络服务质量(QoS)路由算法.将多跳传输路径中的转发节点序列控制在以源节点与汇聚节点连线的一定区域内,尽量拟合源节点与汇聚节点连线传输,有效控制了传输路径.并对QoS路由算法提出改进,转发节点根据当前实时QoS约束动态地调整传输区域的大小以及优化下一跳选择机制,使传输路径最大程度拟合源节点和汇聚节点之间的连线,达到路径传输能耗最优.仿真实验表明,该QoS路由算法在满足网络QoS约束的同时,节省了网络的能耗,延长了网络生存时间.     

基于海豚回声定位算法的SDWSN路由算法

针对软件定义无线传感器网络(Software-Defined Wireless Sensor Networks, SDWSN)模型中分布式传感器存在能量消耗大以及网络寿命低等问题,本文提出了一种基于海豚回声定位算法的SDWSN路由算法,该算法的目标是考虑利用节点的剩余能量来选择节能路径,利用海豚回声定位算法优化SDWSN中的路由选择来实现节约能量,提高传感器网络寿命.实验结果表明,与其他几种元启发式算法相比,本文提出的算法在能耗和吞吐量参数方面具有明显优势.     

一种三维无线传感网络拓扑控制算法的研究

当前关于三维拓扑控制的研究主要侧重在保证网络的连通性,并没有很好的考虑到邻居节点度和能耗最低路径两者之间的权衡关系.针对该问题提出了一种可调节的无线传感器网络拓扑控制算法,通过调整因子r(0＜r＜1)动态调整网络拓扑结构,使网络具有良好邻居节点度的同时保留了部分能耗最低路径.仿真实验数据表明该算法构造的网络拓扑图具有良好的可调节性和稀疏性,同时算法在优化网络生命周期和节点功率方面都具有较明显的效果.     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略

为有效提高水下传感器网络中未知节点的定位效率并降低网络能耗,提出一种改进禁忌搜索算法的Autonomous Underwater Vehicle(AUV)动态路径规划策略.所提出的算法和策略,采用六边形部署算法,寻找合适的虚拟锚节点位置,以达到最佳覆盖效果;然后通过在AUV节点上配置定向天线,获取未知节点方位信息;再次,利用改进的禁忌搜索算法,选定AUV节点下一步目标虚拟锚节点,引导AUV节点移动.该文通过改进的禁忌搜索算法设置两个禁忌集,防止AUV节点重复搜索,并辅助AUV节点移动方向判定,保证未知节点的定位覆盖率.为验证所提策略有效性,对所提该策略和静态路径规划算法中的典型算法Scan算法进行对比分析计算.仿真表明,基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略较Scan算法移动路径长度明显减少,虚拟锚节点数目有所降低,能有效降低能耗,延长网络寿命.同时,由于Received Signal Strength Indicator(RSSI)测距法存在误差,误差值设置为虚拟锚节点到未知节点的真实距离的10%,仿真得出基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略较Scan算法,定位精度有所提高.     

采用邻居节点的改进ZigBee路由选择算法

在无线传感网络中,路由选择是高效使用网络、延长全网络寿命的关键之一.为了提高网络效率和节省网络整体能耗,提出了一种路由选择优化算法,该算法利用没连接到的邻居节点进行数据路由选择,以减少从源节点到目的节点的跳数,进而达到提高网络效率和节省能耗的目的.通过仿真实验对比分析了改进前后的实际效果,实验结果表明改进后的路由选择优化算法减少了ZigBee节点间路由的跳数和延迟,提高了路由效率,节省网络整体能耗.     

基于K-ABC的无线传感网络路由算法

针对无线传感器网络中数据传输能耗较大、节点能量有限、网络生存周期短等问题,为了能够最大限度延长节点存活率,达到能量均衡,提出了一种基于层次K-均值和人工蜂群的无线传感网络路由算法(K-ABC).首先,根据汇聚节点到簇头节点的距离远近,将网络能耗进行了区域划分,然后根据层次K-均值算法和人工蜂群算法的结合,构建了簇头选择的目标函数.经过仿真表明,该算法能够有效地均衡网络节点能耗,降低网络节点的死亡率,延长网络生存周期.     

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.     

基于负载均衡评价模型的无线传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络的节点负载不均衡问题,易造成低能量节点过早死亡,引起网络分区甚至网络崩溃,从而降低了网络的实用性。因此,本文针对节点剩余能量和发射功率与负载之间的影响关系,建立了基于负载均衡的节点评价模型,并以节点评价模型作为拓扑的构建条件,考虑到集中式算法易引起较大的信息复杂度问题,提出了基于负载均衡评价模型的无线传感器网络分布式拓扑控制算法,并采用李雅普诺夫第二法证明了节点评价模型具有稳定解,仿真结果表明该算法能够均衡节点的负载和能耗,提高网络实用性。     

一种能耗均衡高效的无线传感器网络数据收集方案

无线传感器网络资源有限,传感器节点之间节点的能量消耗不均衡,使得整体网络生命周期缩短.针对无线传感器网络数据收集过程中能量消耗不均衡的问题,给出一种基于能耗均衡高效的数据收集算法.该算法将网络部署区域划分为大小不等的栅格,并根据节点剩余能量以及采用簇首轮换的方式,然后采用数据融合技术,可以有效提高节点能量消耗均衡度且可以大大延长网络寿命.仿真与性能分析结果表明:与典型数据收集算法相比,该算法在能耗均衡度和网络生命周期方面具有更好的性能.