基于能量改进的AODV路由协议

移动自组网(MANET)中移动节点的电池能量是非常有限的,剩余电池能量直接影响到整个网络的寿命和稳定性,所以考虑电池能量对MANET路由是非常重要的.本文在AODV基础上提出了能量敏感的自适应Ad Hoc路由协议EAODV.EAODV根据节点剩余电池能量情况自适应地选择路由,很好地平衡了各节点的能量,延长了节点寿命.在QualNet平台上对EAODV的仿真结果显示该方法有效平衡了网络的能量消耗,但时廷只有略微增加.     

无线传感网中电池感知的双向搜索路由协议

在无线传感器网络(WSN)中,当有数据流传输时,一些节点会因网络能量分布不均而过早失效,使得源节点不得不通过另一条更长且低效的路径才能将数据包路由至目的节点,从而影响网络寿命.为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,适应传感器网络的特点.提出了一种电池感知的双向搜索路由(battery-aware bi-directional searchrouting protocol,BAR-BIDS)协议,该协议通过改进深度优先搜索,能在网络中已有部分节点因能量耗尽而失效的情况下,找到一条跳数相对较少的路径,从而减少网络中的能量消耗.且该协议能较好感知节点的电池状态,减少节点电池的放电损耗.仿真结果表明,当网络中有数据流传输时,BAR-BIDS协议能较好均衡全网节点的能量消耗、延长网络存活时间.     

无线传感器网络OPNET能量建模方法与仿真

针对OPNET未提供能量模型的问题,提出无线传感器网络OPNET能量建模方法.重点分析能量建模过程及其实现机制,并引入一种能较准确描述电池放电过程的RM电池模型,实现了OPNET能量模型进程建模.仿真结果表明,能量建模过程实现机制是可行的,且RM电池模型能更准确估算节点寿命.     

无线传感器网络能量优化的研究综述

针对无线传感器网络能量受限,每个传感器的网络生命时间都特别依赖节点的电池能量问题,以无线传感器网络体系结构为主线,总结了协议栈各层提高能量效率从而延长网络生命时间的主要技术手段,讨论了延长传感器网络生命时间的未来发展方向。     

基于能量采集的管道物联网路由优化算法

油气管道无线传感器网络的节点根据管道走向呈线性分布,导致无法及时大范围更换能量耗尽节点的电池.虽然能量有效管理始终是制约油气物联网性能的关键因素,但因网络端对端延时决定网络对管道安全事故的反应时间,同样是影响网络性能的关键参数之一.为此,提出基于能量采集的管道物联网网络路由算法,使用能量采集技术,延长网络的使用寿命,并通过选择距离发送较远的节点作为转发节点,有效减少网络的端对端延时.仿真结果表明,与其他机会路由协议和使用能量采集技术的协议对比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时,提高网络性能.     

一种基于自适应退避策略的无线传感器网络分簇算法

证明了LEACH算法的不确定特性将会导致某些节点过快耗尽电池能量而缩短系统寿命.提出了一种基于退避策略的负载均衡的分簇算法,通过自适应地调整每个节点的退避等待时间,从而保证拥有较多电池能量的节点有更大的机会成为簇首,并引入信道竞争的机制来保证簇首的均匀分布.仿真实验表明,该算法有效延长了系统寿命,提高了网络的能耗效率.     

一种节点低能量避免的AODV改进协议

文章针对ad hoc网络能量受限的特点,在分析经典AODV路由协议的基础上,提出了一种节点低能量避免路由协议——LAAODV。该协议根据节点剩余电池能量自适应地选择路由,避免低能量节点过度参与数据转发,利用NS2仿真工具对LAAODV和AODV的能耗性能进行了对比。仿真结果表明,LAAODV在节点平均移动速度、节点数目及节点停留时间3个不同场景参数下的网络能耗均有一定降低,较好地平衡了节点的能量和负载,延长了网络寿命。     

无线传感器网络MAC协议的节能机制研究

由于无线传感器网络节点使用干电池和纽扣电池供电的特点,限制了网络节点能量的使用。而传感器网络中能量的控制主要由MAC层和路由层完成,MAC层相对于路由层对能量的控制更为直接和频繁。文章分析了传感器网络的MAC协议中能量消耗的各种原因,并针对各种原因提出了相应的解决办法,可以较好地延长网络的使用寿命。     

无线传感器网络LEACH算法的改进

节点能耗是判断无线传感器网络(WSNs)优劣的重要指标。WSNs节点一般由电池供电,节点间通讯距离越远能耗越大,因此,在研究WSNs时必须考虑节点的能耗与分布。经典低功耗自适应集簇分层协议(LEACH)在选簇首时没有考虑节点位置和剩余能量。本文在LEACH算法的基础上加入节点剩余能量和位置参数:基于节点的分布,优化汇聚节点位置;节点剩余能量越大当选簇首的概率越大。最后,通过MATLAB仿真实验验证改进后的算法均衡了网络节点的能耗,延长了网络寿命。     

无线传感器网络基于能量估计自适应算法SESP

无线传感器网络节点自身携带的能量有限,为了延长节点的使用寿命,在研究无线传感器网络节点能量消耗的基础上,提出一种基于同设备同参数能量估计的自适应算法SESP.SESP算法选择簇首时,不需发起通信以获知簇内其他节点的剩余能量,减少了簇内的通讯量,同时也简化了节点能量估计的计算复杂度,从而降低节点的能量,延长无线传感器网络的生命周期.     

爆炸场测试的WSN节点的研制

针对爆炸场的动态测试要求,无线传感器网络（ WSN）节点必须具有高速采样的功能。但是目前的WSN主要针对一些长期监控的场合应用,远远不能满足该类测试的高采样速率的要求以及抗恶劣环境的适应能力,采用结构化和模块化设计方法,将节点分成高速采样与存储模块、数据传输与控制模块和供电模块等,通过不同的测试试验证明该节点具有高速采样、存储后发送和抗恶劣环境等性能。     

基于增强LEACH协议的无线传感器网络恶意节点检测模型

针对现有无线传感器网络恶意节点检测方法效率较低的不足,提出一种基于增强低功耗自适应集簇分层（enhanced low energy adaptive clustering hierarchy,enhanced LEACH）路由协议信誉机制的恶意节点检测（malicious node detection based on enhanced LEACH with reputation,MNDELR）模型.在无线传感器网络中使用增强LEACH路由协议选取簇首节点,其余节点选择对应簇首形成各簇集群并确定网络数据包传递路径.节点在数据包内添加节点编号、信誉评价等信息并按传递路径将数据包发送至汇聚节点;汇聚节点解析获取数据包内节点编号并与源节点编号比较判定,形成可疑节点列表;计算节点信誉值并与阈值比较判定网络中的恶意节点.实验结果表明,与其他方法相比,MNDELR模型在无线传感器网络中对恶意节点的检测效果较为显著.      

基于ZigBee的无线传感器网络的自愈功能

无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中如何延长路由节点的生命期和保证网络正常运行非常重要.以WSN主控芯片CC2430为硬件基础,建立了在ZigBee协议下固定节点的链状网络路由模型,提出了一种网络自愈的方法,即为每跳路由节点配备一个备用路由节点,利用高斯算法对各路由节点接收信号强度(received signal strength indi-cation,RSSI)值进行检测,依据检测的RSSI值判定电池的供电情况,进而决定是否启动处于睡眠的备用路由代替当前路由承担相应的工作.实验结果表明,在没有环境因素的情况下,可以较好地实现自愈功能.     

基于压缩感知理论的无线传感器网络数据融合算法

针对传感器节点部署稠密, 节点覆盖重叠区域较大, 导致采集数据冗余度大的问题, 利用节点收集数据的时间和空间相关性, 提出一种基于压缩感知理论的无线传感器网络(WSN)数据融合算法, 并通过仿真实验分析了其性能. 实验结果表明, 该算法不仅可以减少簇首的数据传输量, 减少了节点的平均能量消耗, 延长网络的生存时间, 而且性能明显优于对比算法.     

无线传感器网络基于节点调度的双簇头路由协议

为了延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇与节点调度相结合,提出了一种基于节点调度的双簇头的路由协议.该算法利用节点调度实现网络中冗余节点查找,减少分簇时活跃节点;考虑节点和基站的距离及能量,优化选择主、副簇头,副簇头优先选择冗余节点.主簇头用以收集和融合簇内节点的信息,副簇头负责与基站进行通信.仿真结果表明,新算法能有效节约网络能量、平衡节点能耗、延长网络生存时间.     

基于无线传感器网络的局域世界动态演化模型

在传感器网络中,传感器节点本身的通信能量与功率有限,传感器节点仅与其邻域中的相邻节点进行合作与通信,这说明网络中演化过程符合局域演化概念。从无线传感器网络局域演化角度出发,综合考虑传感器网络中节点能量感知连接机制以及节点和链路有增有减的动态过程,提出了一种能量感知的局域世界动态演化模型。利用平均场理论分析并仿真验证了该模型的度分布介于随机网络和无标度网络之间。同时,通过仿真实验研究了所提模型的网络直径和网络能效与局域世界规模的关系,实验结果表明适当增加节点的局域世界可以大大提高网络数据传输的高效性。     

Efficient Algorithm for Prolonging Network Lifetime of Wireless Sensor Networks

One of the fundamental design challenges in designing a Wireless Sensor Network (WSN) is to maximize the network lifetime,as each sensor node of the network is equipped with a limited power battery.To overcome this challenge,different methods were developed in the last few years using such techniques as network protocols,data fusion algorithms using low power,energy efficient routing,and locating optimal sink position.This paper focuses on finding the optimal sink position.Relay nodes are introduced in conjunction with the sensor nodes to mitigate network geometric deficiencies since in most other approaches the sensor nodes close to the sink become heavily involved in data forwarding and,thus,their batteries are quickly depleted.A Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithm is used to locate the optimal sink position with respect to those relay nodes to make the network more energy efficient.The relay nodes communicate with the sink instead of the sensor nodes.Tests show that this approach can save at least 40% of the energy and prolong the network lifetime.     

无线传感器网络节点协作的节能路由传输

针对无线传感器网络(WSN)中数据传输低能耗的需求,提出了一种节点协作的节能路由传输(ECGR)算法.该算法由以下2个方面构成:在物理层,WSN根据数据包循环冗余校验功能获得能够正确解包的节点,然后利用竞争选取算法推举出簇头节点,并通过与簇头节点进行信息交换,形成协作节点簇,从而进行协作发射信号,最终实现多节点分集增益;在网络层,协作节点簇利用基于地理位置信息路由算法,促使数据包始终向目的节点路由,避免了数据包路由向其他方向扩散.与其他同类算法相比,ECGR算法不仅增加了节点簇的传输距离,而且降低了网络整体能耗,并将能耗平衡分布于诸多节点,进而延长了网络寿命.仿真实验表明,当节点密度为0.03时,历经400次仿真,ECGR算法的节点存活率比基于地理位置的路由算法提高了70％.     

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.