无线传感器网络低时延能量均衡安全路由

提出了一种能量均衡的安全路由机制(LDEESR),适用于周期性数据收集的传感器网络.LDEESR 采用一种动态路由选择算法,该算法基于节点权值和高度值建立起一棵动态汇聚树,并利用类似于令牌传递的方式来选取树根,同时还用对称和非对称加密机制来保障路由的安全.在这种机制下,LDEESR 能够以很低的开销组织网络中所有的节点,健壮网络拓扑,防范多种攻击.通过与基于群体的传感网络以及混合式高能效分布式聚类协议的仿真比较表明,LDEESR 可降低和均衡所有节点的能耗,减小汇聚时延,延长网络的生命期.     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

WSN中基于SDMA的移动高能效数据采集

利用空分多址(SDMA)技术的低时延特性,提出了一种低时延、高能效的移动Sink数据采集算法.首先利用SDMA技术的兼容节点对,按最小能耗最多配对准则,找出最佳的数据汇聚点;然后以兼容节点对的位置特征作为权值来源,使用加权最大配对算法(Hopcroft-Karp算法),得出各汇聚节点对应的最优配对节点对集合;最后找出具有最多配对数目和最大覆盖集的数据汇聚点集合P′,访问集合P′的近似最短路径即是移动节点的最终路径.仿真结果表明,该算法在保持SDMA技术低时延优势的同时,延长了网络平均生存期,具有更好的能量均衡特点.     

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.     

一种基于蚁群算法的动态组播QoS路由算法

提出了一种基于蚁群算法的满足带宽、时延、时延抖动、分组丢包率、费用多个QoS约束的动态组播路由算法(DM-ACA).该算法使用逆向路径(Reverse path)机制,蚂蚁从目的节点出发寻找源节点,解决了组播网络动态变化的问题;通过引入洪泛(flooding)机制,初始群筛选(sieving)机制,加性增量乘性减量(AIMD)的信息素启发机制,解决了蚁群算法局部搜索能力弱、收敛速度慢、易于陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,提出的算法可行有效.     

无线传感器网络分区能耗均衡的非均匀分簇算法

针对在无线传感器网络中分簇算法采用多跳通信方式时,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成"热区"的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法(CEB-UC).其核心思想是:将传感器网络合理分区,使得在靠近汇聚节点分区内的簇数量较多,各簇内传感器节点数较少;在远离汇聚节点分区内的簇数量较少,各簇内的传感器节点数较多,从而保证承担数据中继转发任务的簇头节点能减少自身的簇内通信开销,节约的能量可供簇间数据转发使用;任意分区的簇头节点在选择下一跳中继节点时可综合考虑候选节点的位置及剩余能量.实验以HEED、LEACH、PEGASIS、EAR-ACM等协议为参照,结果表明,当节点使用不同的数据融合策略时,CEB-UC算法能有效平衡网络节点能耗,延长网络部署半径,降低17%～41%的簇头节点能耗,提高24%～53%的网络寿命.     

OBS网络的拥塞控制汇聚算法分析

传统OBS网络汇聚算法没有综合考虑边缘节点汇聚算法和核心节点的数据调度算法二者之间的相互联系,其通信性能受限。在分析OBS网络边缘节点汇聚算法对核心节点数据调度的影响后,提出了一种新的边缘节点汇聚算法——基于OBS网络的拥塞控制汇聚算法(CCAA)。该算法通过分析边缘节点汇聚参数对数据调度的影响,调整汇聚算法实现对核心节点调度成功率的影响,最终实现了提高核心节点数据调度的成功概率。     

基于蚁群算法的无线传感器网络数据聚合路由算法

传感器网络为减少冗余数据的传输耗能。降低延迟,需要在路由过程中采用数据聚合技术。文中采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于蚁群算法的数据聚合路由算法。该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益3方面作为启发因子,通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达汇聚节点的最优路径。该算法利用蚁群算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的,不需要网络节点维护全局信息,因此是一种实现数据聚合在能量与时延上折中的分布式路由算法。理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性。     

OBS网络中的自适应汇聚算法

根据OBS网络的特点,分析了在OBS网络边缘节点进行数据汇聚的一般原则,针对现有汇聚算法的缺陷,提出了一种在OBS网络中的边缘节点的自适应汇聚算法,并详细讨论了该算法的具体实现.该算法根据到达OBS网络边缘节点的实际速率,动态的调整数据汇聚的参数,实现了动态的调整汇聚算法的目的,从而实现了根据网络的实际状况作出积极的响应,最终达到改善整个OBS网络性能的目的.     

一种面向区块链的优化PBFT共识算法

区块链技术具有去中心化,数据不可篡改和数据透明等特点,使得该技术的应用领域不断扩展,但目前应用于区块链系统的共识算法存在着资源浪费和共识效率较低等问题,限制了区块链技术的发展.针对此问题,基于实用拜占庭容错算法(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT),算法的基本思想,提出了一种优化的共识算法.该算法引入积分机制,根据节点积分挑选参与共识的节点,以降低网络中的通信开销;在不存在拜占庭节点的情况下,优化PBFT算法的一致性协议;引入升降级机制,动态更新参与共识的节点集合,以保证算法在大部分时间内都执行优化一致性协议.实验结果表明:与PBFT算法相比,本文提出的共识算法将共识过程的时间复杂度从O(N~2)下降到O(N),有效降低了网络中的通信开销,平均时延从55ms降到37ms,平均吞吐量从342TPS提升到677TPS.     

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.     

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。     

Multi-objective optimization sensor node scheduling for target tracking in wireless sensor network

Target tracking in wireless sensor network usually schedules a subset of sensor nodes to constitute a tasking cluster to collaboratively track a target.For the goals of saving energy consumption,prolonging network lifetime and improving tracking accuracy,sensor node scheduling for target tracking is indeed a multi-objective optimization problem.In this paper,a multi-objective optimization sensor node scheduling algorithm is proposed.It employs the unscented Kalman filtering algorithm for target state estimation and establishes tracking accuracy index,predicts the energy consumption of candidate sensor nodes,analyzes the relationship between network lifetime and remaining energy balance so as to construct energy efficiency index.Simulation results show that,compared with the existing sensor node scheduling,our proposed algorithm can achieve superior tracking accuracy and energy efficiency.     

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.     

无线传感网中基于能量平衡的数据收集树算法

针对实际应用中传感器节点采样频率不同的特点,提出了一种传感网中基于能量平衡的数据收集树算法(an energy balancing and tree-based data gathering algorithm,EBDGA).EBDGA在基站集中式的构建是以本基站为根结点、基于能量平衡的生成树,根据节点的采样频率定制生成树中子节点加入的策略.仿真实验表明,在这种特定的网络模式下,EBDGA比传统的数据收集树算法PEDAP和PEDAP-PA具有更好的能量平衡特性,提升了能量性能.     

基于可调发射功率的无线传感器能量空洞避免算法

基于无线传感器数据收集网络的多对一收集特征,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点,从而形成能量空洞现象.针对这一问题,提出一种避免能量空洞的算法ATPAEH(adjusting transmission power to avoid energy-hole).首先,根据网络中所有节点的剩余能量信息将节点分为门限节点和充裕节点两个集合.然后,对于门限节点集合中的节点形成最短路径树以多跳的方式将数据传送到Sink节点.而充裕节点集合中的节点根据该节点与Sink的距离调节其自身的发射功率,直接将数据传送到Sink节点.最后,通过与MILD算法的对比实验表...     

基于分布式算法在WSN中的能耗最小化优化研究

如何有效利用节点能量并延长网络的生存期是研究无线传感器网络的一个核心问题.在已有的集中式算法的基础上,提出了一种分布式优化的方法,使无线传感网络中无损数据收集时的能量消耗最小化,此方法主要是通过将传输功率和压缩传输速率进行合理的配置来实现,运用拉格朗日对偶分解法,可以把能量最小化这个问题分解为能够被传感节点本身分布式解决的子问题.通过仿真结果可得,分布式算法相比集中式算法能使目标函数更快收敛从而达到能耗最小化.     

数据采集系统的网络寿命最大化

针对无线传感器网络的数据采集系统容易形成网络空洞的问题,对数据采集系统提出了一种新的使网络寿命最大化的策略．首先将网络进行环形分割,然后利用能量均衡公式确定每个环内节点的数量,以实现环间能量消耗均衡．提出了环内能量平衡路由算法,以实现环内节点能耗平衡．与能量均衡数据采集策略（EBDG）、非均匀部署能量均衡策略（NDEB...     

基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议. 该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化. NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15. 3%,网络能量利用率提升了9. 7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性.