基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

无线传感器网络可分负载调度算法

为了节省传感器节点能量,提高网络资源利用率,提出了一种无线传感器网络可分负载调度(DLSW)算法.DLSW算法以LEACH协议为基础,分群内和群间两阶段进行任务调度.在群内调度阶段,群内节点共享同一信道,相继向群首发送数据;在群间调度阶段,群首节点和SINK节点之间独立的信道使得群首将群内节点报告的数据融合后,并行向SINK节点传送结果,同时完成数据发送.DLSW算法通过去除节点间的通信干扰使得总任务完成时间减少、资源利用率提高.实验结果表明,在大规模的网络环境下,DLSW算法可以使总任务完成时间减少20％,网络能耗减少10％.     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

无线传感器网络中基于划分的二维轮廓监控算法

针对传统数据库领域的轮廓查询算法无法直接移植到无线传感器网络领域问题,提出了一种基于划分的二维轮廓监控算法(P2S).P2S算法利用轮廓查询的特点将二维平面进行划分,为每个传感器节点分配一个矩形区域作为过滤器来减少网络中的数据传输,达到降低节点的能量消耗的目的.实验结果表明,P2S算法可以过滤传感器节点的大量不必要的数据,有效地减少了节点向基站发送的消息数量,使得节点有限的电能得到更加合理的利用,从而极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

基于动态门限的定向扩散算法

通过对无线传感器网络节点传输能耗模型的分析,在研究时间敏感应用的基础上,提出了一种基于动态门限机制的控制方法.利用采样数据内在的相关性、无硬门限特性,并根据采样数据的发送间隔实现了门限的动态调整,以改进基本的定向扩散算法.仿真实验表明,所提算法能减少节点无线传输的次数,可使无线传感器网络节点的生命期延长30%,它随采样数据的变化动态地调整门限值,从而满足了时间敏感应用的要求,适合于一次性查询和持续性查询.     

基于时空相关的传感器网络汇聚查询算法

减少网络中的数据传输量是传感器网络节约能量、延长网络生命的重要方法.提出一种基于时空相关的传感器网络汇聚查询算法STCAQ.在STCAQ中,首先通过基于时间相关的预测算法对网络中节点采样数据进行汇聚;然后依据节点采样数据汇聚结果,通过基于空间相关判定算法查询空间相关区域信息.仿真结果表明,STCAQ在能量消耗、查询质量和网络数据量等方面优于ESA算法.     

综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法

针对目前无线传感器网络分簇算法的能耗不均衡、网络生命周期短等问题,设计一种综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法.首先根据传感器节点与基站节点间的距离,将节点合理划分到相应的簇中;然后引入负载均衡因子,建立无线传感器网络的数据聚合路由,节约数据传输能量;最后采用MATLAB2014工具箱进行性能分析.结果表明,该算法的节点能量利用率较高,能保持传感器节点能量消耗的均衡,且网络生存时间较长.     

带非均匀节点分布无线传感器网络的高效节能数据存储

现有大部分无线传感器网络的分布式数据存储方法都依赖于传感器节点定位系统,这会导致节点消耗大量的能量,而且这些方法主要是针对均匀分布的无线传感器网络的,并不适用于非均匀节点分布的传感网络。为了解决这个问题,提出一种非均匀节点分布传感网络的大数据路由存储算法,其目的在于减少传感器节点的实际分布和地址。为了进一步节省数据存储空间和能量消耗,将布隆过滤器(Bloom filter)集成到节点上,从而进一步减少数据丢失和网络能量消耗。文中算法提供了高效的搜索服务,使数据在网络内的存储分布和路由能量消耗更加均匀,进而提高了网络的生存时间。文中算法在容错情况下通过减少冗余数据来提供高效节能的存储,并进一步减少数据的路由开销和存储空间的浪费。     

一种基于无线信道通信质量的MWSN数据传输机制

针对移动无线传感器网络资源受限和无线链路通信质量不稳定的问题,提出了一种基于无线信道通信质量的数据传输机制.综合考虑路径损失、节点的运动速度大小、节点的运动方向和节点的剩余能量计算传输概率.为了提升网络的性能,动态更新数据消息的副本数,此外根据数据消息的生存时间决定消息的传输和替换顺序,在Matlab上进行仿真实验.结果表明,所提出的路由算法与DT算法、Flooding算法、FAD算法相比,数据消息的投递率至少提高6%,与Flooding算法、FAD算法相比副本数至少减少10%.     

无线传感网络模糊冗余度混合通信算法研究

混合通信算法在无线传感网络的信息传输中能有效的提高能量的利用率.针对传感器节点采集和融合数据时具有较高的冗余度,提出模糊冗余度的混合通信算法.在数据采集与数据融合阶段,冗余的传感器节点向隶属簇头进行信息交互,避免重复进行同样数据的操作,簇头之间采取混合通信的方法将信号传送到基站.通过matlab仿真实验表明,改进后的算法能有效减少网络的总能耗,延长网络的生命周期.     

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.     

一种能量有效的无线传感网络节点跟踪算法

针对无线传感网络能量有限的特点,提出了一种能有效节约能量的节点跟踪算法.算法首先采用无迹粒子滤波算法(UPF)及后验卡尔曼滤波获得当前时刻节点状态估计,并采用高斯混合模型拟合当前状态,然后将此模型参数传递给下一个传感器节点,下一个传感器节点再利用这些参数更新后验分布,估计下一时刻的节点状态.这样可以减少网络间的通讯负荷、节约传感器节点能量.仿真实验表明,在同时考虑定位精度和能量消耗上,本文算法具有很好的性能.     

基于分簇的传感器网络异常检测算法

针对传感器网络中集中式异常检测算法能耗过高的问题,提出了基于分簇的传感器网络异常检测算法.对网络进行分簇,簇内节点将采样数据传至簇头,簇头节点保持节点的部分历史数据并进行节点间相似性比较,没有达到给定支持度的数据就是异常数据.对于异常数据可以直接丢弃,不用传回基站以节约能量开销.该算法在网内对传感器网络进行数据处理,避免将所有采样数据传往基站.实验结果表明:该算法可以有效节约节点能量开销,延长传感器网络生命周期.     

无线传感器网络多轮任务调度算法

为了充分地利用网络资源,提出了一种分群结构下的无线传感器网络多轮任务调度算法(WMTSA).WMTSA以可分负载理论为基础,根据各个群的任务处理速率按多轮方案将总任务从SINK节点下发给各个群.为了去除由节点间通信干扰导致的性能下降,SINK节点相继向各个群首发送每一轮的负载.每一轮各个群执行完数据采集任务并把数据融合后,也由群首将该轮数据相继向SINK节点报告,使得任务执行和通信更好地重叠,最终减少了整个应用的响应时间且提高了网络资源利用率.实验结果表明,WMTSA可合理地将总任务分配给网络中的各个节点,从而有效地减少了完成任务的耗时耗能.随着网络规模的增大,总任务完成时间可以减少40%.     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

无线传感器网络中基于簇的实时节点故障检测算法

无线传感器网络主要任务是数据采集,在许多的应用场合对传感器网络数据可靠传输有较高的要求,但由于传感器节点容易失效,导致数据无法正确传输,因此故障检测是确保数据信息正确收集的重要保障.本文中提出了一种基于分簇网络拓扑的实时故障检测算法(CRFD),能够在网络划分的不同簇中自发地完成故障检测,正确诊断出节点的状态.分析了算法的性能,并通过仿真实验,表明与"基于比较的故障检测算法(CBFD)"相比,CRFD算法具有更小的系统开销,从而有效节省节点能耗.     

基于时间周期的无线传感器网络数据融合

无线传感器网络中传感器的能量有限,怎样节约能量延长传感器的寿命,是无线传感器研究网络研究中的重要问题。数据融合作为无线传感器网络的关键技术之一,它的作用体现在减少数据的上传量,提高数据准确性,节省能量等方面。研究传感器节点收集到的大量数据,发现数据满足周期性,提出了基于时间周期的数据融合算法。在融合算法中根据历史数据基于拉格朗日插值法的预测算法预测未来数据,设置误差阈值来检测预测数据。室外温度数据满足文章研究的条件,因此基于时间周期的无线传感器网络数据融合算法以沈阳地区夏天温度数据为样本,用Matlab进行仿真实验对该算法进行了验证,实验结果表明该算法减少了传输的数据量,节约了节点的能量,延长了网络的寿命。     

基于深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型

针对现有的特征选择算法和分类算法在无线传感器网络(WSN)入侵检测系统中检测性能表现不佳、检测实时性差、模型复杂度高等问题,提出一种基于随机森林和深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型.该模型首先对传感器节点流量数据进行预处理;然后将轻量级随机森林分类器部署到传感器节点和簇头节点,传感器节点和簇头节点合作对流量数据进行处理,并在基站上采用深度森林算法从大量流量数据中发现攻击行为;最后对WSN中的入侵行为进行实时分类入侵检测.使用无线传感器数据集WSN-DS和NSL-KDD数据集来评估所提出的模型性能.实验结果表明,该模型与现有的入侵检测模型相比,具有良好的检测性能,实时性较高,可避免模型过度拟合.     

基于能量预测的无线传感器网络节点覆盖调度算法

针对无线传感器网络中存在的热区问题,采用非均匀部署方案,并在此基础上提出基于能量预测的无线传感嚣网络节点覆盖调度算法.并对算法进行了仿真实验和性能分析.结果表明该算法可以延长的网络生命周期并在较长的时间里保持较高的网络覆盖率,能够达到网络内大多数节点能耗均衡的设计目标.