无线传感网络中分布式粒子滤波的目标追踪算法

在给出无线传感网络的传感器配置模型的基础上,提出了一种分布式粒子滤波DPF(d istributedparticle filter)算法,并实现了对网络中的一个运动目标的追踪。利用传感器模型,可将网络划分为一系列不相联系的传感器组,并在每个传感器组上运行一个局部粒子滤波,通过中心节点将估计状态传递给下一个传感器组的中心节点,依次实施对目标定位、跟踪。为减少网络间的通讯负荷和节约传感器节点能量,使用了高斯混合器模型(GMM),对局部粒子滤波的粒子和相应的权值进行近似;并提出了根据估计误差自适应激活传感器的优化算法。仿真结果表明,基于GMM近似的DPF在保持较高的估计精度的同时,能够大幅度减少网络间的通讯负荷。     

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.     

异步无线传感网络同时定位与跟踪算法

针对异步无线传感网络环境下同时节点定位和目标跟踪问题,提出了一种可以同时进行传感器节点定位和目标跟踪的算法.该算法利用增广状态向量法对目标状态和节点位置进行同时估计,并利用固定点平滑算法对目标状态进行最优估计,实现了异步无线传感网络环境下的目标状态的最优估计以及节点位置的估计.结合节点位置和目标状态的增广状态向量取代了传统目标跟踪算法中的状态向量,在滤波算法中被用于节点位置和目标状态的同时估计.仿真实验证明:在相同的测量次数和通信次数情况下,本算法不但能够取得更高的节点位置估计精度和目标状态估计精度,而且能够取得更多目标状态的估计结果.     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

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。     

衰落信道WSN网络基于投票机制的决策融合

针对衰落信道网络中传感节点难以准确获取检测信息的问题,构建了并行结构分布检测的系统模型,提出了一种基于投票机制的决策融合算法。通过邻居节点间的信息交互,各传感节点获取了通讯半径内邻居节点的判决,并根据多票优先的原则重新调整自身决策,提高了检测的准确性。理论分析和仿真实验表明,该算法比传统的EGC融合规则具有更高的检测概率和稳定性,适合中等规模无线传感器网络。     

目标检测传感器网络参数设计

通过理论分析,给出了目标穿越无线传感器网络防线时的被检测概率与传感器网络设计参数之间的关系,建立了传感器网络目标检测问题的数学模型.传感器网络所有节点均采用基于时间片的休眠/唤醒节能策略,使得节点在每个时间片以一定的激活概率进入活动状态.推导目标检测概率的计算公式表明,检测概率与传感器节点的密度以及节点激活概率均成正比.因此,在满足所需要的目标检测概率条件下,可以采用降低节点密度或者减小节点激活概率的方法来减少系统能耗.此外,建立了节点工作时间片大小与传感器网络能耗之间的关系式.由该关系式得出,在其他参数确定的条件下,存在一个目标运动速率的临界值.当目标速率小于此临界值时,网络能耗随时间片的增加而增大;当目标速率大于此临界值时,网络能耗随时间片的增加而减小.     

基于蚁群的无线传感器网络概率路由算法

针对多数无线传感器网络路由算法易在网络中形成关键节点,而节点的失效往往导致整个网络的失效问题,提出了将随机思想与蚁群算法的特征相结合的一种新的概率路由计算方法.实验表明,该算法对延长整个网络的有效生存时间的效果较好.     

基于概率图理论的无线传感器网络覆盖性与选路策略研究

针对无线传感器网络中节点传感半径、节点传输半径与连通覆盖性之间的内在联系问题,基于几何概率理论,提出并证明了一个传感半径尺度刻画,若节点传感半径满足该尺度刻画,则监测区域内的每一个目标点,在任何时刻都能以渐近于1的概率落在至少一个传感器节点的感应范围内.另外,分析了无线传感器的连通覆盖问题,提出并证明了一个节点苏醒概率不等式,其可作为网络连通性不受到破坏的判断尺度和临界门限.最后文章在满足无线传感器网络连通必要性的前提下,基于图论模型,提出了一个无线传感器网络的选路策略并作了比较分析,得出简要结论.     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致节点分布不均匀,路由平衡度较差,整体开销成本较大,能耗高等问题。为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法。构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络平衡路由的算法设计。实验结果表明,所提方法可提高无线传感网络中节点的均匀分布能力,降低整体能耗开销,减少能量消耗,有效实现无线传感网络平衡路由的算法设计。     

无线传感器网络节点故障诊断算法研究

针对无线传感器网络(WSN)中传感数据缺失或偏离真实值从而降低网络运行可靠性的问题,开展了关于WSN中各种节点故障的检测和诊断算法的研究,提出了基于SVDD的无线传感器网络Outlier检测、多尺度主元分析的WSN节点故障诊断算法,并进行了实验验证.实验结果表明本文方法能够有效实现对节点运行状态的监视和诊断,确保感知数据的准确性和完整性,提高网络运行的可靠性.     

基于网格的无线传感网传输延迟预测方法研究

针对无线传感器网络传输信道受到介质的多途效应影响而易出现传输时延的问题,提出一种基于网格的无线传感网传输延迟预测方法。构建无线传感网络的信道传输模型,进行无线传感器网络传输信号分析,结合传感器节点的优化部署方法进行节点网格路由设计,根据无线传感器网络信号传输的多径特征进行网格区域部署,实现无线传感网络的信道均衡控制,结合相关性检测方法进行无线传感网传输延迟参量估计,采用最大似然估计方法实现对无线传感网传输延迟的准确估计和预测。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网传输延迟预测的准确性较高,降低了传输延迟失真和误码。     

确定无线传感器网络节点配置数目的一种方法

网络节点的配置数目对无线传感器网络的使用寿命、目标检测性能及经济代价具有很大影响，是无线传感器网络设计的一个重点。从信号处理角度，基于一定的网络使用寿命及一定的检测概率要求。提出确定网络所需节点数目下限的一种方法，并对各种参数对网络性能的影响进行分析。     

基于无线传感节点到达时间差的定位算法设计

针对无线传感器网络节点定位的问题,深入研究了基于节点信号到达时间差的定位算法,为了提高定位的精度采用基于多点的极大似然估计算法实现无线传感器节点精确定位的需求．重点对无线传感器节点定位过程中各节点的时间同步问题进行了详细设计,给出了一种基于无线传感节点到达时间差的定位算法详细设计方案,经仿真测试表明,设计的无线传感节点定位精度在96．7％以上．     

基于多门限机制对无线传感网络中数据判决的优化

为了优化主流分布式检测系统判决性能,提高节点能量利用率,提出了节点多门限机制.通过在常规的并行分布式检测中加入节点多门限机制,在每一个传感器节点都设置有2个门限值,当本地传感器采集的信息量在2个门限值中间时,该节点将处于休眠状态,不发送判决;反之就会有高信息量的传感器节点传输它们的判决到融合中心.实验结果表明:基于节点多门限机制的传感网络,与传统机制相比具有较高的差错指数,实现了降低融合中心的差错概率,从而提高系统的判决性能.     

基于UT-邻接矩阵的水下传感器网络1-栅栏覆盖算法性能

基于UT-邻接矩阵的1-栅栏覆盖算法是一种适用于水下传感器网络的栅栏覆盖策略。采用圆盘衰减模型,对该算法进行了深入研究。首先,分析了该算法在构建半径不同时,所需的传感器数目。再分析了构建半径、信噪比对采用该算法的系统检测概率的影响。实验结果表明,UT-邻接矩阵的1-栅栏覆盖算法在保证较高的检测概率的同时,所需的传感器数目比较少。     

基于UT-邻接矩阵的水下传感器网络 1-栅栏覆盖算法性能研究

基于UT-邻接矩阵的1-栅栏覆盖算法是一种适用于水下传感器网络的栅栏覆盖策略。采用圆盘衰减模型,对该算法进行了深入研究。首先,分析了该算法在构建半径不同时,所需的传感器数目。再分析了构建半径、信噪比对采用该算法的系统检测概率的影响。实验结果表明,UT-邻接矩阵的1-栅栏覆盖算法在保证较高的检测概率的同时,所需的传感器数目比较少。     

基于模糊聚类理论的无线传感器节点休眠优化策略

由于无线传感器网络中节点部署密度大,因此数据采集存在较高冗余度。基于模糊聚类理论,提出了一种利用格贴近度来建立模糊相似矩阵,进行聚类后依据在尽可能少的观测节点数目条件下使得信息量最大的准则,遴选出冗余节点。然后针对这部分冗余节点给出了特定的休眠调度机制以节省能量。实验结果表明,提出的策略能够在保证整个传感系统的有效性和精确性的基础上,显著延长网络生命周期。     

无线传感网络中基于节点权值划分的功率控制算法

无线传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成,因此,如何在保证无线传感网络中节点通讯区域覆盖质量和连通性质量的同时,又能延长无线传感网络的生命周期至关重要,为了解决这一问题,引入了区域划分对传感器网络节能效率影响的数学模型,提出一种基于节点权值划分的功率控制算法(A power control algorithm basillg on wcight measurement of nodes,简称NWMP).并详细论述了该算法的设计思想及步骤,最后,通过与其它功拉算法的模拟仿真对比分析和性能评估,证明该算法能提高无线网络的网络吞吐量和延长网络的寿命,图5,参10.     

一种WSN中能量有效的分布式检测和功率分配算法

针对并行估计结构的无线传感器网络,讨论了无线传感器网络中的分布式估计问题,提出了一种能量有效的分布式估计算法,并对相应的功率分配问题进行了阐述。系统对于同一观测目标采用多发送单接收模式,由汇聚中心依据观测区域内的所有传感器节点发送的信息对观测对象做出估计,该算法基于LMMSE准则,考虑总能量受限和各支路信道状态信息两方面的因素,在满足一定系统性能要求的前提下,选定部分节点作为活动节点传输数据,并参与相应的功率分配,关闭未被选中的节点电源,从而实现有效的节能,进而延长无线传感器网络的生命周期。实验结果表明,该分布式估计的功率分配算法下的系统性能以及估计值的均方误差性能明显优于基于平均功率分配算法。