基于信任模型的WSNs安全数据融合算法

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.     

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.     

分布式能量高效的WSN非均匀分簇路由多跳算法

针对无线传感器网络路由存在能量空洞的问题,提出一种分布式非均匀分簇路由算法.该算法在选择候选簇首时引入位置因子和平均能量因子来平衡全网节点的剩余能量;网络运行过程中,候选簇首通过自适应校正其竞争半径进行非均匀分簇.采用基于能量和距离的能耗函数入簇机制以均衡全网能量消耗,利用多跳动态路由以避免稳定传输阶段转发节点因能耗过大而快速死亡.通过构建网络模型,采用Matlab对文中算法和UCR算法进行仿真分析比较.仿真结果表明:文中算法簇首消耗能量的方差波动不大较稳定,相比UCR更好地均衡了簇首能量消耗,并且能够有效避免能量空洞,均衡网络负载,网络生命周期较UCR算法提高了约34%.     

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.     

融合信任机制和HBMO算法的WSN能耗均衡分簇方法

针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM).首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小.在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源.在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头.同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗.通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命.     

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.     

融合信任机制和蜜蜂交配优化算法的无线传感器网络能耗均衡分簇方法

针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM)。首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小。在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源。在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头。同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗。通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命。     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

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.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法

针对无线传感器网络LEACH路由协议簇头分布不均匀、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题,提出基于DCHS簇头选择策略的无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法LEACH-MUL。该算法在非簇头节点中选择一个节点作为通信簇头节点,其它簇头节点进行融合后的数据发送到该簇头节点并进行数据再次融合,最后通信簇头节点将数据融合后的结果数据发送到基站BS。LEACH-MUL算法能够有效地均衡节点能耗,提高能量利用率,延长网络寿命。     

一种基于模糊决策的安全簇头选择算法

采用分簇管理的无线传感器网络,能够显著地节省能量.簇头在数据的汇总、融合、转发过程中起到关键作用,但是一旦簇头被俘,存储的密钥信息泄露,这将影响整个簇的安全通信.为有效延长网络寿命和可信簇头选举,本文设计了一种基于模糊决策的簇头选择算法,以剩余能量、信任值、向心度和共享密钥数作为安全性评估的关键指标.实验结果表明,通过模糊决策方法选取簇头能均衡能耗,提高网络生命周期并能阻止恶意节点成为簇头.     

一种基于正六边形分簇的WSN拓扑控制研究

本文针对LEACH算法存在的不足之处提出一种基于正六边形分簇的WSN拓扑控制算法.该算法将正六边形作为监测区域,分簇保持均匀状态,簇首节点也依赖于节点剩余能量和地理位置两个因素生成,从而建立起簇首节点依靠中继节点进行数据转发并降低与BS节点通信能耗的新机制.改进后的算法具备均衡化的节点能量,节点和网络生命周期得以延长,吞吐量有显著提升.     

基于NS3的LEACH协议仿真与改进

LEACH协议是无线传感器网络中经典的分簇算法,但LEACH协议中簇首是随机产生的,存在簇首分布不均、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题.基于此提出的LEACH-ER算法采用动态的簇首选举机制,将代表簇首间地理位置的RSSI信息和节点剩余能量引入选举权值,以均衡能量消耗和优化簇首分布.仿真结果表明,与LEACH算法相比,LEACH-ER算法有效地均衡了节点能耗,提高了能量利用率,从而大大地延长了网络寿命.     

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.     

距离均衡的自组织无线传感器网络分簇算法

【目的】针对节省能耗、延长网络生命周期的问题,在分析典型分簇算法不足的基础上,提出了能有效减少节点传输能量消耗的距离均衡的自组织分簇算法(DBSOCA)。【方法】在该算法中,簇内节点依据计算自身与基站的距离来竞选簇首,并确保基站与簇首及簇首间的传输能够保持一定的距离。【结果】用平均传输距离来避免簇首因传输距离的不同而造成能耗的不均衡。【结论】仿真结果证明,该算法能有效地降低整个网络的能耗,进而延长网络的生命周期。     

考虑剩余能量和通信代价的传感器网络路由算法

路由能耗直接影响无线传感器的寿命,针对当前无线传感器网络路由算法存在的能量利用率低、严重不均衡等难题,设计了一种基于考虑剩余能量和通信代价的传感器网络路由算法。该算法首先从簇首选择问题入手,全面考虑所有传感器节点剩余能量进行簇首选择和竞争,选择最优传感器节点作为簇首,防止剩余能量最少的传感器节点成为簇首;然后选择通信代价小、剩余能量多的传感器作为通信的中继节点,均衡各节点的能耗,最后采用仿真工具NS2对路由算法的性能进行测试与分析。测试结果表明,该路由算法减少了无线传感器通信的能量消耗,延迟了传感器节点的死亡时间,改善了能量的有效性。     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络LEACH算法的改进研究

针对LEACH算法节点生命周期短和能耗不均衡的问题,提出了一种改进的LEACH算法。算法在簇头节点选择时综合考虑节点剩余能量和当前位置问题,使簇头的分布更均匀;同时在估算最优簇头数的基础上,改进了分簇方法,减少了分簇次数,节省了网络能量消耗。仿真实验表明,改进的LEACH算法使整个网络能耗更加均衡,延长了无线传感器网络的生命周期。