无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络无需测距定位算法中典型的DV-Hop算法在不同参数设置时存在定位误差及定位时间差异较大的问题，分别分析并仿真了对定位误差和定位时间有较大影响的节点个数、网络平均连通度及监测区域等几个重要参数，考虑到无线传感器网络能量及成本的限制，通过仿真结果分析得出，网络平均连通度和节点个数分别对DV-Hop算法的定位精度及定位时间起主导作用。理论分析与仿真结果表明，在不同监测区域内，在确保DV-Hop算法低能量消耗的基础上，参数优化后的算法有效地降低了节点的定位误差。     

基于ASP.NET技术的无线传感器网络监控系统的设计

在TI公司CC2530芯片和ZigBee协议栈基础上,建立了一个简单的无线传感器网络(WSN)监控系统。由于无线传感器网络是一个多跳自组织网络,在网络运行中极易发生故障,因此需要一个监控系统随时监测网络节点的状态以及能耗情况。监控系统是基于ASP.NET技术的无线传感器网络监控系统能够实时监测节点状态及信息,并将网络拓扑结构动态展示出来,方便开发者和用户查看节点信息、监测节点状态,及时的发现网络故障。系统基于Web的B/S模式,运用ASP.NET和SQL Server2012数据库开发技术,实现了用户登录模块、修改密码模块,以及显示无线传感器网络网络拓扑结构、单个节点的节点信息以及能量消耗等模块。用户可以根据系统搜集的各类信息,实时掌握各个节点设备的状态信息和能耗状态,如若节点发生故障,可及时做出诊断。     

WSN中基于伪正态分布的幻影路由隐私保护方案

为提高无线传感器网络中的源节点隐私保护安全性能,提出一种基于伪正态分布的幻影路由隐私保护（source-location privacy protection strategy through pseudo normal distribution-based phantom routing,PNDBPR）方案。该方案的实施过程为利用随机数机制计算幻影节点的随机有向游走跳数,通过该机制可以增加幻影节点的位置分布多样性与动态性,经概率转发路由机制将数据包从幻影节点转发至汇聚节点,目的是降低重合路径产生的可能性。从隐私保护性能和通信开销两方面对 PNDBPR 方案和基于源节点有限洪泛的源节点隐私保护（source location pri-vacy preservation protocol in wireless sensor network using source-based restricted flooding,PUSBRF）方案进行了理论对比分析,并在 MATLAB 仿真平台上对 PNDBPR 方案与 PUSBRF 方案做了仿真分析。理论和仿真分析表明,PNDBPR方案产生的幻影节点位置分布更广泛,传输路径更复杂,增加了安全时间,能明显提高源节点位置隐私保护的安全程度。     

无线传感器网络基于测距的节点定位算法研究

在无线传感器网络的各种应用问题中,节点的位置信息是很重要的。本文利用matlab对目标定位的基本测距算法RSSI进行仿真,得到了距离的估计值,并对其做了误差分析,得出了距离越小,误差也小,估计距离和实际距离越接近的结论;同时对DOA的MUSIC也进行了仿真,得到了信号相对于天线阵列的角度估计值,实验中取不同的snr值得到了不同的结果,其中信噪比SNR越大时得到的角度估计值越精确,并对两种基本测距算法进行比较。在得到距离估计值的基础上利用三边测量定位算法对监测事件进行仿真得出估计位置。     

WSN中低功耗路由协议LEACH的一种改进方法

在无线传感器网络中,针对节点有限的能量资源,路由的设计必须以节能为重要目标。这对整个网络的生存时间至关重要。对LEACH协议进行了深入的分析。针对LEACH协议在簇头选择算法上过大的随机性以及分簇次数过多的问题进行了优化。在簇头选择过程中加入能量影响因素,使剩余能量大的节点更有机会当选为簇头。另外在稳定运行过程中也加入了能量阈值防止下一轮分簇的过早发生。仿真结果表明,改进后的算法相比原LEACH算法能有效地平衡网络整体的能量消耗,延长网络的生存时间。     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

山区微尺度环境探测参数拟合“瘴气”曲线

无线探测网络(wireless sensor network,WSN)可以方便采集复杂微环境物理参数,通过对多参数曲线拟合,形成描述微环境的拟合参数集与拟合参数曲线。研究通过具有单向对流通道的山地微环境的WSN多参数连续探测,揭示了微环境的微颗粒搬移过程。山区微环境不同空间存在的植被残屑、花粉等有害粉末与山地团雾混合后,通过对流与山风等微环境气象形成的物质搬迁。当搬迁物质在低地空间产生物质沉积,成为山区瘴气等灾害动因。实验通过沿通道部署多参数WSN,通过对团雾的识别与颗粒密度(搬迁物质)峰值曲线拟合,证实了这种上团雾的迁移规律,部分证实了历史上瘴气存在与影响。     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。