混合无线传感器网络覆盖空洞修复策略

针对混合无线传感器网络中的覆盖空洞问题,提出了考虑能量的基于移动节点的无线传感器网络覆盖空洞修复策略。采用概率感知模型建立联合探测概率密度函数,通过探测概率和剩余能量评价网络状态,从而确定覆盖空洞。提出了节点虚拟移动的空洞修复方法,在得到每个空洞位置后放置一个虚拟节点直至计算结束后调整移动节点位置,节约了移动节点能量。仿真结果表明:该方法可以有效探测并利用移动节点修复覆盖空洞,消耗较小的网络能量,提高了网络覆盖率和网络生存时间。     

基于能量感知的传感网能量中性分簇路由协议

针对能量获取异构的无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行问题,提出一种基于能量感知的能量中性分簇路由协议,该协议针对太阳能环境下节点获取能量异构的场景,将改进的天气条件移动加权平均算法引入能量收集预测过程,根据获取能量预测构建能量中性约束,在此约束下构建动态簇头集群机制和自适应时隙分配策略,保证了整个网络在能量获取下的持久运行,通过凸优化得到最优的网络分簇数量,最大化了网络数据吞吐量。通过模糊逻辑选择簇头节点,综合节点剩余能量,获取能量预测和节点相对位置等多种因素,提高了簇头选举的合理性。通过仿真分析,该协议能够保持能量获取下网络持久运行,在网络吞吐量和降低簇失败次数方面的性能具有明显优势。     

基于负载均衡评价模型的无线传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络的节点负载不均衡问题,易造成低能量节点过早死亡,引起网络分区甚至网络崩溃,从而降低了网络的实用性。因此,本文针对节点剩余能量和发射功率与负载之间的影响关系,建立了基于负载均衡的节点评价模型,并以节点评价模型作为拓扑的构建条件,考虑到集中式算法易引起较大的信息复杂度问题,提出了基于负载均衡评价模型的无线传感器网络分布式拓扑控制算法,并采用李雅普诺夫第二法证明了节点评价模型具有稳定解,仿真结果表明该算法能够均衡节点的负载和能耗,提高网络实用性。     

基于上下文认知的高能效路由算法

针对由智能移动通信设备组成的、支持网络富媒体应用的无线Ad hoc网络环境,提出了一种基于上下文认知的高能效路由算法.该算法使用上下文认知自学习方法监测设备运行过程中的上下文信息,计算节点上各类应用对应的能量效用值,然后综合利用节点上与应用相关的能量效用、剩余能量和信号强度等上下文信息自适应地调整路由,为资源受限的移动节点节约能量.仿真结果表明,与一些经典路由算法相比,文中路由算法能有效地提高网络的能量使用效率和网络生存时间,减少网络的时延开销.     

P2P网络中最近节点定位的优化方法研究与实现

P2P网络移动节点设备资源短缺,导致网络资源负载不均衡,使P2P网络处于动态多变的状态。传统方法依据权重大小对最近节点进行定位,所耗费资源较多,无法对负载的网络资源均衡调整,导致定位精度差。提出基于信任度和蚁群算法的P2P网络中最近节点定位优化方法,对P2P网络中节点间的信任度进行计算;并及时更新计算结果。在此基础上,采用蚁群算法对最近节点进行定位,将转移概率函数值最大的节点作为最近节点。为避免节点定位过程中负载不均衡的问题,对其进行优化处理,引入转移概率函数值、能量值以及业务执行等候队列长度,获取定位最近节点的均衡函数,选择均衡函数值最大的节点作为最近节点。实验结果表明,所提方法提高了P2P网络中最近节点定位的效率和精度,具有良好的应用价值。     

基于LEACH协议的无线传感网能效分簇算法

针对基于LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol)协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题,提出了LEACH-E(LEACH based on Energy)算法.该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量,使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当簇头;在普通节点的入簇包内携带节点能量信息.通过簇头计算簇平均能量,并转发给BS(Base Station)以计算获取网络平均能量;BS可充当簇头降低网络能耗速度.实验验证结果显示,该算法提高了网络的寿命、吞吐量,能量效率也有一定的优势.     

移动ad hoc网络多参数加权分簇算法

网络分簇支持资源空间复用,能增大系统容量;簇头构成虚拟骨干网,能降低路由开销;但簇生成和维护涉及信息交互,会增加通信开销,良好的分簇算法是维持簇稳定的关键。针对移动ad hoc网络,提出一种多参数加权分簇算法。该算法综合考虑节点剩余能量、邻居节点数和节点移动性,分别针对随机步行移动网络和参考点群组移动网络设计不同的节点稳定性参数,在随机步行移动网络中利用剩余能量参数、邻居节点参数和相对稳定性参数加权构成稳定性参数,而在参考点群组移动网络中采用剩余能量参数、邻居节点参数和移动相关性参数加权构成稳定性参数。仿     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法研究

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

网络切片中物理节点的分布式在线异常检测方法

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法.基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻了异常数据导致的模型性能下降.在不同条件下进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法可在避免切片间观测数据传输的同时,有效利用网络切片中虚拟网络功能的无标签观测信息检测物理节点异常.     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

基于簇头距离和能量的优化LEACH协议

LEACH(low energy adaptive clustering hierachy)路由协议通过循环随机选举簇头节点的方式均衡网络能耗.但当选簇头的节点能量剩余较少或距离基站较远时会过早死亡,从而导致网络运行不稳定,通过在簇头选择过程中加入待选簇头节点的剩余能量平均值及标准差、节点与基站距离等参数对其改进处理,可提高网络稳定性.但若出现极大簇或极小簇,则会导致网络生命周期缩短.针对这一问题提出一种基于簇头距离和能量的优化LEACH算法,在成簇过程中加入簇头节点的能量和节点距各簇头的距离等参考量对成簇过程进行优化.MATLAB仿真结果表明,在节点均匀分布的网络中,该改进算法能够在提高网络稳定性的基础上有效延长网络生存周期.     

基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配策略

当网络中某个节点发生故障时,为了研究该节点负荷如何分配给相连节点以维持网络的正常运行的问题,本文提出基于邻居节点最大剩余容量的负荷再分配策略.当节点出现故障时,节点的负荷需要分配给其他正常的节点,其他的节点在接收负荷的同时要考虑自身的剩余容量,避免超负荷.考虑到负荷传播过程中的能耗问题,分析了路径长度对负荷分配的影响.并通过模型网络的仿真,分析了容忍参数、负荷分配参数、路径长度对负荷分配效果的影响.结果表明,通过调节路径可调参数可使网络达到期望的效果,有效防止级联故障的传播.     

基于能耗预测的WSN单跳路由分簇算法研究

针对分簇是实现WSN拓扑控制、节能、网络寿命的延长有效方式之一,基于LEACH的协议结构和能量消耗模型,提出了一种基于能耗预测的分布式单跳路由分簇算法（FED:forecasted energy dissipation）,定义了由其能耗预测指数和剩余能量比例系数动态地确定的节点竞争簇首门限,给出了基于时间优先、能量优先和比例优先竞争策略的FED算法。节点竞争簇首的参数选择与网络规模无关,且最大时间复杂度为O(1)。对时间优先、能量优先和比例优先竞争策略的FED算法的仿真研究结果表明：与LEACH和EECS算法相比,基于能量优先和比例优先的分簇算法较大地延长了网络寿命和提高了网络能量的利用性能。     

协作感知门限自适应优化

 在频谱感知过程中,采用协作感知的方式对空间内多个节点的感知结果进行融合,可以消除路径阴影和深度衰落情况的影响,有效提高结果的准确性和可靠性。基于加权融合的协作判决准则,为了保证融合结果的检测概率和虚警概率达到标准,需要使每个节点的感知结果均达到相应的标准。因此提出通过对每个感知节点设定合适的感知门限进行优化。首先对各感知节点的进行分析,可以得到每个节点在检测概率和虚警概率一定的条件下,感知门限与节点权值的关系,其次通过遗传算法对权值的优化实现权值优化--感知门限优化的自适应优化过程。最后通过仿真验证该方法可以高效准确地实现感知门限的自适应优化,从而保证了协作频谱感知的实际性能。     

一种支持QoS的无线传感器网络数据聚合策略

针对无线传感器网络数据聚合存在的数据时延增加与节省能耗这一矛盾,提出了一种综合考虑节点剩余能量与数据时延、支持QoS的分布式数据聚合策略,各个节点依据其他数据经由该节点转发的概率与能耗情况,自主地决定是否成为聚合节点,仿真结果表明,QoS算法在网络的生命周期,数据时延和抗毁性方面均优于经典的LEACH和PE-GASIS算法。     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。     

基于注意力机制的多尺度仪表检测

为实现复杂场景下多尺度仪表检测,提出了一种基于注意力机制的视频多尺度仪表检测算法。首先,利用基于空间注意力机制的特征提取网络,建模特征的长距离依赖,增强特征的表达能力;其次,提出了一种自适应特征选择模块（Adaptive Feature Selection Module, AFSM）,对不同阶段的特征图进行权重调整,增强网络对多尺度目标的检测能力。在自建的仪表数据集上进行了实验。实验结果表明,相比较原来的Faster RCNN方法,所提出方法的检测精度提高了7.6%;与对比方法相比,检测精度也能达到95.4%。在对实际仪表监测视频的测试中,检测结果以及速度能够满足实际需要。所提方法通过改进特征提取网络和特征选择操作,增强了特征表达能力,有效降低了虚警,提升了网络对多尺度目标的检测性能。     

机电系统通用建模矩阵法

建立了机、电、液元 (部 )件传递矩阵模型的统一表示形式 ,列出了典型元 (部 )件的传递矩阵模型 .将网络节点及扰动边界条件表示成标准矩阵形式 ,建立了适合于分布参数机电耦合系统频域建模的通用传递矩阵法 ,为大规模机、电、液网络的频率特性计算及仿真提供了一种新的手段 .研究结果表明 :复杂网络拓扑结构可用规范的系数矩阵描述 ,通过常规矩阵运算可有效地对网络的固有特性进行频域仿真 .     

基于节点划分的无线传感器网络自适应分簇算法

为延长网络的生命周期,针对随机部署的无线传感器网络节点均匀分布和能量有限的特点,提出了一种基于节点划分的分布式自适应分簇算法.通过节点的划分均衡簇内负载,利用节点的剩余能量与通信距离信息的自适应加权来优化调整节点竞选簇头的概率.模拟实验结果表明,该算法可有效延长网络的稳定周期和生存时间,数据传输量比LEACH-E算法增加了近20%.