基于链路层重传的传感器网络可靠传输模型

无线传感器网络的通信链路是极其不可靠的。提出了路径效率这一新的链路质量度量参数,以路径效率为主要指标分析了传统的数据链路层可靠传输模型,并提出了一种以效率为中心的组确认模型,该模型通过减少反向链路数据重传请求包的个数,有效地降低数据传输中的冗余信息,极大地提高网络的路径效率,从而节约能耗。通过NS-2仿真工具对组确认模型的性能进行了测试,结果表明该模型更适合于资源受限的传感器网络的应用。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

一种无线传感器网络可靠传输协议及其仿真分析

在无线传感器网络应用中,不稳定的通信链路会导致较低的传输可靠性.提出一种基于"动态簇"的无线传感器网络可靠传输协议.此协议利用网络节点部署稠密的特点和无线信道的广播特性,使报文以簇为单位进行转发;各个簇的成员构成多路径以保证传输的可靠性,并通过限定转发簇成员个数来降低冗余传输能耗;簇是动态的,在数据每跳转发前通过"回退竞争"机制选出,完成转发任务后自动撤销.建立了网络仿真模型,用NS2网络仿真系统对此协议的传输性能,如传输可靠性、传输时延及传榆能耗,进行了仿真分析.仿真结果表明,此协议的综合性能优于同类协议.     

传感器网络中高能效可靠通信的跨层优化策略

低能耗/高可靠通信问题是传感器网络应用中的一个重要研究课题,即如何在满足应用所设定的端到端可靠性要求的前提下实现能耗最小化,在物理层引入功率控制的策略,逐渐增加发送功率,直至满足可靠要求,从而降低不必要的能耗;在数据链路层提出了一种能量高效的组确认数据重传机制,尽量降低数据重传过程中冗余信息.并在此基础上,提出一种跨层联合优化算法,以解决低能耗/高可靠通信问题.最后通过NS-2仿真实验证明了该算法能够满足传感器网络低能耗/高可靠的应用需要。     

一种有效的分布式节能广播算法及性能分析

给出了有效的应用于无线Ad Hoc网络的分布式节能广播算法。在确定转播结点时,该算法让那些拥有较多未覆盖邻结点和较大新增覆盖面积的结点进行转播,选取尽可能少的邻结点为转播结点,以减小广播分组在网络中的重复。所提广播算法的分布式设计解决了其他节能广播算法中存在的开销太大的问题,使其更加适用于无线Ad Hoc网络的特殊环境。通过大量的仿真对广播算法的性能进行分析,结果表明与其他算法相比,所提算法能够大幅降低转播冗余、有效增加网络寿命。     

基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

6LoWPAN中基于Mesh-under的备用缓存机制

在基于Mesh-under的IPv6低功耗无线个域网(IPv6 over low-power wireless personal area networks, 6LoWPAN)中,针对传输路径上中间节点重传缓存溢出导致重传数据分片丢失,造成网络性能下降等问题,提出一种基于Mesh-under的备用缓存机制。本文所提机制根据传输路径上各节点重传缓存使用情况及数据分片剩余跳数等信息,设置动态重传缓存门限,并为超过该门限的节点从其邻居节点中挑选合适的备用缓存节点,从而完成数据分片的缓存与重传过程,达到均衡使用各节点重传缓存的目的。结果表明,所提机制能够有效避免重传缓存溢出,减小网络能耗,同时进一步提高目的端重组成功率。     

蓝牙个人区域网络视频流传输建模与仿真研究

目前无线ad hoc网络发展的目标是支持多媒体数据的传输,基于ad hoc网络的视频流传输有着巨大的应用前景。但是无线传输介质的不稳定特性决定了其支持视频流传输存在较大的挑战。在分析蓝牙技术特点的基础上,对蓝牙无线ad hoc网络视频流传输进行建模。设计基于所提模型的网络视频流传输模拟实验架构。在不同码率和不同路径长度的模拟环境下测试解码视频流的质量,研究分析蓝牙视频流传输性能。     

基于自适应矢量压缩的机会网络高效低时延路由算法

针对采用epidemic机制的机会网络路由算法在汇总矢量(summary vector, SV)的交换、存储和请求矢量(request vector, RV)的交换过程中存在冗余开销影响效率的问题,提出一种基于自适应矢量压缩的路由算法（epidemic routing based on adaptive compression of vector, ERACV）,所提算法通过采用自适应压缩SV和RV的长度、改进SV交换、收到SV分组后优先发送目的地为相遇节点的数据分组等新机制,减少控制开销和节点的存储开销,降低数据分组时延。理论分析验证了ERACV算法的有效性,仿真结果显示,与经典的感染路由算法分销及其改进后的消息传输控制算法相比,ERACV算法的控制和SV存储开销分别减少了39% 和96.4%,数据分组的平均端到端时延则降低了2.5%以上,并且维持了100%的数据传送成功率。     

基于流式渐进传输的大规模网络地形实时漫游

针对基于网络大规模三维地形的仿真应用需求,提出一种网络地形流式渐进传输与实时绘制方法,该方法通过提出适用于地形几何特征的整数提升小波变换来构造多分辨率地形四叉树模型,并将地形压缩为渐进比特流,提出了针对流式传输的客户端数据调度与预测算法,并基于视点无关批LOD误差控制实现渐进渲染。实验表明,该方法无层次数据冗余,数据压缩比率高,能够有效降低网络数据传输量,客户端能够适应网络带宽变化,实现大规模网络地形场景的实时交互式漫游。     

带有群体智能的能量感知分层数据转发机制

无线传感器网络层次型数据转发过程中,分层和路由构建是两个典型的待优化问题。为了有效延长网络生存期,提出了一种能量感知的分层数据转发机制。利用粒子群优化算法,结合多目标函数进行智能搜索,通过粒子进化不断地优化簇头选取和路由构建,以低复杂度的方式得到分层部署的网络结构,进而实现了能量有效的数据转发。数值结果表明所提机制与现有机制进行对比,可以显著地提高网络能量使用效率,改善网络性能,延长网络生存期。     

基于水下云边协同架构的珊瑚礁监测新机制

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统, 水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks, UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而, 随着水下传感设备的大规模应用, 感知数据的类型及数量大幅增加, 传统UASNs架构将原始数据直接上传至水面数据中心的集中处理方式给网络能耗和通信效率带来严峻挑战。本文构建了一种基于边缘计算的水下端边云系统架构, 并提出一种适用于该架构的两级协同珊瑚礁系统监测机制。该架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端, 减轻了云端处理负荷。该机制由两级监测环节组成, 同时包含了端侧图像处理和端边协同数据检测策略, 实现了机器学习任务的边缘侧执行和数据的原位处理。实验结果表明, 本文研究能够明显减少网络数据流量, 有效降低网络能耗及传输时延, 显著延长网络生命周期。     

基于模型转换频率估计的低空目标分类

为解决传统机械扫描预警雷达的低空目标分类问题, 提出一种利用模型转换频率估计的飞鸟与无人机目标分类方法。首先, 建立可能的无人机和飞鸟目标运动模型, 进而对目标轨迹进行多模型滤波和平滑处理。然后, 通过估计目标的模型转换频率实现目标分类。仿真结果验证了所提方法的鲁棒性和有效性, 证明经过平滑处理的目标分类结果优于仅经过滤波处理。针对低空预警雷达在机场和海岸环境中采集的真实数据, 在无人机频繁改变飞行方向模拟飞鸟机动性特征的情况下, 所提方法仍然可以较好地跟踪和区分无人机与飞鸟目标, 大幅降低了雷达系统的虚警率。     

基于地理信息的传感器网络Sybil攻击检测方法

Sybil攻击破坏无线传感器网络中的冗余机制、数据融合等机制。目前已有的防范和检测Sybil攻击的方法具有一定的局限性。针对上述不足,提出了一种基于地理位置信息的Sybil攻击检测方法,该方法从事件观测区域到基站建立多条路径,事件区域根据多条路径中节点的位置信息检测网络中的Sybil攻击。仿真实验表明,此方法能够节省存储空间,降低能量消耗,信道出错率在10%以内时,对Sybil攻击的检测率达到95%以上。     

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对节点高密度部署的无线传感器网络中优化工作节点集的选取问题,提出了一种基于遗传算法的覆盖控制优化策略：设计了密度检测机制优化初始种群,保证种群质量;采用精英操作,提高优化速度;引入禁忌思想,设计了两种禁忌操作,实现局部有效搜索,优化全局搜索。仿真实验及分析表明,该策略快速有效地实现了工作节点数目少、节点集覆盖率高的工作节点集的优化选取,在获得较高覆盖质量的条件下休眠了更多的冗余节点,可有效地降低能耗,延长网络生存时间。     

捷联惯导四面体冗余配置的双轴旋转调制方法

传统捷联惯导采用三轴正交配置,存在单一传感器故障直接引发整个系统失效,且导航误差随时间累积快等问题。为解决这些问题,提出了一种将四陀螺冗余配置和双轴旋转调制相结合的捷联惯导导航方法。构建多指标约束的冗余优化准则,通过器件级配置方式,设计了基于四面体结构的四陀螺冗余配置方案,并在此基础上引入八次序双轴旋转调制方法,调制3个轴向的等效陀螺漂移。仿真结果表明,所提方法能够实现系统可靠性和导航精度的双重提升,具有重要的工程应用价值。     

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议

提出了一种基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议RPBAA.该协议通过修改蚁群优化算法以适应无线传感器网络无全局标识、节点较少移动、资源受限等特性,提供了一种智能、动态、可扩展的多径选路传输方法来获取有效且健壮的通信,并通过全网能量均衡使用以最大化网络生命期,另外引入了数据分片机制来进一步优化选路效率.最后通过仿真验证了RPBAA协议的有效性和数据分片机制带来的好处.     

组网冗余MEMS惯性传感器网络优化配置与融合处理方法

针对单个惯性传感器精度与可靠性问题,提出了一种组网冗余微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)惯性传感网络优化配置与融合处理方法。首先,研究了多惯性传感器节点的空间配置形式,给出了网络观测模型。利用节点之间的最优化冗余配置策略,提升系统测量可靠性。在此基础上,进一步考虑MEMS陀螺仪和加速度计的安装误差对输出结果的影响,提出了相应的误差模型及校正算法。以随机游走为主要误差源,设计了新型的卡尔曼滤波方法,实现了冗余配置下的高精度导航信息解算。最后,采用自主构建的实验系统进行试验,证明所提出的融合方法能够有效降低陀螺仪和加速度计的随机游走误差。车载试验进一步证明了所提出的方法及系统的有效性。