基于遗传算法对无线传感器网络移动充电路径规划的研究

为规划无线传感器网络充电路线,节约移动充电器的能源,提高充电效率,根据移动充电器的移动速度,采用模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)规划充电路线,并计算充电时间,以保证无线传感器网络正常运行。分别假设仅存在单个移动充电器和多个移动充电器,规划充电路线,分析无线传感器(Wireless Sensor Network,WSNs)供电效率的变化。得到缩短总路程,增加移动充电器的数量等方法可以提高移动充电器对无线传感器的充电效率。     

井下WPT技术机理研究

为解决井下无线传感器电池容量受限的问题,根据井下无线传感器带壮分布的特点,提出了井下无线运动充电的思想.构建充电系统模型,讨论了充电信道建模、接收微带天线设计、多天线协作三个方面的技术路线.本文在研究井下微波输能传输特性的基础上,探讨在低功率密度下,多天线协作的移动无线充电技术在井下运动式充电特性,使用这个技术对无线传感器节点充电,解决井下无线传感器网络能量补充问题,突破现有节点单纯依靠电池供电的局限.     

可充电传感器网络中改进的移动能量补充方案

为更可靠地向传感器节点供应能量,针对可充电传感器网络采用一种新的无线电源传输技术,该技术通过引入移动启动器来实现传感器能量的无线补充.建立基于随机无线能量补充的解析模型,以获得一组性能指标.根据理论分析结果提出基于电量感知的移动能量补充方案,并给出两种启发式算法:充电优先的线性自适应传感器激活算法和选择性充电的电量感知激活算法.通过仿真实验证明了理论分析的正确性和算法的有效性.研究结果表明:合适的传感器激活机制以及对移动能量补充的有效控制,可显著提升性能.     

可充电无线传感器网络的有向充电优化算法

目前大部分无线可充电传感器网络(WRSNs,wireless rechargeable sensor networks)的研究只考虑全向充电,在真实环境中有很大的局限性。引入带有方向可调的移动充电器(DMC,directional mobile charger)后,全向充电路径规划可转化为无线可充电有向传感网(WRDSN,wireless rechargeable directed sensor network)的有向充电路径规划。为了实现这个目标,提出启发式算法,即DMC将局部传感器节点划分为若干个局部子集,并初始化一条运动路径。随后将WRDSN中DMC的轨迹问题转化为一个充电效用最大化问题,并从全局视角优化初始路径。最后,数值结果表明,该算法的性能优于基准算法。     

WSN下移动充电器基于能量的路径优化

为延长WSN的使用寿命,针对可充电传感器节点再充电问题进行了进一步的研究,基于低能耗的路径选择优化,提出了一种能量分簇式优化路径算法ECOPA。在分簇式充电算法的基础上进行优化,并考虑到真实情况下移动充电器携带的能量有限,提出一种新的全局性能量充电模式GEC。添加了一个特殊充电器Libero在其他充电器返回服务站充电时,进行全局充电。本文提出的算法有效降低了高能耗节点死亡,从而达到维持网络稳定的功能,进而延长了WSN的使用寿命。     

射频供电异构传感器网络分簇路由算法

在大规模无线传感器网络中,针对无线传感器网络中LEACH分簇路由算法能量消耗不均衡,网络生命周期短等问题,提出了一种基于无线射频能量收集的LEACH异构分簇路由算法(LEACH-RFEH)。该算法根据网络中节点剩余能量和当前无线射频补给能量制定了异构无线传感器网络簇头选取机制,高级节点具有无线射频能量收集功能,具有较高的剩余能量和补给能量的节点有更多的机会当选簇头。仿真结果表明:该算法与传统LEACH算法、SEP算法相比,不仅能够均衡网络消耗,而且可以延长网络的工作时间,具有较好的扩展性。     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

改进LEACH的传感器网络分簇路由算法

针对当前无线传感器网络分簇路由算法存在的节点能耗不平均、 节点过早死亡等缺陷, 提出一种改进低功耗自适应分簇(LEACH)的无线传感器网络路由算法. 首先针对无线传感器节点过早死亡的问题, 引入簇半径动态确定方式, 将整个无线传感器网络划分为多个不均匀的簇; 然后考虑簇首能量消耗过快的问题, 结合簇首所在位置和节点剩余能量选择每轮中的簇首; 最后改进数据传输机制保证节点能量消耗均衡, 并在MATLAB 2014平台上对无线传感器网络分簇路由算法的性能进行测试. 测试结果表明, 改进LEACH算法较好地解决了节点过早死亡的难题, 延长了无线传感器网络的寿命, 平衡了各节点能量消耗, 整个无线传感器网络的性能显著优于其他对比算法.     

基于多目标规划的WSN矩阵乘路由算法

针对无线传感器网络路由中的能量消耗问题,综合考虑节点的能量水平和节点闻传送数据的能耗,建立多目标规划的路由模型,并利用矩阵和向量的乘法运算表示无线传感器网络中的路由问题.应用基于优化满意度的评价方法,将多目标路由问题转换为单目标优化问题,并提出一个适合无线传感器网络的矩阵乘路由算法.仿真结果表明,该算法能台理地利用有限...     

LEACH算法最优数据采集方案

为了提高无线传感器网络低功耗自适应聚类路由算法(LEACH)的能量利用效率,首先建立了该算法的通信模型,得出了在簇形成阶段和数据采集阶段网络节点的能量消耗.其次分析了传感器节点每轮只采集一次数据和每轮采集多次数据这2种不同情况下所消耗的能量.最后通过对比节点在具有相同初始能量条件下采集信息量的差异,理论上推导出了最优化的数据采集方案,使得无线传感器网络节点在能量使用效率上有了较大提高,并通过仿真实验说明了它的可行性和正确性.实验结果表明,与每轮只采集一次数据相比,最优化采集方案能在其基础上提高33%的能量利用效率.     

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。     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

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.     

一种基于过滤器的无线传感器网络复杂查询优化算法

无线传感器网络节点无法获得持久的能量供应,因此高效地利用有限的能量,尽可能多地延长节点工作时间,是无线传感器网络中的重要研究点.介绍了一种基于过滤器的无线传感器网络复杂查询优化算法FbUA.其基本思想是为每一个无线传感器网络节点设置一个过滤器.过滤器本质上是一个由样本值确定的取值区间.当节点采集到新数据时,根据本地的过滤规则决定是否向上提交.这样可以屏蔽某些无用通信,节省节点能量,延长其工作时间.FbUA可以完成Top-k,k-NN等复杂查询.模拟实验结果表明,在多数情况下,FbUA可以节约通信量50%~70%.     

基于模糊算法和最短路径的LEACH改进协议

无线传感器网络是由部署在监测区域的大量传感器节点通过无线通信形成的自组织网络系统,传感器节点存在着电源能量、计算和通信能力有限等制约因素.为了均衡无线传感器网络中节点能量的消耗,延长无线传感器网络的工作寿命,提出一种基于模糊算法和最短路径的LEACH改进协议ILAFASP.该协议簇头选举时,采用模糊算法考虑相对节点剩余能量、相对集中度、相对节点度计算出每个节点的优先度,根据优先度选举簇头;在数据传送阶段,在源节点和基站之间建立最短多跳数据传输路径,减少簇头数据传输的能耗.仿真表明,该协议能够均衡节点能量的消耗,延长整个网络的工作寿命.     

混沌逃逸粒子群优化算法在WSN覆盖优化中的应用

为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)覆盖优化算法,保持整个网络能量的平衡,提高无线传感器网络覆盖率,在基本粒子群优化算法的基础上,提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization,ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题,利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解,实现节点覆盖优化。仿真结果表明,ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度,节点分布更加均匀,提高了传感器节点的覆盖率,是一种高效的WSN节点覆盖算法。     

一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法

针对传感器节点在能量储备、计算能力、通信能力方面制约性强等问题,采用进化算法理论,提出一种适用于无线传感器网络的移动Agent路由选择算法.该算法能为移动Agent探测具有最小能耗的路径,同时保证信息收集的完整性.实验结果表明,该算法自适应性强,可减少传感器节点的能量消耗,满足无线传感器网络在实际应用中对移动Agent路由算法的需求.     

一种无线传感器网络入侵检测系统模型

为了提高无线传感器网络的安全性,针对该网络能量有限的特点,设计了一个入侵检测系统模型,模型采用了多节点联合协作的思路,入侵检测节点采用一种异常检测算法,节点之间采用能量最大节点选择的算法。仿真实验表明,系统能较好的解决无线传感器网络入侵检测的能量消耗问题。     

无线多跳传感器网络中能量消耗均衡分簇策略

针对在无线多跳传感器网络中节点间能量消耗不均衡、中继节点容易过早失效的问题,基于几何规划提出一种自适应的分簇算法.该算法通过节点的能量水平和位置来调节其竞争簇头的概率,同时通过簇头的能量水平和离汇聚点的距离调节簇头"管辖"范围.仿真表明:本算法很好地均衡了网络能量开销,使得网络的生命周期延长了25%,稳定周期延长了50%.