基于圆环空间相关性的无线传感网事件监测算法

事件监测是无线传感器网络的一项重要应用.传感器节点易受监测环境和其自身特点的影响,时常报告错误信息.为了准确地监测事件,提出了基于圆环空间相关性的无线传感网事件监测算法.由于与事件源距离相同的节点之间观测到数据的空间相关性和数据变化同步性,通过认证消息判断事件是否发生,并利用移动代理降低网络能量消耗.仿真结果表明,该监测算法提高了事件监测的准确性和延长了网络生命周期.     

基于概率图理论的无线传感器网络覆盖性与选路策略研究

针对无线传感器网络中节点传感半径、节点传输半径与连通覆盖性之间的内在联系问题,基于几何概率理论,提出并证明了一个传感半径尺度刻画,若节点传感半径满足该尺度刻画,则监测区域内的每一个目标点,在任何时刻都能以渐近于1的概率落在至少一个传感器节点的感应范围内.另外,分析了无线传感器的连通覆盖问题,提出并证明了一个节点苏醒概率不等式,其可作为网络连通性不受到破坏的判断尺度和临界门限.最后文章在满足无线传感器网络连通必要性的前提下,基于图论模型,提出了一个无线传感器网络的选路策略并作了比较分析,得出简要结论.     

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。     

基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型

针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

矿井无线传感器监测网络路由协议的研究

根据矿井无线传感器监测网络的特点,提出一种适合矿井安全监测的路由协议—基于虚拟栅格的簇头多跳路由协议CHM-VG(cluster heads multi-hops protocol based on virtual grid)。该协议根据矿井巷道长距离带状分布的特点,参考能量损耗模型构造虚拟栅格形成簇结构。依据簇内平均能量和其他节点传输距离两方面因素选取簇头节点,并采用簇间多跳方式实现数据传输。实验结果表明该协议平衡了整个网络的能量消耗,有效地利用了网络资源,延长了无线传感器网络的生命周期。     

目标检测传感器网络参数设计

通过理论分析,给出了目标穿越无线传感器网络防线时的被检测概率与传感器网络设计参数之间的关系,建立了传感器网络目标检测问题的数学模型.传感器网络所有节点均采用基于时间片的休眠/唤醒节能策略,使得节点在每个时间片以一定的激活概率进入活动状态.推导目标检测概率的计算公式表明,检测概率与传感器节点的密度以及节点激活概率均成正比.因此,在满足所需要的目标检测概率条件下,可以采用降低节点密度或者减小节点激活概率的方法来减少系统能耗.此外,建立了节点工作时间片大小与传感器网络能耗之间的关系式.由该关系式得出,在其他参数确定的条件下,存在一个目标运动速率的临界值.当目标速率小于此临界值时,网络能耗随时间片的增加而增大;当目标速率大于此临界值时,网络能耗随时间片的增加而减小.     

非稳态拓扑下的机会网络分层模型

为了解决在消息敏感的机会网络中社团划分结果不可重用的问题,提出了一种与消息类型相匹配的机会网络分层模型.首先,将机会网络的物理节点集映射为与消息类型匹配的虚拟节点集,并以此为基础建立虚拟机会网络层;然后,在虚拟机会网络层上,建立虚拟节点集的社会关系;最后,对虚拟节点集的社会关系进行社团划分.实验结果表明:在消息数量相同的条件下,当消息序列中相邻位置消息的类型差异度分别为40%和100%时,在虚拟层上进行社团划分的时间与在物理机会网络上直接进行社团划分的时间相比分别减少约58%和89%;基于分层模型的社团划分的运行次数仅依赖于消息类型的数量,而不会随消息数量或消息序列中不同类型消息交错方式的变化而变化.     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在 传 统 概 率 感 知 模 型 中 加 入 节 点 剩 余 能 量 因 素 进 而 得 到 改 进 的 概 率 感 知 模 型 * ,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法(即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解)。仿真实验结果表明:文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。(注：*处代表公式)
     

带执行器节点的无线传感器网络协议研究

对带执行器节点的无线传感器网络系统的结构和特点进行介绍和分析,比较了带执行器节点的网络系统与普通的网络系统之间的不同．根据充分利用执行器节点的供电和通信能力,减少传感器节点的能耗的设计思想,设计了一种可行网络通信协议和执行器决策算法．然后利用无线传感器网络能量模型和网络通信模型对该协议进行能耗和网络响应时间分析．最后对本协议进行仿真分析,比较执行器节点存在和不存在两种网络的网络性能,结果说明利用系统中执行器节点的特性设计网络通信协议,可以有效地提高网络系统的事件响应时间和单事件能耗性能．     

线型无线传感网低能耗协议设计和分析

为了可靠监控长输管道阴极保护设备的状态,基于线型无线传感器网络建立了远程辅助监控系统,并提出了适合线型无线传感网的低能耗、高可靠协议组.协议组包括数据上行时采用的分簇融合链式多跳协议(CMCH),以及数据下行或报警发布时采用的单步唤醒泛洪协议(SRWF).CMCH协议基于线型无线传感网的能耗特征,在可靠传输的同时控制功率、融合数据以实现节能;SRWF协议在不同频段上利用射频唤醒机制依次启动相关睡眠节点完成信息转发,保证控制或报警信息发布的实时性.在OMNet++仿真平台上模拟了CMCH协议,并且监控系统已部署在某石油长输管道运行了2个月.结果表明,协议关键参数的选择对低能耗实现有重要影响;现场运行的传输可靠性达到了99％;无线传感网节点簇能量消耗相对均衡.     

一种能量有效的无线传感器网络信息收集协议

研究了无线传感器网络覆盖和路由相结合问题,提出了覆盖和能量有效（coverage and energy efficient,CEE）的任务分配策略．CEE的基本思想是：对于覆盖重要的节点完成感知任务,对于覆盖不重要的节点完成数据转发任务．基于CEE设计了基于栅格的覆盖和能量有效（grid-based coverage and energy efficient,GCEE）信息收集协议．采用NS2仿真工具,分析了GCEE各个参数对网络能量有效性以及覆盖性能的影响．     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

无线传感器网络中的移动式目标跟踪

针对传统无线传感器网络进行移动目标跟踪时能耗过高的问题,提出一种基于移动节点和固定节点协同工作的移动式目标跟踪算法.在传统的由固定节点组成的无线传感器网络中加入少量移动节点,对移动目标进行持续性跟踪.通过移动节点和普通固定节点之间的配合,提高监测质量和容错性,在满足既定监测质量要求的前提下,尽可能地减少参与监测的普通固定活跃节点的数量.仿真实验结果表明:所提出的跟踪方法可以有效地降低固定节点的能耗,延长网络生存期.     

一种低耗的无线传感器网络状态监测方法

传感器网络包含大量的微型无线传感器节点,并以无人值守的方式工作。为了有效地管理传感器网络,提出了一种模型辅助的传感器网络状态监测方法来支持传感器网络的状态监测,该方法的思想是在基站与节点上建立描述传感器网络状态的变化模型来辅助传感器网络状态的监测。实验结果表明:这种方法能够降低传感器网络状态监测的能量消耗。     

基于流预测的无线传感器网络动态功率管理

为了最大限度地节约能量的使用,延长无线传感器网络使用寿命,提出了一种利用小波和自回归的动态功率管理(DPM)方法.该方法利用收发器(sink)节点上的历史数据流预测未来值,在后续周期内,若传感器节点的观测值不超过给定阈值则不向sink节点发送数据,sink节点将预测值作为观测结果,通过减少传感器节点工作时间,降低网络数据传输量来减少传感器网络的总体能量消耗.理论分析和试验结果表明,该方法是有效的.