基于时间周期的无线传感器网络数据融合

无线传感器网络中传感器的能量有限,怎样节约能量延长传感器的寿命,是无线传感器研究网络研究中的重要问题。数据融合作为无线传感器网络的关键技术之一,它的作用体现在减少数据的上传量,提高数据准确性,节省能量等方面。研究传感器节点收集到的大量数据,发现数据满足周期性,提出了基于时间周期的数据融合算法。在融合算法中根据历史数据基于拉格朗日插值法的预测算法预测未来数据,设置误差阈值来检测预测数据。室外温度数据满足文章研究的条件,因此基于时间周期的无线传感器网络数据融合算法以沈阳地区夏天温度数据为样本,用Matlab进行仿真实验对该算法进行了验证,实验结果表明该算法减少了传输的数据量,节约了节点的能量,延长了网络的寿命。     

无线传感器网络的特点及其能量优化策略

无线传感器网络是由大量传感器节点通过无线通信技术自组织构成的网络,是一种以采集数据、发送数据和通信为目的的新型网络;能量优化策略是在一定的分簇算法基础上提出的,也就是在网络中的节点按照一定的分簇算法形成簇后,再应用优化策略,能够为网络节省能量,从而延长网络的生存期;介绍了无线传感器网络的特点,并提出了一种能量优化策略,以进一步减少能量消耗。     

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.     

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%.     

线性回归的分布式压缩采样算法

为减少无线传感器网络数据传输量,进而延长网络的生命周期,研究了一种联合线性回归和压缩感知的分布式采样方法。依据节点数据的相关性对网络进行分簇,将感知数据显著线性相关的传感器节点划分到同一簇中。以此为基础,提出了一种基于线性回归的分布式压缩采样算法,该算法联合运用线性回归和压缩感知理论重构节点数据,实现了低速率采样条件下节点数据的高精度重构。对实测温度数据进行仿真实验,结果表明,与等间隔采样相比,该算法减少了71%的采样值个数。     

预测修正下的动态数据传送机制

利用无线传感器网络中节点感知数据的相关性,提出了一种基于预测修正的动态数据传送机制.核心思想是:将数据预测与模型计算分离,接收节点先对数据进行平稳化处理,然后建立模型或动态更新模型,再把模型参数发送给采样节点.采样节点用精简的预测修正算法预测数据,通过比较法确定需要发送的采样数据,从而减少了数据传送的次数,延长了网络的生命期.仿真结果表明,所提算法可以滤除真实采样观测序列中83%的冗余数据,预测精度较一般预测算法提高了22%,它适用于能量约束性较强的无线传感器网络.     

基于整体加权的多源数据融合研究

针对无线传感器网络中数据融合问题,分析了基于融合算法下数据压缩和节能的关系,在归纳和研究现行的融合算法后,对独立于应用的数据融合,提出了先单个传感器加权再整体加全权的融合算法,通过两次加权,使算法性能达到最优。通过软件层面设置加权参数实现数据压缩和传输,有效地提高决策准确性和节约能量。同时,根据无线传感器的数据冗余方式,结合路由传输机制,可以实现在传输层的数据整合,减少数据无效发送,延长无线传感器网络的周期。     

基于能量优化分簇的WSN路由协议

针对无线传感器网络的特点,在LEACH协议的基础上,提出一种新的能量优化分簇路由算法。该算法使用能量因子修正了LEACH协议中的阈值,产生簇头;再选取距离最近的两个节点形成节点对,选择能量高的节点采集发送数据,采集的数据最后通过簇头融合提交给基站,从而减少了节点的能量消耗。MTLAB仿真结果显示该协议有效延长网络的稳定期。     

无线传感器网络基于能量估计自适应算法SESP

无线传感器网络节点自身携带的能量有限,为了延长节点的使用寿命,在研究无线传感器网络节点能量消耗的基础上,提出一种基于同设备同参数能量估计的自适应算法SESP.SESP算法选择簇首时,不需发起通信以获知簇内其他节点的剩余能量,减少了簇内的通讯量,同时也简化了节点能量估计的计算复杂度,从而降低节点的能量,延长无线传感器网络的生命周期.     

无线网络节点的太阳能最优利用效率

为了提高在无线传感器网络中太阳能电池供电节点的能量利用效率,研究了太阳能电池与无线传感器网络节点能量之间的供求关系.采用传感器网络节点能量的自适应供求算法,构建了在标准光强下太阳能电池输出功率与传感器网络节点所耗功率的自适应平衡模型.实验结果表明:该模型体现了太阳能电池与网络节点能量的自适应供求关系,确保了传感器节点长期稳定地工作,尽可能地延长了传感器网络的生存周期,为无线传感器网络节点能量的设计提供了理论依据.     

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.     

能量采集WSN中的自适应机会路由算法研究

能量采集技术可以使无线传感节点脱离化学电池容量的限制,通过均衡布局能量采集节点的优化,在一定程度上可延长网络寿命,然而环境能量采集的不确定性可能导致能量采集节点能量供应不稳定,使网络的吞吐量和稳定性受到影响.为了让能量采集无线传感网更充分地利用环境能量,提出了自适应机会路由算法.算法根据网络条件与可用能量程度对节点进行区域划分,再分配传输优先级,进行优化路由处理,确保环境能量采集节点的高效利用.仿真结果表明,该算法对比类似方案的GR-DD算法和EHOR算法表现了更高的吞吐量和稳定性.     

基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法

针对当前部署无线传感网中存在的成簇机制僵化、簇头节点难以进行周期性选举且存在簇区域结构难以动态更新的难题,提出了基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法.首先在初始化的过程中依据能量阈值进行动态初步的节点分割,形成初步的簇头-簇成员的区域结构;然后按照节点归一化能量剩余水平决定在更新周期内是否进行簇头节点的更换,从而实现了簇头节点按能量最优原则的动态周期性的更换;最后通过簇头节点与簇间汇聚节点形成的传输链路实现信息的协同传输及簇间交汇,有效改善了网络数据的传输质量.仿真实验表明:与RMCRW算法、CMEDD算法等相比较,本文提出的新无线传感网簇路由算法能够有效提高无线传感网的生存周期,减少网络控制开销,改善传感数据的传输质量.     

基于信任云的簇化层次式WSN安全路由方法

如何能量高效地保障无线传感网的路由安全一直是一个巨大的挑战。提出一种基于信任云的簇化层次式无线传感网安全路由算法(trusted cloud-based secure routing algorithm,TC-SRA),建立基于信任云的无线传感网安全骨架,通过簇化层次式拓扑实现网络节点的高效管理,从兼顾能效和安全的角度提升无线传感网的路由性能。仿真测试结果表明,所提出的算法不仅为无线传感网的路由安全实现提供了新思路,而且能有效控制网络节点的能耗,保障网络生命周期。     

无线传感器网络中一种高效的安全数据融合协议

为了降低无线传感器网络能耗,保障网络安全,设计了一种基于模式码的安全数据融合算法。在传感器网络中借助于模式码进行数据融合,保障采集数据的安全,采用模糊算法获取传感器节点采集数据的状态,只将紧急数据和变化了的一般数据的模式码送到簇头进行处理,实现了网络能耗的最小化。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由

提出了基于量子遗传算法的无线传感器网络的路由,利用量子遗传算法的高效搜索性,得到源节点和目的节点之间存在最佳路径,从而降低网络延迟,最大限度来保证网络总体能量消耗最少,延长无线传感器网络寿命.     

一种WSN中能量有效的分布式检测和功率分配算法

针对并行估计结构的无线传感器网络,讨论了无线传感器网络中的分布式估计问题,提出了一种能量有效的分布式估计算法,并对相应的功率分配问题进行了阐述。系统对于同一观测目标采用多发送单接收模式,由汇聚中心依据观测区域内的所有传感器节点发送的信息对观测对象做出估计,该算法基于LMMSE准则,考虑总能量受限和各支路信道状态信息两方面的因素,在满足一定系统性能要求的前提下,选定部分节点作为活动节点传输数据,并参与相应的功率分配,关闭未被选中的节点电源,从而实现有效的节能,进而延长无线传感器网络的生命周期。实验结果表明,该分布式估计的功率分配算法下的系统性能以及估计值的均方误差性能明显优于基于平均功率分配算法。     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于LoRa技术的便携式健康监测系统设计

针对传统老年监控护理系统功耗大、实时性差、数据传输效率低等问题,提出了一种基于低功耗广域网的智能无线传感器网络系统;系统中,通过依靠STM32处理器和传感器对环境与体征数据信息进行采集,然后利用LoRa技术将采集的数据通过SX1278模块发送至网关,再通过网关上传数据到云服务器;将处理后的数据通过云服务器显示给用户,实...