高密度无线传感器网络分簇定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据,网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到,各簇内的拓扑信息由簇首保存,簇首利用线性规划法实现簇内相对定位;随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合,最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法,所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高,且不需要预先知道环境中的信号衰减因子,有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示,在节点按均匀网格分布和均匀随机分布两种情况下,所提算法能取得较好的定位效果。     

Distributed event region fault-tolerance based on weighted distance for wireless sensor networks

Event region detection is the important application for wireless sensor networks (WSNs), where the existing faulty sensors would lead to drastic deterioration of network quality of service. Considering single-moment nodes fault-tolerance, a novel distributed fault-tolerant detection algorithm named distributed fault-tolerance based on weighted distance (DFWD) is proposed, which exploits the spatial correlation among sensor nodes and their redundant information. In sensor networks, neighborhood sensor nodes will be endowed with different relative weights respectively according to the distances between them and the central node. Having syncretized the weighted information of dual-neighborhood nodes appropriately, it is reasonable to decide the ultimate status of the central sensor node. Simultaneously, readings of faulty sensors would be corrected during this process. Simulation results demonstrate that the DFWD has a higher fault detection accuracy compared with other algorithms, and when the sensor fault probability is 10%, the DFWD can still correct more than 91% faulty sensor nodes, which significantly improves the performance of the whole sensor network.     

Distributed power control algorithm based on game theory for wireless sensor networks

Energy saving is the most important issue in research and development for wireless sensor networks. A power control mechanism can reduce the power consumption of the whole network.Because the character of wireless sensor networks is restrictive energy,this paper proposes a distributed power control algorithm based on game theory for wireless sensor networks which objects of which are reducing power consumption and decreasing overhead and increasing network lifetime.The game theory and OPNET simulation shows that the power control algorithm converges to a Nash Equilibrium when decisions are updated according to a better response dynamic.     

一种适用于无线传感器网络定位的新方法

针对无线传感器网络,提出了一种基于恒模算法(constant modulus algorithm,CMA)的新定位方法(CMA-MAP)以及它的一种增强型算法(CMA-MDS)。其中CMA-MAP算法利用通信节点间距离的恒模性质,通过计算求出满足网络拓扑结构的多个局部最优解,并通过比较获得全局最优解。增强型算法(CMA-MDS)则是恒模算法与多维尺度分析技术相结合的一种新方法,模拟表明CMA-MDS可以提高估计的精度,且具有很强的鲁棒性。     

基于SOM的WSN节点定位算法与仿真实现

结合自组织神经网络（Self Organizing Maps,SOM）算法无监督学习特征和WSN自组织特点,提出了一种分布式的基于自组织神经网络的节点定位算法（Distributed Self-Organizing-Map and Received Signal Strength Indication,DSOM-RSSI）。DSOM-RSSI使WSN中的节点自组织为多个交叠的簇,通过多个簇头的并行计算,实现分布式的节点定位。DSOM-RSSI直接利用无线信号强度指示值进行定位,减少了以往把无线信号强度转化为距离后再来进行定位带来的误差和计算量。试验结果验证了该方法在定位精度和算法复杂度方面性能优于集中式的基于测距的自组织节点定位算法。     

基于多目标优化的传感器网络任务分配模型

由于网络节点资源受限,节点任务分配对传感器网络性能和网络服务质量影响很大.本文以优化系统时延、能量消耗及网络均衡度为目标,建立了基于多目标优化的传感器网络任务分配模型.同时为了有效协调多目标间的关系,采用目标协调优化方法构造目标函数.利用关键路径法解决通信路径选择,给出了基于遗传算法的最佳任务分配方案,进而最大限度地提高了传感器网络效率.最后,仿真结果表明了该模型和算法是合理的和有效的.     

Impact of small-world topologies on broadcasting for wireless sensor networks

Broadcasting is an important operation and been widely used in wireless sensor networks (WSNs). These networks are power constrained as nodes operate with limited battery power. Wireless sensor networks are spatial graphs that have much more clustered and much high path-length characteristics. After considering energy-efficient broadcasting in such networks, by combining the small-world characteristic of WSNs and the properties of ant algorithm to quickly identify an optimal path, small-world power-aware broadcast algorithm is introduced and evaluated. Given different densities of network, simulation results show that our algorithm significantly improves life of networks and also reduces communication distances and power consumption.     

一种能量均衡的无线传感网络生命期优化算法

针对传统路由算法在无线传感器网络中的不足,选取能耗小、节点剩余能量多的路由以均衡网络能耗并最大化网络生命期。通过构造目标优化度评价函数,以达到网络路由能量均衡最优化的目的。算法通过调整各目标优化度函数的取值范围,以满足业务对能耗和剩余能量的不同要求。最后的仿真结果显示,与传统的路由算法相比,本算法在网络生命期、能量均衡分布及总体能耗等方面具有明显优势。     

基于共线度的传感器网络节点定位性能分析

节点定位是无线传感器网络一个很重要的研究内容。提出一种新参数——共线度来分析一组三个参考节点的不同部署对传感器网络节点定位性能的影响,同时从理论上提出并证明了该参数对定位性能影响程度的两个定理。仿真实验显示:该参数有助于分析传感器网络节点的定位性能,并为选择良好的参考节点组合来进行有效定位提供了一个可行的参考指标。     

传感器网中基于矢量地图数据的传感器放置模型与算法

基于矢量地图数据,建立了用于传感器放置的地形模型和传感器模型,提出了两种传感器放置算法,算法的目标是优化传感器数目及确定传感器的放置位置。算法通过计算放置一个传感器后目标节点处目标漏检概率的有效变化,将传感器放置在能带来全局或局部最大有效变化的网格节点上。仿真实际表明,与已有放置算法相比,两种算法减少了传感器的数目。     

基于订阅分解的无线传感器网络中间件

通过分析无线传感器网络的特性及其并发应用的特点,提出了一种新型消息中间件EventX,以便为实际应用提供高效节能的软件平台。首先定义了基于事件驱动的订阅模型,然后指出EventX的体系结构,并给出了根据时间、类型等对订阅进行分解的模型和算法,最后为低能量状态的节点设计了一种基于权重的贪婪决策算法。通过仿真测试,证明其能够减少网络数据传输开销,延长网络生存时间。     

Multi-power multi-radio传感网中联合调度、信道和功率分配的最优路由策略

研究了multi-power multi-radio无线传感器网络中联合调度、信道和功率分配的最优路由问题,并利用线性规划方程设计了该问题的最优路由方案,同时联合解决了链路调度、信道和功率分配问题.然后针对最优路由问题的NP复杂性,设计了有效的多项式时间解决方案.实验结果表明,提出的联合优化的路由方案能有效地减小端到端的传输时延和能量消耗.     

基于区域特征分布式Web用户兴趣迁移模式

提出一种基于区域特征的分布式Web用户兴趣迁移模式挖掘模型DWICP,以及基于该模型的具有区域特征的用户识别方法和局部浏览兴趣迁移模式更新算法/全局浏览兴趣迁移模式更新算法,用于发现具有区域特征的用户浏览兴趣迁移模式.实验表明,该方法能够较好地解决分布式环境下Web访问行为模式研究中的区域分析需求,同时提高了用户浏览兴趣表示的准确性.     

基于差分修正的传感器网络加权质心定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。针对加权质心定位算法存在的测距误差影响,提出了一种基于差分校正的加权质心定位算法DWCLA。算法先进行信标节点之间的测距,并用其实际位置求得测距的误差因子。节点利用最近信标节点的误差因子修正测距,从而对权值进行修正。仿真结果表明,DWCLA算法降低了测距误差对定位的影响,提高了算法的定位精度。     

基于传感器网络的标量量化器的设计

针对分布式编码在无线传感器网络研究中的重要性,着重研究了分布式编码中标量量化器的设计,分析设计最优标量量化器所存在的问题,提出了一种线性组合失真和速率的率失真数学模型。在此模型上,采用了一种改进的Lloyds迭代算法。通过仿真证明,此算法比传统的算法更能保证标量量化器的最优性或局部最优性。     

Prediction-based protocol for mobile target tracking in wireless sensor networks

Remote tracking for mobile targets is one of the most important applications in wireless sensor networks (WSNs). A target tracking protoco–exponential distributed predictive tracking (EDPT) is proposed. To reduce energy waste and response time, an improved predictive algorithm–exponential smoothing predictive algorithm (ESPA) is presented. With the aid of an additive proportion and differential (PD) controller, ESPA decreases the system predictive delay effectively. As a recovery mechanism, an optimal searching radius (OSR) algorithm is applied to calculate the optimal radius of the recovery zone. The simulation results validate that the proposed EDPT protocol performes better in terms of track failed ratio, energy waste ratio and enlarged sensing nodes ratio, respectively.     

基于蓝牙的无线传感器网络

提出了一种基于蓝牙技术的无线传感器网络,它采用基于信息触发的星型网络拓扑和节能工作模式,使得一个蓝牙主结点可以控制从结点的个数远大于7个,有效降低了每个传感器结点的功耗,加强了传感器结点的安全管理。     

无线传感器网络中一种分布式声源定位方法

无线传感器网络中声源的集中式定位方法具有较高的定位精度,但是网络能耗过大,不适合实际应用,因此,提出了一种基于能量的分布式EM定位方法.该方法以声音能量衰减模型为基础,以EM算法为核心,对节点获取的声音能量信息进行分布式计算,估计得出声源的位置和能量.仿真实验表明,该方法在保证定位精度的情况下,能够有效地减小能量消耗,是一种具有应用价值的定位方法.     

基于三维体质心的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络中传感器节点初始位置未知的问题,提出一种基于三维体质心的分布式无线传感器网络节点定位算法.算法假设网络中有一定比例的锚节点(位置已知的节点),利用三维辅助坐标系,建立节点间的通信约束关系和空间几何关系,研究三维空间内包含未知节点的三维体构成方法,确定三维体的多个侧面和曲面来构成曲面三维体;为了减小算法计算量和网络能耗,寻找与曲面三维体对应的由多个侧面组成的平面三维体,通过确定平面三维体的质心来获得曲面三维体质心,从而把曲面三维体的质心作为未知节点的估计位置.该算法是一种完全基于网络连通性的分布式算法,算法设计简单,计算量小,节点间通信开销少.仿真结果显示,该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位.     

阵列天线通道不一致性校正的辅加阵元法

MUSIC算法是一种基于特征值分解的超分辨DOA估计算法,在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,MUSIC算法的估计性能会严重下降,甚至失效。针对模型中普遍存在的通道不一致性误差,本文首先分析了此类误差对测向性能的影响,并提出了一种通道误差校正的简易算法,该方法通过对来自辅加阵元信号的数据信息进行处理,获取通道不一致性误差的估计,通过误差补偿有效地抑制了通道不一致性的影响,提高了DOA估计的性能。给出了应用该方法的具体步骤,计算机仿真结果证明了该算法的有效性。