无线传感网中基于可变聚合率的时隙调度

针对任意数据聚合率模型下的时隙调度问题,研究了在不同调度周期下进行的各节点时隙分配算法的sink节点汇聚的数据信息量和网络节点能量消耗的变化情况.通过对节点调度时隙分配的优化,使其在满足sink节点汇聚的数据信息量的同时延长网络节点的寿命.仿真结果表明,在大于一跳节点最小调度周期的基础上,适当增大调度周期,并依此进行节点时隙的分配,可以使sink节点汇聚的数据信息量提高,而且网络的寿命也相应提高.     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

基于节点-时隙调度的WSN传输性能提升策略

针对无线传感器网络在传输过程中存在的吞吐量不足、时延较大、能耗过高等服务质量(QoS)问题,将动态顶点染色算法进行改进并和差分进化算法结合,提出基于动态节点染色的时隙调度算法.在信息种群的传输过程中,依据节点信息的重要程度为节点划分优先级;通过顶点染色将优先级不同的节点标注,为不同优先级种群预留时隙;通过对节点-时隙的动态调度完成对网络性能的提升和优化.在Matlab平台上进行对比仿真试验,结果表明:和现有的方法相比,此方法能让网络的吞吐量最多提升44.5%,时延最多减少12.5%,能耗最多降低20.8%,有效提升了无线传感网络的传输性能.     

一种基于Quorum系统的异步传感网局部时间分配算法

为了在无线传感器网络中增强节点通信时间分配的公平性,设计了一种局部的按需异步时间分配算法(SATA).SATA算法的设计基于Quorum系统(Quorum system,QS).首先构造出一个QS,然后节点根据自身的通信量在QS中选择合适数量的活动时隙,并通知其邻居节点,这样可以消除信道竞争,保证每对相邻节点能够拥有适当的公共活动时隙来完成通信的需求.由于所构造的QS满足旋转封闭性,所以即使在节点时钟不准确并且不使用时间同步协议的情况下,SATA也能够保证网络的连通性.理论分析和实验验证表明,SATA能够提高信道利用率、节省能耗以及提高网络吞吐量.     

传感器中基于连通支配集的区域覆盖控制算法

针对现有无线传感器网络区域覆盖控制算法很难在确保网络连通率的同时对网络覆盖率和能耗进行优化的问题,本文提出一种基于连通支配集的区域覆盖控制(area coverage control based on connected dominating set,ACCBCDS)算法。当节点随机分布于监测区域后,未连通的节点移向Sink节点直至网络实现全连通,之后利用三着色算法构建网络连通支配集,Sink节点对非连通支配节点进行集中式优化调整,让非连通支配节点移至更优位置。在优化调整的过程中同时考虑了网络连通率、覆盖率和节点移动距离。仿真结果表明,与典型的基于虚拟力的区域覆盖控制(area coverage control based on virtual forces,ACCBVF)算法相比较,本文提出的ACCBCDS算法能使网络在确保全连通的前提下获得更高覆盖率,并能减少网络覆盖控制中的移动能耗。     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

一种用于工业无线传感器网络的动态调度方法

传输调度是提高无线网络通信性能的重要手段,针对工业无线传感器网络,文章提出一种基于距离矩阵的动态调度方法。根据网络的拓扑结构建立初始时隙分配计划以及距离矩阵,构建时隙分配表并确定节点的发送和接收时隙。该方法既考虑了网络拓扑结构的影响,又考虑了节点数据产生周期的影响。仿真结果表明,该方法能显著降低网络的平均发送时间,提高数据传输的保真度。     

基于分簇的变速率无线传感网移动数据收集

为了最大化网络数据收集同时均衡节点能量消耗,研究一类基于分簇的无线传感器网络的移动数据收集方案;其中节点的数据产生速率是变化的,将最大化网络数据收集量建模为一个非线性优化问题,通过对偶分解,分层优化以及梯度下降法获得最优的数据产生速率、链路速率以及汇聚节点停驻时间分配方案。仿真结果表明所提方法在均衡网络能耗和最大化数据收集量方面具有良好的性能。     

WSN内一种基于TDMA的时隙优化重组算法

无线传感器网络内节点的时隙分配是影响整个网络能耗、时延的重要因素.STDMA的时隙分配算法能避免数据碰撞,在一定程度上降低了能量损耗,但由于每个节点分配的时隙固定、离散,造成节点频繁启动,损耗了大量能量,为此,在STDMA的基础之上提出了OTT-TDMA算法,在MAC层重新调度时隙,减少节点启动次数,同时尽量将节点发送时隙调度到接收时隙之后.实验仿真表明,改进算法在能耗和时效性方面比STDMA有一定提高.     

基于能量感知的传感网能量中性分簇路由协议

针对能量获取异构的无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行问题,提出一种基于能量感知的能量中性分簇路由协议,该协议针对太阳能环境下节点获取能量异构的场景,将改进的天气条件移动加权平均算法引入能量收集预测过程,根据获取能量预测构建能量中性约束,在此约束下构建动态簇头集群机制和自适应时隙分配策略,保证了整个网络在能量获取下的持久运行,通过凸优化得到最优的网络分簇数量,最大化了网络数据吞吐量。通过模糊逻辑选择簇头节点,综合节点剩余能量,获取能量预测和节点相对位置等多种因素,提高了簇头选举的合理性。通过仿真分析,该协议能够保持能量获取下网络持久运行,在网络吞吐量和降低簇失败次数方面的性能具有明显优势。     

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.     

基于时延受限的移动sink环境下能量高效的数据融合算法

基于移动sink的无线传感器网络环境下的数据收集方案能有效提升网络性能,但在实时性要求较高的应用中,很难同时兼顾时延与数据的收集效率.该文提出了一种考虑时延受限条件下能量高效的移动sink数据收集策略.首先,根据时延约束和网络整体能耗效率优化为目标,对移动sink的最佳驻留点集合进行求解.然后,提出了一种基于驻留点优先级的路径优化选择方法,得到移动sink经过驻留点的最短路径.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的数据收集策略能最大限度的减小时延,并延长网络的生命周期.     

一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法

为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.     

基于可调发射功率的无线传感器能量空洞避免算法

基于无线传感器数据收集网络的多对一收集特征,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点,从而形成能量空洞现象.针对这一问题,提出一种避免能量空洞的算法ATPAEH(adjusting transmission power to avoid energy-hole).首先,根据网络中所有节点的剩余能量信息将节点分为门限节点和充裕节点两个集合.然后,对于门限节点集合中的节点形成最短路径树以多跳的方式将数据传送到Sink节点.而充裕节点集合中的节点根据该节点与Sink的距离调节其自身的发射功率,直接将数据传送到Sink节点.最后,通过与MILD算法的对比实验表...     

认知网中多时隙联合频谱感知和功率分配

为了降低认知无线网中认知用户对主用户的干扰,并为了最大化系统的认知吞吐量,提出了一种多时隙频谱感知和功率分配的联合优化方案。该方案将系统的每个帧分为若干个时隙,每个时隙分别进行频谱感知,通过合并每个时隙的感知结果,有效的提高了系统的检测精度,降低了系统的干扰概率。同时理论分析了感知时间与传输功率分配方案,发现两者都存在最优分配解,在约束认知用户检测概率与传输功率的基础上,将吞吐量描述为关于感知时间与功率的多约束优化问题,通过设计联合迭代算法对认知吞吐量进行了联合优化并获得了最优感知时间与最优传输功率分配。仿真结果表明,所提联合优化方案吞吐量性能最接近理论最优方案,并可通过牺牲部分吞吐量性能降低系统干扰概率,且复杂度较低。     

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法研究

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)优化模糊C均值聚类(FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。     

基于分布式算法在WSN中的能耗最小化优化研究

如何有效利用节点能量并延长网络的生存期是研究无线传感器网络的一个核心问题.在已有的集中式算法的基础上,提出了一种分布式优化的方法,使无线传感网络中无损数据收集时的能量消耗最小化,此方法主要是通过将传输功率和压缩传输速率进行合理的配置来实现,运用拉格朗日对偶分解法,可以把能量最小化这个问题分解为能够被传感节点本身分布式解决的子问题.通过仿真结果可得,分布式算法相比集中式算法能使目标函数更快收敛从而达到能耗最小化.     

物联网专用频点自组网驱动路由协议算法分析

为了解决物联网专用频点自组网网络节点能量消耗容易失衡,当节点数增加时易产生链路故障的问题,设计一种改进物联网专用频点自组网驱动路由协议算法.以感知现场、汇聚节点和Internet为主要结构,构建物联网专用频点自组网网络模型.模型采用多媒体印刷读物(multimedia print reader,MPR)集合综合选取节点机制,以网络节点总能量消耗以及能量代价为基础,通过节点优化目标函数,确保自组网能量消耗处于均衡状态.通过网络路由协议改进算法,采用最小覆盖集实现物联网专用频点自组网链路故障的修复.结果表明,改进后的算法对路由链路信息转发具有良好的吞吐性能,可以提高网络数据传输性和连通性,并可增加节点生存时间,最终提升数据包到达率和数据控制量.     

基于移动代理的无线传感器网络路由算法研究

在无线传感网络中,簇的划分以及簇内节点访问顺序对网络生存周期具有重要影响。为了提高分簇网络生存周期,提出一种分簇融合的方法。采用ISODATA聚类法实现网络的分簇,在簇内由移动代理对数据进行融合。将移动代理路由归结为一个优化问题,采用蚁群算法求出移动代理迁移的最优路径序列。实验以能耗和网络延时作为评价指标,结果表明该算法可以有效的降低网络能耗,提高网络生存周期。