一种无线传感器网络分布式加权容错检测算法

针对无线传感器网络的容错事件区域检测问题,提出一种分布式加权容错检测算法。考虑"邻域的邻域"的容错范围,首先利用邻域节点与其周围节点的信息交换,对邻域节点的状态值进行估计,然后采用加权容错方法对邻域节点的估计状态值进行加权综合,完成对中心节点的错误检测。仿真结果表明,该算法在传感器网络初始错误率达到20%的情况下,仍能够检测和纠正90%以上的错误。相比其他算法,该算法具有较高的错误检测精度,极大改善了事件发生区域边界节点的纠错问题,且算法运行时整个网络所消耗的能量适中。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案

传统的传感网密钥管理协议独立于网络其他层设计,这种层间的独立性造成传感器节点物理性能浪费,网络整体性能降低。从节点剩余能量出发,提出一个能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案。通过节点剩余能量、节点度数等参数,从能量平衡的角度出发确定下一跳节点的选择,再利用密钥交换建立两节点间的会话密钥,该方案将网络层节点路由关系与应用层节点密钥关系结合,实现了密钥管理的跨层设计。结果表明,该方案保证节点密钥连通性的同时,均衡网络节点间的能耗关系,有效延长了异构传感网的生命周期。     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。     

异构多跳无线传感器网络容错性拓扑控制算法

异构无线传感器网络(heterogeneous wireless sensor works, HWSN)能有效降低数据转发延迟、网络能量消耗,是一种更现实的网络模型,基于HWSN的k容错性拓扑控制是一类NP难问题。在综合分析HWSN网络模型的基础上,本文设计了简化网络图构建方法,通过构造有序邻集来约束节点的最大发射功率,以网络总功耗与容错性双优化为目标,实现了一个k容错性分布式拓扑控制算法(k-fault tolerant distributed topology control, k-FTDTC)。实验结果表明,相比分布式拓扑控制(distributed adaptive topology control, DATC)方法,k-FTDTC算法有效降低了网络总功耗和最大发射功率,且具有较好的容错性和较低算法复杂度。     

Distributed localization for anchor-free sensor networks

Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their coordinates. Once there are not anchors to be deployed, those localization algorithms will be invalidated. Many papers in this field focus on anchor-based solutions. The use of anchors introduces many limitations, since anchors require external equipments such as global position system, cause additional power consumption. A novel positioning algorithm is proposed to use a virtual coordinate system based on a new concept--virtual anchor. It is executed in a distributed fashion according to the connectivity of a node and the measured distances to its neighbors. Both the adjacent member information and the ranging distance result are combined to generate the estimated position of a network, one of which is independently adopted for localization previously. At the position refinement stage the intermediate estimation of a node begins to be evaluated on its reliability for position mutation; thus the positioning optimization process of the whole network is avoided falling into a local optimal solution. Simulation results prove that the algorithm can resolve the distributed localization problem for anchor-free sensor networks, and is superior to previous methods in terms of its positioning capability under a variety of circumstances.     

神经网络主元分析的传感器故障诊断方法

针对多传感器故障诊断问题，将神经网络引入主元分析(principal component analysis, PCA)模型之中，提出一基于主元分析的多传感器故障诊断模型。首先，应用传感器正常工作时测量的历史数据，由PCA模型得到所有传感器的预测值。其次，计算传感器系统的平方预期误差值(squared prediction error, SPE),根据系统的SPE值是否跳变，判定有无故障发生。通过分别重构单个传感器信号的SPE值来确定发生故障的传感器。最后,应用一个多传感器故障诊断仿真实例证明了该方案的可行性。     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

基于节点信任值的WSNs入侵检测方案

为了保证无线传感器网络(wireless sensor network,WSNs)内部节点入侵检测中具有较高的检测率和较低的误检率,提出了一种基于节点信任值的层簇式WSNs入侵检测方案。该方案通过分析WSNs中典型网络攻击特征,定义了节点的多种典型信任属性,并利用马氏距离判断节点信任属性是否异常来获知节点是否存在异常,最后利用贝塔分布理论和异常折扣因子相结合实现节点信任值的计算和更新,从而实现节点入侵检测判断。经仿真,结果表明该方案可实现常见入侵的检测,具有较高的检测率和较低的误检率。     

无线传感器网络单汇聚节点选址策略

无线传感器网络中,所有节点收集到的数据都通过多跳的方式转发到汇聚节点,因此汇聚节点的选址策略对网络寿命有很大的影响。首先在节点随机分布的无线传感器网络中简单分析了汇聚节点的面向能量选址策略,然后进一步探讨了面向寿命的选址策略,最后结合基于路由代价的蚁群路由算法在无线传感器网络中对两种选址策略进行仿真,仿真结果显示面向寿命选址策略的网络总能耗稍大于面向能量的选址策略,但前者能在较低网络能耗的基础上有效地延长网络寿命。     

Accurate energy model for WSN node and its optimal design

With the development of CMOS and MEMS technologies, the implementation of a large number of wireless distributed micro-sensors that can be easily and rapidly deployed to form highly redundant, self-configuring, and ad hoc sensor networks. To facilitate ease of deployment, these sensors operate on battery for extended periods of time. A particular challenge in maintaining extended battery lifetime lies in achieving communications with low power. For better understanding of the design tradeoffs of wireless sensor network （WSN）, a more accurate energy model for wireless sensor node is proposed, and an optimal design method of energy efficient wireless sensor node is described as well. Different from power models ever shown which assume the power cost of each component in WSN node is constant, the new one takes into account the energy dissipation of circuits in practical physical layer. It shows that there are some parameters, such as data rate, carrier frequency, bandwidth, Tsw, etc, which have a significant effect on the WSN node energy consumption per useful bit （EPUB）. For a given quality specification, how energy consumption can be reduced by adjusting one or more of these parameters is shown.     

A New Evaluation Method of Node Importance in Directed Weighted Complex Networks

Current researches on node importance evaluation mainly focus on undirected and unweighted networks, which fail to reflect the real world in a comprehensive and objective way. Based on directed weighted complex network models, the paper introduces the concept of in-weight intensity of nodes and thereby presents a new method to identify key nodes by using an importance evaluation matrix. The method not only considers the direction and weight of edges, but also takes into account the position importance of nodes and the importance contributions of adjacent nodes. Finally, the paper applies the algorithm to a microblog-forwarding network composed of 34 users, then compares the evaluation results with traditional methods. The experiment shows that the method proposed can effectively evaluate the node importance in directed weighted networks.     

基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法

为提高网络的有效覆盖率,提升对目标区域监测的质量,提出一种基于深度可调节节点的水声网络部署优化算法。算法中节点通过深度调节形成以sink节点为根节点的树形拓扑结构,实现网络的全连通。以最大化有效覆盖为目标,以保证节点间的有效连通为约束条件对节点覆盖的最优位置进行求解,优化节点部署。仿真结果表明,所提算法较基于voronoi图的深度调节算法和传感器节点深度调节进行自我部署，以实现最大化覆盖的部署算法。两种基于深度调节节点的算法实现了有效覆盖率的明显提升,在节点数量为60、感知半径为0.8 km时,有效覆盖率分别提高了11.87%和12.59%。同时网络中节点的平均连通度更高,拓扑结构更稳定,在动态的水声网络中性能更好。     

WSN节点重要性和网络抗毁性的分析方法

无线传感器网络的一个重要设计目标是网络可靠性,无线传感器网络条件受限,节点能源有限,布置环境恶劣,使得研究无线传感器网络的节点重要性和抗毁性变得至关重要.节点的剩余能量会对网络生存时间产生影响,同样节点在拓扑结构中的位置也会对网络各个指标产生影响.通过研究节点的剩余能量和节点在拓扑结构中的贡献,综合这两种因素,提出了计算节点重要性和网络抗毁性的方法.仿真结果及对比表明该方法效果较好,且算法并不复杂.     

一种应用于二进制传感器网络的目标跟踪算法

针对采用集中式粒子滤波方法解决二进制传感器网络目标跟踪问题存在的实时性较差和网络能量消耗大的缺点，提出了一种基于动态分簇的分布式粒子滤波算法。以随着目标运动而动态变化的簇为信息处理结构，簇头节点收集簇成员的单跳测量信息，实时对目标状态进行估计，非簇内节点进入休眠状态以节省能量。仿真表明，合理设置簇转换距离和激活半径，算法的跟踪精度与集中式粒子滤波方法相当；在不影响跟踪效果的情况下，可适当减小簇转换距离和激活半径，从而节省网络能量。     

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.     

无线传感器网络的重叠分簇与边界搜索

无线传感器网络（wireless sensor networks, WSNs）由大量微小的传感器节点组成,分簇的网络架构能较好地处理大规模网络的自组织问题,因而成为WSNs提升性能和扩展性的标准方法。在拓扑发现、地理路由和目标追踪等应用中,重叠分簇能更好地满足要求,同时,辨别出WSNs的边界节点是重要的任务。与先前的基于节点的边界搜寻算法不同,提出了一种应对节点随机分布情况的自组织分簇算法。建立了重叠分簇,进而对重叠分簇进行分簇的边界融合,最后形成整个WSNs网络边界。仿真结果表明,该算法能够生成更为均衡的分簇,显著提高网络生存周期,并能有效的实现网络边界节点的搜索。     

大规模网络中基于HDHT的病毒疫苗分发算法

目前,反病毒系统防御病毒的主要方法是依靠反病毒中心服务器定期更新各个节点上的病毒定义文件和安装系统补丁,这种被动应对策略常常不够及时,且容易使服务器节点成为系统的性能瓶颈,具有较大的滞后性,也不能适应大规模网络系统。针对大规模网络环境提出了一种高效的基于层次式分布散列表(hierarchical distributed Hash table, HDHT)的反病毒疫苗分发算法。算法基于一种新型层次式分布散列表网络拓扑结构HDHT,利用网络边缘节点直接通信来提高病毒疫苗分发效率,从而有效分担服务器负载。为了增强算法的性能,算法还引入一种简洁的节点信誉评估机制。从分发效率、系统开销等方面,对病毒疫苗分发算法的性能进行实验验证和性能分析。结论表明,该算法可有效实现病毒疫苗在网络中快速分发和部署,同时减轻了网络和服务器的负载。     

传感网络低占空比MAC协议同步机制研究

低占空比MAC协议通过节点休眠有效延长了传感网络的寿命,然而同步过程中许多节点监听多个计划,降低了协议的节能效果;同时节点休眠导致数据转发时延大大延长。提出了一种适用于低占空比MAC的新同步机制。基站成为唯一的同步发起者,它周期性地发布同步信息。其他节点仅监听一个计划并广播他们自己的休眠计划,多跳路径上的邻居节点交错监听周期。在一个树型拓扑网络上的仿真试验表明,此同步机制可以在更少能量的条件下进一步减少低占空比MAC的系统时延,提高网络在较重负载下的吞吐量。