无线传感网多模簇维护机制与算法

无线传感网因节点众多、应用场景多样和资源约束严格而具有复杂的分布特征、组网灵活性和高度动态性,基于簇的网络管理模式面临着如何实现针对不同的簇受损情形的高效簇维护问题。建立了一种可以适应不同簇维护需要的多模簇维护机制,以自适应局域按需簇维护为目标,根据网络中簇的动态变化时间和空间进行分类簇维护,将簇维护转化为局部性和事件触发的操作,触发机制包括簇头剩余能量低于设定阈值、簇头负载不均、新节点加入或簇内节点失效退出等,基于单个簇或相邻簇的状态变化关系启动单簇(簇内)维护或多簇(簇间)维护方案。基于NS2的仿真结果表明:与传统周期性、全网重新成簇的维护模式相比,该机制能够明显降低网络维护开销,有效均衡网络节点能耗、增加传输的数据包总量、100%节点存活时网络的平均生命周期最高可延长1.8倍。     

基于NS2的无线传感器交通监控网络仿真

随着无线传感器网络技术不断发展,其应用日益广泛,智能交通便是其重要应用领域之一。针对高速公路交通监控的迫切需求,构建了基于无线传感器网络的高速公路智能交通监控系统。但该系统中一些重要参数及其性能在物理环境下往往难于测量和评估,为解决这一难题,建立了无线传感器交通监控网络仿真模型。此外,扩展了NS2功能,使其支持无线传感器网络仿真。并在该环境下对所建模型进行了验证,对其重要参数如网络节点能量消耗、网络密度、数据率等进行了仿真分析。从而实现了系统模型和参数的调整和优化,进一步验证了系统的可行性。     

无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法

为提高目标被动跟踪性能,并降低无线传感器网络（WSN）中的能量开销,提出了一种新的分布式信息粒子滤波（IPF）算法。根据目标的当前位置,将WSN中的结点动态组织成簇,建立分布式跟踪结构。利用信息扩展卡尔曼滤波器结合最新的观测量,产生粒子滤波的建议分布,详细推导了基于动态分簇结构的IPF具体实现步骤。建立机动目标跟踪的WSN仿真环境,比较了三种跟踪算法的性能和通信数据量。仿真结果表明,IPF具有较高的跟踪精度,与集中式粒子滤波算法的跟踪性能接近,而且降低了节点间的通信数据量。     

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。     

无线传感器网络目标跟踪平台协同调度的实现

目标跟踪是无线传感器网络的一个重要应用。为了验证和测试算法性能,缩小理论与实际的差距,必须构建相应的物理平台。介绍了所构建的无线传感器网络目标跟踪平台,其硬件包含超声波传感器、被动红外传感器和Micaz节点组成的无线传感器网络,而软件包括上层监控系统及下层节点嵌入式程序。针对节点资源十分有限的情况,提出了一种基于最小均方估计误差的目标跟踪协同调度算法,并在物理平台上成功实现,实验表明该平台能有效地跟踪无线传感器网络内的移动目标,并在保证跟踪精度和跟踪实时性的同时,采用了双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命。     

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。     

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。     

Multiple vehicle signals separation based on particle filtering in wireless sensor network

A novel statistical method based on particle filtering is presented for multiple vehicle acoustic signals separation problem in wireless sensor network. The particle filtering method is able to deal with non-Gaussian and nonlinear models and non-stationary sources. Using some instantaneously mixed observations of several real-world vehicle acoustic signals, the proposed statistical method is compared with a conventional non-stationary Blind Source Separation algorithm and attractive simulation results are achieved. Moreover, considering the natural convenience to transmit particles between sensor nodes, the algorithm based on particle filtering is believed to have potential to enable the task of multiple vehicles recognition collaboratively performed by sensor nodes in distributed wireless sensor network.     

基于博弈论组网多机动目标协同跟踪技术研究

在卫星多目标跟踪的背景下,针对传感器网络的协同问题,首次建立了完整的基于移动动态联盟的多目标协同跟踪模型,并针对协同过程中的移动动态联盟形成问题,提出了基于博弈论的联盟形成算法。该协同模型在跟踪多目标时利用移动动态联盟来交换并协调节点间的信息,使节点的行为一致,具有分布式和自组织的特点。仿真实验验证了该协同模型应用在传感器网络多目标跟踪中的有效性。

Abstract：

As to the collaborative technique in sensor network,an integrated multi-target collaborative tracking model was constructed based on mobile dynamic coalition under the background of multi-satellite tracking.Then as to the mobile dynamic coalition formation,a coalition formation method was proposed based on game theory.Using mobile dynamic coalition,this collaborative model exchanged and coordinated the information of nodes to accord their action.So it is distributive and self-organizing.Simulation results validate the effectiveness of collaborative model in sensor network tracking multi-target.     

基于广义混合图的弱节点对等覆盖网络结构

针对弱节点无线网络应用环境中节点处理能力受限及网络链路稳定性低的约束条件,提出一种基于广义混合图的常数度对等覆盖拓扑Hyperlink-deBruijn(HD)网络。通过嵌入超立方连接的deBruijn图构建静态HD混合图,证明其在较低的固定节点度下同时具有最优网络直径和短容错路由长度。HD网络是静态HD图到动态网络的广义化扩展,通过理论分析和实验表明,HD网络能够保持静态HD图的基本性能特征,满足节点连接受限的约束条件;并具有容纳多点失效的高效容错寻路能力,应对网络链路不稳定性的要求;且近似传统最优直径网络,保持良好的网络性能。     

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。     

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.     

一种节能的无线传感网异构配置模型

依据对实际传感信息分布与无线传感网络工程需求的分析,提出一种新的无线传感网异构配置模型(WSNHEDPM).对传感节点中的传感模块按需要进行组合,使其与感知物理特征量空间分布特征相适应,以减少信息冗余,降低无线传感节点的能量负担.对两种配置方法进行了配置成本、能量消耗与生存周期方面的理论和实验分析比较.理论和仿真实验表明,该模型使无线传感网在面向实际普通应用环境时更为能量有效和合理.     

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.     

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.     

通过软件证实提高传感网络再编程安全可靠性

通过无线信道进行传感节点远程再编程是一种有效的管理和维护传感网络的重要功能。传统的再编程协议未提供任何安全机制,使传感网络不能防御一些很简单的攻击;新的安全再编程协议使用非对称加密机制,需要多的计算和存储开销,不适用于资源受限的无线传感节点。对此,提出了一种基于软件证实技术的无线传感网络再编程安全协议,该协议通过运行在合法节点上的代码证实和基站上的代码影像证实来隐藏对称密钥,并通过从基站向传感节点传递参数r来保证认证的动态性。将该策略与已有的再编程协议MNP集成,模拟实验表明,该策略以比较低的通信成本和较短的延迟提高了再编程的安全可靠性。     

Game-theoretic approach to power and admission control in hierarchical wireless sensor networks

Power efficiency and link reliability are of great importance in hierarchical wireless sensor networks (HWSNs),especially at the key level,which consists of sensor nodes located only one hop away from the sink node called OHS.The power and admission control problem in HWSNs is comsidered to improve its power efficiency and link reliability.This problem is modeled as a non-cooperative game in which the active OHSs are considered as players.By applying a double-pricing scheme in the definition of OHSs’ utility function,a Nash Equilibrium solution with network properties is derived.Besides,a distributed algorithm is also proposed to show the dynamic processes to achieve Nash Equilibrium.Finally,the simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于模糊控制的WSN移动节点自主导航算法

设计了一种利用无线传感器网络(WSN)节点间通信信号强度信息(RSSI)及网络拓扑结构实现移动节点自主导航的方法。将机器人作为WSN的移动节点,利用RSSI势场量化的坐标空间描述机器人状态及目标位置,有效避免将RSSI值转换为距离时带来的模型误差。由若干个信标节点组成一个基于模糊控制的分布式导航系统,每个信标节点都是一个独立的模糊控制单元,最后由决策控制中心综合各信标节点的输出量决定机器人的航向。仿真和现场实验都表明该方法的有效性。     

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。