基于无线传感器网络的数据融合技术

阐述了WSN数据融合技术的特点和原理,重点分析了WSN数据融合技术中具有代表性的几种算法的工作原理和优缺点.     

基于RSS的WSN多目标定位压缩感知算法优化

提出了一种将压缩感知算法应用于WSN多目标定位的系统框架,采用残差最优匹配的方法对压缩感知重构算法进行了改进,提高了定位精度,提出了根据重构结果判断定位是否成功的算法框架,该框架能更大程度的减少需要网络通信的数据量,并改变了当前的压缩感知重构算法的结果评价对稀疏度K的依赖。本算法适用于通信条件恶劣的WSN场景,仿真结果显示了本算法应用于WSN多目标定位的性能优于BP、CosAMP、GMP算法。     

具有优化和安全特征的基于模式码比较的WSN数据融合协议

数据融合及其安全性是无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)实现高效、安全通信的关键.提出了一种具有优化和安全特征的模式码比较无线传感器网络数据融合协议,在该协议中,基于非物理意义的模式码保证了数据的机密性,传感节点利用模式比较算法实现数据融合,结合一种优化的发送节点选择机制,在进行数据...     

基于烟花优化的WSN数据融合算法

为减少无线传感器网络(WSN)中的数据冗余,延长网络生命周期,克服基于BP(反向传播)神经网络的数据融合算法收敛慢、数据精度低和易陷入局部最优的不足,提出一种基于烟花算法优化的无线传感器网络融合算法(IFWABP)．首先在烟花算法中使用Tent混沌图改进烟花种群的初始位置分布,使初始烟花分布更加均匀;然后利用改进的烟花算法优化BP神经网络的权重矩阵和阈值矩阵等参数进行数据融合;最后通过仿真对算法的性能进行测试和分析．仿真结果表明：对比其他算法,IFWABP算法提升了WSN数据融合的精度,降低了网络能耗,延长了网络生命周期．     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

基于WSN的无线语音通信终端设计

针对旅游园区短距离点对点和组播语音通信需求,采用ISD4004语音芯片和基于WSN规范CC2431芯片构建无线通信终端。主要通过基于ISD4004与CC2431的接口电路、键盘控制电路和信息显示电路的移动通信终端硬件设计,基于CC2430的参考节点设计,以及通过IAR开发工具改写WSN协议栈和WSN定位算法等软件设计,完成了一种基于WSN的无线短距离区域性语音通信终端的设计。该终端具有自主定位并语音播报景点信息以及游客间点对点和点对多点语音通信功能,为游客定位导航及语音通信提供服务。     

基于节能的WSN分簇式故障诊断算法

针对传统WSN分簇式故障诊断算法中存在能量消耗较高等问题,本文提出了一种节能的WSN分簇式故障诊断算法。首先在分簇网络中选择每个簇中能量较大的节点做为候选簇头;然后选择簇内成员节点中剩余能量较高、通信质量较好的个成员节点参与对候选簇头的故障诊断,在对候选簇头的可靠性验证中,算法在传感节点的感知数据采集过程中引入原则,提高了候选簇头的诊断准确度。最后利用WSN感知数据的时空相关性原理将诊断正常的候选簇头的观测值与簇内成员节点的观测值比较来对簇内成员节点进行诊断。结果表明改进的算法在保持较高的故障检测准确度的情况下,比已有算法在节能方面更有优势。     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

无线传感器网络中基于RSSI差值的改进定位算法

无线传感器网络(WSN)的许多应用都需要知道节点的位置,在某些环境下还需要获得节点的相对位置.本文以WSN的特点为基础,首先介绍了接收信号强度的理论知识,进而提出一种优化的基于测距的定位算法:在应用中的多用户情况下,节点采用多跳方式进行通信,在信标节点冗余的情况下,针对不同信标节点位置范围,建立定位误差最小的相应信标节点库,继而对不同位置范围的待测节点优化选取其定位采用的信标节点,最后将由未知节点接收到的信号强度得到的多用户间的距离进行差值,优化求解非线性方程组,提高算法性能.仿真结果表明,本文中的RSSI WSN差值定位算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能.     

基于数据融合的高效可靠智能电网通信技术

随着智能电网的大规模部署,传感器等终端设备将会大量增加。面对随之产生的海量数据,高效可靠的通信方式成为新时代智能电网研究的热点。针对智能配电网中通信网络复杂、工作环比较混乱、通信点多的问题,本文提出了基于数据融合的新型融合组网方案。首先,采用边缘计算和有线无线相结合的新型融合组网方式,提高了组网融合的性能;然后结合了基于最佳权重分配的数据融合算法解决了数据冗余的问题,降低了能耗。最后通过理论分析和实验仿真验证了本文基于数据融合的新型融合组网方案的有效性,在性能上与传统加权算法对比更加优越。     

室内非视距环境下基于改进多维标度的优化定位算法

研究了室内非视距环境下无线传感器网络的节点定位问题。在优化估计框架下,首先提出待优化误差函数,并基于改进多维标度(MDS-MAP)方法,分析误差函数中未知变量的耦合关系,最后提出基于改进MDS-MAP的优化定位算法。该算法仅依靠节点间的测距信息进行定位,无需环境先验信息,因此适用于未知、复杂环境下的无线传感器网络。同时该算法无需角度、信号强度等冗余量测信息来辅助定位,对硬件要求较低,从而降低了定位成本。通过仿真比较,所提出的基于改进MDS-MAP的优化定位算法的有效性得以验证。在仿真过程中,采用聚类分析方法对不同基站数目下的节点定位精度进行分析。根据仿真结果,在节约定位成本的前提下,当基站数目达到6个时,能够实现三维空间近似最优定位。     

Distributed Plume Source Localization Using Hierarchical Sensor Networks

A hierarchical wireless sensor networks (WSN) was proposed to estimate the plume source location. Such WSN can be of tremendous help to emergency personnel trying to protect people from terrorist attacks or responding to an accident. The entire surveillant field is divided into several small sub-regions. In each sub-region, the localization algorithm based on the improved particle filter (IPF) was performed to estimate the location. Some improved methods such as weighted centroid, residual resampling were introduced to the IPF algorithm to increase the localization performance. This distributed estimation method elirninates many drawbacks inherent with the traditional centralized optimization method. Simulation results show that localization algorithm is efficient far estimating the plume source location.     

Sybil攻击防范算法研究

针对无线传感器网络Sybil攻击的安全性威胁问题,分析了其攻击原理和现有的防范算法.提出了一种分散式防范算法,分别采用测量一致性、测量与计算一致性2种方法对攻击节点进行检测.该算法改变了传统集中式防范算法的思路,并能滤除攻击生成的虚节点.仿真和实验结果表明,该算法对Sybil攻击有很强的针对性,能达到99％的虚节点滤除...     

一种基于核方法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的分布式网络技术,被认为是21世纪改变世界的十大革新技术之一。定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,实现传感器节点自定位是提供监测目标位置信息的必要条件。而实现高效、可靠、准确的节点定位对目标跟踪具有重要意义。不幸的是,环境噪声使得节点的定位精度降低。基于此,该文提出一种基于核方法的无线传感器网络定位算法。实验表明,在WSN中通过采用卡尔曼滤波的核方法定位算法,一定程度上减少了随机噪声对节点定位精度的影响,有效的降低了系统定位误差,实现一定程度的抗干扰。     

无线传感器网络协同定位算法

针对无线传感器网络中基于RSS的定位算法存在的不足,提出一种协同定位算法。该算法包含2个方面：一是引入参考信标节点,以增加节点定位的容错性;二是采用狄克逊(Dixon)检验法剔除异常RSS值,同时引入RSS标准差阈值和学习模型,减小基于RSS的测距误差,有效提高定位精度。通过仿真实验对算法性能进行了评估,结果表明,该算法定位精度得到了有效提高,健壮性和稳定性较好。     

基于反向传播神经网络的WSN节点定位方法研究

针对无线传感器网络存在的定位精度问题,基于反向传播神经网络提出一种新的节点定位方法.该方法首先结合时间差测距和信号强度给出了节点定位计算公式,同时结合反向传播神经网络对上述参数进行快速求解.最后结合NS2和MATLAB进行仿真实验,深入研究了影响定位方法的关键因素.通过对比其他定位算法,本方法具有较好的适应性,能够有效降低定位误差.     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

一种强背景噪声下的WSN目标定位算法

为了进一步提高无线传感器网络(WSN)目标定位解算精度,提出了一种改进的Cubature粒子滤波(ICPF)定位算法.该算法运用最小二乘法估计移动目标当前初始时刻的位置,使用Cubature卡尔曼滤波和Gauss-Newton迭代法来充分利用测量更新后的状态最新信息,精确设计目标状态重要性密度函数,为粒子滤波提供相应的建议分布,从而能够更加有效改善粒子滤波器的性能.仿真实验结果证明,提出的改进算法在强背景噪声下能有效提高定位精度且收敛性增强,其性能优于标准粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)及Unscented粒子滤波定位算法(UPF).      

WSN 基于节点位置相对关系定位的数学属性研究

为解决无线传感器网络基于位置相对关系进行定位算法中, 定位精度过度依赖信标节点密度问题, 通过3 种非测距定位算法、质心算法、APIT (Approximate Point in Triangulation)算法及AIGS (Annulus Intersection andGrid Scan)算法的原理研究, 给出了信标节点密度与定位精度和能耗之间的数学关系, 并提出基于迭代的改进算法。3 种算法定位精度正比于信标节点密度, 算法能耗正比于信标节点密度, 在同一个监测区域, 信标节点比例相同情况下, AIGS 算法定位精度最高, 质心算法定位精度最低。当信标节点稀疏时, 将部分未知节点通过质心算法转化为信标节点迭代算法, 在较低信标节点比例条件下提升3 种算法定位精度。