基于模拟退火算法的无线传感网PEGASIS算法

在PEGASIS算法基础上,采用模拟退火算法进行簇的形成,同时利用能量因素来选择每一轮的簇头.采用模拟退火算法后链路的长度平方与比原来采用贪婪算法的相比,降低了一半左右,从而减小了整个网络能量的消耗,大大延长了第1个节点的死亡时间.第1个节点的死亡时间为原算法的1.8～3倍以上,20 %、50 %和80 %的节点死亡时间也都比原算法的要长,由此提高了整个网络的生存周期.     

基于几何聚类映射采样机制的无线传感网超宽带传输算法

为解决无线传感网超宽带传输领域存在的传输性能不高、拥塞控制能力较差等不足,提出了一种基于几何聚类映射采样机制的无线传感网超宽带传输算法。首先,根据无线传感网信道存在的频率干涉特性,采取并发正交传输及周期采样方式对传输数据予以正交处理,以增强节点及链路的网络传输性能,提升超宽带传输质量;随后,基于能量估测机制提出了功率阈值稳定方法,利用最低功率模型对运行不稳定的节点及时进行休眠处理,降低因节点失效而导致数据拥塞的概率,以改善网络的拥塞控制性能。仿真实验结果表明：与当前无线传感网超宽带传输领域常用的基于NMF和2-SVD-QR混合矩阵分解的WSN优化传输算法和基于SWIPT机制的WSN节能传输算法相比,所提算法具有网络传输带宽较高及累计拥塞发生频次较低的特点,实际部署价值较高。     

基于UWB的无线传感网无线定位算法的仿真

Ultra-Wideband(UWB)技术被认为是最适合进行室内无线定位的技术。为了实现对基于UWB的物联网中节点的位置进行定位及对算法进行仿真,采用Matlab仿真了PPM-TH-UWB(Pulse Position Modulation Time Hopping UWB)信号在IEEE802.15.4a信道下的发射、延时、衰减、信道冲击响应、加噪声、相关接收、节点定位。该方法解决了在没有UWB信号发送、接收装置时对无线定位算法的仿真、测试和评估。     

基于遗传算法的无线传感网PEGASIS算法的改进

由于无线传感器网络节点能量的限制,所以采用的路由协议必须节约能量,以提高网络的生存时间.基于PEGASIS算法,对其链的形成采用遗传算法改进,减少了传输距离.鉴于发送数据时消耗的能量与传输距离的平方成正比,因此尽量形成1条距离的平方和最短的链,并根据能量进行簇头选择,平衡各节点的能耗.结果表明,第1个死亡节点的存活时间为原PEGASIS算法的1.5倍以上,半数节点的存活时间得到改善,而且能耗更加均衡,提高了整个网络的生存时间等性能指标.     

基于拥塞控制的无线多媒体传感网地理位置路由协议

无线多媒体传感网络(wireless multimedia sensor network,WMSN)是一个能量受限的网络,能量问题直接影响到网络的生命期.如果知道目的节点的地理位置信息,路由请求(routing requests,RREQs)就可以减小包的转发范围,减少不必要的能量消耗.地理位置路由(location aided routing,LAR)基于该思想被提出.在LAR协议的基础上,利用媒体访问控制层(media access control,MAC)的拥塞信息,提出基于拥塞控制的LAR路由协议——ILAR(improved LAR).仿真结果表明,ILAR具有路由开销少、吞吐量大和包时延小的特点,适合作为WMSN的路由协议.     

基于稀疏分解的分块图像压缩编码算法

以压缩感知理论为基础,将匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法运用到图像的压缩编码中.首先,阐述了原子库的构建方法,之后,采用分块感知压缩图像分解方法,降低了分解的运算复杂度,最后,针对传统MP算法编码率不高的问题,利用MP原子能量与位置分布特点,对原子系数和位置参数进行编码,并提出了MP原子编码方法.实验结果表明,采用分块感知压缩图像分解方法,能有效地降低稀疏分解的计算复杂度,其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下,能有效地提高编码性能和编码率,体现了稀疏分解较传统分解方法的优势.     

基于估计距离映射的无线传感网定位算法

针对移动无线传感器网络中的定位技术问题,以及现有定位算法在定位误差、网络耗能、分布式处理等方面存在的不足,提出一种先进的估计距离映射定位算法.该算法首先通过构建一个最优线性传换,提供一个从估计矩阵到距离矩阵的映射关系,然后利用映射关系计算距离矢量,最后在此基础上计算节点的位置坐标.仿真结果表明,所提出的算法与其他传统算法相比,定位误差减小,同时降低了网络能耗,从而验证了算法的有效性.     

基于混合PSO的无线传感网安全分簇算法

为了合理有效地管理和维护无线传感网络中的节点,提出基于混合粒子群算法的安全无线传感网分簇算法,基于网络的安全性和节点的信任度问题,在分析粒子群优化算法的基础上,引入局部最优解对最优解搜索过程的影响。在适应度函数中,该方法将节点剩余能量、与其他节点的连接性能以及安全信任度作为主要评价指标,把粒子群算法多次迭代得到的适应度值最高的节点作为簇首节点。通过实验对比了该算法与LEACH和MCBMC算法对节点生命周期的影响。结果表明,在不同恶意节点数量和不同节点密度的情况下,该算法能使无线传感网络具有较长的生命周期。     

无线传感网中定位算法研究

为了利用无线传感器网络对物体实现更加精确的定位, 通过对接收信号强度指示（RSSI: Received Signal Strength Indicator）定位算法进行仿真与性能分析, 确定了算法的误差来源,讨论了未知节点的邻居锚节点密度对定位精度的影响。根据仿真和数据分析选取合适邻居节点的个数, 进而采用了更加精细的算法即利用RSSI平均值选取最优值剔除失真数据, 以提高定位的精确度。实验结果表明, 在相同的环境下改进算法使定位误差由0~5 m减少到0~1 m, 平均误差由1 m左右减少到0.1 m左右, 提高了定位精度。     

基于蚁群优化的无线多媒体传感网络QoS 路由算法

介绍一种基于蚁群算法的无线多媒体传感器网络WMSNs的QoS路由算法。本文在分析了WMSNs的QoS路由模型的基础上,设计了基于蚁群算法的QoS路由算法,并对节点排队模型进行了分析。仿真结果表明,采用该算法时,在满足网络QoS参数需求的前提下,节点平均寿命和数据包延迟要优于传统的DD算法。     

无线传感网的生存时间最大化算法

介绍了生存时间最大化问题的背景、度量方法和研究热点,着重探讨了生存时间最大化算法的模型假设、约束条件和典型优化模型,介绍了优化模型的分解和求解方法,最后分析了算法面临的挑战。总之,无线传感网的生存时间最大化算法是当前研究的热点,存在较多需要解决的问题,其研究具有一定的理论意义和应用价值。     

一种基于稀疏矩阵的高效图像压缩算法

针对稀疏矩阵图像提出了一种低复杂度智能无损压缩算法.首先通过图像分块,采用列坐标和标志位相结合表示非常规像素位置;然后基于图像特性分析,得出非常规像素列坐标相对值的概率分布,从而根据非常规像素位置分布的连续性,对其相对列坐标提出一种基于Rice编码的智能码字分配方法.并且,针对非常规像素灰度值分布的连续性,引入预测的方式去除统计相关,对预测冗余采用简单有效的Golomb编码.实验结果表明,该算法压缩效率高,且结构简单,易于硬件实现.     

基于改进距离向量算法的无线传感网定位研究

为了解决传统距离向量-跳段(DV-Hop)定位算法的精确度受限问题,提出了一种基于跳段大小校正和定位优化的改进DV-Hop算法。根据参考节点之间实际距离和估计距离的差异,计算出整个网络中有效的跳段大小,未知节点和参考节点之间的跳段添加了校正值,而接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)的数值用于校正单跳的距离,应用莱文贝格-马奈特(Levenberg-Marquardt,LM)算法来估计每个传感器的优化位置。在求值的过程中,研究了影响距离向量-跳段定位精确度的各种因素。仿真结果表明,与传统的DV-Hop和一些现有的改进算法相比,提出算法的定位精度有所提高。     

一种基于SMACS的无线传感网快速连接算法

SMACS算法提出一种基于超帧的平面网络结构,通过这个超帧SMACS经过侦听、握手、TDMA通信三个过程完成一轮通信。提出了对SMACS超帧的改进算法,新算法可以比原算法较快地完成BOOTUP阶段的监听和开始带宽分配过程．从而减少建立整个链路使用的时间,有效利用TDMA阶段的时隙。     

基于网络流的无线传感网负载均衡问题算法

在大规模无线传感器网络中,普通节点与有较大能源和计算能力的网关节点相连,由网关融合成员节点的数据并实现数据的长距离路由转发．网关节点负载均衡问题是无线传感器网络路由中的关键问题,Low给出了负载均衡问题一个近似度为3／2的算法,我们举出反例证明此算法的近似度不可能为3／2,并设计了一种新的近似度为2的基于网络流的算法．实验仿真表明,在节点数较多的大规模传感网络中,新算法的近似度更低．     

基于圆环空间相关性的无线传感网事件监测算法

事件监测是无线传感器网络的一项重要应用.传感器节点易受监测环境和其自身特点的影响,时常报告错误信息.为了准确地监测事件,提出了基于圆环空间相关性的无线传感网事件监测算法.由于与事件源距离相同的节点之间观测到数据的空间相关性和数据变化同步性,通过认证消息判断事件是否发生,并利用移动代理降低网络能量消耗.仿真结果表明,该监测算法提高了事件监测的准确性和延长了网络生命周期.     

基于小波分析的无线传感网实时异常检测算法

异常检测技术能够检测到未知攻击,对于保障无线传感器网络安全具有重要意义.当前的异常检测技术实时性差,误报率高且计算量大,因此,无法直接应用在无线传感器网络中.鉴于此,提出基于小波分析的实时无线传感网异常检测(Wavelet Analysis-Based Real-time Anomaly Detection,WARAD)算法.在整个检测过程中,WARAD算法采用了逆向获取实时网络流量,然后通过对小尺度区间使用小波系数方差法计算Hurst值,从而提高异常检测的实时性、准确率,并降低求解Hurst值的运算复杂度.最后,在MeshIDE平台上实现了基于WARAD算法的异常检测系统,实验结果表明此算法极大地提高了无线传感网环境下异常检测的实时性,并降低了异常检测的误报率和漏报率.     

基于LEACH协议的无线传感网能效分簇算法

针对基于LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol)协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题,提出了LEACH-E(LEACH based on Energy)算法.该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量,使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当簇头;在普通节点的入簇包内携带节点能量信息.通过簇头计算簇平均能量,并转发给BS(Base Station)以计算获取网络平均能量;BS可充当簇头降低网络能耗速度.实验验证结果显示,该算法提高了网络的寿命、吞吐量,能量效率也有一定的优势.     

基于网络流的无线传感网负载均衡问题算法

在大规模无线传感器网络中,普通节点与有较大能源和计算能力的网关节点相连,由网关融合成员节点的数据并实现数据的长距离路由转发.网关节点负载均衡问题是无线传感器网络路由中的关键问题,Low给出了负载均衡问题一个近似度为3/2的算法,我们举出反例证明此算法的近似度不可能为3/2,并设计了一种新的近似度为2的基于网络流的算法.实验仿真表明,在节点数较多的大规模传感网络中,新算法的近似度更低.     

无线传感网剩余能量监测算法研究

针对现有剩余能量的监测算法对节点进行全局监测,并不具有针对性,使得参与通信的节点数较多,资源浪费,提出了一种改进的剩余能量边界监测方法,此算法通过为节点配备代理节点,采用阈值检测方法,只得到剩余能量值处于用户感兴趣范围内的节点区域边界,相比较全局监测减少了参与通信的节点数。另外,通过多个方向的同时监测,提高了监测的可靠性。实验仿真表明,此算法能够有效得到事件边界,并限制参与通信的节点数,降低了能耗。