一种无线传感器网络节点自定位新算法

节点自定位是无线传感器网络应用的关键。质心算法是基于距离无关的定位技术,但其定位精度不高。本文提出一种虚拟锚节点定位算法,具体方法是在不增加锚节点密度的情况下,首先根据未知节点与其周围定位的锚节点之间的几何约束关系,确定该未知节点的可能出现的区域位置;其次,根据节点之间的几何约束,确定出虚拟锚节点的坐标范围,最后,在已经划定的可能区域内,采用最小二乘法寻求虚拟锚节点与未知节点之间距离差的最小值,以该数值对应的坐标值作为所定位的未知节点的坐标值。仿真结果表明,采用虚拟锚节点算法能够实现未知节点的定位,并能有效提高定位精度。     

基于zigbee和量子遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究

为提高传统无线传感器网络节点定位算法精度和定位速度,提出一种基于量子遗传算法的无线传感器网络定位算法。算法通过分析未知节点通信半径范围内的锚节点数量及约束关系,建立节点定位优化模型,对约束范围内节点进行采样,运用传统轮盘赌选择法选取初代种群,最后通过量子旋转门对种群中染色体进行变异及循环迭代,直到达到设定目标值。此后分析现有停车场实时性不高的缺点,提出了一种基于上述定位算法的智能停车场管理系统。以zigbee协议栈为基础,协调器进行组网,参考节点依次加入网络对系统进行检验,结果表明,该无线传感器定位算法可以满足大多数高精度、高实时性应用场合。     

一种改进的布谷鸟搜索移动信标节点定位方法

针对未知节点静止,信标节点移动方式下的无线传感器网络定位问题进行了研究。为进一步提高无线传感器网络节点的定位覆盖率,提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法(AF-CS)的多移动信标节点定位算法。通过RSSI定位和DV-Hop算法获取未知节点坐标的粗略值,采用改进布谷鸟搜索算法迭代求解信标节点移动的目标位置,最后对未知节点进行重新定位。仿真结果表明:多移动信标节点定位算法可有效提高对未知节点的定位覆盖率;AF-CS算法对比原始布谷鸟搜索算法(CS)提高了目标函数定位覆盖率,加快了算法收敛速度。在网络拓扑结构变化时,该算法可通过信标节点移动保持对未知节点较高的定位覆盖率。     

无线传感器网络改进质心算法的节点自定位

节点自定位是无线传感器网络的关键技术之一。在对距离无关的定位机制质心算法研究的基础上,采用极大似然估计法,估算信标节点与未知节点间的距离,以距离作约束降低误差值,从而提高定位的精度。通过MATLAB仿真,结果表明算法能够有效提高定位精度。     

基于移动锚节点的粒子群优化定位算法

在无线传感器网络的一些应用环境中,无线信道损耗模型参数未知,无法直接基于RSSI测距定位。本文针对这类应用环境,研究并提出基于移动锚节点的粒子群优化定位算法,利用移动锚节点代替传统典型算法中的静态锚节点,并将节点定位问题抽象为非线性约束优化问题,利用粒子群优化技术求解定位。仿真、分析结果证明,该算法定位精度较高,对环境噪声变化具有较强的适应能力。     

一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究

本文分析了基于误差的最小二乘估计定位原理,提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。建立所有节点的定位误差之和最小的数学模型,利用遗传算法求解模型的最优解,从而得到未知节点的最优的估计位置。实验仿真结果表明该算法对未知节点的定位精度高,条件简单,适合各种规模的无线传感网络节点的定位。     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

针对 DV-Hop 算法在无线传感器网络节点分布不均匀时定位误差比较大的问题,提出了一种针对 DV-Hop 的改进定位算法。该改进算法主要是利用 RSSI 测量技术增加锚节点;在给定约束下引入“可能存在区域”这一概念,并以该可能存在区域的面积作为目标函数,对未知节点的位置利用非线性共轭梯度法进行逼近,从而使节点定位误差达到最小。通过仿真验证了节点通信半径和锚节点比例对定位误差的影响,结果表明,该改进算法将节点定位精度提高了5％～10％。     

无线传感器网络中伪节点规划定位算法

基于接收信号强度指示,提出一种无线传感器网络节点定位的伪节点规划算法FNP(Fake node and programming).算法假设网络中有部分已知位置的锚节点,并将RSSI值转化为未知节点与锚节点间的距离.在区域内插入若干伪节点,利用0-1规划选出满足可通信节点间的距离约束的伪节点,得出未知节点的位置.该算法设计简单,节点间只需广播一次,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差.     

一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,构建了增加未知节点与未知节点间的距离信息的泰勒级数多元变量展开定位模型.在对该算法的求解过程中,首先利用最大似然估计法得到未知节点的初始位置,再运用加权最小二乘法计算其最优值作为未知节点的估计位置.仿真测试了不同距离测量误差和已知节点数目对定位误差的影响,以及算法的累计分布函数.结果表明,该算法能够有效提高节点定位精度.     

改进型无线传感器网络的质心定位方法

针对传统质心定位算法定位精度受锚节点密度影响大,但锚节点成本高而不能大量使用的问题,采用移动锚节点,引入高斯马尔科夫移动模型对锚节点移动路线进行规划,使锚节点在待测区域内随机移动形成更多的虚拟锚节点,代替传统定位算法中的锚节点,提高了质心定位算法中对未知节点的覆盖率与定位精度.仿真结果表明,该方法有效且能应用于大型无线传感器网络定位.     

基于DynamicRank的重要节点集挖掘算法

为了更为有效地挖掘复杂网络中综合影响力高的节点集、提高重要节点集挖掘算法的准确性,针对节点集中各节点在信息传播中不同程度的相互促进和相互抑制作用,基于DynamicRank算法设计了一种新的级联概率计算模型。通过增强贪心策略,优先从种子集邻居以外的节点中选取备选节点,减小种子集内重叠邻居对信息传播引发的抑制作用;利用级联概率计算模型,增强种子集对信息传播的级联促进作用。在4个实际网络上采用SIR模型进行了测试,实验结果表明,相较于已有重要节点挖掘方法H-index、Degree、DynamicRank、VoteRank和EnRenew,提出的算法挖掘出的节点集具有更高影响力。特别地,在Grid数据集上,本文方法挖掘出的种子集的传播范围比对比算法平均提升了49.3%。提出的算法针对信息传播概率和贪心策略的改进有利于重要节点集的挖掘和识别。     

基于超宽带集中管控机制的物联网数据传输算法

针对当前物联网数据传输算法存在链路稳定性差、传输性能不高等不足,提出了一种基于超宽带集中管控机制的物联网数据传输算法(Data Transmission algorithm of IOT based on UWB centralized control mechanism,UWB-CC算法)。首先,通过能量冗余机制对网络节点进行初次筛选,并采用能量最优原则进行区域划分,实现物联网数据的分区传输及性能维护;随后,考虑到传统算法难以实现区域节点更新的不足,通过节点能力阈值筛选方法,实现对区域节点-普通物联网节点的次区域组网,提高普通物联网节点的数据上传能力,降低分割节点(PartitionNode,PN节点)因故障而导致区域上传瘫痪的概率;最后,采取综合评估分割节点性能与区域传输性能的方式,对中继传输节点进行优选,从而提高链路传输能力,减少链路抖动对传输性能的不利影响,能够同时实现带宽管控及区域分割-固定-链路稳定的一体化集中管控。仿真实验表明:与当前常用的区域流量汇聚上传算法(Upload algorithm for regional traffic aggregation,RTA算法)及成型度汇聚分割传输算法(Segmentation andtransmission algorithm based on degree of convergence,STDC算法)相比,本文算法具备更高的汇聚带宽与信道容量,以及更低的传输抖动率。     

基于超空泡混沌预测机制的移动传感网高速传输算法

为解决当前移动传感网高速传输算法中存在跳板节点性能不强及链路抖动频繁等难题,提出了一种基于超空泡混沌预测机制的移动传感网高速传输算法。首先,针对传感节点处于移动状态时拓扑结构难以稳定的问题,采取三角定位方式,构建了能量-惯性修正方法,以完成拓扑结构预测的精确化,实现了节点高速移动状态下的传输链路稳定,减缓了移动传感网的链路抖动;随后,针对移动传感网拓扑形态中存在的超空泡区域,设计角度映射方法,以改善区域内跳板节点寻址状况,从而稳定超空泡区域内链路建立的准确度,提高数据上传稳定性能。仿真实验表明:与当前移动传感网高速传输中常用的启发式高带宽传输(heuristic high bandwidth transmission algorithm,HHBT)算法及拓扑空洞修正传输(topological cavity modified transmission algorithm,TCMT)算法相比,本文算法具有更高的上传带能力与数据传输质量,以及更低的节点平均能耗小和丢包频率低。     

认知无线视觉传感网络机会传输的分布式跨层优化

为了充分利用空闲授权无线电频段和增强视觉信息的端到端传输质量,研究了认知无线视觉传感网络机会传输的跨层设计问题。在分析信道随机性和网络模型的基础上,把跨层设计问题表达为一个视觉信息峰值信噪比和网络平均传输时延的权衡优化问题。通过对该问题进行对偶分解和基于随机次梯度的求解方法,提出了一个分布式跨层传输优化算法。该算法不需要预先知道可用授权频段的静态概率分布,而通过节点在每个时隙中进行独立计算和局部信息交换使得上层视觉感知信息的压缩速率与底层链路机会传输自适应匹配,达到权衡优化问题的最优解,因此可以作为认知无线视觉传感网络的实用传输协议。仿真结果表明,该分布式算法能够快速收敛,并能获得与集中式最优化算法相似的性能。     

域间路由策略冲突的收敛性分析

边界网关协议(BGP)是一种基于策略的、事件驱动的路径向量协议。以前一般采用静态模型研究BGP收敛问题,不符合BGP事件驱动的特点。针对这个问题,该文基于BGP的简化版本的简单路径向量协议(SPVP),提出稳定路径问题(SPP)的随机高级Petri网模型。模型中使用延时变迁的参数描述BGP消息传播和处理延时的随机性,更加准确地揭示了策略冲突导致路由不收敛的实质。基于该模型提出了冲突定位算法,并证明其正确性。该算法还可以作为SPP的求解算法。     

基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法

为解决物联网快速收敛算法存在的收敛性能较差、网络稳定时间较短的不足,提出了基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法。首先,根据物联网节点分布具有的随机分布特性及泊松分布特性,通过聚类方式来构建聚合度-权重值裁决模型,以实现路由的稳定收敛,消除因簇头节点失效而导致的区域上传缓慢的现象;随后,采用退避机制来提升簇头节点的传输性能,有效降低因能量受限而导致的网络传输缓慢的现象,优化路由收敛性能,降低因路由抖动而导致的网络瘫痪概率。仿真实验结果表明:与常见的时间度一体化物联网收敛算法(Convergence Algorithm for Time-Integrated Internet of Things,TI-IOT算法)、路由集中度快速收敛算法(A Fast Convergence Algorithm for Routing Concentration Degree,RCD算法)相比,所提算法具有更高的网络稳定工作时间及较快的收敛速度,以及更小的路由冗余度。     

无线传感器网络中基于信号博弈模型的队列管理机制研究

无线多跳传感器网络中的无线节点为了延长生命期,可能发送虚假能量信息来逃避成为簇头节点。运用信号博弈理论对无线节点的这种自私行为展开研究,并建立簇头选举博弈模型。运用区分服务的队列管理机制使簇头节点获得更高的传输性能,增加簇头节点的收益,抑制自私节点用虚假能量信息逃避成为簇头节点的自私行为。模拟实验证明,基于信号博弈的CHQM-SG算法可以有效的抑制无线网络中的自私行为,提高了无线网络的生命周期和性能的稳定性。     

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.     

基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

基于节点位置信息的Ad Hoc空间覆盖广播算法

为减少冗余转发节点和降低传输延时,提出一种基于节点位置信息的空间覆盖算法,通过节点位置信息指定转发节点,优化转发节点的空间分布,在保证送达率的同时有效地降低了转发节点数目和转发次数.由于没有使用预定义的接收次数来决定是否转发,当节点收到数据包后,无需等待判断,降低了传输时延.仿真结果表明,该算法在不同节点数目下能够有效地减少冗余转发节点,提高效率,降低传输时延.