基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

无线传感器网络的自适应分簇组网算法研究

针对经典算法LEACH和HEED的不足,提出了一种能自适应分簇组网的优化算法。构建了节点信息权重模型,并借鉴邻节点信息交换的思想,在成簇过程中与探测范围内的节点交换权重信息,自适应完成分布式网络的簇首选举,并根据最小距离原则成簇。理论分析和仿真实验表明,该算法比LEACH和HEED算法选取的簇首及形成的簇结构更加合理,同时更有效地降低与均衡了网络的能耗,提高了传感器网络的生命周期。

Abstract：

A self-adaptive and optimized clustering algorithm was put forward according to the shortage of LEACH and HEED. The Heavy-weight model about nodes＇ messages was created,and the idea that neighbor nodes exchanged messages each other was used for reference. The nodes which were able to communicate with each other exchanged the Heavy-weight during making clusters,elect self-adaptively the cluster head in distributing networks,and made some clusters based on the minimum distance principle. The theoretic analysis and simulation results prove that the elected cluster head and cluster structure are more reasonable,the energy expenditure in networks is less,the longevity of networks is longer by the optimized algorithm compared to LEACH and HEED.     

高密度无线传感器网络分簇定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据,网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到,各簇内的拓扑信息由簇首保存,簇首利用线性规划法实现簇内相对定位;随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合,最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法,所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高,且不需要预先知道环境中的信号衰减因子,有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示,在节点按均匀网格分布和均匀随机分布两种情况下,所提算法能取得较好的定位效果。     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

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。     

无线传感器网络中基于分簇的协同传输协议

提出了一种基于分簇的无线传感器网络协同传输协议,分析了其传输效能和对网络吞吐量的改善,继而得出了该协同传输协议的适用范围。该协同传输协议特别适用于有可靠、高速的数据传输要求而信道环境不佳的无线环境,恰当地使用该协议能够提高传感器节点的传送效能,节省网络能源,并且能很好地提高网络吞吐量。最终通过仿真验证了上述结论。     

基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法

从无线传感器网络自身的特点出发,提出了一种基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法(energy efficient routing algorithm based on ant colony optimization for wireless sensor network,EEAWSN).该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并给出路径最优度的概念来评价路径的最优性.仿真结果表明,与其他蚁群策略的路由算法相比,该算法找到了一条路径最优度最优的路径,在此路径上传输能量消耗最小,并且兼顾了节点的剩余能量,从而延长了整个网络的生存时间.     

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.     

WSN中多跳均匀分簇路由算法的设计与仿真

针对传统LEACH协议的不足,提出一种改进的多跳均匀分簇路由（EMR：Equal-cluster-based Multi-hop Routing）算法。EMR算法从剩余节点中随机选择候选簇头,通过候选簇头的竞选半径和节点剩余能量来确定分布相对均匀的簇头,从而完成整个无线传感器网络的簇头确定,簇头之间采用以簇头节点剩余能量和链路传输代价的权值为依据的多跳路由协议。实验仿真结果表明,EMR算法相对LEACH协议、LEACH-E协议和MTE协议更有效地节省了节点的能耗,能显著地延长网络的存活时间。     

ad hoc网络中基于离散粒子群优化的权重分簇算法

针对移动性较强的ad hoc网络,提出了一种基于离散粒子群优化的权重分簇算法.该算法通过引入节点局部密度,仅利用节点局部拓扑信息来计算权重,然后通过离散粒子群优化簇头选举.在保证网络负载平衡的情况下,最大限度确保网络稳定性.仿真试验表明,与典型的权重分簇算法WCA比较,该算法提高了移动ad hoc网络的稳定性,同时网络生命周期平均提高了88.28%.     

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。     

基于多智能体的无线传感器网络仿真平台的研究

超大规模的无线传感器网络系统通过个体协同表现出群体智能行为特性，其理论分析和物理实验系统构建的困难使得仿真成为目前的主要研究手段。因此，采用基于角色的面向Agent程序设计方方法，从体系结构、角色类划分、角色间关系、角色绑定以及Agent类设计等方面论述了无线传感器网络仿真平台的设计与实现。该平台不仅能模拟无线传感器网络系统的功能执行，而且能体现其群体智能行为特征。     

无线传感器网络的自组织可靠性研究

在大量研究关于复杂网络鲁棒性和客错性等理论的基础上，针对网络自身失效和外界有针对性攻击两种情况，对各种情况的无线传感器网络拓扑结构进行了分析，得到了优化的网络自组织模型，并提出了传感器网络的修正路由算法。仿真结果表明，该算法使得传感器网络的生存能力大幅度提高。     

基于虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法

为保证网络的覆盖功能,提出了一种在固定传感器节点中加入具有运动能力的移动节点的混合无线传感器网络模型.在此基础上,基于人工势场法的思想,提出了一种基于局部虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法,构造了节点与节点、移动节点与目标区域边界之间的相互作用力,并基于运动图式理论来共同控制移动节点的运动.为避免移动节点陷入局部极大覆盖陷阱,还引入了随机扰动作用力.最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

无线传感器网络资源一致访问中间件

资源一致访问中间件URAM引入资源命名管理和数据封装与解封等机制,从硬件,数据,通信三方面屏蔽差异,向应用层提供资源访问原语,使应用层软件能以一致方式访问无线传感器网络中的数据资源.实验表明,URAM在存储上仅占12.2KB,增加的本地传感器数据采集时延和远程节点资源访问时延小于0.2%,可用于Micaz,Tmote和EAS1210等主流无线传患器节点.     

WSN中一种基于协作休眠的MAC协议

无线传感器网路中,支持休眠机制的MAC协议通常采用同相位调度策略,存在冲突概率高,数据传输延迟大等问题。针对这些问题,设计了一种新的基于不同相位调度表的MAC协议。该协议的簇内节点采用不同相位的调度表,以减少冲突概率和串音问题;数据传输采用机会协同传输方法,以有效降低数据传输时延。仿真结果表明,相比传统的非协作休眠机制和直接传输方法,CS-MAC协议可以有效减少冲突概率,降低数据传输时延,从而减少网络能耗。     

无线传感器网络中视频传输的控制仿真

提出了无线传感器网络中视频传输的一种自适应联合算法:首先给出一种基于移位3维层次树集分割算法(3-DSPIHT)的自适应嵌入式多描述编码(MDC),该编码可根据网络拥塞状况而产生多个不同码流,并通过引入优先级机制,将码源分配至不同码流中,保证信号传输质量,降低网络负载。同时又提出了一种考虑能量和时延受限的多径源动态路由协议(ED-MRDSR),与MDC有机结合,提高网络吞吐量,减少能量消耗。由于该算法综合考虑了编码效率、抗误码保护及传输能量、时延受限等问题,因此,仿真实验获得了较其他方法更好的视频重构质量和更小的能量消耗。     

基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法

当节点初始坐标精度较差时,大多数基于负梯度搜索的最小二乘类迭代定位算法容易陷入局部最优,产生较大的定位误差.作者通过引入网络部署时先验的限制性条件,提出了一种基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法(SCLS).该算法根据2跳邻居节点问必须满足的最小和最大测距限制性条件,在加权最小二乘优化代价函数中引入惩罚项,迫使负梯度搜索往节点真实位置方向前进,从而提高定位算法精度.仿真实验结果显示,SCLS定位算法精度明显优于经典加权最小二乘定位算法.在测距误差较大或节点初始坐标精度较低情况下,SCLS算法具有良好鲁棒性.     

传感器网络中基于最小覆盖重叠的移动部署

为了优化随机部署的传感器网络的覆盖率,提出了基于最小覆盖重叠(MCO,Minimum Coverage Overlap)的分布式移动部署算法.算法执行时,每个节点根据获得的邻居节点位置信息,计算节点覆盖圆周上覆盖重叠的分布情况,并沿着最大程度减小覆盖重叠的方向移动.通过算法的迭代运行,使网络覆盖重叠程度尽量减小,从而最大限度的优化了网络的覆盖率.仿真结果表明,与基于Voronoi图的算法相比,MCO算法在覆盖率、移动效率、移动距离和部署时间等方面具有更高的性能.