基于扇形区域的无线传感器网络位置隐私保护

传统的无线传感器网络位置隐私保护算法没有很好地实现安全性与网络能耗之间的均衡.为了解决这个问题,提出了一种基于扇形区域的随机中继节点路由算法,通过调整扇形区域的大小来控制路由路径的范围,并采用随机选取扇形子区域作为下一跳路由节点可选区域的机制来实现源节点的位置隐私保护.仿真实验结果表明,与幻影路由等其他路由算法相比,所提的路由算法可以在不影响数据投递率的前提下,有效地保护源节点的位置隐私,网络能耗较少.同时,该算法具有较好的灵活性,用户可根据实际需求设置高安全性或低能耗模式.     

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法研究

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)优化模糊C均值聚类(FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。     

保证服务质量的最小能量无线传感器网络路由算法

为了减小无线传感器网络(wireless sensornetwork,WSN)的路由能量开销,同时保证数据传输的服务质量,提出了一种新的路由算法,称之为DEER(delay-constrained energy efficient routing)算法。DEER算法的核心思想是将路由选择和传输速率控制相结合。算法首先采用概率分析方法,估计出最优的总跳数以及相应的传输速率;然后再逐跳选择出后续节点,构成整条路径。理论分析和计算机仿真结果都表明,在现有的路由算法中,如果端到端传输时延变小,那么能量消耗将呈指数上升趋势;而在DEER算法中,二者的关系将从指数退化成多项式关系。可见,DEER算法不但保证了端到端传输的服务质量,而且大幅度地降低了路由能量开销。     

无线传感器网络的能量平衡路由

针对现有无线传感器网络中路由协议产生“热点区域”问题，提出了一种能量平衡的路径选择算法．该算法通过平衡最小化传输能量路由和最大化最小节点剩余能量路由，以达到网络能耗均匀分布．在定向扩散协议（DD）的基础上，设计了能量平衡的路由协议（EBDD），该协议在路径探测消息中通过增加新字段来记录途经节点的剩余能量信息，并利用标签交换方法建立通往数据源的路径．sink节点采用所提算法选择路径，并通过标签交换把路径增强消息路由到数据源，其目的是对随后将要传送数据的路径进行确认．仿真实验表明，EBDD在能量均衡方面明显优于DD，当相关参数设定为2时，采用EBDD的网络寿命比采用DD的延长5％．     

一种基于地理位置的无线传感器网络服务质量路由算法

基于传感器节点的地理位置信息与网络传输路径的能耗模型分析,提出一种无线传感器网络服务质量(QoS)路由算法.将多跳传输路径中的转发节点序列控制在以源节点与汇聚节点连线的一定区域内,尽量拟合源节点与汇聚节点连线传输,有效控制了传输路径.并对QoS路由算法提出改进,转发节点根据当前实时QoS约束动态地调整传输区域的大小以及优化下一跳选择机制,使传输路径最大程度拟合源节点和汇聚节点之间的连线,达到路径传输能耗最优.仿真实验表明,该QoS路由算法在满足网络QoS约束的同时,节省了网络的能耗,延长了网络生存时间.     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

基于非均匀分簇和最小能耗的无线传感网络路由算法

摘要：
簇头以多跳方式传输数据到网关时,靠近网关的簇头由于负担较多的转发任务而过早死亡,从而造成了“能量空洞”现象.文中提出了一种基于非均匀分簇的能量有效的无线传感网络路由算法（UCRA）.它包括非均匀分簇算法和最小能耗路由算法2部分.首先提出一种加权的非均匀分簇算法（WUCA）,在分簇时考虑了节点的选票和传输距离.在簇间通信时提出了最小能耗多跳路由算法.它利用位置信息计算最优转发簇头位置,从而指导下一跳簇头的选择.仿真结果表明,UCRA算法能很好地平衡网络能耗,延长网络生命周期.
关键词：
无线传感器网络; 非均匀分簇; 路由算法; 能量效率
中图分类号： TP 212.1
文献标志码： A     

无线网络中节点均匀分布的解码转发机会中继性能分析

研究了节点空间随机均匀分布情况下, 采用机会中继结合解码转发方式进行协作通信的自组织网络的传输容量和可靠性。同时在保证网络连通性的前提下, 通过最大化网络传输容量, 实现网络的拓扑优化控制。在考虑路径损耗及块衰落独立信道条件下, 分别推导和分析了两节点间采用传统机会中继和增量机会中继方式下的中断概率和网络传输容量。数值仿真结果表明, 虽然空间随机分布破坏了中继节点提供的分集阶数, 但机会中继仍比直接通信有更好的抗信道衰落能力。与直接通信的网络传输容量随节点密度或发送功率单调递减不同, 机会中继需要考虑网络传输容量的极大值对网络拓扑优化的影响。     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

Balanced energy-efficient relay selection scheme in wireless mobile relay networks

In order to resolve the relay selection problem in wireless mobile relay networks (WMRNs), a novel balanced energy-efficient mobile relay selection scheme is proposed in this paper.Compared with traditional counter-based algorithm, distance and energy consumption are considered from network respect to provide a better network lifetime performance in the proposed scheme.Also, it performs well when nodes move freely at high speed.A random assessment delay (RAD) mechanism is added to avoid collisions and improve transmission efficiency.Simulation results reveal that, the proposed scheme has advantages in prolonging network lifetime, balancing energy consumption and reducing the total energy consumption compared with existing counter-based scheme.     

能量采集WSN中的自适应机会路由算法研究

能量采集技术可以使无线传感节点脱离化学电池容量的限制,通过均衡布局能量采集节点的优化,在一定程度上可延长网络寿命,然而环境能量采集的不确定性可能导致能量采集节点能量供应不稳定,使网络的吞吐量和稳定性受到影响.为了让能量采集无线传感网更充分地利用环境能量,提出了自适应机会路由算法.算法根据网络条件与可用能量程度对节点进行区域划分,再分配传输优先级,进行优化路由处理,确保环境能量采集节点的高效利用.仿真结果表明,该算法对比类似方案的GR-DD算法和EHOR算法表现了更高的吞吐量和稳定性.     

基于多目标规划的WSN路径动态选择算法

为解决无线传感器网络中查询的能量有效和实时性之间的矛盾,提出一种基于多目标规划理论的动态路径选择算法(MOPEH).该算法结合了最低能耗路由策略(ME)和最小跳步数路由策略(MH),运用多目标规划模型,将能量代价和传输时延同时作为路由算法的设计目标,利用深度优先搜索策略建立了节点间的所有可行路径集合,并从中选择能耗低于平均能耗的路径.根据查询要求设定网络性能函数,动态调整两项性能指标,从可行路径集合中选择满足要求的路径,得到最优解.实验证明该算法能够能量有效地处理实时查询.     

改进的贪婪算法在无人机组网中的研究与应用

针对小型军用无人机平台小、速度快、能量有限导致的集群组网中节点生存时间受限、投递率低等问题,借鉴贪婪算法,提出一种复合权值的无线自组网路由算法。为减小边缘节点和低能节点对路径的影响,在算法中添加了边界评价因子和能量均衡2个优化参数对节点进行筛选,再利用Dijkstra算法的思想寻找网络中能量-拥塞复合权值最小的转发路径进行数据传输。仿真结果表明,与AODV算法和AOMDV算法相比,该算法在投递成功率、端到端时延、网络生存周期、路由开销方面均有良好性能。     

基于遗传算法的离散时间动态网络最短路径求解

采用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中的最短路径问题,并采用所提出的随机A*算法解决了利用遗传算法求解最短路径问题时的最大障碍--初始种群的产生.最后以广州市电子地图为基础随机产生了一个不满足先进先出原则的动态网络(包括20000个节点,40000条边和144个时间间隔).来对所提出的算法进行验证.试验结果表明,遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题.     

无线传感器网络中的能量有效空时分集算法

为了有效利用协作分集和选择分集提高无线传感器网络的能量效率,通过结合空时编码和选择合适的发射、接收协作节点,提出了适合大量节点协作的节点选择空时编码算法。通过分析总能量消耗中发射能量消耗和电路能量消耗与发送距离之间的关系,提出了继承多种分集算法优点并适用于网络拓扑动态变化的广义节点选择算法。仿真表明,提出的两种空时分集算法能够有效地提高无线传感器网络的能量效率,从而延长无线传感器网络的寿命。     

一种面向动态异构多处理器的任务调度算法

提出了基于遗传算法的面向动态异构多处理器的调度算法(Heterogeneous Scheduling Genetic Algorithm,HSGA),该算法利用连续的多个调度时间片完成遗传算法的迭代计算,在保证计算效率的同时获得较好的调度结果,从而为每个应用选择符合其计算特性的处理器内核.仿真实验表明,本文算法在4核、8核和16核的平台上相比较于经典的匈牙利算法ED2仅分别增加了0.4%,1.1%和1.3%,新的调度算法相比于匈牙利算法和Local调度算法具有更好的调度效果及更好的动态适应性.     

多层前传神经网络的随机训练算法

基于承机射线法,本文提出了一种对动态网络大新的多层前传神经网络的训练算法。     

传感器网络中基于加权Voronoi图的能量均衡数据采集算法

基于乘法加权Voronoi图在稀疏无线传感器网络中设计了一条优化的数据采集路径.在这个优化路径中,移动采集节点访问一个虚拟Voronoi图的节点子集进行数据收集.这个Voronoi图节点子集是通过精心设计的迭代过程生成的,在给定通信半径内,能够覆盖所有的传感器节点,同时考虑了传感器节点的能量均衡消耗.连接Voronoi节点子集形成的优化路径缩短了数据采集路径的长度,从而缩短了数据采集时延.通过调整虚拟Voronoi图的覆盖系数,可实现满足不同要求的综合考虑时延与能量消耗的折中方案.     

基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议. 该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化. NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15. 3%,网络能量利用率提升了9. 7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性.     

基于时延受限的移动sink环境下能量高效的数据融合算法

基于移动sink的无线传感器网络环境下的数据收集方案能有效提升网络性能,但在实时性要求较高的应用中,很难同时兼顾时延与数据的收集效率.该文提出了一种考虑时延受限条件下能量高效的移动sink数据收集策略.首先,根据时延约束和网络整体能耗效率优化为目标,对移动sink的最佳驻留点集合进行求解.然后,提出了一种基于驻留点优先级的路径优化选择方法,得到移动sink经过驻留点的最短路径.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的数据收集策略能最大限度的减小时延,并延长网络的生命周期.