层次型传感器网络簇内密钥协商方法

基于Shamir的秘密共享技术, 为层次型无线传感器网络提出了一种新颖的密钥预分配方案,以解决簇内密钥协商问题,即建立簇头与簇成员之间的共享密钥对。通过理论分析与实验证明,该方案与其他方案相比具有节点抗俘获性强、存储最优、计算和通信开销低的优点,并能保证簇内全连通。     

安全高效的无线传感器网络密钥管理协议与仿真实现

提出一种新的基于单向密钥链的无线传感器网络密钥管理协议,与现有典型的预分配安全协议相比,能提供确定性的安全性并显著降低了存储开销.基于因式分解困难性,一次广播完成簇密钥的安全分发和更新,解决了基于分簇安全协议存在的抵制俘获攻击能力低和簇密钥分发、更新通信开销大的问题.性能分析和仿真结果显示,协议具备了较低的存储开销和最优的抵制俘获攻击能力,并将密钥分发和更新操作所需的通信开销分别由减小至.     

复杂地形下传感器网络中传感器的放置模型与算法

有效的传感器放置能改善网络覆盖、减小网络中的通讯量,是传感器组网过程中必须解决的关键问题.研究和分析了不同网格结构的性能,建立了用于传感器放置的地形模型,提出了-种基于矢量地图数据的传感器放置算法.算法以优化传感器数目为目标,将传感器放置在能带来最大有效变化的网格节点上.仿真实际表明,与现有传感器放置算法相比,算法具有更高的效率.     

无线传感器网络中基于网络编码的数据采集算法

为保证无线传感器网络数据的可获取性,提出一种基于网络编码的数据快速采集新算法。该算法根据最大距离可分码［n,k］生成矩阵中任意k个列向量线性无关的性质,借助网络编码信息线性组合的方法,将［n,k］生成矩阵的列向量分配给传感器网络的n个节点,作为其全局编码向量。传感器节点利用其分配到的全局编码向量,对收到的包含k个数据的环境信息进行线性编码,并将得到的码字存储于传感器节点中。基站进行数据采集时,只需随机采集k个节点存储的码字,即可根据任意k个节点全局编码向量的线性无关性译出环境信息,实现无线传感器网络快速有效地数据采集。     

基于链路层重传的传感器网络可靠传输模型

无线传感器网络的通信链路是极其不可靠的。提出了路径效率这一新的链路质量度量参数,以路径效率为主要指标分析了传统的数据链路层可靠传输模型,并提出了一种以效率为中心的组确认模型,该模型通过减少反向链路数据重传请求包的个数,有效地降低数据传输中的冗余信息,极大地提高网络的路径效率,从而节约能耗。通过NS-2仿真工具对组确认模型的性能进行了测试,结果表明该模型更适合于资源受限的传感器网络的应用。     

传感器网络中一种基于时分的路由算法

针对采用多跳传输数据时靠近基站的节点易耗尽能量而失效、单跳传输数据时距离基站较远的节点很快失效的问题,提出了"2跳"的概念和基于时分的路由算法,其基本思想是在不同时间段分别采用单跳、多跳和"2跳"路由。仿真实验表明,算法使节点能量消耗比较均匀,能延长网络的生命周期。     

基于模块度的无线传感器网络分簇算法

提出了一个新的基于模块度的无线传感器网络分簇算法.该算法是先在传感器网络本身结构的基础上形成簇,同时应用了一个新的参数一模块度来评估所形成的簇结构是否与真实的网络结构相匹配.基于上述所得到的一个稳定的簇结构,在每个簇内依据节点的剩余能量和簇内能量分布情况来选取簇头.仿真结果表明,与LEACH等分簇算法相比,该算法能够获得一个更合理和更稳定的簇分布,并且有效的提高传感器网络的寿命.     

传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法

覆盖问题是传感器网络研究中的一个基础课题,判定感兴趣的区域是否被一组给定的传感器节点完全覆盖,在监控等传感器网络的许多应用领域中具有重要意义。提出了一种传感器网络中基于Voronoi网格的快速覆盖判定算法VT-RCDA(Voronoi Tessellation based Rapid Coverage Decision Algorithm)。算法首先将感兴趣的区域进行正方形网格剖分,然后采用Voronoi网格模型将复杂的区域覆盖问题转化为简单的顶点覆盖问题。理论分析与仿真实验表明,与已有算法相比,新算法具有较好的覆盖判定正确率,较低的计算复杂度,且针对具有n个节点的传感器网络,能在O(nlogn)的时间开销内快速判断出任意给定感兴趣区域能否被这n个传感器节点覆盖。     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

基于多属性决策的无线传感器网络路由算法

针对传感器网络容易出现数据流量集中于少数路径的现象,提出了一种基于多属性决策的能量平衡路由(Multiple Attribute Decision Making Routing,MADMR)算法.MADMR算法通过综合评价节点的能量、偏好及位置等信息,选择最优的节点转发数据,它考虑了网络的能量分布状况,使数据流量得到合理的分配,从而使网络的能量消耗趋向平衡,延长了网络生存时间.仿真实验表明MADMR算法达到了预期的效果且具有良好的环境适应性.     

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议

提出了一种基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议RPBAA.该协议通过修改蚁群优化算法以适应无线传感器网络无全局标识、节点较少移动、资源受限等特性,提供了一种智能、动态、可扩展的多径选路传输方法来获取有效且健壮的通信,并通过全网能量均衡使用以最大化网络生命期,另外引入了数据分片机制来进一步优化选路效率.最后通过仿真验证了RPBAA协议的有效性和数据分片机制带来的好处.     

Improved Algorithm for Minimum Data Aggregation Time Problem in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks promise a new paradigm for gathering data via collaboration among sensors spreading over a large geometrical region. Many applications impose delay requirements for data gathering and ask for time-efficient schedules for aggregating sensed data and sending to the data sink. In this paper, the authors study the minimum data aggregation time problem under collision-free transmission model. In each time round, data sent by a sensor reaches all sensors within its transmission range, but a sensor can receive data only when it is the only data that reaches the sensor. The goal is to find the method that schedules data transmission and aggregation at sensors so that the time for all requested data to be sent to the data sink is minimal. The authors propose a 7△/log2｜s｜＋c, new approximation algorithm for this NP-hard problem with guaranteed performance ratio which significantly reduces the current best ratio of △- 1, where S is the set of sensors containing source data, A is the maximal number of sensors within the transmission range of any sensor, and e is a constant. The authors also conduct extensive simulation, the obtained results justify the improvement of proposed algorithm over the existing one.     

无线传感器网络中多移动代理分组优化算法

在基于多移动代理的无线传感器网络中,源节点的编组方法是区别于单移动代理系统的核心研究问题。基于跳数的最小生成树原理,提出一种基于最小生成树算法的规划编组方式,通过对无向全连通图中边权值的测量和选取,简单而有效地控制网络中能量消耗与任务延迟间的平衡,从而获得高效的综合性能。最后通过大量的OPNET仿真实验验证了算法的可靠性。

Abstract：

In contrary to the single mobile agent system,the grouping methodology for source nodes is the key issue in multi-agent itinerary planning for wireless sensor networks.A novel approach was proposed based on hop-oriented minimum spanning tree.The scheme achieves flexible trade-off control between energy cost and task duration by dynamically selecting edge weights in the total connected graph.Extensive simulations have shown that the approach outperforms the existing works.     

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.     

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.     

一种无线传感器网络分布式加权容错检测算法

针对无线传感器网络的容错事件区域检测问题,提出一种分布式加权容错检测算法。考虑"邻域的邻域"的容错范围,首先利用邻域节点与其周围节点的信息交换,对邻域节点的状态值进行估计,然后采用加权容错方法对邻域节点的估计状态值进行加权综合,完成对中心节点的错误检测。仿真结果表明,该算法在传感器网络初始错误率达到20%的情况下,仍能够检测和纠正90%以上的错误。相比其他算法,该算法具有较高的错误检测精度,极大改善了事件发生区域边界节点的纠错问题,且算法运行时整个网络所消耗的能量适中。     

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.