网格移动的无线移动传感器网络部署算法

针对目前无线移动传感器网络中部署算法过于复杂的问题,提出了一种新的基于网格移动的无线移动传感器网络部署算法.降低了常见无线移动传感器网络部署算法的时间复杂度,提高了任务区域的节点覆盖度,减少了覆盖漏洞,适用于无线移动传感器网络的应用.文中论述了该算法的构架,执行过程,并对该算法进行了仿真分析.仿真结果表明,该算法在有效降低算法复杂度的情况下满足了网络部署中关于覆盖率的要求.     

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.     

基于粒子群优化的无线传感器网络可靠性研究

文章针对无线传感器网络的可靠性问题,从系统级的角度出发,结合无线传感器网络本身所具有的特点,应用传统可靠性分析的一般理论,构建无线传感器网络的可靠性优化模型,并给出了求解该可靠性问题的粒子群优化算法.仿真实验结果表明了算法的有效性和可行性.     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

高性能无线传感器网络分簇算法

为解决无线传感器网络中经典低能量自适应分簇算法产生的簇头数量分布不稳定,从而导致网络生存时间变短问题,提出一种基于双重选举机制的分簇算法(TSSCH).仿真结果表明,与经典低能量自适应分簇算法(LEACH)相比,TSSCH算法可保证无线传感器网络的簇头数量更加合理地分布在最优值周围,从而能够更好地均衡无线传感器网络负载,达到延长无线传感器网络生命期的目的.     

基于OMNeT++的无线传感器网络数据压缩仿真设计

利用Haar小波变换进行模拟实验,实现了基于OMNeT++的无线传感器网络数据压缩算法的仿真架构,并对Haar小波数据压缩算法下的无线传感器网络诸参数,如能耗、压缩比和均方差等进行了仿真.仿真结果数据证明了该仿真器对算法仿真的有效性和可靠性.     

基于表面自适应的定向贪婪选路

针对无线传感器网络中基于位置的路由算法中存在的重复搜索和冗余计算问题,提出一种基于表面自适应的定向贪婪路由算法(DGAFR).该算法充分发挥贪婪转发、表面路由转发和定向选路的优势,依据局部区域节点的状态信息进行整个网络的路由选择.理论上分析证明DGAFR算法具备渐近最优性;仿真结果表明,相比于GPSR和GOAFR,该算法降低了大量额外的通信和计算开销,更适于大型的传感器网络.     

基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位

经典模拟退火、遗传算法等是无线传感器网络节点非测距定位广泛使用的方法,但是它们都存在:①容易陷入局部最优,难以实现全局最优,定位精度不高;②计算较复杂,能耗较多等问题.提出了基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位方法,利用量子隧穿效应,可以较快地穿透能量势垒由局部最优到达全局最优,简化了计算,提高了计算速度.通过仿真实验验证,该算法与传统的遗传算法和经典模拟退火算法相比,提高了精度,降低了能耗.     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

无线传感器网络中基于最小跳数的路由算法

最小跳数路由算法能保证无线传感器网络内部最小的消息包数量,因而应用广泛,但该算法存在内爆现象和能耗问题.文章提出新的改进算法,引入元数据概念、延迟转发和设置节点的阈值;仿真实验结果表明,该算法可以有效解决内爆问题,并能节约能量,延长无线传感器网络的生存周期.     

无线传感器网络中基于网格的目标跟踪算法

提出了一种适用于无线传感器网络中基于网格的目标跟踪算法,以解决在目标跟踪过程中信任度(belief)更新和传感器节点信息贡献量估计问题.该算法对信任度进行非参数化表示,用基于网格的算法对序列贝叶斯滤波过程进行实现.并且利用目标位置预测和基于网格的算法在不预先获知传感器节点测量数据的情况下,对节点的信息贡献量进行估算.在资源受限的无线传感器网络中,该算法在降低计算复杂度、提高算法适用范围方面都有显著改进.最后在仿真环境中验证了基于网格的目标跟踪算法的有效性.     

基于多目标规划的WSN矩阵乘路由算法

针对无线传感器网络路由中的能量消耗问题,综合考虑节点的能量水平和节点闻传送数据的能耗,建立多目标规划的路由模型,并利用矩阵和向量的乘法运算表示无线传感器网络中的路由问题.应用基于优化满意度的评价方法,将多目标路由问题转换为单目标优化问题,并提出一个适合无线传感器网络的矩阵乘路由算法.仿真结果表明,该算法能台理地利用有限...     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

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.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于WTGWO的无线传感器网络三维部署优化方法

为优化无线传感器网络的部署问题,提出一种新的无线传感器网络三维部署优化方法.在增强灰狼优化算法的基础上,通过在外层位置更新策略中引入自适应权重方法,平衡了增强灰狼优化算法开发与勘探之间的搜索.在马鞍形曲面山坡上进行仿真实验,实验结果表明,在50个节点下,该方法在保证连通的情况下最高覆盖率可达97.58%,平均覆盖率可达96.74%,与其他算法相比提高了1.64%～3.87%,可以有效提升无线传感器网络的覆盖率,增强无线传感器网络的服务质量.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法

针对传感器节点在能量储备、计算能力、通信能力方面制约性强等问题,采用进化算法理论,提出一种适用于无线传感器网络的移动Agent路由选择算法.该算法能为移动Agent探测具有最小能耗的路径,同时保证信息收集的完整性.实验结果表明,该算法自适应性强,可减少传感器节点的能量消耗,满足无线传感器网络在实际应用中对移动Agent路由算法的需求.