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.     

基于协同进化粒子群算法的无线传感器网络节能优化覆盖算法

针对当前无线传感器网络覆盖算法存在能耗较高、节点大量冗余的缺陷,提出一种基于协同进化粒子群算法的WSN节能优化覆盖算法.以WSN的网络覆盖率、剩余能量和冗余程度为优化目标,建立粒子群优化模型.采用遗传算法的交叉变异算子,加强算法寻优能力.仿真结果表明,新的算法在提高能量利用效率的同时维护了良好的网络覆盖率,有效延长了网络生命周期,达到了节能优化覆盖的目标.     

基于PSO的无线传感器网络自组织成簇算法

为了有效延长WSN网络的生存时间,需要设计能量有效的自组织成簇机制,以适应无线传感器网络的特点.提出了一种适合无线传感器网络能量有效的成簇优化模型,并使用微粒群优化算法(PSO)对该模型进行求解.为了使微粒群算法适合于该问题的求解,设计了适合微粒群算法的微粒位置向量和速度向量的更新机制,并用罚函数法对两个主要约束进行了处理,给出了适应值函数,并通过MATLAB 7.1进行了实例仿真.仿真结果表明,该优化模型是解决WSN能量问题的有效方法.     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

混沌逃逸粒子群优化算法在WSN覆盖优化中的应用

为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)覆盖优化算法,保持整个网络能量的平衡,提高无线传感器网络覆盖率,在基本粒子群优化算法的基础上,提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization,ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题,利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解,实现节点覆盖优化。仿真结果表明,ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度,节点分布更加均匀,提高了传感器节点的覆盖率,是一种高效的WSN节点覆盖算法。     

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.     

WSN中一种平衡节点能耗的分簇算法研究

针对无线传感器网络(WSN)中能量消耗和节点死亡过高的问题,在分析LEACH-C集中式分簇算法的基础上,提出了一种基于量子行为粒子群优化的WSN分簇算法.考虑到模拟退火算法在执行算法过程中的复杂性,利用具有全局搜索能力和收敛速度快等特点的量子行为粒子群优化算法,代替模拟退火算法对LEACH-C分簇算法中簇头的选取进行优化.通过MATLAB仿真分析,改进后的算法有效延长了传感器节点的生命,平衡了各节点的能量,提高了WSN的整体性能.     

基于FCM的无线传感器网络分簇多跳路由算法

在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术对 WSN 的性能好坏有着重要的影响。LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是无线传感器网络中最早提出的分簇路由协议,它的成簇思想贯穿于其后发展出的很多分簇路由协议中。但 LEACH 算法还有很多不足,提出了基于FCM(模糊C均值聚类)的无线传感器网络分簇多跳路由算法。     

无线传感器网络LEACH路由协议的研究

对于无线传感器网络(WSN)来说,网络层协议负责路由发现和维护,是无线传感器网络的重要因素,网络层路由协议的好坏直接影响到整个网络的性能.LEACH路由协议在众多无线传感器网络协议中有一定优势,对LEACH低功耗自适应分簇路由协议进行研究,通过计算仿真,确定LEACH协议中最优簇数,达到优化网络性能的目的.     

用于环境监测领域无线传感器网络中的数据压缩编码算法

针对应用于环境监测领域的无线传感器网络(Wireless Sensor Network-WSN)所监测到的数据基本不变或变化很慢的特点,提出了一种差分编码数据压缩算法.该算法的核心思想是根据上一包的内容得到本包信息,适用于没有丢包现象的网络.但是在WSN中由于通信不稳定常存在丢包现象,为此对WSN的路由协议作了改进,使这种数据压缩技术能够被应用.该算法编解码简单,在计算能力有限的传感器节点中能很容易地实现.通过分析和实验,表明该算法可以很好地提高网络寿命.     

基于流量类型的多媒体传感器网络QoS选路算法

无线多媒体传感器网络需要为不同的上层应用提供不同的支持和服务.分析多媒体传感器网络需要支持的6种主要流量类型的不同QoS需求,并抽象出多媒体传感器网络模型,定义基于流量类型的QoS选路方法,提出基于流量类型的多媒体传感器网络QoS分层蚂蚁选路算法,为网络中的各类流量选择满足各自主QoS需求的路由,合理利用网络资源,提高网络性能;仿真结果表明该方法能够为多媒体传感器网络中的多种流量提供较好的QoS保障;同时,针对分层拓扑结构所采用的分层蚂蚁选路减小了算法的运算空间,对于连接复杂的大规模网络具有实际意义.     

改进的WMN的QoS组播路由算法

无线Mesh网络（WMN）是一种新型的网络结构,服务质量（QoS）是影响其网络指标的关键因素,因此对WMN的QoS组播路由算法研究成为了一个新的研究方向．采用粒子群优化（PSO）算法应用到WMN的QoS组播路由,存在易早熟的问题,因而采用DE-PSO算法是差分进化（DE）算法与PSO算法一起进行WMN的组播路径寻优．仿真结果表明,DE-PSO算法相比PSO算法,具有收敛速度快、多样性的特点,而且发现DE-PSO算法提高了算法全局搜索能力,更符合无线通信实际的要求．     

无线传感器网络QoS路由技术研究进展

无线传感器网络具有与传统网络不同的特点,传统的QoS路由技术不能有效地用于无线传感器网络.介绍了无线传感器网络的概念,分析了其特点和实施QoS路由技术的难点,对主要的QoS路由协议工作原理进行了叙述,并总结了无线传感器网络QoS路由技术未来的研究策略和发展趋势.     

基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法

文章以无线传感器网络在建筑环境下的应用为研究背景,根据建筑能耗监测系统中无线数据传输网络特性,按位置信息对网络节点进行分簇,设计网络2级结构模型;并设计适合该网络模型的基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法,保证簇头节点从邻居列表中选择最佳下一跳节点,最终实现与Sink节点的数据通信功能。仿真分析表明所设计的路由算法具有低时延、高可靠性、节能等优点。     

无线传感器网络能量敏感路由算法的研究与实现

分析了典型无线传感器网络路由算法的基础上,提出了路由算法的目标,并设计了能量敏感的路由算法,以节省能量消耗达到延长整个网络生命周期的目的.该路由算法由4个模块组成:分簇模块、簇头选举模块、休眠状态模块和簇间路由模块组成.在实验室提供的实验床基础上,实现了路由算法的原型,并对算法进行了有效的验证.     

无线传感器网络中基于双向分工蚁群的QoS路由算法

无线传感器网络中的Qos路由虽能提供有保证的差别服务,但却是一个NP完全问题,而蚁群算法能有效解决该类问题．针对基本蚁群算法在无线传感器网络QoS路由应用上收敛速度慢和易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于双向分工蚁群的QoS路由算法．该算法通过采用局部更新与全局更新相结合的规则,并使用双向分工蚁群搜索机制有效提高收敛速度,从而获得全局最优解．仿真结果表明,该算法能快速获得有效的QoS路径．     

能量平衡与QoS保障的无线传感器网络机会路由

针对无线传感器网络应用中存在大量不可靠通信链路,很难实现能效优化与QoS保障,提出一种能量平衡与QoS保障的机会路由协议EQGOR,并结合机会转发特征建立了传输效率、转发时延、转发能效与节点剩余能量模型.提出了一种基于多目标粒子群的自适应转发集优化算法,该算法兼顾能量与QoS需求,能实现QoS保障并最大化网络生存时间....     

基于交叉熵的多约束QoS组播路由蚂蚁算法

基于多媒体传输的网络应用均对服务质量(quality of service,QoS)有迫切的需求,如带宽、延迟、丢包率等。寻找满足上述QoS要求的组播树问题是一个NP-完全问题。在已有的多约束QoS组播路由算法中主要是局部搜索算法或集中式搜索算法,这些均不能保证在实际网络中找到全局解。本文提出用基于交叉熵的蚁群优化算法来求解多约束QoS组播路由问题,NS2仿真结果表明该算法能够快速找到近似最优解。