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.     

无线传感器网络的路由算法研究

无线传感器网络能够实时监测和采集网络分布区域内的各种监测对象信息,有着广泛的应用前景。设计有效的路由算法来提高通信连接性、降低能量损耗、延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题。本文对无线传感器网络的各种典型路由算法进行分类,分析了各类算法的特点。通过结合各类路由算法的设计特点,提出一种适合于大规模网络的路由算法的设计,但仍需进一步改进和完善。仿真证明了该算法的有效性。     

一种基于蜂窝模型改进的分簇路由算法

为进一步提高无线传感器网络的能量有效性、网络可靠性并延长网络寿命,提出了一种基于蜂窝模型改进的无线传感器网络分簇路由算法。该算法引入正六角形蜂窝模型作为网络中传感器节点的分簇结构,并结合节点间的角度比和距离比感知位置自主选择簇头。仿真结果显示,该算法与传统的LEACH分簇算法和基于位置的GAF分簇算法相比,有效地抑制了孤立节点的产生,均衡了网络能量和负载,提高了网络能量有效性,确保了网络可靠性,延长了网络的生命周期。     

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.     

物联网之无线传感器网络自组织算法

随着各种通信技术的发展,物联网将在下一代通信网络得到长足的发展和大规模的应用,其中无线传感器网络是组成物联网的一个重要部分,对无线传感器网络的研究,特别是对无线传感器网络能耗方面的研究是目前的一项研究热点。本文提出的一种面向能耗控制的自组织算法DEEC就是解决无线传感器网络能耗问题,提高网络寿命的一种算法。     

基于双簇头无线传感器网络分簇算法的研究

针对无线传感器网络分簇协议中簇头及附近节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于双簇头的无线传感器网络分簇路由算法。该算法利用双簇头的网络模型来解决节点侦测信道消耗能量的问题;构造了适应值函数和能量消耗函数用于选择和优化簇头,提高网络能量消耗的均衡性,降低网络能耗。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于WSN的DV_Distance定位算法研究

近年来,无线传感器网络的节点定位技术得到了广泛的研究和关注,确定事件发生的位置是无线传感器网络的功能之一,对无线传感器的研究起着至关重要的作用。本文针对DV_Distance定位算法得到的距离值误差较大的问题,提出一种定位精度相对较高的改进型DV_Distance算法。     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义。在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法。该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区,实现覆盖增强。仿真实验表明,该算法简单、高效,优于传统的覆盖增强算法。     

无线传感器网络安全加密成簇算法的设计及研究

在无线传感器网络中,网络节点的成簇算法是实现对传感器网络高效节能管理和应用的有效途径为了提高网络的安全性和寿命,提出了一种基于随机并行簇头选举算法和密钥预分配方案,在假设的网络模型中,均匀地选举簇头节点,并且实现对恶意节点的识别和删除,在数据通信阶段通过加密算法实现数据通信的安全性,从而有效地实现网络寿命的延长和数据通信的安全。     

试析生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法研究

生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法是以无线传感的网络安全分析为基础提出的一种新型的网络安全算法,这个算法结合了生物免疫原理,并建立起入侵特征库,这样安全系统就具备了学习和记忆功能,并可以利用粗糙集来改善无线传感器网络信息的不完整性和不确定性。在网络运行时,这种算法将提高入侵检测率。该文将详细介绍生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的结构、入侵特征库的建立过程以及生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的具体分析,研究这项算法对提高网络安全的实际意义。     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义.在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法.该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器...     

基于超图理论的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由安全问题,在考虑无线传感器网络自身特点的基础上,采用超图理论进行建模,提出了一种层次型安全路由算法（SRAHT）．使用密码学的相关技术保证了数据的完整性、新鲜性、保密性以及认证性,采用多径路由技术提高了网络的容忍入侵能力;同时引入信用机制,对传感器网络中的恶意节点进行检测,有效地提高了网络的安全性能．理论分析和仿真结果表明,相对于INSENS算法,当网络规模较大时,SRAHT的组网能耗比INSENS减少50％以上,适用于规模较大的传感器网络中,具有较好的安全性与抗攻击性．     

改进DV-Hop定位算法在随机传感器网络中的研究

DV-Hop定位算法是一种典型的无需测距定位算法。DV-Hop定位算法在各向同性的密集网络中,可以得到比较合理的定位精度,然而在随机分布的网络中,节点定位误差较大。针对随机传感器网络中节点分布不规则的特点,在传统DV-Hop算法的基础上采用了跳数修正和多变的平均跳距离法两个改进措施,提出了一种改进的DV-Hop定位算法。仿真结果表明,提出的改进算法可大大地提高随机传感器网络中节点的定位精度。     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

无线传感器网络安全加密成簇算法的设计及研究

在无线传感器网络中,网络节点的成簇算法是实现对传感器网络高效节能管理和应用的有效途径.为了提高网络的安全性和寿命,提出了一种基于随机并行簇头选举算法和密钥预分配方案,在假设的网络模型中,均匀地选举簇头节点,并且实现对恶意节点的识别和删除,在数据通信阶段通过加密算法实现数据通信的安全性,从而有效地实现网络寿命的延长和数据通信的安全.     

基于萤火虫群优化算法的无线传感器网络覆盖优化

无线传感器网络加速了无线通信的发展,无线网络覆盖率的高低可直接影响网络的性能。为改善传感器节点随机分布时的不合理部署问题以提高网络覆盖率,提出一种相对较优的无线传感器网络覆盖算法。针对粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法局部搜索能力存在不足、容易陷入局部极值点、无法得到最优结果的问题,引入局部搜索能力较强的萤火虫群优化（glowworm swarm optimization,GSO）算法,实现网络有效覆盖率的提高,对节点实现快速覆盖。最后通过实验验证,结果表明,提出的改进GSO(improved GSO,IGSO)算法相较于传统鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm, WOA）、PSO算法在网络覆盖率上有较大提升。     

无线传感器网络基于节点ID的LEACH改进算法

LEACH路由算法是无线传感器网络经典路由算法之一.在LEACH算法的基础上,改进了数据传输链路,建立了一条基于节点ID的树型传输链路.仿真实验表明,改进的路由算法能使第1个节点的死亡时间延迟,能量消耗更加均衡,提高了网络的生存时间.     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于IBE算法的无线传感器网络加密方法研究

由于无线传感器网络在电源、计算能力、内存容量和易受攻击等方面的局限性,传统的网络密钥分配和管理方法已不适用.目前人们提出了随机分配等基于对称密钥系统的加密方法.文中试图探讨基于非对称密钥系统的方法.从身份标识的密钥体系IBE(Identity-Based Encryption)出发,给出了一种适用于无线传感器网络的密钥分配和管理方法.首先简要介绍基于身份标识的密钥体系,特别是Boneh-Franklin算法,然后给出密钥分配和加密方法,并从算法的复杂性、安全性、健壮性和内存需求等方面,与随机算法、RAS算法等进行分析比较,应用仿真平台TinyOS的实验结果表明了文中推出方法的可行性和有效性,显示了良好的综合性能,为无线传感器网络的加密提供了新的手段.