LEACH协议的簇首多跳与选择优化

针对WSN层次型路由协议中簇首单跳传输数据至汇聚节点、而部分簇首因传输距离过长导致能量过早耗尽从而影响整个网络寿命问题,提出了基于剩余能量对簇首优化选择和簇首至汇聚节点间多跳数据传输的改进算法.对首个节点死亡轮数和能量图像方面进行了分析和仿真,结果表明该改进算法可使全网负载更加均衡,并进一步延长了网络整体寿命.     

无线传感器网络LEACH协议生命周期的改进

无线传感器网络跨层协议中,LEACH协议不考虑节点参数情况,采用随机概率方法选择簇首,不能保证能量较大的节点被选为簇首(CH),进而会降低网络寿命.为了有效选择簇首,提出改进的I-LEACH协议,将节点的剩余能量及节点与基站(BS)的距离作为优选条件,通过将网络划分为四个象限加以实现.实验仿真结果表明,在网络寿命、传输到基站的数据量、所用时间和能耗等性能方面,I-LEACH协议优于LEACH协议,延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络LEACH协议分簇算法改进研究

对于节点分布不均匀的无线传感器网络,研究其节点能量的均衡消耗和网络寿命的延长问题.在LEACH协议分簇算法基础上,针对节点分布不均匀情形,由理想的簇节点数来控制分簇的通信半径,并以节点当前的剩余能量以及离基站的距离作为它成为簇首的随机数值的调整权值,得到了一种新的分簇算法.仿真实验结果表明,该算法有效均衡了节点的能量消耗,并显著延长了网络寿命.     

无线传感器网络LEACH算法的改进

节点能耗是判断无线传感器网络(WSNs)优劣的重要指标。WSNs节点一般由电池供电,节点间通讯距离越远能耗越大,因此,在研究WSNs时必须考虑节点的能耗与分布。经典低功耗自适应集簇分层协议(LEACH)在选簇首时没有考虑节点位置和剩余能量。本文在LEACH算法的基础上加入节点剩余能量和位置参数:基于节点的分布,优化汇聚节点位置;节点剩余能量越大当选簇首的概率越大。最后,通过MATLAB仿真实验验证改进后的算法均衡了网络节点的能耗,延长了网络寿命。     

基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

针对传统的分簇路由协议存在的监测盲区和"热区"问题,在LEACH和PEGASIS协议的基础上做了改进,提出了一种负载均衡的无线传感器网络改进分簇路由算法.在簇的构成阶段,综合考虑了节点到簇首及簇首到基站的复合距离,普通节点选择复合距离最小的簇加入;簇间通信采用多跳的方式,多跳通信的下一跳路由是基于网络通信开销指标和簇首的剩余能量选择的,使得网络的负载更均衡.NS2仿真结果表明,改进路由算法高效地平衡了整个网络的能量消耗,从而延长了网络的生命周期.     

一种基于非均匀分簇的能量感知路由协议

针对无线传感器网络多跳数据传送过程中,由于某些节点承受过多的转发任务而产生死亡的"热区"问题,提出了一种基于非均匀分簇的能量感知路由协议(Energy-Aware Routing based on Uneven Clustering EAR-UC).该协议通过控制不同位置候选簇首的竞争范围,使网络划分为不同尺寸的簇,越靠近基站簇的规模越小,同时还通过候选簇首的剩余能量调整其竞争范围,从而使得靠近基站的具有较多剩余能量的簇首能承担更多的转发任务.协议通过簇内混合路由机制,减少规模过大的簇的簇首能量消耗,簇间采用多跳路由机制,进一步减少簇首转发数据时的能量消耗,延长网络生命周期.仿真结果表明,EAR-UC能够有效地平衡簇首间能量差异、延长网络生存周期.     

基于能量均衡策略的无线传感器网络LEACH协议改进

在原有的LEACH协议分簇算法的基础上,针对无线传感器网络中节点分布不均匀的情况,以节点的剩余能量与节点到基站的距离相结合来改进其阈值,作为节点成为簇首的随机数值的调整权值,改进其LEACH协议分簇算法。仿真实验结果表明,该改进的算法有效地均衡了节点的能量消耗,可以显著地延长网络的寿命周期。     

基于簇头距离和能量的优化LEACH协议

LEACH(low energy adaptive clustering hierachy)路由协议通过循环随机选举簇头节点的方式均衡网络能耗.但当选簇头的节点能量剩余较少或距离基站较远时会过早死亡,从而导致网络运行不稳定,通过在簇头选择过程中加入待选簇头节点的剩余能量平均值及标准差、节点与基站距离等参数对其改进处理,可提高网络稳定性.但若出现极大簇或极小簇,则会导致网络生命周期缩短.针对这一问题提出一种基于簇头距离和能量的优化LEACH算法,在成簇过程中加入簇头节点的能量和节点距各簇头的距离等参考量对成簇过程进行优化.MATLAB仿真结果表明,在节点均匀分布的网络中,该改进算法能够在提高网络稳定性的基础上有效延长网络生存周期.     

基于能量和距离的分簇式WSN路由协议设计

针对典型分簇式路由LEACH协议随机选取簇头节点、分簇不合理等造成的网络节能不理想的情况,提出了一种基于能量和距离的分簇式路由协议EDCRP。通过把节点到基站的距离和其剩余能量作为基站选取簇头的参考因素,借鉴遗传算法中的轮盘赌思想选择簇头,并设置簇头之间的距离阈值,合理选取和分布簇头。通过在Matlab环境下仿真实验,比较了LEACH、DIRECT和EDCRP协议。实验表明,EDCRP协议可改善负载均衡和有效地延长网络生存时间。     

一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法

为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.     

MANET信任路由机制的研究

MANET网络的路由行为表现为若干移动节点间的动态协作,由于无法解决节点的恶意行为问题的传统路由协议不能有效解决传输路径的可靠发现与选择,在对节点路由行为逻辑进行分析的基础上,建立节点的转发概率模型,将节点转发行为转化为对节点路由的信任度量与动态评估问题,以实现端到端路由信任量化与预测。仿真实验结果表明,所提出的信任路由选择算法,可以有效地刻画传输路径的信任特性,实现信任路由选择策略。     

信息网格环境下的综合信任度评价模型

网格环境下的实体动态变化使得在实体的可靠运行与资源合理使用方面存在安全隐患,为了解决在动态网格环境下的安全问题,该文针对网格环境的动态特性,提出了一种评价动态实体信任度的模型。在给出了信任机制的几个主要概念的基础上,利用直接信任度、间接信任度、综合信任度构建了综合信任度评价模型(STDEM),并具体量化了各种信任度的评价参数,为网格系统中节点的可信性提供了一种评价方案。通过仿真实验对STDEM模型的相关参数进行了分析,并将综合信任度评价模型应用到了具体的数据网格系统中,验证了模型的有效性。     

基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法

信息传递是网络具有的基本特征,基于此提出了一种基于信息传递和峰值聚类的自适应社区发现算法。首先,定义了节点与邻居之间的信任度函数,每个节点基于信任度独立的向网络中扩散信息量。扩散结束后,节点总信息量即为峰值聚类中的密度;网络中节点之间的距离通过所含节点信息量的倒数替代。然后,提出一种自动选取核心节点方法并为核心节点分配不同社区,把剩余节点分配到与它距离最短的核心节点所在社区,完成社区划分。本算法的优点在于无需额外参数并且能够发现社区内部结构。实验结果表明本算法发现的社区结构更加接近网络真实社区结构。     

一种基于节点主观信任度的分布式多路径路由协议

提出了一种基于节点主观信任度的分布式多路径路由协议(distributed protocol for muhipath muting based onnode's subjective trust degree,NSTD-DPMR).在利用主观信任度对中间节点的恶意程度进行评估的基础上,分布式计算出源端节点发送数据的最佳速率,以及各中间节点的最佳转发速率.仿真实验表明,协议NSTD-DPMR能够在将恶意中间节点对数据传输的危害降低到最低程度的同时,最大化目的端节点接收到的正常数据,保证了路由的安全性和有效性,且协议的复杂度较低.     

基于通信历史相关性的P2P网络分布式信任模型

提出了一种新的P2P分布式信任模型NBRTrust.在节点通信历史分布式存储基础上构造了节点局部信任度评价分布式存储网-βlist,通过分布式计算节点信任评价行为的相关度,得到以节点相关度为因子的全局信任模型NBRTrust,用于评估节点的可信程度;定义了模型的数学表述和分布式计算方法,设计了基于NBRTrust信任模型的P2P通信模型.仿真分析表明,相比纯粹的局部信任模型和全局信任模型,NBRTrust信任模型更客观,能够有效抵御单个恶意节点和团队恶意节点的欺骗行为,是一种有效的信任模型.     

面向延迟容忍移动传感器网络的重叠社区节点检测方法

延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)呈现重叠社区结构特征,对重叠社区节点进行准确检测可有效提高网络运行效率。提出了适用于DTMSN的重叠社区节点检测方法。依据节点相遇信息挖掘节点移动轨迹规律,从而对其所属初始社区进行判定;进而,设计了节点社区隶属度估计方法,据此进行重叠社区节点的准确检测。仿真结果表明,相比已有方法,所提方法可分别提高平均检出率、平均负载率14%、15%以上。     

复杂校园网络实证研究

以某校园网为例,进行了复杂网络实证研究.介绍了网络通信和复杂网络的基本特征,在调查研究校园网的基础上,完成了其逻辑拓扑结构图构建,分析了各节点的出入度情况,给出了校园网的若干特点,证实了校园网具有复杂网络的显著特性:少数几个节点具有大量的链接,而大量的节点只有少数链接,有的甚至没有链接;节点度分布大致服从幂律分布.依据分析结果提出建议:学校网络中心应加强出入度数高节点的软硬件建设,以保证校园网的安全性和稳定性.     

基于贝叶斯网络和用户行为日志挖掘的行为信任研究

深入研究信任管理和行为信任的模型及方法,设计基于贝叶斯网络的信任预测和控制算法,综合利用聚类和分布密度函数设置算法参数,建立可量化的证据与信任等级之间的对应关系,算法可预测多属性下的行为信任等级.深入IIS和.Net底层实现可配置的信任管理插件,形成用户行为日志,为预测和控制算法提供证据, 免除了一般Web日志的清洗工作.实验数据表明算法的应用提高了服务器各项性能,并约束了用户的商业行为.     

Trust attestation mechanism for the sensing layer nodes of Internet of Things

The main function of Internet of Things is to collect and transmit data. At present, the data transmission in Internet of Things lacks effective trust attestation mechanism and trust traceability mechanism of data source. To solve the above problems, a trust attestation mechanism for sensing layer nodes is presented. First a trusted group is established, and the node which is going to join the group needs to attest its identity and key attributes to the higher level node. Then the dynamic trust measurement value of the node can be obtained by measuring the node data transmission behavior. Finally the node encapsulates the key attributes and trust measurement value to use short message group signature to attest its trust to the challenger. This mechanism can measure the data sending and receiving behaviors of sensing nodes and track the data source, and it does not expose the privacy information of nodes and the sensing nodes can be traced effectively. The trust measurement for sensing nodes and verification is applicable to Internet of Things and the simulation experiment shows the trust attestation mechanism is flexible, practical and efficient. Besides, it can accurately and quickly identify the malicious nodes at the same time. The impact on the system performance is negligible.     

Ad Hoc网络中一种基于救赎机制的信任模型

在Ad Hoc网络中,节点由于自私等恶意原因以及链路错误导致拒绝转发数据,需要采用适当的机制来提高网络的转发性能.提出一种Ad Hoc网络中的信任模型来激励节点间的协作,在此信任模型中,每个节点通过直接监控和其它节点的推荐监控信息共同完成对邻居节点的信任评价,并维护所有邻居节点的信任值,同时在信任值更新和重建中引入信任值衰退和信任救赎机制来体现模型的健壮性.实验表明该信任模型中的信任救赎机制能提高网络可用性,且该模型有效抑制了恶意节点的行为.