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.     

高密度无线传感器网络分簇定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据,网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到,各簇内的拓扑信息由簇首保存,簇首利用线性规划法实现簇内相对定位;随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合,最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法,所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高,且不需要预先知道环境中的信号衰减因子,有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示,在节点按均匀网格分布和均匀随机分布两种情况下,所提算法能取得较好的定位效果。     

基于蓝牙的无线传感器网络

提出了一种基于蓝牙技术的无线传感器网络,它采用基于信息触发的星型网络拓扑和节能工作模式,使得一个蓝牙主结点可以控制从结点的个数远大于7个,有效降低了每个传感器结点的功耗,加强了传感器结点的安全管理。     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。     

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.     

无线传感器网络中的异步协作通信方案

为了改善多跳传感器网络的性能,提出了一种基于三种空间分集技术的异步协作传输模式.该模式是考虑非同步网络传输,多个传感器通过共享天线,形成虚拟多天线发送/多天线接收(MIMO)的协作通信,并利用空时编码、发射天线选择和信号空间分集三种空间分集技术,有效抵制传输信道的衰落,提高了系统的分集增益.通过蒙特卡罗仿真,结果表明,对比传统的单发单收传输模式和异步空时协作传输模式,该传输模式获得了更高的分集增益,提高了系统的性能,从而节省了网络的能量损耗.     

无线传感器网络的混合抗干扰攻击方法

为对抗无线传感器网络中存在的强针对性的智能型干扰攻击,基于多种扩频技术提出了一种混合跳频扩频、非协调直接序列扩频以及非协调跳频扩频的抗干扰攻击方法。为解决传统扩频技术需要提前共享密钥的限制,在网络初始化阶段使用非协调跳频扩频进行网络通信;为避免持续使用非协调扩频跳频带来的高能量消耗问题,发送节点与接收节点在非协调扩频跳频模式下生成跳频序列,即可进行传统跳频扩频;通过非协调直接序列扩频技术进一步增强对抗干扰攻击的性能;使用OPNET并基于多种干扰攻击模型进行网络仿真,评估所提出的混合抗干扰攻击方法的性能。仿真结果表明,在环境恶劣情况下,并受到强针对性的智能型干扰攻击时,网络仍能保持较低的丢包率,故所提出的混合抗干扰攻击方法能有效地抵抗无线传感器网络中的干扰攻击。     

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.     

基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法

从无线传感器网络自身的特点出发,提出了一种基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法(energy efficient routing algorithm based on ant colony optimization for wireless sensor network,EEAWSN).该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并给出路径最优度的概念来评价路径的最优性.仿真结果表明,与其他蚁群策略的路由算法相比,该算法找到了一条路径最优度最优的路径,在此路径上传输能量消耗最小,并且兼顾了节点的剩余能量,从而延长了整个网络的生存时间.     

传感器网络中高能效可靠通信的跨层优化策略

低能耗/高可靠通信问题是传感器网络应用中的一个重要研究课题,即如何在满足应用所设定的端到端可靠性要求的前提下实现能耗最小化,在物理层引入功率控制的策略,逐渐增加发送功率,直至满足可靠要求,从而降低不必要的能耗;在数据链路层提出了一种能量高效的组确认数据重传机制,尽量降低数据重传过程中冗余信息.并在此基础上,提出一种跨层联合优化算法,以解决低能耗/高可靠通信问题.最后通过NS-2仿真实验证明了该算法能够满足传感器网络低能耗/高可靠的应用需要。     

PowerTOSSIM无线传感网仿真器剖析

对具备能量意识的无线传感器网络仿真器PoweTOSSIM进行深入剖析,详细分析PowerTOSSIM的仿真原理、体系结构、并发模型,描述仿真运行过程,最后指出PowerTOSSIM存在的几个不足,并从应用程序和仿真器设计两个角度提出改进方案。经验证,改进后的PowerTOSSIM是一个更合理的仿真器。     

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.     

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.     

无线传感器网络的信息收益函数研究

信息获取与能量节省的平衡优化是无线传感器网络研究的热点问题,通过信息收益函数可以有效地解决这一问题。然而信息收益函数的性能受到网络特性和算法特性的影响,很难给出较为完备的参数设计、性能评价和选用原则。以动态协同自组织算法在目标跟踪中的应用为例,选取一些典型信息收益函数在此算法下进行分析与仿真,通过设计评价指标,优化参数设计,给出详细的性能评价,并对其鲁棒性进行分析,最后给出应用场合的选用原则,以提高网络的综合性能优化。     

基于地理信息的传感器网络Sybil攻击检测方法

Sybil攻击破坏无线传感器网络中的冗余机制、数据融合等机制。目前已有的防范和检测Sybil攻击的方法具有一定的局限性。针对上述不足,提出了一种基于地理位置信息的Sybil攻击检测方法,该方法从事件观测区域到基站建立多条路径,事件区域根据多条路径中节点的位置信息检测网络中的Sybil攻击。仿真实验表明,此方法能够节省存储空间,降低能量消耗,信道出错率在10%以内时,对Sybil攻击的检测率达到95%以上。     

无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法

为提高目标被动跟踪性能,并降低无线传感器网络（WSN）中的能量开销,提出了一种新的分布式信息粒子滤波（IPF）算法。根据目标的当前位置,将WSN中的结点动态组织成簇,建立分布式跟踪结构。利用信息扩展卡尔曼滤波器结合最新的观测量,产生粒子滤波的建议分布,详细推导了基于动态分簇结构的IPF具体实现步骤。建立机动目标跟踪的WSN仿真环境,比较了三种跟踪算法的性能和通信数据量。仿真结果表明,IPF具有较高的跟踪精度,与集中式粒子滤波算法的跟踪性能接近,而且降低了节点间的通信数据量。     

基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法

当节点初始坐标精度较差时,大多数基于负梯度搜索的最小二乘类迭代定位算法容易陷入局部最优,产生较大的定位误差.作者通过引入网络部署时先验的限制性条件,提出了一种基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法(SCLS).该算法根据2跳邻居节点问必须满足的最小和最大测距限制性条件,在加权最小二乘优化代价函数中引入惩罚项,迫使负梯度搜索往节点真实位置方向前进,从而提高定位算法精度.仿真实验结果显示,SCLS定位算法精度明显优于经典加权最小二乘定位算法.在测距误差较大或节点初始坐标精度较低情况下,SCLS算法具有良好鲁棒性.     

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.