基于灰色预测的无线传感网络路由优化算法研究

无线传感网络路由链路节点分布混乱,导致路由算法稳定性降低,提出基于灰色预测的无线传感路由优化算法。构建无线传感器网络路由节点定位模型,实现传感器节点自主链路分层转发控制,构建无线传感节点控制模型,提高路由探测的参数识别能力;采用灰色关联预测方法,建立无线传感网络路由探测模型,根据路由探测结果,获取教务数据采集系统无线传感器网络最优节点密度分布,融合模糊度参数,构建模糊信息调度优化设计模型,定位最优自适应特征信息,实现无线传感网络路由优化设计。仿真结果表明,无线传感网络路由设计的输出稳定性较好,节点定位精度较高,传输时延较小,提高了教务数据采集系统中的无线传感器网络传输和数据分析能力。     

一种基于无线多媒体传感器网络的图像感知系统

无线多媒体传感器网络在交通监控与智能战场等各个方面具有广泛的应用前景,旨在获取视频、图像等多媒体数据并进行一些处理,是近年来的一个研究热点。本文选择性价比较高的装载有USB摄像头的嵌入式开发板作为无线多媒体传感器节点。首先对嵌入式Linux操作系统进行配置,增加了对摄像头和多跳路由协议的支持,并基于V4L编程接口实现了无线多媒体传感器网络图像感知系统的图像采集端,然后在节点上移植了AODV—UU路由协议,使系统具有多跳转发的能力。接收端对图像进行XVID视频编码,最终使得图像能够实时显示和存储。本文还在此系统的基础上对具有重叠感知区域的无线多媒体传感器节点采集到的数据进行基于sift算法的图像融合。实验表明,该系统运行稳定,多跳路由协议运行正常,且图像融合使源数据量大大减少,在满足资源受限的无线多媒体传感器网络的QoS需求方面有一定的帮助。     

基于时间周期的无线传感器网络数据融合

无线传感器网络中传感器的能量有限,怎样节约能量延长传感器的寿命,是无线传感器研究网络研究中的重要问题。数据融合作为无线传感器网络的关键技术之一,它的作用体现在减少数据的上传量,提高数据准确性,节省能量等方面。研究传感器节点收集到的大量数据,发现数据满足周期性,提出了基于时间周期的数据融合算法。在融合算法中根据历史数据基于拉格朗日插值法的预测算法预测未来数据,设置误差阈值来检测预测数据。室外温度数据满足文章研究的条件,因此基于时间周期的无线传感器网络数据融合算法以沈阳地区夏天温度数据为样本,用Matlab进行仿真实验对该算法进行了验证,实验结果表明该算法减少了传输的数据量,节约了节点的能量,延长了网络的寿命。     

基于非均匀分布双融合节点的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）算法基础上进行改进的混合型融合算法．该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理．然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据．仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强．     

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.     

基于整体加权的多源数据融合研究

针对无线传感器网络中数据融合问题,分析了基于融合算法下数据压缩和节能的关系,在归纳和研究现行的融合算法后,对独立于应用的数据融合,提出了先单个传感器加权再整体加全权的融合算法,通过两次加权,使算法性能达到最优。通过软件层面设置加权参数实现数据压缩和传输,有效地提高决策准确性和节约能量。同时,根据无线传感器的数据冗余方式,结合路由传输机制,可以实现在传输层的数据整合,减少数据无效发送,延长无线传感器网络的周期。     

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.     

具有优化和安全特征的基于模式码比较的WSN数据融合协议

数据融合及其安全性是无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)实现高效、安全通信的关键.提出了一种具有优化和安全特征的模式码比较无线传感器网络数据融合协议,在该协议中,基于非物理意义的模式码保证了数据的机密性,传感节点利用模式比较算法实现数据融合,结合一种优化的发送节点选择机制,在进行数据...     

一种分簇式无线传感器网络中高效的路由协议

分簇式无线传感器网络中,由于簇头节点担负数据融合的任务,减少了数据通信量,使得该类网络适合于大规模网络的部署.但已提出的分簇式路由协议中,节点通信过程中耗费的能量多、不能有效地均衡节点消耗的能量,以致部分节点失效快、网络生存时间短.针对现有的分簇式无线传感器网络路由协议的不足,提出一种改进的路由协议,该协议能进一步减少节点的能量消耗,延长网络的生存周期.     

一种基于分簇与分层相结合的无线传感器路由协议

本文在LEACH算法的基础上,提出了一种基于分簇与分层相结合的无线传感器路由协议。该协议结合了层次路由协议中的分簇路由和基于定向扩散路由思想的分层路由:分簇路由结合数据融合技术可以大幅度的降低网络中数据冗余,分层路由使得数据转发有一定的方向性;二者都相结合降低了网络能耗和延长网络生存周期。另外睡眠机制和多跳传输方式的应用,有效均衡网络节点的能量消耗。     

基于数字水印的无线传感器网络数据安全融合方案

针对无线传感器网络中数据的安全问题,提出了一种基于数字水印的无线传感器网络数据安全融合方案。构建数据融合树将节点分层;叶节点采集数据后加密并向上层节点转发,每个中间节点接收到子节点的数据包之后先判断来源,然后验证数字水印以判断数据的正确性并进行数据融合处理,再将结果继续转发给上层节点,以此类推,直到基站收到数据结果。分析表明,此数字水印算法能够有效防止传感器数据被窃听,还能检测出数据在传输过程中是否被篡改。根据仿真结果,数据融合算法与其他算法相比,降低了单个节点传输数据的能量消耗,从而降低了整个网络的能量消耗,一定程度上延长了网络的生命周期,有一定的实用价值。     

基于信任模型的WSNs安全数据融合算法

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.     

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.     

线型拓扑无线传感器网络关键技术

线型拓扑无线传感器网络的数据传输跳数多,传输路由单一,延时大,各节点转发的信息量不均衡.针对这些特点,分析了传统无线传感器网络协议在线型拓扑网络中存在的问题,提出链式快速分簇数据传输协议.该协议采用周期性地对传感器节点进行时间基准化,并且对数据进行逐段融合与回传.实际数据传输测试结果表明,链式快速分簇数据传输协议在传输延时、低功耗方面有优越的性能.     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

基于数据融合的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,各个协议层的数据融合技术都有各自的算法,而网络层的数据融合技术则主要是与路由协议相结合。本文根据数据融合和路由协议的基本原理,分析了几种结合路由协议的数据融合算法,并对这几种算法进行分析和比较。     

基于路由协议的低能耗数据融合方法

将无线传感器网络中的数据融合技术与路由协议相结合,详细分析了基于LEACH、图论、模糊神经网络和合作博弈的路由协议数据融合算法,给出了不同算法中影响能量消耗和时间延迟的因素,提出减少能量消耗和时间延迟的方法.最后,通过仿真实验对改进后的几种路由协议在融合能耗和平均时延方面进行比较.结果表明,改进后的数据融合算法能量消耗更低、时间延迟更少.     

基于反向传播树的传感网路由算法

本文在分析无线传感器网络LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议的基础上,提出了一种新的基于反向传播树的聚簇路由协议BPT-CR(Back Propagation Tree based Cluster Routing),该协议簇头的选择综合考虑节点剩余能量和数据融合等因素,采用周期性轮换机制,有利于延长传感器网络的生存时间;路由的选择采用基于地理位置的反向传播树路由策略,有利于降低路由选择的复杂度,提高网络的吞吐量。     

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．