节能型无线传感器网络在森林环境监测中的应用

根据森林环境监测数据变化率相对较慢、数据冗余度较高,监测期间突发事件(如降雨、火灾)又有快速突变等特点,结合无线传感器网络在森林环境监测中的试验,从系统架设、传感器采样周期、基于系统休眠的自适应网络路由算法等方面分析了长期有效采集环境数据的系统结构,实时捕捉环境因子变化的方法;研究了网络节能、延长系统生命周期的方法;提出了采用变周期自适应采样法解决长期休眠丢失有效信息的方法,设计出一种结合系统休眠和分簇算法的自适应动态路由(SDRP)。系统实测结果表明,与常规森林资源与环境监测技术相比,节能型无线传感器网络不仅在时间和空间上提高了环境数据采集深度,同时提升了系统对环境因子变化的响应速度。此外,采用结合系统休眠的变周期采样技术以及针对系统节能的自适应动态路由都可有效降低系统能耗,维持系统工作的稳定性与数据的可靠性,适合森林环境监测。     

节能型无线传感器网络用于林业环境监测中的可行性分析

随着我国社会主义现代化建设的不断发展,无线传感器网络技术在我国实现了前所未有的发展,且在林业环境监测中得到了广泛地应用。该文将基于系统架构、传感器采样以及系统休眠等角度对环境数据采集系统进行深入分析,探究了节能型无线传感器网络在林业环境监测中的应用价值,希望为我国林业环境监测工作提供参考与借鉴。     

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。     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

改进LEACH的传感器网络分簇路由算法

针对当前无线传感器网络分簇路由算法存在的节点能耗不平均、 节点过早死亡等缺陷, 提出一种改进低功耗自适应分簇(LEACH)的无线传感器网络路由算法. 首先针对无线传感器节点过早死亡的问题, 引入簇半径动态确定方式, 将整个无线传感器网络划分为多个不均匀的簇; 然后考虑簇首能量消耗过快的问题, 结合簇首所在位置和节点剩余能量选择每轮中的簇首; 最后改进数据传输机制保证节点能量消耗均衡, 并在MATLAB 2014平台上对无线传感器网络分簇路由算法的性能进行测试. 测试结果表明, 改进LEACH算法较好地解决了节点过早死亡的难题, 延长了无线传感器网络的寿命, 平衡了各节点能量消耗, 整个无线传感器网络的性能显著优于其他对比算法.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

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。     

基于CACO的WSN中QoS组播路由优化研究

随着无线传感器网络的广泛使用,提出了如何在无线传感网络中实现QoS效率的问题。针对无线传感器网络的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的方法。该算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,求解QoS组播路由速度快,延长了网络寿命。仿真结果表明混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的可行性和有效性。     

无线传感网络分簇节点节能传输实验模拟分析

为了提高无线传感网络分簇节点节能传输控制能力,提出基于最优节能控制的无线传感网络分簇节点节能传输实验模拟分析方法.构建无线传感网络分簇节点优化部署模型,建立路由均衡控制下的无线传感网络分簇节点节能传输低能耗调度信道模型,采用自适应均衡的路由转发控制协议实现无线传感网络分簇节点节能路由探测协议设计,提取无线传感网络节点传输的相干性特征值,结合模糊特征提取方法进行无线传感网络分簇节点节能传输过程中的最优特征量提取,实现网络分簇节点节能传输的优化控制和自适应均衡调度.仿真结果表明,采用该方法进行网络分簇节点节能传输的自适应能量均衡性较好,数据转发的成功率较高,具有很好的节点数据收发控制和节能传输能力.     

优化能量及跳数的增强学习WSNs路由算法

针对无线传感网络中强化学习路由算法存在的目标单一、建立过程复杂及节点转发开销大等问题,开展了节点能量及跳数的动态协调方法研究,提出了具有反馈学习能力的动态自适应路由算法.利用局部路由信息,反馈学习邻居状态,以能量和跳数信息加权计算出路由奖励值,并更新求解Q-value值,获取最优路由策略.经实验验证及分析,算法能有效延长无线传感器网络的生命周期.     

无线传感器网络卡尔曼流量预测算法

基于通用网络流量模型,采用时间序列建模,提出了一种专用于无线传感器网络的卡尔曼流量预测算法KTP/WSN.通过NS2仿真采集流量数据,使用该算法对流量数据进行预测.结果表明,该算法可以提前一个甚至几个周期预测网络节点的拥塞情况,提前做好路由选择,实现路由自适应控制,预测值和原始值偏差很小.进一步进行流量预测可对网络的占空比、能耗等做到提前自适应控制.     

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.     

动态传感网络环境下的聚类路由算法

研究分析了现有代表性的无线传感网络路由协议,提出一种动态传感网络环境下的高效率高可靠的聚类路由算法.算法改善了能量消耗均衡性,避免了消息路由空洞现象,提高了数据传输高效性和可靠性,延长了网络的生命期.算法在无线传感网络环境监测项目中得到很好的验证和应用.     

动态传感网络环境下的聚类路由算法

研究分析了现有代表性的无线传感网络路由协议,提出一种动态传感网络环境下的高效率高可靠的聚类路由算法.算法改善了能量消耗均衡性,避免了消息路由空洞现象,提高了数据传输高效性和可靠性,延长了网络的生命期.算法在无线传感网络环境监测项目中得到很好的验证和应用.     

无线传感器网络的系统节能研究

无线传感网络为能量受限系统,我们设计了一个无线传感器网络的节能系统,硬件上采用主控芯片MSP4301611单片机和射频芯片CC1101平台,软件上MAC层采用S-MAC协议及进行优化,在网络层路由协议引入蚁群算法并进行能量均衡改进。实验结果表明,该原型能较好地降低无线传感器网络和传感器节点的能耗,延长网络生存周期。     

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。     

自适应延迟感知的光无线混合宽带接入网节能机制

利用数据的延迟容忍特性,提出了一种自适应延迟感知光无线混合网络节能机制.为了充分利用数据的延迟容忍度,网关动态地感知数据的到达率,采用排队模型来分析网关能耗和数据延迟,从而自适应地选择休眠周期;同时,采用多网关均衡负载机制来减小网关休眠带来的路径重建延迟和拥塞,从而减小因休眠而增加的延迟.结果表明,所提出的机制可降低网关总能耗36%,并有效提高网关利用率,降低网络中数据的路径延迟.     

基于无线传感器网络的森林火灾模型参数估计

针对森林火灾形势复杂不利于搜救的特点,提出将无线传感器网络应用于森林火灾检测,建立准确的火灾模型,对森林火灾位置和强度进行估计预测.研究了利用无线传感器网络节点进行自适应采样数据的方法和建立高斯空间多峰火灾模型理论方法,并将最大期望算法(EM)和多分辨率搜索算法(MR)相结合,提出用EM-MR算法对火灾模型进行参数估计.通过仿真实验比较,结果表明该模型能较准确地描述森林火灾现场,EM-MR算法在保证估计精度的基础上降低了计算复杂度,证明了方法的有效性.     

基于动态门限的定向扩散算法

通过对无线传感器网络节点传输能耗模型的分析,在研究时间敏感应用的基础上,提出了一种基于动态门限机制的控制方法.利用采样数据内在的相关性、无硬门限特性,并根据采样数据的发送间隔实现了门限的动态调整,以改进基本的定向扩散算法.仿真实验表明,所提算法能减少节点无线传输的次数,可使无线传感器网络节点的生命期延长30%,它随采样数据的变化动态地调整门限值,从而满足了时间敏感应用的要求,适合于一次性查询和持续性查询.     

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.