能量采集WSN中的自适应机会路由算法研究

能量采集技术可以使无线传感节点脱离化学电池容量的限制,通过均衡布局能量采集节点的优化,在一定程度上可延长网络寿命,然而环境能量采集的不确定性可能导致能量采集节点能量供应不稳定,使网络的吞吐量和稳定性受到影响.为了让能量采集无线传感网更充分地利用环境能量,提出了自适应机会路由算法.算法根据网络条件与可用能量程度对节点进行区域划分,再分配传输优先级,进行优化路由处理,确保环境能量采集节点的高效利用.仿真结果表明,该算法对比类似方案的GR-DD算法和EHOR算法表现了更高的吞吐量和稳定性.     

无线传感反应网络实时高效路由的研究

无线传感反应网络通过引入具有资源丰富且可移动的反应节点,极大地增强了现有的无线传感器网络的应用范围,本文针对距离反应节点越近传感节点能量消耗越快的问题,研究了基于容量约束的最大跳数最小化的问题,并在此基础上提出了一种分布式近似算法,仿真实验表明,该算法在不需要全局信息的情况下,通过设置节点的容量约束,限制节点每轮转发某个事件的最大报文数,以降低单个节点的最大能耗,达到延长网络生存时间的目的。     

基于状态分布式传感网络的多播路由算法研究

针对在无线传感网中存在的延迟等待时间、节能比、吞吐率等参数会限制多播路由的问题,提出基于状态分布式传感网络的多播路由算法(SDSMR).算法结构中包含簇头(CH)节点、核心节点(CNs)与传感器节点(SNs),其中CH节点和CNs构成核心节点网络,核心节点网络中的CNs与SNs构成核心节点网络支持的多播树,CH节点可以进行拓扑控制、路由和监视SNs的能量状态,CNs存储多播路由状态信息,可以最小化链路故障期间的路由复杂性,SNs参与核心节点网络支持的多播路由,节约了CNs的能量消耗,从而提高整个网络的性能.将SDSMR算法与HGMR算法、DCAMEM算法进行对比仿真实验,结果表明采用SDSMR算法能够有效减少延迟等待时间,提高节能比与吞吐率,并表现出良好的系统性能.     

基于机器学习的无线传感网络室内定位研究

无线传感网络在能耗量化传导过程中具有随机分布性,导致网络节点的室内定位精度不高,为了提高网络的室内定位准确性,提出基于机器学习的无线传感网络室内定位方法.构建无线传感网络室内定位的节点优化部署模型,采用能量负载均衡控制方法进行无线传感网络的路由探测协议设计,建立无线传感网络节点传输的链路均衡配置模型,采用机器学习算法进行无线传感网络室内定位过程中的自适应寻优,提取无线传感网络节点输出信号的能谱特征量,根据能谱的聚类属性进行无线传感网络室内定位优化.仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网络室内定位的精度较高,能量开销较小,网络节点的组网部署能力得到提升.     

无线传感器网络补偿性代价生成树路由算法

针对无线传感器网络中的"热点"问题,采用分簇的拓扑控制方法,并就簇头多跳方式提出了一种贪婪算法,以此在簇头间形成一种基于传输代价的生成树.算法前提是不同簇的传感数据相关性较小,不能进行数据融合.生成过程中每一步都以最小化当前最大节点代价为原则加入新的节点,从而达到均衡簇头节点能量消耗,延长网络生存时间的目的.并且在代价计算中引入相对剩余能量因子,以进一步均衡节点能量异构情况下的能量消耗.仿真结果表明,与现有典型算法相比较,在大规模无线传感器的应用环境下,网络生存时间得到有效的延长,节点剩余能量的分布也更加合理.     

无线传感网络簇内圆状分割路由算法的研究

无线传感网络中部分区域节点事件频发,形成能耗热点,引发网络负载不均衡,缩短网络生命周期?针对无线传感网络能量受限的问题,在分析研究混合能量有效的分布式路由算法(hybrid energy-efficient distributed clustering approach,HEED)的基础上,提出了一种簇内圆状分割的无线传感路由算法(circle cluster HEED of radius adjustment,CCRA-HEED)?该算法以非定长半径对层次分簇后的簇内感知区域进行非均匀圆状再分割,并从数学角度进一步分析网络能量的均衡特性?仿真结果表明,CCRA-HEED算法能够有效减少无线传感网络的能量消耗,获得较长的网络寿命和均衡的能量负载?     

带非均匀节点分布无线传感器网络的高效节能数据存储

现有大部分无线传感器网络的分布式数据存储方法都依赖于传感器节点定位系统,这会导致节点消耗大量的能量,而且这些方法主要是针对均匀分布的无线传感器网络的,并不适用于非均匀节点分布的传感网络。为了解决这个问题,提出一种非均匀节点分布传感网络的大数据路由存储算法,其目的在于减少传感器节点的实际分布和地址。为了进一步节省数据存储空间和能量消耗,将布隆过滤器(Bloom filter)集成到节点上,从而进一步减少数据丢失和网络能量消耗。文中算法提供了高效的搜索服务,使数据在网络内的存储分布和路由能量消耗更加均匀,进而提高了网络的生存时间。文中算法在容错情况下通过减少冗余数据来提供高效节能的存储,并进一步减少数据的路由开销和存储空间的浪费。     

基于混合PSO的无线传感网安全分簇算法

为了合理有效地管理和维护无线传感网络中的节点,提出基于混合粒子群算法的安全无线传感网分簇算法,基于网络的安全性和节点的信任度问题,在分析粒子群优化算法的基础上,引入局部最优解对最优解搜索过程的影响。在适应度函数中,该方法将节点剩余能量、与其他节点的连接性能以及安全信任度作为主要评价指标,把粒子群算法多次迭代得到的适应度值最高的节点作为簇首节点。通过实验对比了该算法与LEACH和MCBMC算法对节点生命周期的影响。结果表明,在不同恶意节点数量和不同节点密度的情况下,该算法能使无线传感网络具有较长的生命周期。     

基于负载均衡评价模型的无线传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络的节点负载不均衡问题,易造成低能量节点过早死亡,引起网络分区甚至网络崩溃,从而降低了网络的实用性。因此,本文针对节点剩余能量和发射功率与负载之间的影响关系,建立了基于负载均衡的节点评价模型,并以节点评价模型作为拓扑的构建条件,考虑到集中式算法易引起较大的信息复杂度问题,提出了基于负载均衡评价模型的无线传感器网络分布式拓扑控制算法,并采用李雅普诺夫第二法证明了节点评价模型具有稳定解,仿真结果表明该算法能够均衡节点的负载和能耗,提高网络实用性。     

基于WSN分布式聚类均衡路由算法的优化研究

有效减少网络能耗,从而提高整体网络寿命是无线传感网领域中的关键问题,LEACH和DEBR等分簇路由算法可以初步提高网络寿命和网络延展性.研究了簇头选择、簇的形成和数据路由3个阶段,提出了一种基于能量均衡的分布式聚类均衡路由算法,通过传感节点的剩余能量、邻居个数以及簇头能耗的混合权重来选择簇头和分簇,考虑每条路径的消耗来选择最佳路径,有效改进了LEACH随机选择簇头节点和DEBR传送延迟导致的网络分割和能耗不均等问题.仿真结果表明,该算法有效平衡并降低了节点能耗,使得网络中生存节点数在相同周期内有较大提升,从而延长了整个网络的生命周期.     

无线传感器网络中基于距离的簇头选择优化研究

基于集群路由协议的核心实际上是簇头(CH)选择的过程,该过程要求能量消耗能够均匀分布在每个传感器节点上,以求延长传感器网络的生命周期.提出了一种新的分布式簇头选择算法(LEACH-DS),将从传感器到基站的距离作为关键参数考虑其中,以最优地均衡消耗在每个传感器上的能量.仿真结果表明,对比原LEACH算法,新算法的网络生存周期要比原LEACH的网络生存周期有效提高10 %,尤其是在节点到基站距离较远情况下,有更好的实际和应用价值.     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致出现节点分布不均匀、路由平衡度较差、整体开销成本较大、能耗高等问题。为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法。构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络平衡路由的算法设计。实验结果表明,所提方法可提高无线传感网络中节点的均匀分布能力,降低整体能耗开销,减少能量消耗,有效实现无线传感网络平衡路由的算法设计。     

WSANs中一种基于能耗自适应的多反应节点的选择算法

为减少无线传感器反应网络(WSANs)中传感节点和反应节点间数据包的传输距离及传输能耗,在分析了传感节点与多个反应节点共存模型的基础上,提出了一种分布式的跳数有限且能耗自适应的多反应节点选择算法,并给出了相应的最优解决方案的整数线性规划(ILP)描述.该算法在修改了贪婪转发路由算法的基础上,通过限定传感节点到反应节点的跳数以及重新计算从每个用于数据转发的传感节点到每个反应节点的能耗,来达到保证实时收集数据条件下降低网络总能耗及数据传输总距离的目的.仿真实验表明,该算法能够有效地实现数据收集的实时性与网络总能耗之间的平衡.图3,参8.     

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.     

WMSNs中粒子群优化的多径流量分配路由算法

针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)节点能耗问题,提出了一种基于粒子群优化的多路径自适应流量分配路由MATDR-PSO算法。通过建立能效优化模型,将最小能耗和能耗均衡2个特性转化为多目标优化问题;利用粒子群优化算法动态分配多路径上各条链路流量来实现网络的能效优化。仿真实验表明:MATDR-PSO算法能够在降低全网节点消耗总能量的同时保证能耗的均衡特性,显著提高了网络的生命周期。     

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.     

一种支持QoS的无线传感器网络数据聚合策略

针对无线传感器网络数据聚合存在的数据时延增加与节省能耗这一矛盾,提出了一种综合考虑节点剩余能量与数据时延、支持QoS的分布式数据聚合策略,各个节点依据其他数据经由该节点转发的概率与能耗情况,自主地决定是否成为聚合节点,仿真结果表明,QoS算法在网络的生命周期,数据时延和抗毁性方面均优于经典的LEACH和PE-GASIS算法。     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法

无线传感网络覆盖可以合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取等任务,当前无线传感网络覆盖方法不能对传感网络进行全面覆盖。提出一种新的用于无线传感网络覆盖的网络拓扑结构设计方法,将层次型拓扑结构作为无线传感网络拓扑基本结构,对其进行详细分析后,提出能量高效的拓扑控制算法:以同一概率周期性随机选择簇头,令无线传感网络的总体能量消耗均衡分配至各传感器节点中,实现簇中成员节点数据的均衡分布,完成无线传感网络拓扑结构的设计。实验结果表明,设计的网络拓扑结构可以合理调节传感节点的距离,可以覆盖整个无线传感网络,减少重复覆盖,具有很好的覆盖优化效果。