基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法

为延长网络生存时间和数据传输的时效性,提出一种基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法.首先,分析无线传感器网络协议结构,考虑到无线传感器网络运行过程中的节点能耗问题,根据链式数据采集协议设计改进路由算法;其次,利用贪心算法找到邻居节点,通过引入距离门限方程实现建链,建链后综合考量节点传输数据能耗与剩余能量选举路由...     

LEACH算法最优数据采集方案

为了提高无线传感器网络低功耗自适应聚类路由算法(LEACH)的能量利用效率,首先建立了该算法的通信模型,得出了在簇形成阶段和数据采集阶段网络节点的能量消耗.其次分析了传感器节点每轮只采集一次数据和每轮采集多次数据这2种不同情况下所消耗的能量.最后通过对比节点在具有相同初始能量条件下采集信息量的差异,理论上推导出了最优化的数据采集方案,使得无线传感器网络节点在能量使用效率上有了较大提高,并通过仿真实验说明了它的可行性和正确性.实验结果表明,与每轮只采集一次数据相比,最优化采集方案能在其基础上提高33%的能量利用效率.     

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.     

无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法

针对无线传感器网络簇头节点选取难、网络生存周期短、能量消耗大等问题,本文在传统的LEACH算法基础上,设计了E-LEACH算法,E-LEACH算法引入了能量阈值的概念。能量阈值是判断该节点是否可以作为簇头节点的先决条件,同时引入距离因子的概念,在每轮选取簇头时,都会考虑到和基站的距离。仿真实验表明,该算法有效的降低了网络能耗,延长了节点的生命时间。     

一种节能的分簇路由算法研究

由于无线传感器网络具有能量有限等特点,如何高效的使用能源已成为人们研究的热点.结合已有的研究,提出了一种基于节能的分簇路由算法.节点分成簇间与簇内两级拓扑结构,簇内节点通过在最后一个数据包中“捎带”自身剩余能量信息参与下一轮簇头节点的选举,簇头节点之间形成网状拓扑结构,并维持一张由邻居节点梯度、距离及剩余能量值组成的权值路由表,通过尽量选择权值最小的路径进行数据的传输,实现节能、均衡能量消耗、延长网络生命周期的目的.     

面向目标跟踪的WSN协同调度策略及拓扑控制

基于扩展卡尔曼滤波估计理论提出了分布式无线传感器网络的目标跟踪算法,给出了基于邻节点集的协同调度策略和采用退避机制的按需距离矢量路由(AODV)拓扑控制策略,实现了分布式环境下任务节点和拓扑结构的动态自适应切换.通过研制融合了MicaZ硬件节点和超声波传感器的原型系统,实现了对移动目标的跟踪和定位,验证了所提出算法的正确性.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

一种高效节能分布式传感器网络覆盖协议

提出了一种分布式高效节能的传感器网络覆盖协议(CEP),在保证网络性能的前提下,每个节点将工作周期分为多轮,在每轮中与邻居节点协商,并根据剩余能量来调度自身的工作模式,从而保证网络在每轮中以最少的节点处于工作模式,同时保证能耗均匀地分布在工作节点之上.仿真结果表明,随机均匀部署的传感器网络在满足覆盖度要求前提下的CEP,能使网络生命周期较LEACH方法延长了200%,计算复杂性降低10%.该协议可以广泛应用于与传感器网络节点部署、拓扑控制以及目标监控等相关的领域.     

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。     

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。     

任务类型感知的无线传感器网络数据融合调度算法

针对数据融合调度能量与时延优化问题,提出一种任务类型感知的无线传感网数据融合调度算法。通过传感器节点多功率、多信道的方式,利用最大独立集思想,构建基于数据融合主干树的网络拓扑结构,从而根据调度优先级,通过近似贪婪算法实现簇内数据融合调度,同时结合稀疏系数感知任务类型,减少传输数据量,进而利用簇头节点在网络中的等级,实现簇间数据融合调度。结果表明,所提算法在减少簇头节点数据传输量,降低节点能耗的同时,缩短了数据融合时延,提高了网络寿命。     

基于端到端测量的网络拓扑推断算法研究

提出的网络拓扑推断算法不需要网络内部节点的协作,通过端到端测量推断网络内部的性能特征和拓扑结构.本算法利用叶节点的丢包情况及其跳数信息,在跳数相同的节点集中识别兄弟节点,进而推断网络拓扑.理论分析和NS2仿真结果均表明该算法具有较高的推测准确度和较小的时间复杂度.     

传感器网络同步态的节点故障诊断算法

首先介绍了复杂网络同步态的概念,以传感器量测数据为节点,定义了随时间动态变化的传感器网络,采用数学分析方法定量描述了传感器网络的动力学机制,给出了传感器网络同步态的数学定义、计算方法及其实际的物理含义。理论推导表明,同步态从全局角度评价传感器网络的健康程度,以量测数据距离关联性定义复杂网络的耦合矩阵A=(aij)N×N,并以该耦合矩阵零特征值对应的左特征向量(ξ1,ξ2,...,ξN)来刻画传感器网络节点的局部细节信息,进而衍生出基于传感器网络同步态的节点故障诊断算法,实现传感器网络的故障诊断。实验仿真了由100个传感器组成的复杂网络,采集了在稳定运动60s期间的的量测数据,每个量测数据长度为5 000,其中有3个传感器处于间歇增益故障状态,以此来验证基于传感器网络同步态的节点故障诊断算法的有效性。结果表明,该算法不仅可以很好地跟踪整个传感器网络的工作状态,实时监测每个传感器网络节点的故障,而且可以利用传感器网络节点故障之间的相关性有效地识别出传感器量测数据的异常是由外界量测对象的改变还是由传感器本身故障引起的。该算法为全局评估传感器网络的工作状态和监测网络节点的局部故障提供了一个新颖可行的研究思路,期望为相关领域的研究学者提供有益的参考。     

基于测量聚类的网络拓扑推断算法

为了减少基于端到端时延的拓扑推断算法中产生的测量流量,根据网络中端到端时延的特点,提出了一种测量聚类算法和两阶段拓扑推断算法.测量聚类算法在测量时首先粗略测量网络节点的端到端时延,根据时延对节点进行聚类,然后根据节点的聚类测量节点对的端到端时延并计算节点相关性,最后通过两阶段拓扑推断算法推断网络拓扑结构.理论证明了测量聚类算法能够有效减少测量产生的测量流量并通过NS2进行了仿真,仿真结果表明测量聚类算法和两阶段拓扑推断算法在有效减少测量流量的情况下能够正确地推断网络的拓扑结构.     

基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法

为解决当前移动无线传感网节点定位方案存在感知过程复杂、定位准确度不高,难以适应节点拓扑变化频繁的实际场景等不足,提出了一种基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法。首先,鉴于当前直接测序方案及间接测序方案均存在抗噪能力差的不足,设计了多点定位方案,引入多个锚节点联合定位,定位过程中采用迭代方式降低接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)误差,有效解决了定位过程中存在的圆环分布现象。随后,考虑移动无线传感网节点存在的拓扑漂移速度较快,且坐标存在随机分布的规律,将锚节点看作病毒体,将移动无线传感网节点看作子病毒体,并针对病毒体-子病毒体之间存在随机拓扑规律,引入了病毒体投射机制,并通过迭代方式设计距离定位方案,模拟移动无线传感网定位过程中定位节点与待定位节点之间的拓扑漂移关系,提高网络对定位过程的感知能力。最后,引入权重调节机制对定位坐标进行误差消除,进一步提高网络定位精度与感知性能,强化对移动状态下节点间拓扑的感知与监控,减少网络抖动对定位过程的影响。仿真实验表明,本文算法与当前常用的凸优化的无线传感网障碍环境下定位算法(location algorithm in wireless sensor network obstacle environment based on convex optimization,OECO)及基于精确定位机制的改进DV-HOP算法(on improved DV-Hop localization algorithm for accurate node localization in wireless sensor networks,AN-DV-Hop)相比,具有更高的定位收敛速度和更低的定位误差低。     

EHWSNs中面向吞吐量和能耗优化的时隙分配算法研究

针对在具有移动汇聚结点(Sink)的能量收集无线传感器网络中,如何在数据收集时提升网络吞吐量和降低能耗的问题,分析了Sink移动距离与节点数据传输的时间周期之间的关系,将面向吞吐量和能耗优化的数据收集问题建模为基于混合整数线性规划的优化问题,并提出了一种基于有效传输周期的时隙分配算法来对其进行求解。算法主要分2个阶段进行：移动Sink在每个时间周期内识别出可进行数据传输的邻居节点,并为其分配时隙;移动Sink根据数据可用性对节点进行排序,并最终决定哪些节点在各个时隙期间发送数据。理论分析和仿真实验结果表明,所提算法在吞吐量和能耗方面的性能优于当前典型算法,且计算复杂度更低。     

无线传感网络模糊冗余度混合通信算法研究

混合通信算法在无线传感网络的信息传输中能有效的提高能量的利用率.针对传感器节点采集和融合数据时具有较高的冗余度,提出模糊冗余度的混合通信算法.在数据采集与数据融合阶段,冗余的传感器节点向隶属簇头进行信息交互,避免重复进行同样数据的操作,簇头之间采取混合通信的方法将信号传送到基站.通过matlab仿真实验表明,改进后的算法能有效减少网络的总能耗,延长网络的生命周期.     

无线传感器网络中改进的HEED分簇算法

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议在能量消耗、拓扑控制以及数据融合等方面具有优势。采用完全分布式产生簇头的HEED协议具有分簇速度快、簇头均匀等优点。但是HEED协议没有考虑网络中节点的移动性,当邻居节点距离发生变化时,通过簇内最小平均功率（AMRP）决定节点属于哪个簇会导致簇头能量开销过大,网络生命周期减小等问题。针对HEED分簇算法存在的问题,提出了一种基于稳定性的S HEED分簇算法。S HEED协议以稳定性作?问淳龆ń诘愕乃舸兀饩隽艘蛭贫源吹拇啬诮诘愫痛赝纺芰肯墓呶侍狻７抡媸笛橹っ鳎琒 HEED算法有效的减少了簇头节点的能耗,延长了网络寿命。     

基于信任云的簇化层次式WSN安全路由方法

如何能量高效地保障无线传感网的路由安全一直是一个巨大的挑战。提出一种基于信任云的簇化层次式无线传感网安全路由算法(trusted cloud-based secure routing algorithm,TC-SRA),建立基于信任云的无线传感网安全骨架,通过簇化层次式拓扑实现网络节点的高效管理,从兼顾能效和安全的角度提升无线传感网的路由性能。仿真测试结果表明,所提出的算法不仅为无线传感网的路由安全实现提供了新思路,而且能有效控制网络节点的能耗,保障网络生命周期。