基于测量的WMSNs跨层QoS机制

针对无线多媒体传感器网络(WMSNs)的QoS管理问题,提出了一种基于被动模式测量的QoS路由机制。首先通过分布式的测量感知端到端QoS指标,其次通过断层分析获得逐跳链路的QoS状态;然后将上述测量结果反馈到网络层的QoS路由过程,将QoS评价结果作为启发条件,结合蚁群算法实现基于动态QoS感知的路由决策。仿真结果表明,该QoS路由机制的QoS明显优于现有的路由机制。     

自适应信息素更新蚁群算法求解QoS组播路由

针对基本蚁群算法在求解QoS组播路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种自适应信息素更新蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中引入混沌扰动,在算法前期依据各链路信息素浓度动态调整信息素的挥发因子,提高了全局搜索能力,后期根据解的优劣自适应更新信息素,使收敛性能得到显著提高。仿真实验表明,同等实验条件下,基本蚁群算法在第12次迭代收敛到局部最优费用值87;融合量子粒子群算法思想的多行为蚁群算法第7次迭代收敛到局部最优费用值66,而本研究算法则在第10次迭代收敛到全局最优费用值62,本研究算法比前两种算法更优。     

改进的蚁群优化算法在无线传感器网络中的应用

针对无线传感器网络节点能量十分有限的特点,将蚁群优化算法应用到传感器网络的路由中,提出了一种改进的蚁群路由算法(IARA)。在考虑节点剩余能量、传输方向和节点距离等因素的基础上,对基本蚁群算法的概率选择公式和信息素更新公式进行了改进,实现了能量在整个传感器网络上的均衡消耗。仿真结果表明:该算法减少了传感器网络的能量消耗,并且使能量消耗更加均衡,从而提高了整个无线传感器网络的生存寿命。     

基于遗传算法的无线传感器网络QoS路由优化

为了研究无线传感器网络满足QoS要求的路由问题,利用改进的遗传算法,在网络中建立路由模型,实现了无线传感器网络QoS路由选择过程.通过实例验证了该算法能够解决满足带宽-时延要求的路由选择最优解问题,且具有很好的收敛性.     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

QoS组播路由研究:算法与协议

本文讨论了QoS组播路由算法、协议的一般问题，给出了一个群组模型，提出了QoS组播路由问题的一般描述；特别在组播算法与组播协议的概念上作了区分，提出了组播路由协议的算法特征和协议的形式特征两个既相联系又相区别的概念，并对算法和协议分别按不同标准进行了分类。指出了几个可能的研究方向。QoS组播最终在互联网上实现之前，仍然有很多问题需要解决。     

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法实现

本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。     

一种基于IPv6的QoS组播路由算法

通过业务自适应组播路由和组播路由树重构的方法分析了IPv6报文的QoS组播路由算法,设计了一种基于IPv6的QoS控制组播路由机制。仿真试验表明该种路由算法是可行的,能够满足IPv6网络对相应QoS的要求并具有很强的接收性能,在传送时间上也有较强的符合性。     

基于能量受限的无线传感器网络路由设计

由于传感器节点能量的有限性,如何延长网络的生命周期是无线传感器网络(WSN)路由设计的主要目标.为解决LEACH协议存在簇头分配不均匀和能量消耗较大等问题,研究一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由设计方法.主要采用节点能量来选举簇头,采用蚁群算法优化簇间路由以实现簇间通信.仿真结果表明这种方法优于LEACH算法,在降低能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

度和 QoS 关联约束的快速轻量级组播协议

提出了传统轻量级组播路由算法与整合多个约束条件的关联约束模型相结合的新型覆盖网组播路由解决方案,在此基础上提出了一种度和 QoS 关联约束的快速轻量级组播路由算法;并通过采用子节点探测-父节点确认的节点失效处理机制和主被动触发结合的组播性能动态优化策略,进一步减少了组播协议的维护和控制开销,实现了快速轻量级的组播协议。对组播路由算法的仿真结果证实了文中的观点。     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

基于最佳联合稀疏表示的分布式压缩感知算法

通过探索无线传感器网络节点感知数据的时空相关性,可以构建适用于不同应用情形的联合稀疏模型。利用联合稀疏模型,提出了一种适用于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法采用联合编码联合解码的方式,充分利用了信号内部和信号之间的相关性,从而可以用更少的观测值实现信号群的精确重构。与单独编码单独解码相比,采用联合编码联合解码的方法,在保证信息可靠传输的前提下,减少了整个网络的数据流量,节约了宝贵的能量资源,以能量有效的方式满足了传感器网络的应用。     

无线传感器网络PEGASIS协议的研究

为建立一个高效节能的路由环境,在分析PEGASIS（power—efficientgatheringinsensorinformationsystem）的基础上,对PEGASIS算法进行了改进。将整个传感器区域划分为等宽的子区间,由每个区间内距离Sink最近的节点建立主链,然后在每个区域内建立链树,再由主链节点轮流担任根节点与Sink通信,以减少通信开销。模拟实验表明,算法在生存时间、能耗均衡等方面的性能较PEGASIS有明显提高。     

基于优先级的WMSN区分服务路由算法

提出一种基于区分服务(Diffserv)的QoS路由算法。该算法利用两种方式保证传输的QoS需求:一是在转发数据包时,以不同的概率公式选择路径;二是使用强占性优先排队模型处理节点缓存中不同类型的数据包。仿真实验显示,该路由算法能保证不同种类数据包的QoS需求,平衡网络的能量消耗,同时延长网络的生存周期。     

物联网感知层 RFID 和 WSN 信息安全技术研究

感知层是物联网的重要组成部分,其关键技术是射频识别技术（ RFID）和无线传感器网络技术（ WSN）。针对射频识别技术的信息泄露、信息篡改、追踪标签等安全问题,提出标签保护和加密机制等技术方案;针对无线传感网节点信息被非法俘获、窃取、攻击等安全问题,提出密钥管理控制、建立安全路由、增加节点认证、访问控制、入侵检测等技术方案。     

一种能量有效的无线传感器网络分簇路由算法

为减少无线传感器网络能耗、延长网络的生存周期,基于经典的低功耗自适应分簇算法（LEACH）,提出了一种新的能量有效的分簇算法．算法的主要思想是综合网络能量分布和簇首间位置分布来优化簇首选择,从而在使簇分布更均匀的同时,进一步保证了网络内节点负载均衡．仿真和分析表明,该算法是一种有效的分簇路由算法．     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。