基于改进蚁群算法的网络能量平衡路由策略

以无线传感器网络为研究对象,针对网络能量消耗不均匀,造成部分网络节点能量过早耗尽这一问题,采用无向图理论对无线传感器网络进行建模,并通过改进的蚁群算法对网络路由路径进行求解,改进启发因子,加入能量消耗预测机制,引导算法产生能够平衡各节点能量消耗的路由路径,最终达到平衡网络节点能量的目的。仿真对比实验表明,与经典蚁群算法相比,提出的改进蚁群算法能够有效降低节点剩余能量方差,平衡节点能量消耗,有效提高无线传感器网络的能量平衡。     

粒子群优化算法实现的WSN路由协议的可靠性验证

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中传感器节点能量的有限性,通过改进WSN路由协议来降低整个网络的能耗,从而提高其生命周期。主要分析粒子群优化算法实现的WSN低能耗路由协议(PSO-LP)与经典LEACH协议和基于粒子群算法的LEACH协议LEACH-PSO相比的优越性,并通过MATLAB仿真实验从生命周期、网络剩余总能量、簇头节点分布等方面验证了PSO-LP协议使传感器节点的能量利用率达到最大化,显示了PSO-LP算法在均衡网络能耗方面的有效性。     

多级异构传感器网络距离和能量有效分簇算法

分簇路由算法是无线传感器网络降低能耗的一种关键技术。由于多级能量异构无线传感器网络的节点初始能量在一定范围内随机分布,为了能有效利用节点能量的异构性以降低能耗、延长网络稳定周期,提出了同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分布式分簇算法CDEE。该算法使剩余能量较高、距离基站较近的节点成为簇首的机会更大。仿真结果表明,CDEE算法可以有效降低并平衡网络能量消耗,延长网络稳定周期。     

一种基于移动Sink的无线传感器网络路由算法

节能是无线传感器网络路由算法设计的一个核心问题,通过减少数据传递跳数或数据量可以尽可能延长节点寿命,保证网内数据通信。但是Sink节点周围的节点因通信负担过大而导致能量将很快耗尽。针对这一问题提出了一种基于剩余能量分布的移动Sink节点路由协议,利用剩余能量扫描算法收集网络的能量分布信息,根据能量分布决定Sink节点的移动,实现了数据汇集的负载平衡,并且在事件区域利用局部数据融合减少了网内冗余数据。仿真实验与MintRoute路由算法的比较结果表明,该路由算法在保存网络能量和减少网内数据通信量方面有明显的优势。     

无线传感器网络节点周期性休眠时间同步研究

为了实现无线传感器网络节点的有效时间同步,采用了OMNeT＋＋仿真工具,并改进了TPSN算法,提出了一种无线传感器网络节点周期性休眠时间同步算法。算法分为发现及收集子节点信息和节点同步两个阶段,实现了对无线传感器网络节点的实时精确时间同步。仿真结果表明,该时间同步算法能实现对网络节点十分准确的同步。     

无线传感器网络中能量高效的自适应分簇算法

无线传感器网络中节点能量是受限的,高效的节能方法成为无线传感器网络中各种关键技术研究的重点之一。为有效降低分簇无线传感器网络在分簇时的能量消耗,给出一种能量高效的无线传感器网络自适应分簇算法。该方案首先是根据数据传输能量消耗最小原则计算出最优簇头节点数目,然后按照区域聚类方法进行分簇,最后在每个簇根据节点剩余能量和数据传输能耗代价选择簇头。仿真性能分析结果表明:所给方案可以有效降低节点能量消耗,防止簇头节点因能量消耗过快而过早失效。因此,该算法可以提升网络的稳定性,延长网络生命周期。     

多级异构无线传感器网络高能效多跳分簇路由算法

在无线传感器网络中开发一个高效节能的路由算法需要充分利用有限的能量。针对现有异构无线传感器网络分簇路由算法未考虑节点距离基站的位置,以及在路由传输方面多是采用单跳路由机制,从而造成能量空洞等问题。文中将提出一种多级异构无线传感器网络高能效多跳分簇路由算法,该算法将节点位置与剩余能量作为考虑因素来选举簇头,增加距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率,同时采用多跳与单跳相结合的自适应路由通信机制,均衡全网能耗、提高全网能效。理论和仿真实验结果表明该算法在存活节点和网络吞吐量等性能方面优于现有算法。     

无线传感器网络路由协议改进方案

针对无线传感器网络中节点能量的有限性问题,在LEACH协议基础上,采用新型的簇首选择机制,通过考虑候选节点的剩余能量、地理位置等参数来优化簇首选择,从而避免了低能耗和位置不佳的节点被选为簇头;同时为避免簇头节点能耗过多,引入节点度的概念;然后根据簇头离基站的距离对区域进行划分,实现多跳传输,进而保证了网络内节点能量负载的均衡性。仿真实验结果表明,新的算法机制能够更好地均衡网络内的节点能量,从而延长了节点与网络的寿命。     

TinyOS远程动态代码更新方法

TinyOS作为无线传感器网络的主流操作系统,目前仍局限于静态链接的全镜像替换代码更新.针对这一局限性,扩展设计了TinyOS,实现了TinyOS模块化、透明化远程动态代码更新.改进了TinyOS主机端的编译过程,保持了编译过程中TinyOS的模块性;设计了一个节点端的小型管理器,利用该小型管理器动态链接、加载接收到的ELF文件并将其融合到应用程序中.实验评估表明,该方法在能量消耗和内存开销方面都具有一定的优越性.     

一种基于LEACH的新型WSN路由算法

LEACH是针对无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇聚类路由算法,与一般的平面多跳路由算法相比,LEACH算法可以将网络生命周期延长15%.但是,LEACH算法存在簇首开销较大、重复性成簇过多地浪费系统资源以及簇规模分布不合理等等不足.针对LEACH算法的不足,从簇的形态、成簇方式和簇首选择依据等方面对其进行了改进.改进后的算法采用固定分簇的方式;形成的簇是不均匀簇,即靠近Sink节点的簇的半径较大,而远离Sink节点的簇的半径较小;簇首选择的依据是节点的剩余能量.仿真实验证明,改进后的算法具有更高的能量使用效率.     

基于无线传感器网络的设备信息检测集成系统

文章基于无线传感器网络构造了工业设备信息检测集成系统,详细论述了所设计的传感器网络节点硬件组成和软件实现。还针对工业环境下节点的应用设计了TinyOS嵌入式操作系统和传感器接口电路,并进行了现场实验,且就实验结果进行了分析。     

基于无线充电的Sink轨迹固定WSN路由算法

利用无线充电技术给节点供电已经成为延长无线传感器网络寿命的一种有效方式。针对Sink节点轨迹固定的无线传感器网络,采用移动Sink无线充电,提出一种基于近邻传播聚类的能量均衡无线充电路由算法。该算法采用近邻传播聚类算法对节点进行分簇,使得分簇更加均匀,分簇后簇结构不变,簇头轮换,减少频繁成簇带来的不必要能量开销。数据传输阶段在簇头之间建立层次树优化传播路径,计算权值时考虑中继节点的剩余能量,均衡簇间能量;Sink节点采集数据的同时,对充电范围内的可充电节点进行无线供电,以填补Sink节点轨迹周围的能量空洞。仿真结果表明,与传统分簇算法相比,该算法更为有效地延长了网络的生命周期。     

组合能量圆分布无线传感器网络分簇路由与拓扑形成算法

提出一种圆分布无线传感器网络的组合加权能量均衡分簇与路由算法(CW-EBCR).算法综合考虑了节点的度、节点能量水平、节点到其邻居节点的平均距离、以及节点当选簇首的累计时间,距离sink基站的距离等因素,在考虑最优簇数的基础上,周期性成簇,并实现了簇的自维护.仿真和分析表明:算法可以很好地实现圆分布无线传感器网络簇内和簇间能量均衡,较ACO-EBR算法延长20%的网络生存期.     

PSO优化的能耗均衡WSNs路由算法

无线传感器网络(WSNs)节点能量和计算能力有限,所以WSNs路由设计的重要目标是降低节点能源损耗。提出PSO优化的能耗均衡WSNs路由算法,用路径探测包收集链路状态信息,将路由优化计算在Sink节点处进行,用PSO进行路由优化,减少了节点负担。算法对PSO的运算规则结合路由问题进行了重新定义,在设计适用度函数时,考虑了节点的剩余能量,以达到能耗均衡。当网络有Qo S需求时,只需在路由探测包和适应度函数上加入相应参数即可,易于扩展。最后用仿真对算法的优越性进行了验证。     

基于DSC-MIMO的无线传感器网络通信策略研究

由于无线传感器网络节点能量补充受到限制,降低传感器节点功耗成为提高能效的重点。在现有硬件条件下,主要节能方法为改变通信方式和减少数据传输量。目前,无线传感器网络通信策略一般采用GCMIMO。基于国内外研究现状,采用虚拟多入多出技术和分布式信源编码对通信策略进行改进,减少了数据长度,降低了无线传感器网络能效。设计了改进的DSC-MIMO分配算法,并利用Matlab软件进行能效仿真。研究表明:与GCMIMO和CIMO相比,DSC-MIMO通信策略能量效率最高,节能效果明显。     

基于连通支配集的无线传感器网络拓扑控制算法仿真研究

无线传感器网络(WSN)通常采用能量有限的电池供电,为最大限度地延长网络生命期,文中提出了一种基于连通支配集的无线传感器网络拓扑控制算法,利用连通支配集思想,在构建初始连通支配集阶段考虑了节点的剩余能量和接收信号强度指标等因素,在修剪连通支配集阶段利用修剪机制剔除冗余节点,在遗传算法优化阶段,利用遗传算法思想对连通支配集进行最优解求解。仿真结果表明,算法可以使无线传感器网络中节点的能量消耗更加均衡,从而能够有效地延长了生命期。     

无线传感器网络的分布式目标跟踪研究

针对无线传感器网络节点计算能力和能量受限问题,提出一种分布式并行扩展卡尔曼粒子滤波算法.在网络动态分簇模型上,簇头将粒子集划分为多个子集,并分配到簇内各个传感器节点中并行运行,最后在簇头进行信息融合,得到目标状态估计.算法提高了粒子滤波效率,避免单个节点能量过度消耗,均衡了网络能耗.同时,算法利用扩展卡尔曼滤波器来产生粒子滤波的重要性密度函数,使得重要性密度函数抽样样本更加接近后验概率密度产生的样本.仿真结果表明,算法对运动目标能实现较好的预测和跟踪,跟踪精度高,并能有效平衡网络能耗.实验结果说明了提出算法的有效性和可行性.     

动态拓扑环境下无线传感器网络分簇算法研究

提出一种适用于动态拓扑环境的无线传感器网络分布式分簇算法,算法根据节点的剩余能量以及与动态变化的簇心之间的距离来挑选簇头,从而使网络能量均匀消耗.与集中式算法不同,该算法只需和部分邻居节点交换阈值信息而无需收集全局节点的位置信息,也不必完成远距离通信等任务.仿真与实际应用表明,动态拓扑环境下,该算法具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH算法相比,能有效减少能量消耗,网络生存期可以延长20%～30%.     

基于TinyOS的无线传感器网络节点

针对无线传感器网络节点能量有限的缺点,详细介绍了无线传感器网络节点的软硬件实现,设计了以TIMSP430F1611单片机为基础的低功耗硬件平台,并基于TinyOS实现了将外界环境中采集到的温、湿度及光照数据传送至网关节点以进行处理的软件平台。组网测试结果表明,该网络能正确组网,并且满足无线传感器网络低功耗的要求,具有一定的应用价值。     

无线传感器网络中基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,一些学者提出了“在网计算”的思想,对实现无线传感器网络中大尺寸、高分辨率图像的压缩和传输极具指导意义。结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,本文提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法,即将相机节点采集的图像分片,然后将压缩任务转移到多个邻居簇内,由多节点协作共同完成。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且极大地缓解了相机节点的能耗压力,进而延长网络生命周期。