带有休眠机制的重叠分簇路由算法

针对无线传感网络能量利用效率低及能耗不均衡的问题,提出具有节点休眠的重叠分簇路由算法。在成簇阶段,考虑节点剩余能量及与基站的距离因素构建适应度函数,通过设计非线性惯性权重系数结合自适应学习因子,优化PSO算法的收敛速度及搜索效果的均衡化,得到最优簇头集。综合簇头剩余能量、节点密度和与基站的距离,得到相应簇半径的大小,利用簇间重叠区域,设置用于分担簇头数据转发任务的节点。数据采集阶段,采取相似数据收集策略,筛选出符合条件的相似节点进行休眠调度,从而减少冗余数据收集。数据传输阶段,基于重叠区域节点,采用方位合适度函数得到最佳数据转发路径。实验仿真表明：与LEACH和EEOC算法相比,网络性能分别提升了118.66%、35.34%。     

一种无线传感网络能量感知的事件检测算法

针对无线传感网中事件检测节点能量消耗过快和不均匀问题,提出了一种动态可调的能量感知事件检测算法AEEDA。该算法采用分布式判别和分簇思想将网络节点分成许多簇结构,簇首负责汇聚事件检测的数据。簇内事件区域检测是由簇首根据事件空间相关性进行判别;跨簇事件区域检测是相邻簇间簇首根据簇边界节点数据进行判别。算法运行过程中,根据簇首节点的能耗进行动态调整簇首,以平衡节点的能耗。实验结果表明所提算法在检测精度、能耗均衡性和生命周期方面具有优势。     

无线传感器网络的能量管理协议研究

能量管理是无线传感器网络的重要研究内容.本文提出了一种分布式的自治能量管理协议,通过邻域内节点的局部协商,确定休眠节点并自适应调整节点的休眠时间,将网络能耗平均分配给每一个传感器节点,从而延长了整个网络的生命周期.仿真结果显示了所提协议的有效性.     

基于改进粒子群的WSN多路径路由算法（英文）

为解决无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)节点能量受限、负载不均衡的问题,提出了一种邻域子空间合作的多路径负载均衡路由算法。算法将节点一跳邻域靠近基站区域内的节点划分在不同区域中,采用改进的粒子群优化算法,以最短距离和最小能耗为优化目标,设计了一个适应度函数来寻找每个区域中的最优节点作为中继节点,通过中继节点所在的不同路径并行转发数据。仿真结果表明,该算法相较于其他负载均衡算法可以更好地降低节点能耗及平均端到端时延,从而使网络负载均衡,有效延长了网络生命周期。     

无线传感网络测量的目标预测动态能量优化

能量约束是无线传感网络实际应用的关键问题之一。针对无线传感网络测量的能效性问题,提出目标预测动态能量优化方法,采用粒子滤波算法对测量目标状态进行预测,通过动态唤醒无线传感节点延长节点睡眠时间节省节点能量。根据无线传感网络节点分布计算能力,运用分布式遗传模拟退火算法优化目标测量过程,使网络能耗最小化。重点讨论机动目标跟踪应用,实现目标位置预测、节点睡眠状态规划和测量节点优化选择,提出节省通信能量的中转节点路由方案。机动目标跟踪的仿真试验表明,目标预测动态能量优化方法能降低节点能耗,并提高无线传感网络的能量有效性。     

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。     

一种基于休眠机制和簇化树的WSN能量有效路由

有效地使用传感节点的能量进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作。为此,提出基于休眠机制和簇化树的能量有效路由SMTCER(Sleep Mechanism and Tree-base Clustering Energy-efficient Routing)协议。SMTCER协议引用休眠机制,让部分传感节点休眠,并将传感网络进行簇划分,每个簇里产生一个簇头,由簇头收集数据。同时,利用普里姆算法建立最小Spanning树,传感节点沿着树传输数据。最终,由簇头融合数据,并向基站传输。仿真结果表明:提出的SMTCER协议能够有效利用能量,比LEACH协议和PEAGSIS协议的网络寿命分别提高了250%、33%。     

无线传感器网络混合触发一致性时间同步

针对无线传感器节点能量有限、无线通信环境差的特点,将事件触发通信机制应用于无线传感器网络(WSNs)的时间同步中,提出一种混合触发一致性时间同步(MTCTS)算法,并研究同步能耗的降低方法及传输延迟和数据丢包对同步算法的影响。节点的时钟特性建模成二阶状态方程,每个节点通过与其邻居节点交换本地时间这一状态信息获得同步控制输入,从而实现WSNs的时间同步。在所提出的一致性同步算法中,每个节点周期性地更新状态,根据当前状态是否满足给定的事件触发条件去触发通信事件的发生,如此降低通信事件的发生频率。在假定传输延迟服从指数分布和所有节点丢包率相同的情况下,进一步研究了传输延迟、信息丢包对同步精度和算法收敛性的影响。实验和MATLAB仿真验证了所提算法的有效性,并通过仿真确定出了传输延迟和丢包率的上界。     

光网络中基于人工鱼群算法的节点休眠技术

鉴于人工鱼群算法(AFSA)具有收敛速度快,易于寻址寻优等特点,在光网络节点休眠技术中引入人工鱼群算法。以光路由域中的网关节点作为研究对象,选用业务量作为搜索函数,执行算法中的各种寻址行为找到最优解,休眠不符合条件的节点,并根据传输的繁忙与空闲状态转换限定值,从而节约传输过程中的能耗。通过2组7个节点进行计算机仿真,并分别设定最大值的40%和50%为限定值,得到原始能耗与后期能耗的对比结果。由此可知,当限定值为最大值的40%时,2组数据均节能14%,当限定值为最大值50%时,能耗节约比例分别为28%和42%。证明该方法可有效节能。     

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Dijkstra能量均衡的无线HART图路由算法

针对工业无线HART网络生存时间受节点能量限制的问题,提出一种能量高效均衡的图路由算法(EEBGR)。该算法构建了适合无线HART图路由的新型层次化网络拓扑结构,在求取该拓扑图边的权值时,综合考虑节点能量均衡性指标、流量负载指标和链路传输能耗的影响因素,进而构建出复合权值有向图,并利用改进的Dijkstra算法为各节点决策最小代价的多路径子图路由,以达到全网节点能耗均衡。测试结果表明EEBGR算法有效地减少了无线HART网络单个节点能耗、均衡了网络能量分布、延长了网络生存时间。     

基于时间序列和聚类的挤压机能耗异常检测研究

挤压机能耗数据异常分为点异常和模式异常,传统的异常检测方法往往只能检测出其中一种。基于此,使用一种基于时间序列和聚类的能耗异常检测方法。针对点异常,提出一种基于K-Means和LOF的算法(K-MLS);而对于模式异常,设计K-异常因子(K-MLOF)检测算法。为验证方法的有效性,利用某铝型材企业能耗数据对其进行验证和对比分析,结果表明该方法具有较高的精度。     

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。     

多媒体传感器网络节点能耗的SASM算法

为了对多媒体传感器网络节点耗能进行计算和优化,在结合了单纯形算法(SM)和模拟退火算法(SA)的优点之后,提出了模拟退火单纯形优化算法(SASM)在网络节点耗能方面的基本思想,建立了节点能耗的非线性模型,并通过SASM算法实现之.最后,通过时间复杂度的分析,对多媒体网络传感器节点能耗的相关参数和数据进行了设置、提取、计算、优化和分析,结果证明,SASM算法能够在一定条件下取得全局极小最优解,有一定的应用价值和现实意义.     

一种改进粒子群的无线传感网络能量优化模型设计

针对传统无线路由算法节点选择存在很大的随机性,一旦选择边沿节点将造成长距离通信,从而降低通信效率的问题,设计了一种基于改进粒子群算法的能量优化模型.该模型利用改进粒子群算法对簇头选择进行优化,并综合考虑簇头能量、簇头传输距离、簇头分布等因素,设计新的适应度函数,从而在大范围内降低网络传输的能量损耗.此外还针对无线网络节点过早死的问题,提出一种基于最小能耗的单级跳和多级跳结合的通信方式,从而均衡整个无线网络能量,延长整个网络的寿命.最后通过仿真验证了模型的可行性.     

基于工业无线传感器的“分布扩散萤火虫”时间同步算法

保障工业物联网中无线传感器节点的高速率数据采集和实时监控,时间同步是重要的技术之一。针对工业物联网中要求时间精度高、能量损耗小,传统的时间同步算法中同步随跳数聚累积,协调性、扩展性差以及鲁棒性等问题,提出分布扩散萤火虫时间同步算法。基于频率不同线性模型的萤火虫同步算法,解决晶振不同传感器的时间;广播式降低时间同步能耗,减小网络分组数据的传输量。通过仿真验证成对广播萤火虫同步方法在传感器节点上时间同步的有效性。     

基于多属性决策的WSNs分布式能量均衡路由

针对无线传感器网络中现有路由能耗不均问题,提出一种基于多属性决策的能量均衡路由算法(distributed multiple attribute-based energy-balance routing,DMAE),通过引入节点负载预测机制、传输总能耗(total transmission energy cost,TEC)等,建立多属性决策模型,将节点的前向邻居的能量、综合负载、传输总能耗等参数定义为模型中的属性,根据构建的前向邻居列表信息,使用相对熵计算各属性的权重,确定决策模型。节点依据该决策模型选出最优的前向邻居中转数据,使全网能耗均衡。仿真结果表明,与MTE(minimum transmitted energy)、EAR(energy-aware routing)、DEBR(distributed energy balanced routing)协议相比,DMAE能够更好地均衡全网能量分布,提高能量利用率,从而延长网络生存时间。     

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.     

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。     

贪婪寻优算法在中继节点布局中的应用

针对目前中继节点布局算法所忽视的布局完成后网络整体能耗的问题,提出了基于最小通信网络距离因子的布局算法评价新标准,同时将中继节点布局禁区、通信路径不可逆等约束条件.解决方法上,采用了基于贪婪寻优算法的中继节点布局算法,实现了无线传感器网络中继节点的多约束容错性布局.仿真实验表明,提出的基于贪婪寻优算法的中继节点布局算法与常规中继节点布局算法相比,在降低通信网络整体能耗以及保证能耗均衡性方面具有明显的优势.