基于相对局部密度的三维节点调度算法

针对目前大多数节点调度算法在冗余节点退避休眠过程中能耗大的问题,提出了一种基于相对局部密度的三维节点调度方法。算法定义了节点相对局部密度的概念,首先根据冗余法则判断节点是否冗余,然后根据节点的剩余能量和相对局部密度让冗余节点以概率竞争的方式休眠,从而避免了节点退避休眠的能耗。仿真实验表明基于相对局部密度的三维节点调度方法能在满足指定的覆盖率的前提下,降低节点的能耗,延长网络的生存时间。     

基于冗余节点选择模型的水下传感器网络拓扑修复

现有水下传感器网络的拓扑修复算法大多只是完成网络连通性修复,未考虑节点能耗过快造成网络寿命缩短的问题。为此,提出一种基于冗余节点选择模型的拓扑修复算法。该算法在网络部署完成后利用分布式的方法选择关键节点并对其进行监控。当节点失效时,使用冗余节点选择模型选择冗余节点,通过移动冗余节点对失效节点进行修复,同时对冗余节点采取睡眠唤醒策略以延长网络寿命。实验结果表明,与区域移动修复算法相比,该算法在节点移动总距离、网络寿命、失效节点首次出现时间、投递率等方面性能均有所提高。     

无线传感器网络节点调度优化分簇算法研究*

节点调度优化分族算法根据网络节点部署的特点,在不影响网络服务质量的情况下,通过冗余节点调度优化分族的方法能有效减少网络中工作节点的数量,从而节约网络平均每一轮的网络能耗.仿真结果表明,与未考虑冗余节点状态调度的算法相比,节点调度优化分簇算法有效提高了网络能量利用率,延长了网络寿命.     

基于网格划分的节点调度覆盖算法

利用密集型传感器网络中的冗余节点轮流调度工作能够有效的延长网络生存时间.该文章首先研究了无线传感器网络覆盖率与工作节点数之间的约束关系,在此基础上,确定满足覆盖率要求的最大分组数,并提出了一种简单的基于网格划分的分类节点调度算法,实验结果和理论分析表明,本文提出的算法计算量小,运行时间短,并有效地延长了网络的生存时间.     

WSN中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

一种适用于复杂环境的冗余检测算法

在无线传感器网络中,由于节点能耗的不均衡导致节点感知半径的不同.针对这种复杂环境的应用,提出了一种分布式冗余检测算法,给出了相应的冗余检测准则,并对该准则的合理性进行了理论分析.在保持网络原始覆盖质量的前提下,能够更充分地检测冗余节点.仿真实验表明,复杂环境中节点感知半径相同时,算法激活的工作节点数目少,冗余检测完整;感知半径不同时,算法仍能充分、有效地检测冗余节点,从而节省能量、延长网络生存时间.     

基于萤火虫算法的无线传感器网络节点重部署策略

节点部署是无线传感器网络研究的重要问题之一。针对节点部署过程中的能量空洞问题,提出了一种基于萤火虫算法（FA）的节点重部署（NRBFA）策略。首先,在节点随机部署的传感器网络中,利用k-means算法进行分簇并引入冗余节点;然后,利用FA移动冗余节点,以分担簇头（CH）负载并均衡网络中节点的能耗;最后,再次利用FA寻找目标节点,从而更新冗余节点。该策略通过有效地移动冗余节点,减小了节点移动距离并降低了网络能耗。实验结果表明,该策略能够有效地缓解“能量空洞”问题,并且与基于虚拟力的分区节点重部署算法相比降低了算法的复杂性,且能更好地提高网络的能量效率,均衡网络负载,并将网络生命周期延长近10倍。     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

无线传感器网络中基于微粒群算法的优化覆盖机制

建立了无线传感器网络节点覆盖优化数学模型,设计了一种基于二进制随机多目标微粒群优化(SMOPSO)算法.根据最大化覆盖网络目标函数和最小化传感器节点的利用率目标函数进行优化算法操作,以达到降低网络冗余,延长网络生存时间的效果.仿真实验结果表明,本文提出的无线传感器网络优化覆盖方法能够满足节点利用率低、覆盖率高的要求.     

传感器网络数据融合技术的研究与仿真

研究无线传感器数据融合问题,延长网络生命周期.由于传感器节点密度大,采集数据大量冗余,应对数据进行融合处理,采用数据融合算法对冗余数据合并,从而有效地节约能耗.为了很好地合并冗余数据,提出一种粒子群算法的传感器网络数据融合方法.通过移动代理建立数据的初始路由模型,通过粒子群中的粒子互相通信和协作求得路由模型最优解,即数据最优路由节点序列,从而实现数据融合.仿真结果表明,粒子群算法能很好的合并冗余数据,从而减少的网络能量消耗,有效降低网络延时,延长网络的生存时间.     

一种新的无线传感器网络冗余节点融合树算法

针对某些特定场合无线传感器网络中存在大量冗余节点造成网络资源浪费的问题,提出一种新的冗余节点融合树算法(简称RNAT)。基于分簇网络结构,采用探测区域完全覆盖的冗余节点标识方法,并综合利用节点剩余能量和距离等参数选择树上节点,以洪泛广播方式构建冗余节点融合树。算法让簇内冗余节点承担簇头的一部分工作,降低了分簇网络结构中簇头的能耗,均衡了网络能量分布。仿真实验结果表明,RNAT机制的引入可以有效提高HEED-M算法的性能,使网络生命期延长20%左右。     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。     

基于均匀分簇的正三角模型节点轮换路由算法

针对节点随机分布的无线传感器网络能耗问题,提出一种在均匀分簇后采用正三角模型对簇内节点进行调度的低能耗路由算法。该算法首先计算网络内节点总能耗最小时的分簇数目,再由Sink节点选择相应数目的剩余能量最大、地理位置最优的节点为簇首,完成均匀分簇。簇内节点采用正三角模型和节点覆盖概率进行工作节点的选择。仿真结果表明,该路由算法可以均衡节点能耗,延长网络工作轮数,降低网络延迟,并体现出了更优的网络鲁棒性。     

一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法,基于移动代理对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.将移动代理路由归结为一个优化问题,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成自适应遗传算法(AGA)的初始群体,采用AGA求出移动代理的最优路由节点序列.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于能量异构的无线传感器网络的分簇算法研究

分簇路由算法是无线传感器网络中减少能量消耗的关键技术之一，因而成为目前国际上的研究重点。考虑到大多数分簇算法都是在同构网络中提出的，对异构网络的适应性差，本文提出一种新的异构网络分簇算法，该算法采用ECS网络结构，在选举簇头时将节点刺余能量和与所在簇的质心间的距离结合起来考虑。仿真结果表明算法在延长网络生存时间上比LEACH和基于ECS结构的分簇算法有很大的提高。     

无线传感器网络中基于能量优化的路由协议ANT-LEACH

经典路由协议LEACH采用自适应分簇算法,簇头与基站直接通信,因此一旦二者距离较远,则这种单跳传输方式将消耗较多能量,并最终导致整个网络运行失效。提出一种改进的基于能量优化的路由协议ANT LEACH,该协议将蚁群优化算法融入到簇头选路过程中,重点引入引力度函数概念对蚁群选择概率公式和信息素更新规则进行改进,充分考虑簇头节点的剩余能量,在簇头与基站之间找到一条能量最优路径,变单跳为多跳传输方式。仿真结果表明该协议有效地降低了节点能耗,延长了网络的生存时间,并保证了整个网络负载的平衡。     

基于查询的无线传感器网络多源单汇路由算法

针对定向扩散巨大的能量开销以及在路径加强时存在的链路冗余等问题,提出了一种基于查询的无线传感器网络多源单汇路由算法。该算法通过网络分簇来减少平面泛洪所带来的能量消耗,根据邻居节点的优先级来选择下一跳节点,建立多条源节点到Sink节点的路径,并在路径交叉处进行数据融合。仿真结果表明,该算法在节点能耗均衡性、能量有效性、数据包的传输量等方面具有明显的优势,有效地延长了网络生命周期。     

无线传感器网络能耗均衡路由模型及算法

在综合考虑传感器网络中节点链路接入、数据包传输能耗及节点剩余能量的基础上,提出了一种自适应能耗均衡路由策略,并给出了相应的数学最优化模型及求解算法.优化的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命.首先采用跨层分析的方法设计了符合传感器节点计算能力的分布式动态路由树生成算法及各节点的路由选择策略函数;然后通过构造一个双层规划模型使传感器网络的整体能耗趋向均衡,尽可能地延长网络寿命.一个数值例子说明,提出的路由选择策略、双层规划模型及求解算法是可行且有效的.     

基于代理和熵权的无线传感器网络数据融合

为了解决节点分布密集环境中网络数据融合能耗较大的问题,提出了一种基于代理和熵权的分组融合算法。该算法首先通过节点监测数据相似度的对比,摒除组内故障节点的影响;然后采用C/S模式对组内节点进行融合,以组融合数据代替节点数据参与融合;最后采用代理模式对各组融合数据进行熵权融合。仿真结果证明该方案能以较小的能耗代价获取准确的融合结果,有效减少了网络延迟。