基于局域世界的无线传感器网络分簇演化模型

当前无线传感器网络无标度演化模型研究往往将网络视为同质网络,且未充分考虑网络在真实情形下的演化特征,导致所获网络拓扑与实际网络差异明显。因此,基于局域世界理论,考虑无线传感器网络典型分簇结构、能耗敏感与真实网络中普遍存在的节点与链路退出的动态性行为等特征,提出无线传感器网络分簇演化模型。该模型与同类研究成果相比,更为接近真实网络情形。利用平均场理论推导出此模型具有无标度特征。通过研究拓扑生长对网络容错性能影响,发现扩大局域世界规模与提升饱和度约束上限可有效提升网络容错性能。与之相反,簇头比例与节点删除概率的上升将导致网络容错性能的下降。     

大规模UAV目标编队的局域世界演化模型

针对大规模UAV编队执行任务中的目标分配问题,提出了一种新的基于局域世界演化的网络模型。首先通过对复杂网络社团生成过程的分析,改进了局域世界选择策略,同时考虑目标威胁评估对单UAV的合作意愿的影响,改进了择优连接策略。最后对生成的网络进行社团识别,根据社团划分结果的不同处理方法,得到目标分配问题不同的解。仿真的结果表明,生成网络具有明显的社团结构,同时具有很好的动态扩展性。     

局域世界线性增长的网络演化模型

从BA无标度网络的两个假设出发,对局域世界演化模型作了一点修改,提出了一个新的网络模型--局域世界线性增长的网络演化模型,连续介质理论方法和计算机模拟表明:当时间t→∞时,局域世界线性增长的网络最终将演化为无标度网络,度分布将遵循幂律分布.     

WSN中基于最佳指数的加权DV-Hop算法

DV-Hop算法是一种低成本、低定位精度的无需测距定位算法,在粗精度定位中应用广泛。为提高DV-Hop算法定位精度,从减小锚节点的平均每一跳距离误差和减小未知节点平均每一跳校正值误差两方面考虑。首先,用最佳指数值下的公式计算锚节点平均每一跳距离。然后,将未知节点的校正值加权处理,使所有的锚节点根据与未知节点距离的远近影响校正值的大小。MATLAB实验证明,改进的基于最佳指数值下的加权DV-Hop算法比DV-Hop算法、加权DV-Hop、最佳指数值下DV-Hop算法定位精度分别提高2%左右、1.65%左右、1.15%左右,同时不会增加网络硬件成本。     

WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进

自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析,在基于RSSI的质心定位算法的基础上提出了一种新的校正RSSI测距值的加权定位算法。测距阶段将信标节点之间的距离和信号强度信息同时考虑在内进行RSSI值校正,权值选择阶段采用了修正传统权重的计算方法,权值取距离倒数之和。通过仿真证明,本文提出的算法相对于传统的加权质心定位算法有明显改进,获得较好的定位精度。     

基于跳距修正加权DV Hop的WSN定位算法

针对DV Hop算法在估算平均每跳距离时存在较大的误差,提出一种跳距修正的加权定位算法。改进后算法是通过引入平均每跳距离误差修正值,进行加权处理,从而减少了跳距误差,避免了后续计算过程中误差的累积。仿真结果表明,改进的DV Hop算法在不增加硬件开销的基础上,能有效提高定位精度,降低定位误差,具有较好的稳定性,是一种实用的无线传感器网络(WSN)节点定位方案。     

基于无线传感网络的小世界演化研究

提高无线传感网络的传输效率、节约整个网络的能量消耗是我们研究无线传感网络的重要内容。通常都是通过改变网络的拓扑结构来实现效率的提高,本文给出了一种新的思路去节约能耗。本文讨论了权重与与无线传感网传输效率的关系,将有权的无线传感网络链路上的权值进行随机的分配,我们发现将权重随机分配后网络的传输效率得到了提高并且随着权重分布概率的增大网络的传输效率不断增大。这为我们研究权重对无线传感网络的影响提供了基础。     

基于相关度的忙时话务量加权一阶局域预测模型

为了改善加权一阶局域预测模型的预测精度,提出衡量相点间相关性的相关度函数。利用相关度函数确定预测中心点的参考邻域,并将相关度的大小以加权的方式作用于加权一阶局域预测模型,进而推导出辨识加权一阶局域预测模型参数的算法。最后将预测模型用于忙时话务量的预测中,结果表明,该模型有效地提高了忙时话务量的预测精度,验证了相关度函数衡量相点间相关性的有效性。     

基于WSN的东江水文环境监测

为了对东江流域的水文环境进行实时监测,保护好东江水源,提出了基于WSN的东江水文环境监测方案。结合使用传感器技术、3G通信技术以,及ZigBee通信技术,在监测水域中布置多个数据采集点。将传感器采集到的数据,传送到控制中心,通过控制中心的信息管理子系统对数据进行分析,并将分析结果发布到互联网上,供用户查询。实践证明：基于WSN的水文环境监测系统,具有部署简单、实时监测、信息预警等优点,对于河流水文环境监测领域的研究有着重要的借鉴作用。     

基于ZigBee的加权改进Euclidean定位算法

针对基于RSSI的三角形质心定位算法会出现不能工作的情况,提出了基于ZigBee的加权改进Euclidean定位算法。此算法利用最小二乘法得到环境参数,然后利用加权改进Euclidean定位算法对未知节点进行定位。仿真和实验表明,该算法具有一定的实用价值。     

基于局部联系的无线传感网络异常入侵检测

提出一种局部联系对比搜索算法.通过把节点刷新定位过程,与其相邻的小范围分布网络的均值特征节点做比较,利用局部无线网络节点最优信息,检测异常入侵节点信息,避免了传统集中式方法对全部节点搜索的耗时.实验证明,这种局部联系对比定位算法能够有效利用网络信息,对异常节点实现准确入侵检测,缩短了检测时间.     

基于最短路径数的WSN抗毁性评价方法

从已有的基于全网的等效最短路径数的抗毁性出发,应用到以数据为中心的无线传感器网络各个簇的抗毁性衡量中。进而用簇的抗毁性来衡量整个无线传感器网络的抗毁性。并对基于小世界模型的无线传感器网络抗毁性进行了抗毁性分析。仿真结果表明,该评估模型能更客观、准确地评估以数据为中心的无线传感器网络的抗毁性。     

无线传感器网络动态数据管理——GUI编程及实现

无线传感器网络作为分布式网络典型代表,是计算、通信和传感器三项技术相结合的产物。是一种全新的信息获取和处理技术。文中重点讲述了利用VC和微软基础类库实现的动态数据管理图形用户界面的功能、特点、设计思想。它具有拓扑显示,波形显示及温度显示功能,允许用户在图形界面上通过可视化方式实时监测从传感器网络传来的数据。     

基于D-S证据理论的组合数据融合算法

针对在无线传感器网络中传感器节点本身能量有限的特性,提出一种基于D-S证据理论的组合数据融合算法.先对传感器网络的当前值依据各组数据的标准差进行聚类,然后对每一类数据组,用D-S证据推理算法进行融合,将其结果看成一个虚拟传感器节点数据,最后通过计算马哈诺比斯距离得出虚拟节点数据向量的异常值,把它作为加权权重进行加权融合.仿真试验表明:该算法识别目标的可信度高于D-S推理法,且在计算复杂度上也有明显优势.     

无线传感器网络研究概述

集中传感器、计算机以及通信技术的无线传感器网络技术由于其良好的性能以及广阔的运用空间,得到了广大学者的关注和研究。基于此介绍了无线传感器网络的基本概念、属性,讨论了无线传感器网络的关键技术,并就使用领域进行了阐述。     

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

无线传感器网络自适应并发多路由算法

无线传感器网络地理位置路由算法需要克服本地最小化现象.已有的算法均以\"右手规则\"为基础来克服这一现象,但是,\"右手规则\"会损失链路且难以在路由过程中动态调整所选路由,对自适应多路由选择不利.通过深入分析本地最小化现象,发现合理限定贪心算法的选路区域可以克服本地最小化现象,由此提出Clockwise Rule,该规则不损失链路,可动态调整所选路由,耗费低.在此基础上,提出了自适应并发多路由算法APMR(Adaptive Parallel Multi-path Routing).算法是分布式的,可在任意中继节点处动态调整路由策略,优化路由过程.仿真结果表明APMR算法对网络性能有很好的改善.     

无线接入技术综述

随着信息技术的提高使得原有的通信网络满足不了日益增长的需求 ,需要能提供高速率和多业务的新型通信网络 ,而接入网日益成为通信的瓶颈 ,基于这种考虑主要介绍了当今各种无线接入技术系统 ,并且分析了未来的发展趋势