基于概率传输的无线传感网数据汇聚方案

针对传统无线传感网数据汇聚中通信开销较大的问题,提出了基于概率传输的无线传感网数据汇聚方案。由于簇内节点有限,汇聚误差难以避免,在可容忍汇聚误差下,簇内节点按概率进行数据发送,可有效减少簇内消息传输量,降低通信开销。同时,采取狄克逊准则对小样本中的粗大误差进行剔除提供高的簇内汇聚可靠性。实验结果表明,在可容忍误差下进行概率发送可有效降低簇内消息传输量,所提方案的簇内数据汇聚通信开销约为传统方案的27.5%;概率发送的汇聚误差与所有节点进行数据发送的汇聚误差基本在同一水平,都是传感器网络可接受的。     

基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法.在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量.在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性.仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势.     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.     

Topology management techniques for tolerating node failures in wireless sensor networks: A survey

In wireless sensor networks (WSNs) nodes often operate unattended in a collaborative manner to perform some tasks. In many applications, the network is deployed in harsh environments such as battlefield where the nodes are susceptible to damage. In addition, nodes may fail due to energy depletion and breakdown in the onboard electronics. The failure of nodes may leave some areas uncovered and degrade the fidelity of the collected data. However, the most serious consequence is when the network gets partitioned into disjoint segments. Losing network connectivity has a very negative effect on the applications since it prevents data exchange and hinders coordination among some nodes. Therefore, restoring the overall network connectivity is very crucial. Given the resource-constrained setup, the recovery should impose the least overhead and performance impact. This paper focuses on network topology management techniques for tolerating/handling node failures in WSNs. Two broad categories based on reactive and proactive methods have been identified for classifying the existing techniques. Considering these categories, a thorough analysis and comparison of all the recent works have been provided. Finally, the paper is concluded by outlining open issues that warrant additional research.     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。     

采用权函数计时的无线传感器网络分簇算法

为进一步降低无线传感器网络的能耗,提出了一种采用权函数计时的无线传感网络分簇路由算法。算法构建了节点聚合度与剩余能量之间的权函数,并以此为标准进行计时分簇,根据各节点权函数值与计时时长的差异来选举合理的簇头。在该路由算法下,周期性的分簇过程中节点不需交换各自的节点聚合度信息,降低了网络通信量,进而降低了网络能耗。仿真实验结果表明该算法成簇收敛性好,成簇规模稳定,能有效延长网络生存周期。     

基于分簇的无线传感器网络节能路由算法

针对传感器网络能量有限的特点，提出一种基于分簇的节能路由算法—CESR算法，算法采用逐步求解的方式，将整个网络分成若干个交叠簇，整个网络有簇间和簇内两级拓扑。节点在选择路由时先根据簇间拓扑选择簇路由，当数据经过某个簇进行转发时，边界节点根据簇内拓扑产生簇内路由，算法尽量选择消耗能量值最小的路径转发数据，并且能够避免低能量节点，算法存储开销和控制消息相对较少。     

基于最小生成树的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中利用分簇技术,簇首到Sink节点通信采用多跳路由方式容易引起"能量空洞"的问题,提出了基于最小生成树的非均匀分簇路由协议.该协议在簇首选举阶段,以节点剩余能量、节点度、节点能量消耗速度为权重计算簇首竞争等待时间,选用簇首竞争等待时间小的节点为簇首,以均衡能量;簇形成后,以剩余能量、簇间的距离和能量消耗为参数构建基于最小生成树的最优传输路径通过多跳方式将数据发送到Sink节点.仿真结果表明,该路由协议能有效均衡能耗,延长网络生命周期,延缓"能量空洞"的形成.     

CREED：一种高可靠的能量高效的传感器网络分簇方法

本文提出了一种高可靠的、能量高效的分簇协议CREED。CREED利用了802．11a／b／g技术的多速率能力分析了适合单跳的最佳传输范围,并基于此范围划分网络,同时提出了一种基于节点剩余能量的簇首动态备份机制EDDS,以加强CREED的容错能力。EDDS只需少量开销就可以支持快速的簇首选举和故障恢复。此外,CREED在簇间使用多路径方法来来保证数据传输的可靠性。本文最后通过模拟验证了CREED的性能。     

WSN中一种基于时空相关性的网内数据聚合路由协议

无线传感器网络越来越多地应用于各种精确监测中。由于网络中节点的部署密度较大,节点周期性地产生数据,网络中出现大量具有时空相关性的冗余数据,这些冗余数据的传送需要消耗大量的能量。为了减少网络中的数据传输量,降低网络的通信开销,提出了一种基于时空相关性的网内数据聚合路由协议TS-INDAR,通过网内数据聚合技术以及对网络中具有时空相关性数据的控制,减少网路中的数据传输量。TS-INDAR通过路由树的建立最大化重叠路由,以提高网络中数据聚合的几率,通过相关区域和时间抑制对网络中具有时空相关性的数据进行控制,根据事件区域与sink节点之间的距离调整相关区域的大小。与已有路由算法相比,TS-INDAR减少了网络中的通信负载,降低了网络中的能量消耗。仿真结果显示,TS-INDAR在确保监测数据准确性的情况下,网络中的能耗较DRINA算法降低了25%,较EAST算法降低了11.6%。     

一种基于簇头选择模型的无线传感器网络分簇算法

针对分层结构的无线传感器网络,本文提出了一种分簇算法.节点通过簇头选择模型来决定自己是否被选为簇头.簇头选择模型由节点度(ND)和剩余能量(RE)共同决定.从而提高了网络体系结构的稳定性,减少计算和通信开销.所述分簇算法不仅优化了簇头选择,还均衡整个网络节点的能量消耗,进而延长网络的生命周期.最后通过理论分析和仿真进一步验证该分簇算法的性能.     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

一种改进的分簇路由算法

多跳分簇低功耗路由协议(MHLeach,Multi-Hop Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种用于数据汇聚的路由协议,它为传感器节点提供一种自组织、自适应的分簇组网方法。MHLeach将网络分割成若干个小簇,使簇内传感器节点按星型拓扑方式汇聚消息到簇首,而把簇间的簇首连接成具有多个分支的树形网络来组网。为提高MHLeach的可靠传输能力,本文提出基于链路质量估计的能量均衡路由协议ELQECHE,ELQECHE协议讨论链路质量对传输可靠性的影响,它将簇首间的链路质量作为一个重要指标,根据该链路质量来评估网络传输可靠性的高低,最后从邻居中选出传输可靠性较高的簇首作为转发节点。     

基于最优连通功率的无线传感器网络路由算法

为了延长网络生存时间,保持节点的能耗平均衡,提出了一种最优连通功率的无线传感器网络路由算法。首先根据最优连通功率选择最优的邻居节点集合,然后根据节点剩余能量选择簇首,并采用自适应的簇间通信方式,最后在Matlab 2012工具箱进行仿真测试。实验结果表明,相对于当前经典路由算法,提出的最优连通功率路由算法解决了传感器节点耗能不均衡难题,提高了无线传感器节点的能量利用率。     

基于空间相关性与灰色模型的WSN数据压缩方法

针对目前无线传感器网络（WSN）数据压缩方法的计算复杂度高、压缩效率和数据恢复准确率较低的情况,提出基于簇头-基站分离式结构的WSN数据压缩方法。该方法在WSN的单层分簇结构的基础上,要求感知节点将采集的原始数据分段发送,采用原有WSN数据压缩方法对簇头节点接收的数据进行空间相关性压缩,在基站采用灰色模型进行数据恢复。另外,通过实验分析灰色模型与灰色马尔可夫链模型对数据的恢复效果,给出算法最优模型与段长。仿真结果表明,提出的方法相比传统线性回归方法在较高压缩效率时可显著提高数据恢复精度。     

Energy-aware self-organisation algorithms with heterogeneous connectivity in wireless sensor networks

Heterogeneity of node energy is a common phenomenon in wireless sensor networks. In such node energy heterogeneous sensor network, how to balance the energy consumption is the key problem on extending the lifetime of the sensor network system. An energy-efficient self-organisation algorithm with heterogeneous connectivity based on energy-awareness is proposed. Each sensor node in the network adjusts its own transmission radius based on the local energy information during the constructing and operating phase. Thus heterogeneous network topology, in which the nodes can choose different transmission radius, is formed. In contrast to the homogeneous network model, in which the node carries the same radius, simulation and analysis are conducted to explore the topology characteristics and robustness with different node energy distribution. The degree distribution shows the scale-free property in the heterogeneous model. The proposed network model enjoys higher efficiency of transmitting data, less clustering, higher robustness under node random failures and longer network lifetime than those in the homogeneous ones.     

改进遗传算法的WSN节点最优路由选择策略

针对无线传感器节点数据传输过程中的能量消耗问题,为了提高节点数据传输实时性,提出一种改进遗传算法的无线传感器网络节点最优路由选择策略。根据无线传感器网络的拓扑结构将监测区域划分不同大小的簇,并根据节点剩余能量选择每一个簇的簇头节点,然后将簇头节点编码成遗传算法的个体,根据数据转发能量耗能和延迟时间构建个体的适应度函数,并通过模拟自然界生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作,找到节点数据转发的最优路径,在Matlab 2012平台上对数据路由算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其他路由选择策略,提出的路由选择策略不仅可以均衡各个传感器节点的剩余能量,而且大幅度减少了数据转发路由过程中的能量消耗和延迟时间。     

基于单位元的无线传感器网络密钥管理方案

针对现有无线传感器网络密钥管理方案的网络可扩展性差、连通率低和存储开销大等问题,在分簇结构无线传感器网络基础上,根据单位设计原理,提出了一种具有较强网络可扩展性同时具有较高网络连通率的新的密钥预分配方案。方案中,簇头间采用了以基站作为第三方服务节点来完成通信,簇头与簇内节点间通信采用新方案。在相同网络规模的情况下,与现有方案相比,分析和计算结果验证了新方案具有较好的可扩展性同时有较高的连通性。     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

可验证医疗密态数据聚合与统计分析方案

随着移动通信网络的飞速发展,越来越多的可穿戴设备通过移动终端接入网络并上传大量医疗数据,这些医疗数据聚合后具有重要的医学统计分析与决策价值.然而,在医疗数据传输和聚合过程中会出现传输中断、信息泄露、数据篡改等问题.为了解决这些安全与隐私问题,同时支持高效而正确的医疗密态数据聚合与统计分析功能,提出了基于移动边缘服务计算的具有容错机制的可验证医疗密态数据聚合方案.该方案改进了BGN同态加密算法,并结合Shamir秘密共享机制,确保医疗数据机密性、密态数据的可容错聚合.该方案提出了移动边缘服务计算辅助无线体域网的概念,结合移动边缘计算和云计算,实现海量医疗大数据实时处理与统计分析.该方案通过边缘计算服务器和云服务器两层聚合,提高聚合效率,降低通信开销.同时,使用聚合签名技术实现医疗密态数据的批量验证功能,进而保障其在传输与存储过程中的完整性.性能比较与分析表明,该方案在计算与通信开销方面都具备突出优势.