低占空比无线传感器网络邻居发现算法研究

低占空比(low duty cycle,LDC)无线传感器网络邻居发现算法是当前无线传感器网络领域的研究热点之一。当前LDC无线传感器网络的邻居发现算法大致可分为同步邻居发现算法和异步邻居发现算法,其中异步发现算法又可分为基于法定人数的调度算法（Grid quorum和 U-connect）和基于中国剩余定理的调度方法(Disco算法)。针对发现延迟和能量消耗,通过仿真实验对当前LDC无线传感器网络邻居发现领域里的典型算法进行了对比分析,在此基础上得出LDC无线传感器网络邻居发现算法新的研究方向。     

WSN中基于网络覆盖控制算法优化研究

无线传感器网络中,传感器节点的能量不易补充,如何提高能量效率成为了传感器网络研究的重大问题。文章首先分析了经典的无线传感器网络节点调度算法（CPNSS算法）。针对其利用率低,能量不均衡的问题,提出了一种高效节能的无线传感器网络覆盖优化算法（Efficient Coverage—Preserving Node Scheduling Scheme）,并具体介绍了ECPNSS算法设计及其实现过程。最后,将ECPNSS算法应用于LEACH协议,仿真结果表明,ECPNSS算法能有效节省网络能量,延长网络生存期。     

无线多媒体传感器网络QoS区分 服务路由机制

 无线多媒体传感器网络中多种类型数据并存,服务质量需求各异,因此如何提供服务质量保障机制是无线多媒体传感器网络研究领域的重点问题.本文提出了一种基于角度的区分服务路由算法,在该算法中,网络节点将各自的邻居节点按其偏转角度进行分类,为不同需求的数据流选择不同的转发区域,并结合邻居节点的地理位置、单跳通信负载、剩余能量等信息完成各数据流的区分路由.仿真结果表明,该算法在多媒体数据流传输的延迟、抖动、丢包率以及能耗等性能上均要优于已有算法.     

能量感知非均匀成簇路由优化算法

无线传感器网络(WSN)具有的能量有限,其能量利用效率的高低直接影响着网络的生命周期.为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种能量感知非均匀成簇路由优化算法(Energy Awareness Unequal Clustering Routing Optimization Algorithm,EUCR).该算法通过节点在网络中所处的位置确定各节点的邻居节点,并以局部能量选举簇头,各簇头根据其邻居节点构建非均匀分簇网络.同时该算法在路由阶段考虑了簇头的剩余能量和转发代价.仿真结果表明,EUCR算法能有效提高网络的能量利用效率,并延长网络的生命周期.     

基于博弈理论的无线传感器网络分布式节能路由算法

为了有效解决无线传感器网络路由节能问题,该文提出适合无线传感器网络的节能路由算法。在引入博弈理论概念建立网络模型的基础上,通过对于以往传感器网络簇首选择方法的研究,设计了一种基于博弈论的,兼顾节点剩余能量及簇首分布的节能路由DEER(DistributedEnergy-EconomicalRouting),大大节省了分布式决策网络协议的能量损耗。仿真证明了该方法在无线传感器网络中,能够有效地平衡网络负载,节省节点能量,延长网络寿命。     

基于休眠和扇区的传感器网络拓扑控制算法

拓扑控制算法对节省无线传感器网络节点能量、延长网络寿命具有重要意义。无线传感器网络节省节点能量有两种方法：层次型拓扑结构控制和功率控制；但目前还没有算法将以上两种方法相结合。丈中是结合周期性休眠和拓扑控制的一种新型拓扑控制策略：基于休眠和扇区的无线传感器网络拓扑控制算法，将拓扑控制算法和节点的休眠结合起来。仿真结果表明：算法在不降低网络吞吐量条件下节省了网络能量消耗，有效延长网络寿命。     

用于区域监测的无线传感器网络数据去冗余研究

提高能量效率是无线传感器网络研究的关键技术之一.通过分析无线传感器网络监测区域的信号空时频域动态特征,给出了基于信号空间频率带宽的无线传感器网路传感器节点的放置算法.提出基于空时域频率动态带宽的数据去空时冗余算法和相对应的路由策略.该算法有效地去除了数据的空时冗余,节省了网络的通信能量.     

基于ERPMT改进启发式方法的WSN寿命最大化算法

针对传感器节点的电池容量限制导致无线传感网络寿命低的问题,基于容量最大化(CMAX)、线上最大化寿命(OML)两种启发式方法以及高效路由能量管理技术(ERPMT),提出了基于ERPMT改进启发式方法的无线传感网络寿命最大化算法。首先,通过启发式方法初始化每个传感器节点,将节点能量划分为传感器节点起源数据和其它节点数据延迟;然后利用加入的一种优先度量延迟一跳节点的能量消耗;最后,根据路径平均能量为每个路由分配一个优先级,并通过ERPMT实现最终的无线传感网络优化。针对不同分布类型网络寿命的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比较为先进的启发式方法CMAX及OML,本文算法明显增大了无线传感网络的覆盖范围,并且大大地延长了网络的寿命。     

一种基于树状结构的无线传感网络低功耗算法

针对无线传感器网络（Wireless sensor networks,WSNs）的能耗问题,在保证低延迟率的前提下,通过降低空闲模式下的能量消耗,提出一种适用于大型树簇状无线传感器网络结构的位图辅助式低功耗算法（Bit-map assisted low power algorithm,BALPA）,建立了能量模型。仿真结果表明：此算法和传统TDMA、低功耗TDMA（E-TDMA）算法相比,在相同参数下,最多能减少35%的能耗,显著降低能量开销和数据包延迟速度,延长系统的使用寿命。     

基于SMAC的无线传感器网络MAC协议的分析与优化

首先对MAC协议进行了相关介绍。然后重点介绍了一种基于竞争的无线传感器网络MAC层协议S-MAC协议。其核心是提出了一种新的无线传感器网络的MAC协议设计方案。基于动态调整占空比的思想,提出了ATC-SMAC协议。该协议在S-MAC协议的基础上改进了固定占空比的劣势,根据每个节点上的数据包的平均延迟调整占空比。通过动态地调整每个节点的占空比,使不同流量的节点拥有不同的工作时间,协议根据不同节点的流量情况自适应地对其占空比进行调整。经过仿真试验,得到ATC-MAC在网络端对端延迟、能量消耗以及吞吐量方面较S-MAC协议都有比较明显的提高。     

面向智慧园区的WSN路由优化算法

为解决智慧园区中无线传感器网络(WSN)的能耗不均衡问题,构建了路由代价函数,并提出了一种新的能耗均衡路由算法.该算法结合智慧园区中无线传感器网络的特点,综合考虑节点地理位置和剩余能量来构建路由代价函数.传感器节点通过选择其邻居节点中路由代价最小的节点进行数据转发.仿真结果表明,该算法可以有效节约网络能耗,同时延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络的蚁群自组织算法

探测效能与能量节省的综合性能优化是无线传感器网络研究的一个热点问题.提出了一种分布式、自适应的无线传感器网络蚁群自组织算法,将无线传感器网络节点映射为情绪蚂蚁,通过蚁群间的协同对节点的唤醒概率进行群体智能优化,从而实现无线传感器网络自组织,并以定理的形式给出了性能指标和相关参数的设计方法.仿真表明,算法实现在唤醒较少节点的前提下,对目标保持了较好的探测能力.     

无线传感器网络中蚁群路由算法的改进

在无线传感器节点能量有限的条件下,如何使网络寿命最大化是无线传感器网络研究的重点,均衡网络能量消耗是延长网络寿命的一个有效方法。在蚁群算法的基础上引入了模糊理论的概念,提出了一种ACO for Fuzzy Theory算法,根据节点剩余能量、通信距离、邻居节点数目和信息素等因素采用模糊综合评判法进行下一跳节点的选择。仿真实验表明,与基于能量有效蚁群算法(EEABR)进行比较,相同条件下AFT算法有效地减少了网络平均能量消耗,增强了网络节点的存活率。     

基于能量探测的WSN节点调度算法研究

针对无线传感器网络在节点传输过程中的延迟与链路质量问题,设计一种基于能量探测的节点休眠调度算法EAS,通过对节点插入苏醒时隙来减小端到端之间的延迟,并根据每个节点的剩余能量值进行能量探测,使整个网络中各节点的能量相对均衡地消耗,在保证传输质量的基础上达到延长网络的生命周期的目的。实验结果表明,对比现有算法,EAS算法能够在保证使WSN网络在延迟一定的情况下明显降低能耗,延长整个网络的工作寿命。     

有向扩散的无线传感器分簇路由协议

在无线传感器网络中,一种合理的路由算法对提高网络寿命有着非常重要的作用,基于传统的分簇路由协议LEACH,以延长网络寿命和提高网络通信质量提出了一种新的路由算法.这种路由算法引入了有向天线的使用.算法在定向传播的基础上不但节省了网络能量,并且灵活的簇群配置,簇头交换策略使得这个新的算法不局限于特定拓扑分布无线传感器网络.算法的创新点在于利用天线的方向形成簇群,同时达到了在数据传输时能量节省和网络路由变化通信开销减少的目的.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制。首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数和信息素更新规则,自适应构建数据路由,最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验。实验结果表明,相对于与现有无线传感器路由算法,本文通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优。     

一种高能效无线传感器网络MAC协议

介质访问控制(MAC)协议是无线传感器网络研究领域的基础协议和支撑技术.因此,一种能量高效的MAC协议是提高整个无线传感器网络能量效率的基础.针对无线网络中能量储备有限的特点,在分析了现有无线传感器网络节能协议的基础上,提出了一种能量高效的MAC协议.通过动态调整占空比和消除边界节点等方式,提高了无线传感器网络的能量效率,延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络中基于移动代理的信息驱动的多分辨率算法研究

该文提出了一种适用于无线传感器网络的基于移动代理的信息驱动的多分辨率(MAIDM)算法,以提高目标跟踪过程中数据处理的精度和容错性,并满足无线传感器网络对节能方面的要求。该文在以簇为逻辑结构的无线传感器网络中,移动代理根据各节点信息贡献量的估计,使用多分辨率算法收集、处理节点数据,并根据移动代理迁移路径上节点信息贡献量的最大值,动态决定其携带的数据量,以达到在节省能量的同时,提高跟踪的精度和容错性。仿真验证了MAIDM算法在精度和容错性方面比IDSQ算法有很大的提高,在节省能量方面比MA-CSIP算法更加有效。     

最小化延迟的无线传感器网络节点调度算法

如何实现节能和减小延迟一直是无线传感器网络中研究的热点及难点问题。提出一种新的最小化延迟的能量均衡的节点调度（MDS）算法,算法通过对能量以及延迟的分析计算,计算出节点的能量判定阈值,并在选择下一跳的时候,总是选择节点剩余能量在限定范围内且延迟最小的节点,以此实现最小化网络延迟的目的。理论分析及实验结果表明,MDS算法能够较好地把网络的生命周期控制在可接受范围内,同时可以解决在能耗限定条件下的最小化延迟的问题。     

基于网格分簇的无线传感器网络节能算法

无线传感器网络中,能量消耗问题一直最受人们关注.为了节省网络能量,针对现有算法存在的冗余节点过多以及能量利用率较低等问题,在以往算法的基础上,提出了一种基于网格分簇的节能算法,即基于网格分簇的无线传感器网络节能算法EABGC(Energy-saving Algorithm Based on Grid Clustering).该算法采用虚拟网格和贪婪算法等来节约网络能量.通过仿真实验,该算法与LEACH协议相比,能减少网络的能量消耗,从而达到节能的目的.EABGC算法,能有效地降低网络消耗,实现节能效果.