一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题。通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,文中基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法(AHP休眠算法)。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠和定时休眠算法对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题,通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,本文基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法（AHP休眠算法）。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠[1][2]和定时休眠算法[3]对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

无线传感器网络中的调度算法研究

无线传感器网络调度算法通过合理分配节点数据采集和传输的时间,使其在不需要工作时转入低功耗的休眠模式,在满足应用要求服务质量的前提下,高效利用节点能量,达到延长网络生存期的目的.本文介绍了无线传感器网络调度算法的性能评价标准和分类方法,着重讨论了一些典型的调度算法,最后进行了各种算法的比较性总结,并指出了一些亟待解决的问题.     

无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略

研究网络优化安全可靠性问题,在无线传感器网络中,网络的能量有限,为了降低能耗,针对提高覆盖质量和降低能耗是一对矛盾,需要权衡考虑,可通过使部分节点休眠的方法来降低能耗,为了保持较高的覆盖质量,又需要较多的活跃节点.提出了一种无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略,对传感器节点随机冗余部署和随机休眠方案,建立覆盖质量与节点休眠之间关系的理论模型,引进调整覆盖质量与节点休眠的权衡问题,采用粒子群算法寻求两者间的最优化组合进行仿真,验证了模型的正确性及优化策略的可行性,为无线传感器网络节点休眠调度机制的实际应用提供了依据.     

一种用于水下监测的无线传感器网络的研究

无线传感器网络用于水下监测是近几年来提出的一种新型网络系统。本文对无线传感器节点TelosB的数据采集软件的设计与实现,进行了详细的分析与研究。无线传感器节点TelosB参与水下传感器网络组网平台,本文从硬件和软件两个角度对TelosB节点进行了详细的分析,提出了扩展口通信组网算法。最后结合TelosB节点扩展口通信参与组网时的通信方式,提出了一种扩展口组网算法—轮询监听算法,解决了应用中的通信问题。     

基于Dubins曲线的无线传感网聚类移动数据采集算法

利用类车型Sink节点实现无线传感器网络的移动数据采集,可以有效延长网络生命周期。考虑类车型移动Sink节点的Kinematic约束,本文提出了一种基于聚类间Dubins平滑曲线的移动数据采集算法。整个无线传感器网络被划分为多个不重叠的聚类区间,聚类内采用最小生成树路由方法实现传感器节点的无线多跳式数据传输,Sink节点按聚类之间规划的Dubins曲线寻访数据采集点进行移动数据采集,从而兼顾移动数据采集的平滑性和节点能耗的优化性。仿真结果验证了本文算法可以在保证移动路径平滑的约束条件下提高无线传感器网络的能耗效率。     

线型无线传感器网络中的节点调度算法

线型无线传感器网络是一种较为特殊的无线传感器网络类型,其传感器节点的分布区域接近线型区域。在满足监控性能的要求下,通过调度节点,让部分节点工作,其余节点休眠,可有效延长系统生命期。现有的调度算法在线型无线传感器网络下的性能不是很好,针对线型无线传感器网络的特点,提出了异步调度算法和同步调度算法。仿真实验表明,同步调度算法得到的覆盖集的大小为异步调度算法的76%左右,平均覆盖度接近理想最优情况。     

无线传感器网络分簇拓扑的覆盖区域节点调度优化算法研究

利用区域分割的方法建立了一种覆盖区域冗余节点的优化调度机制,实现对完全覆盖区域内冗余节点的休眠调度,并将该机制引入无线传感器网络的分簇结构中,提出一种基于分簇拓扑的节点调度优化算法。算法通过控制簇内冗余节点进行休眠,减少簇首的数据通信量和簇成员中工作的冗余节点个数,降低了网络能耗。仿真结果表明,与未考虑冗余节点休眠调度的分簇算法相比,该算法有效提高了网络能量利用率,延长了网络生命期。     

基于FPOMDP的无线传感器网络动态调度算法

针对无线传感器网络节点能量有限、数据采集易受环境影响的问题,提出一种基于可分解部分可观察Markov决策过程FPOMDP( Factored Partially Observable Markov Decision Process )的节点休眠调度算法.通过节点空时相关模型求取休眠节点数据,利用网络数据准确性和节点能量间的条件独立关系,构造状态转移函数、观察函数和奖赏函数,采用值迭代求解算法求取最优策略,实现节点动态调度.仿真结果表明,该算法能够在保证数据准确性的前提下,有效降低节点能量消耗,延长网络生存时间.     

基于动态概率休眠调度机制的WSNs拓扑控制算法

为了兼顾无线传感器网络(WSNs)的低能耗和连通性,提出了一种动态概率休眠调度机制的拓扑控制(DPSS-TC)算法.DPSS-TC算法根据分簇后的簇内成员节点数量动态设置节点休眠概率,采用强制性唤醒休眠节点与提高相应活跃节点的发射功率相结合的方法来恢复连通受损的局部拓扑结构.仿真实验表明:DPSS-TC算法既保证网络的连通性能,又有效地延长了网络的生命周期.     

DSR路由发现中基于微支付的安全数据采集激励机制

移动自组织网中的动态源路由(DSR)协议遭受各种主动攻击,这些攻击主要集中在路由发现阶段。目前存在各种各样的攻击检测技术来检测这些攻击。这些攻击检测技术需要收集转发节点采集的安全数据。然而由于转发节点的负载、自私、低电量等情况,转发节点不愿采集安全数据,并且该问题一直未被解决。本文提出一种DSR路由发现中基于微支付的安全数据采集激励机制。允许转发节点将采集的安全数据添加在收到的控制信息中,然后进行转发。转发节点可利用收到的控制信息作为收据在存款服务中心处充值。提出的激励机制能够抑制请求信息滥转发给源节点造成的巨额支付,又尽可能让每个转发节点获得奖励,极大地实现了公平性。     

事件驱动的微服务调用链路数据动态采集方法

微服务调用链路数据是微服务应用系统日常运行中产生的一类重要数据,它以链路形式记录了微服务应用中一次用户请求对应的一系列服务调用信息。由于系统的分布性,微服务调用链路数据产生在不同的微服务部署节点,当前对这些分布数据的采集一般采用全量采集和采样采集两种方法。全量采集会产生较大数据传输和数据存储等成本,而采样采集则可能会漏掉关键的链路数据。因此,提出一种基于事件驱动和流水线采样的微服务调用链路数据动态采集方法,并基于开源软件Zipkin设计实现了一个微服务调用链路数据动态采集系统。该系统首先对不同节点符合预定义事件特征的链路数据进行流水线采样,即数据采集服务端只在某节点产生事件定义的数据时对所有节点采集同一链路数据;同时,针对不同节点的数据产生速率不一致问题,采用基于时间窗口的多线程流式数据处理和数据同步技术实现不同节点的数据采集和传递;最后,针对各节点链路数据到达服务端先后顺序不一的问题,通过时序对齐方式进行全链路数据的同步和汇总。在公开的微服务调用链路数据集上的实验结果表明,相较于全量采集和采样采集方法,所提方法对于包含异常、慢响应等特定事件的链路数据具有采集准确性高、效率好的效果。     

Adaptive Localized QoS-Constrained Data Aggregation and Processing in Distributed Sensor Networks

In this paper, an efficient Quality of Service (QoS)-constrained data aggregation and processing approach for distributed wireless sensor networks is investigated and analyzed. One of the key features of the proposed approach is that the task QoS requirements are taken into account to determine when and where to perform the aggregation in a distributed fashion, based on the availability of local only information. Data aggregation is performed on the fly at intermediate sensor nodes, while at the same time the end-to-end latency constraints are satisfied. Furthermore, a localized adaptive data collection algorithm performed at the source nodes is developed that balances the design tradeoffs of delay, measurement accuracy, and buffer overflow, for given QoS requirements. The performance of the proposed approach is analyzed and evaluated, through modeling and simulation, under different data aggregation scenarios and traffic loads. The impact of several design parameters and tradeoffs on various critical network and application related performance metrics, such as energy efficiency, network lifetime, end-to-end latency, and data loss are also evaluated and discussed.     

一种有效的无线传感器网络虚假数据过滤方案

虚假数据注入攻击是无线传感器网络的一种严重威胁,针对大多数虚假数据过滤方案没考虑节点身份攻击和中间节点被攻击者俘获的问题,提出了一种抗节点身份攻击的虚假数据过滤方案,方案不仅在数据转发过程中对转发的数据进行验证、过滤,同时对协作产生感知数据的节点的身份进行验证。安全性分析和性能评价表明,该方案不仅能抵抗各种攻击,而且在存储开销方面与其他方案相比,具有明显优势,并且随着数据包被转发跳数的增加,该方案的虚假数据过滤能力和能量节省也显著增加。     

基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法

针对无线传感器网络(WSN)能量有限且网内聚集错误检测率较低的问题,提出一种基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法。构造一颗以汇聚节点为根并包含最少中间转发节点的树,其中间转发节点为树的最小覆盖集。在中间转发节点中引入读向量的相似性判断,以去除网内冗余及错误数据。实验结果表明,该算法能减少网内通信能耗,提高收集数据的准确性。     

物联网中传感节点数据异常检测方法研究

研究物联网中节点数据异常的检测问题,提高检测的准确率。针对当物联网中的传感节点采集到的外界数据内容随机性较大,在数据存储形式、格式等特征上存在较大差异时,造成各个节点数据之间很难取得一致。传统方法检测无法准确根据差异信息建议统一待检测特征,造成检测的准确度不高的问题。为了解决这一问题,提出一种基于特征模糊聚类概率搜索的节点数据异常检测算法,通过计算节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率,运用模糊概率因素判定非法节点数据。实验证明,改进方法能快速、完整地将检测节点异常数据,取得了理想的效果。     

基于剩余能量和距离信息的异构网络分簇协议

针对无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)的网络寿命问题,提出了面向异构网络环境下的基于剩余能量和距离分簇REDC(Residual Energy and Distance Clustering)协议。REDC协议考虑了普通节点、中级节点以及高级节点,具有较高的初始能量节点称为中级节点和高级节点,余下的称为普通节点。在簇头CH(Cluster head)选举中,考虑节点的剩余能量和离基站距离信息,使得具有较高的剩余能量节点、离基站距离较近的节点有更多的机会被选为簇头CH,进而避免了剩余能量较小的节点成头簇头CH而产生节点过早失效缩短网络寿命的问题,平衡了网络内的能量消耗。仿真结果表明,与LEACH、DDEEC和SEP协议相比,提出的REDC协议具有较长的网络寿命和良好的数据传输能力。     

Secure data aggregation in wireless sensor networks: A watermark based authentication supportive approach

In-network processing presents a critical challenge for data authentication in wireless sensor networks (WSNs). Current schemes relying on Message Authentication Code (MAC) cannot provide natural support for this operation since even a slight modification to the data invalidates the MAC. Although some recent works propose using privacy homomorphism to support in-network processing, they can only work for some specific query-based aggregation functions, e.g. SUM, average, etc. In this paper, based on digital watermarking, we propose an end-to-end, statistical approach for data authentication that provides inherent support for in-network processing. In this scheme, authentication information is modulated as watermark and superposed on the sensory data at the sensor nodes. The watermarked data can be aggregated by the intermediate nodes without incurring any en route checking. Upon reception of the sensory data, the data sink is able to authenticate the data by validating the watermark, thereby detecting whether the data has been illegitimately altered. In this way, the aggregation–survivable authentication information is only added at the sources and checked by the data sink, without any involvement of intermediate nodes. Furthermore, the simple operation of watermark embedding and complex operation of watermark detection provide a natural solution of function partitioning between the resource limited sensor nodes and the resource abundant data sink. In addition, the watermark can be embedded in both spatial and temporal domains to provide the flexibility between the detection time and detection granularity. The simulation results show that the proposed scheme can successfully authenticate the sensory data with high confidence.     

多源线性网络编码的同态签名算法

网络编码易遭受污染攻击,但传统的签名技术不适用于多源网络编码。为此,基于同态函数,使用双线性对技术,提出一种可抵御污染攻击的多源线性网络编码签名算法,其中,每个源节点用自己的私钥对文件签名,中间或信宿节点仅用公钥即可验证收到的签名,利用随机预言模型证明该算法能够抵抗信源节点和中间节点的攻击。     

移动自组织网络中内部丢包的检测模型

无线移动自组织网络中数据的传输是基于中间节点的合作转发的,但由于内部自私节点为了节省带宽和电量或者网络受到恶意节点的攻击,导致丢包行为发生,网络性能严重降低。基于无线自组织网络常用的路由协议AODV,提出了一种新的针对内部丢包攻击的检测模型。该检测模型引入旁信道概念,旁信道节点和看门狗共同检测并记录节点转发报文行为,采用邻居信息表存放检测结果,当相应节点的记录值达到一定下限时就被隔离出网络。由于旁信道可以发送警报报文,该模型能够同时检测到自私节点或合作攻击节点引起的内部丢包攻击。