基于LEACH协议节能路由算法的研究与优化

针对LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议在分簇算法中存在的未考虑节点的剩余能量,簇头节点分布位置不合理等缺陷,提出基于LEACH协议的节能路由改进算法。在原有协议的基础上,优化了成簇的条件,充分考虑了剩余能量与相对位置,使得无线传感器网络的寿命得到进一步延长。仿真实验结果表明改进后的算法有效降低了网络能耗,提高了无线传感器网络的性能。     

基于剩余能量预测的WSN模糊分簇算法

为了进一步降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络寿命,提出一种基于剩余能量预测的无线传感器网络模糊分簇算法。新算法根据节点到基站的距离和邻居节点的数目,对候选节点转发数据的能耗进行预估,得到节点的预测剩余能量。然后采用模糊算法在综合考虑候选节点的原始能量和预测剩余能量的基础上计算竞争半径,选出多个簇首,构建大小不均的簇。仿真实验表明,与其他路由算法相比,该算法可以更好地优化簇的结构,均衡网络能耗,延长网络的生命周期。     

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大,导致存活节点数量和节点剩余能量较少,降低了无线传感器网络的使用寿命,为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗,利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系,预测节点的综合信任值,以预测结果为基础,采用蚁群算法获取分区节点的最优路径,完成簇状树形无线传感器网络路由协议。实验结果表明,本文设计的路由协议簇首能耗方差较小,存活节点数和节点剩余能量更多,接收数据包量比其他2种协议分别高出了48.1%和22.6%。由此可见,本文设计的路由协议延长了簇状树形无线传感器网络的使用寿命。     

基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法

通过路由算法减少节点的能耗、延长网络的寿命是无线传感器网络的研究重点之一。探讨了能量高效的分层无线传感器网络路由算法,提出一个基于地理位置信息静态分簇,根据节点剩余能量及节点在簇内的位置选择簇头的分层路由算法(GSCH),适用于静态无线传感器网络。仿真实验结果表明该路由算法有效地减少分簇成形及簇首选择的能耗,延长了整个网络的寿命。     

无线传感器网络路由算法改进及仿真研究

由于无线传感器能量消耗影响网络的寿命,传感器节点的能量无法更新且种能量受限,传统路由算法忽略簇头剩余能量情况,使剩余能量低的节点成为簇头而过早死亡,导致整个网络能量不均衡,网络生存时间过短。为了有效延长网络生存时间,提出一种改进的LEACH路由算法。在簇头选择阶段,采用剩余能量的簇头节点优先选择机制,避免剩余能量低的节点成为簇头,然后在数据传输阶段,用单跳和多跳的混合传输模式,使整个网络能量尽量均衡。仿真结果表明,相对于传统LEACH路由算法,改进算法更加均衡了网络中各节点的能量消耗,有效地防止剩余能量低的节点成为簇头,可延长整个网络的生存寿命。     

蚁群优化的传感器网络路由算法

研究优化无线传感器设计,由于无线传感器通信能力、节点能量有限,远程环境下无法更换能源,节点能耗引起网络生命过短.在综合考虑了传感器节点剩余能量,为了延长网络生命周期,提出一种蚁群优化的无线传感器路由算法.算法根据节点当前剩余能量进行簇头选举,然后通过蚁群算法根据传感器节点距离和能量信息进行路由选择,并不断的更新簇头间的...     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

基于小样本无梯度学习的无线传感器网络分簇路由方法

针对无线传感器网络由于某些样本数量较少、网络节点间剩余能量差高,导致路由分簇困难、分类准确率低的问题,提出基于小样本无梯度学习的无线传感器网络分簇路由方法。采用条件生成对抗网络处理小样本数据,在有限样本中获取更丰富的信息,通过LEACH协议算法划分无线传感器网络中各传感器节点为簇,通过无梯度学习的GABP算法优化簇首节点和簇首数量,构建无线传感器网络分簇路由方法。实验结果表明,所提方法的簇首数量均分布在4个～7个处,最高网络节点间剩余能量差为0.015 8,网络寿命达到241轮,因此,所提方法能够选择更理想的簇首数量、增强网络能耗均衡性、延长网络寿命。     

基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法

在研究经典低能量自适应分簇路由算法的基础上,提出基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法。该算法将蚁群算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最佳路径,使得离基站较远的簇头节点沿着最佳路径传输信息,有效地减少了簇头节点的能量开销。同时,在簇头选举时,该算法不仅考虑簇头节点的剩余能量,而且兼顾簇头与簇头之间的距离,使得簇头分布更加均匀。仿真结果表明,该算法和LEACH及DADC算法相比,有效地均衡了网络能量消耗,并延长了网络生命周期。     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

基于熵权法与灰色关联分析的WSNs路由算法

针对路由协议链路质量不高与能耗较大的问题,提出了一种基于熵权法与灰色关联分析的无线传感器网络(WSNs)路由算法(BEGRA).首先建立下一跳节点的评价指标,其次引入熵权法确定各指标的权重,通过关联度分析法确定节点指标向量与参考向量间的加权关联度,最后由节点关联度的大小确定下一跳节点并确立路由路径.仿真结果表明:算法有效提高了网络生命周期,降低了网络能耗,且在网络数据传输效率方面具有良好性能.     

基于多级模糊评判的高效数据聚集算法

基于多级模糊综合评判,提出一种既可节省传感节点能量又能提高数据聚集度和减少数据传输延迟的高效的数据聚集算法.先由一级模糊综合评判获得路由信息,然后根据路由表中相邻传感节点转发的数据包个数,利用二级模糊综合评判重新选择下一跳传感节点,通过增加原有路径间交叠的方式来高效的提高数据聚集度;然后为了均衡能耗和减少传输延迟提出一种新的聚集定时机制.仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期,提高数据包交付率,降低平均传输延迟及提升数据聚集度.     

Fuzzy rule-based faulty node classification and management scheme for large scale wireless sensor networks

In a wireless sensor network (WSNs), probability of node failure rises with increase in number of sensor nodes within the network. The, quality of service (QoS) of WSNs is highly affected by the faulty sensor nodes. If faulty sensor nodes can be detected and reused for network operation, QoS of WSNs can be improved and will be sustainable throughout the monitoring period. The faulty nodes in the deployed WSN are crucial to detect due to its improvisational nature and invisibility of internal running status. Furthermore, most of the traditional fault detection methods in WSNs do not consider the uncertainties that are inherited in the WSN environment during the fault diagnosis period. Resulting traditional fault detection methods suffer from low detection accuracy and poor performance. To address these issues, we propose a fuzzy rule-based faulty node classification and management scheme for WSNs that can detect and reuse faulty sensor nodes according to their fault status. In order to overcome uncertainties that are inherited in the WSN environment, a fuzzy logic based method is utilized. Fuzzy interface engine categorizes different nodes according to the chosen membership function and the defuzzifier generates a non-fuzzy control to retrieve the various types of nodes. In addition, we employed a routing scheme that reuses the retrieved faulty nodes during the data routing process. We performed extensive experiments on the proposed scheme using various network scenarios. The experimental results are compared with the existing algorithms to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in terms of various important performance metrics.     

WSNs中基于重复博弈的信任评价方法研究

通过全面感知、可靠传输、智能化处理来实现人与人、物与物、人与物之间相连的物联网,是继计算机与互联网的应用与普及之后,信息世界掀起的第三次技术革命浪潮。在中国,物联网已经被纳入到国家“十二五”专项规划,毫无疑问,随着技术的成熟与体系的完善,它将彻底改变我们的生活。而无线传感器网络作为物联网时代最具有标志性的感知与传输技术之一,将会是今后网络研究与应用的热点。然而,传统无线传感器网络的研究重点往往在路由算法、密钥分配、体系结构等方面,节点信任问题却很容易受到忽视。已有的一些信任管理模型中,并没有充分考虑节点之间信任的时效问题,且信誉值计算方式以及权重存在着不合理性。因此,文章在前人研究的基础上,根据无线传感器网络性质,设置合理可行的博弈机制,提出了一种基于重复博弈的信任模型,并通过设立惩罚激励机制,依据节点策略的选择,对其信誉值进行更新以解决时效问题;通过仿真实验,证明该信任管理模型能够有效地对无线传感器网络节点进行信任的评价,抑制自私节点、打击恶意节点,可明显提高网络的可靠性。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

基于启发式Q学习的FANET可信路由算法

无人机自组织网络（FANET）是实现无人机自主集群的关键技术,其通过各无人机节点来完成协同通信。但节点的高机动性、网络结构的开放性造成FANET拓扑变化频繁,容易遭受恶意攻击。为此,提出一种基于启发式Q学习的可信路由算法HQTR。将FANET中的路由选择问题映射为有限马尔科夫决策过程,针对路由层面的黑洞攻击与泛洪攻击,引入数据包转发率与路由请求发送速率,通过模糊推理计算节点的信任值,同时考虑节点的邻居关系,提出一种模糊动态信任奖励机制。结合单跳链路状况设计启发式函数,采用改进的ε-贪婪策略来平衡利用-探索过程,引导当前节点选择最优可信下一跳节点。仿真结果表明,相对AOMDV、TEAOMDV与ESRQ算法,HQTR算法能够有效应对黑洞攻击与RREQ泛洪攻击,降低节点高速运动与网络规模变化所造成的影响,提高数据包投递率与吞吐量,减少路由开销与平均端到端时延。     

基于信任评估的Ad hoc网络安全路由协议

针对Ad hoc网络的路由安全问题,提出一种基于信任评估的Ad hoc网络安全路由协议,采用改进的信任评估模型,每个节点维护一张信任表,在路由过程中结合信任表并通过路由请求和路由回复,双向判断上一跳和下一跳节点的可信性,并且在路径选择时综合路径信任值和跳数值2个因素,使得信任评估和路由协议紧密地结合.通过NS2仿真实验进行验证,结果表明,该协议可以较好地避开自私节点,保证路由安全,提高路由性能.     

路由深度对Sink轨迹固定传感器网络的影响

无线传感器网络中,使用移动Sink进行数据采集能够减少网络节点死亡速度,延长网络时间,是最有效均衡网络负载的方法之一。在实际应用中,移动Sink通常采用固定路径策略,同时路由深度的改变直接影响网络拓扑和路由选择结果。比较了在不同路由深度下,采用4种典型固定策略的移动Sink网络的网络能耗、网络寿命和包延时。仿真结果表明:在较小的路由深度下,外边界策略能更好地降低节点能耗,延长网络寿命;内边界策略能取得更好的覆盖和较低的时延。     

GPER路由协议的安全性改进

无线传感器网络存在很多安全问题,节点间的信任关系难以确认。针对上述问题,采用模糊理论建立一种模糊信任模型解决节点间信任的评价、计算问题,并用该模糊信任模型解决无线传感器网络的路由安全问题。实验结果表明,该信任模型能有效评价节点的信任状态,抵御不良节点的丢包问题。     

Secure Routing Protocol based on Multi-objective Ant-colony-optimization for wireless sensor networks

To solve the problem of achieving the maximum network security goal with lower energy consumption in wireless sensor networks, this paper proposes a Secure Routing Protocol based on Multi-objective Ant-colony-optimization (SRPMA) for wireless sensor networks. The ant colony algorithm is improved to be a multi-objective routing algorithm with considering the residual energy of nodes and the trust value of a rout path as two optimization objectives, in which a rout path is produced through the multi pheromone information and the multi heuristic information consisting of two objective functions. The node trust evaluation model is established by using an improved D-S evidence theory with confliction preprocessing to evaluate nodes trust degree. The multi-objective routing result is obtained by using the Pareto optimal solution mechanism by using the external archive method with a crowding distance criterion. The simulation results conducted with NS2 show that the proposed algorithm can achieve desired performance against the black hole attack in WSN routing.