基于最优刚性图的链路质量与能量的拓扑控制算法

针对目前无线传感器网络研究中网络能量利用率低和通信链路不可靠等问题, 提出一种基于最优刚性图的网络拓扑优化算法. 该算法通过建立包含链路质量和能量两方面内容的链路权值函数来构建链路可靠性强、能量利用率高的网络拓扑结构. 研究结果表明, 所构建的拓扑具有平均节点度低和链路性能好等优越特性. 仿真结果表明, 与现有拓扑控制算法相比, 所提出的算法能够更有效地减少能量消耗, 从而延长网络寿命.

     

一种基于生存时间的Ad hoc网络不相交多路径路由算法*

针对无线移动Ad hoc网络的节点具有移动性和能量限制等问题,提出了一种根据网络动态拓扑结构和节点能量来进行多路由选择的混合式路由算法PEMP-OLSR。该算法以改进的链路状态路由算法为基础,通过在网络拓扑构造过程中引入链路和节点生存时间等参数来提高所选路径的稳定性,同时通过设定影响链路和节点权重的迭代因子来提高多条路径的不相交性,以提高此并行多路径算法的传输效率。通过大量仿真实验结果表明,该算法能有效地提高所选择的多条路径的稳定性和不相交性。     

工业WSNs中基于Q-学习的图路由算法

针对工业无线传感网络(Industrial Wireless Sensor Networks, IWSN),提出基于Q-学习的图路由(Q-Learning-based Graph Routing, QLGR),利用图表述网络拓扑,QLGR算法通过网络内节点的信息构建上行链路图,先依据节点距网关的跳数,能量供应类型以及离邻居节点接收信号强度构建节点的成本函数,再依据成本函数选择节点加入上行链路图。同时,利用Q-学习算法调整成本函数的权重系数,进而减少数据传输时延,延长网络寿命。仿真结果表明?提出的QLGR算法减缓了节点能量消耗速度,提高了传输数据的可靠性。     

基于遗传算法的无线传感器网络能耗优化

为了延长无线传感网络的使用寿命,提出了一种优化传感网络路由的遗传算法。该算法通过分析节点发送功率变化下的链路流量约束,链路最大传输效率约束,节点能耗约束等条件。感知路由从数据传输的能量消耗量出发,讨论最优能量消耗路径,提高节点能量利用率,延长网络生存期。其基本实现是根据节点的剩余能量和传输路径上的能量消耗来选择路由路径。仿真实验表明,该算法可以平衡节点能耗和邻节点使用数量,延长网络的生存寿命。     

无线通信节点传输能量均衡优化算法

针对现有异构网络算法负载不均衡和网络寿命短的问题,提出一种基于能量均衡与动态调节的节点筛选算法。根据网络节点间的相邻性与链路结构特点计算节点的距离和能量,引入方向因子与能量调节因子对节点选择概率进行优化,实现网络节点的动态选择。在此基础上,利用节点的关联性选取目标路径,并通过建立节点筛选机制实时排除能量不足的节点,从而保证网络正常运行与能耗均衡。实验结果表明,该算法能有效延长网络寿命,具有较好的稳定性,并且在时间充裕的情况下具有较高的准确率与数据接收率。     

基于全网能量均衡的WirelessHART图路由算法

如何均衡使用网络节点能量并生成高可靠路由是WirelessHART网络研究的一个难题,为此提出了一种GRAEB（graph routing algorithm based on energy balancing）图路由算法。首先,网络被初始化为连通的图结构,能够提高丰富的冗余路径。网络管理器根据全网节点剩余能量、通信周期、链路分布等因子生成节点鲁棒系数矩阵,节点通过比较邻居的鲁棒系数来选择最优路径。另外,规定了邻居节点数的上限阈值,每次路由更新只保留鲁棒系数最优的邻居。仿真结果表明GRAEB不仅提高了网络可靠性,而且延长了网络寿命。     

面向能量和链路优化的水声移动传感器网络路由协议设计

针对水声移动传感器网络中存在水声通信环境恶劣、通信环境复杂多变以及节点能量受限造成的水声移 动传感器网络能量不均和路由链路断裂问题, 提出一种基于能量与链路度量路由的改进按需平面距离向量路由 (AODV)协议. 引入了以能量阈值为基准描述网络节点能量状态的能量指标以及以邻居节点间距离为基准描述链路 状态的链路指标, 并以综合考虑网络路由链路中节点的能量指标、路由链路指标以及路由链路跳数的路由度量作 为协议选择路径的优先条件, 并以此进行路由修复. 仿真实验表明, 本文所设计的改进AODV协议可提升网络整体 数据量、均衡网络节点能量、延长网络的生存周期.     

一种改进的ZigBee路由优化算法

ZigBee网络在运行的过程中,各个节点工作任务不均匀,从而会使能耗不均匀,导致整个网络过早产生分割死亡,因此提出一种均衡负载的路由优化算法.该算法首先通过发送定向RREQ来减少网络风暴,然后基于单个节点剩余能量、整个网络平均能量、多条路由路径能量代价和多个邻居节点能量这几个因素,通过选择动态路径来构建网络的动态路由,从而避免单条链路的压力.NS2仿真实验表明,改进的路由算法在节点死亡数、能耗和生存时间上都得到优化.     

基于优化选择与功率分配的中继选择算法

在双向网络中,为减少系统中的硬件负担并保证信息的可靠性,提出一种基于中继节点优化选择与功率分配的中继选择算法。通过采用最优继电器节点选择算法对系统的节点进行优化选择,根据网络中的平均离职率与平均到达率,选择网络中的最佳链路;在其最佳链路的基础上,根据网络寿命的特点引入一个能量价格因子,对其链路上的节点采用功率分配算法,以节省节点功率消耗。实验结果与预期目标基本相符,该算法具有可靠性高与传输速度快的市场优势。     

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.     

面向WSN的自适应模糊功率控制算法研究

在无线传感器网络环境中存在干扰以及网络的动态变化等原因,传输可靠性问题成为保障网络服务性能的重要挑战之一。现有的研究方法基本没有考虑网络的动态性,节点能耗较高。为此,我们提出了一种面向WSN的自适应模糊功率控制算法DAFPC。该算法采用自适应模糊理论,并基于“输入-输出-反馈”机制,根据接收到的链路质量参数信息自适应地调整控制器,快速地调节发射功率。研究仿真结果表明,DAFPC算法能很好地适应网络的动态变化,有效地提高WSN的抗干扰性和传输可靠性,延长了网络的生存时间。     

一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法

基于连通支配集(Connected dominating set,CDS)的区域覆盖算法大都采用休眠节点数量的最大化机制来实现节能,这将给无线传感器网络中的活动节点带来沉重的负担。活动节点电能的迅速耗尽将导致CDS失效,产生覆盖盲区。不断激活其他休眠节点,会出现频繁的网络拓扑变化,导致网络收敛性出现问题。提出了一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法。采用受度限制的连通支配集d-CDS来构造WSN骨干网络,利用学习自动机选择当前节点的最优邻居节点,以此实现对所构造CDS的优化,实现活动节点的负载均衡,改善区域覆盖性能。通过仿真实验对比Gossip、ST-MSN和TMPO等算法,表明本文提出的算法在网络覆盖比率、活动节点的剩余电量等方面均存在优势。     

一种基于AHP和FIS的WSN路由算法

无线传感器网络（WSN）由许多传感器节点组成,这些传感器节点为了降低能量消耗会周期性地在醒与睡2种模式下进行切换。在异步WSN中,发送节点往往要等接收节点醒来才能进行数据转发,为了缩短该等待时延,发送节点选择多个节点作为候选转发节点,由于任何候选转发节点都有可能进行数据路由,使得邻居节点评估和候选转发节点选择对网络性能产生较大影响。为了更好地进行节点评估与选择,提出一种基于层次分析法（AHP）和模糊推理系统（FIS）的WSN路由算法DAF。将剩余能量、距离和角度作为评估准则,利用AHP确定评估准则的权重,通过FIS动态构建AHP中的成对比较矩阵,并根据该矩阵动态计算出邻居节点的评分,按评分高低选择候选转发节点。实验结果表明,在改变节点数量、睡眠时长和通信半径的对比测试中,DAF在生命周期、能量消耗和平均冗余传输性能方面均优于ORW和ORR算法。     

基于资源整合的节能虚拟网络重配置算法

针对虚拟网络映射中能耗过高、接收率偏低和负载不够均衡等问题,提出一种基于虚拟资源整合的综合性重配置算法——HEAR算法。该重配置算法分为两个阶段:节点重配置阶段优先将映射虚拟节点最少的物理节点上的虚拟节点及其相连虚拟链路迁移,挂起或关闭空负载的物理节点来达到节能的目的;此外对这些迁移节点的目标物理节点进行筛选,避免选择过度拥塞的物理节点达到提高接收率和均衡负载的目的。链路重配置阶段采用能耗感知的方法选择可用于迁移的物理链路集合,再用Dijkstra算法选择最短物理路径并将相关路径迁移过去。实验结果表明,HEAR算法比启发式重配置算法平均能耗下降约20%,接收率提高约10%。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

无线传感器网络中基于对策论的功率控制

运用对策论中的Stackelberg策略,提出了基于TDMA-CDMA的分簇结构无线传感器网络（WSN）的反向链路功率控制的新算法。根据TDMA机制和CDMA机制相结合的分簇结构无线传感器网络的基本特点,以网络中的簇为单位,建立了一个该簇簇头采用Stackelberg策略控制节点发射功率以达到最大化能量有效性并兼顾网络寿命的数学模型。仿真结果表明Stackelberg策略能起到控制功率及激励网络优化的作用。     

WSN中面向数据源搜索的MA任播路由策略

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,将任播运用到WSN的MA路由之中,提出了一种面向数据源搜索的移动代理路由策略。首先利用人工免疫系统的多样性和自适应的特点,找出MA访问数据源的最佳顺序,然后利用基于能量限制的任播算法,在一个数据源的多个感知节点中,选择满足能量条件的节点进行迁移。仿真实验表明,该策略能够以最小代价访问各个数据源,且均衡地使用网络各节点的能量,从而延长了WSN的生存周期,具有较好的通用性。     

基于超声波和TDOA的无线传感器网络高精度定位方法

提出了基于超声波与射频信号到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的无线传感器网络节点定位方法。采用基于簇的分层网络拓扑结构,使用信标节点作为簇头,设计实现了动态簇头自动选取算法,提高了定位算法的快速响应性,并通过误差补偿和软件鲁棒性设计,提高了系统的定位精度。基于AVR单片机和CC1100射频芯片完成了无线传感器网络中移动节点、信标节点和汇聚节点的硬件设计与实现。实验数据表明本文设计的无线传感器网络定位系统的定位精度在30cm之内,并且定位算法具有较好的时间响应性,移动节点的最大速度可以达到11.5m/s。     

基于模糊C均值聚类及群体智能的WSN分层路由算法

为了提高无线传感器网络（WSN）的能量效率并延长其生命周期,提出了一种基于模糊C均值聚类（FCM）和群体智能的WSN分层路由算法（FCM-SI）。首先采用FCM聚类算法对网络进行分簇,优化普通节点与簇头（CH）间距离;然后采用三参数的人工蜂群（ABC）算法选取每个簇的最优簇头;最后采用蚁群优化（ACO）算法搜索簇头至基站（BS）的多跳路径,路径综合考虑了网络的能耗和负载均衡性能。仿真结果显示,与基于均匀分簇的改进的低功耗自适应分簇（I-LEACH）算法、基于ABC的低功耗自适应分簇（ABC-LEACH）算法和基于ACO的低功耗自适应分簇（ANT-LEACH）算法相比,FCM-SI在100 m×100 m,100个节点的初始网络条件下将网络生命周期分别提高了65.2%、49.6%和29.0%。FCM-SI能够有效地延长网络寿命,提高能量利用效率。