克隆选择的无线传感器网络拓扑优化方法

为提高无线传感器网络能量利用率,建立连通支配集的无线传感器网络数学模型,将完全连通下最少工作节点个数问题转化为最小连通支配集的求解问题;通过改进的克隆选择算法求解能耗最优的无线传感器网络拓扑结构;Matlab仿真表明,改进克隆选择算法可优化无线传感器网络拓扑结构,较克隆选择算法有更好的运算效率和收敛速度;文章既为无线传感器网络拓扑提供一种可行的优化方法,也为无线传感器的实际应用提供参考。     

基于三角形斯坦纳树的分区连通性恢复算法

无线传感器网络中的节点由于自身能量的消耗,及外部因素影响会导致节点出现大规模的失效,从而把无线传感器网络分割成几个独立的不能相互通信的分区。为恢复网络,重建分区之间的通信链路,提出基于三角形斯坦纳树连通恢复算法。该算法首先利用传统算法实现分区连通,然后通过构建三角形斯坦纳树以减少部署的中继节点数量。与现有的一些算法相比,该方法形成的网络拓扑不仅减少了部署中继节点的数量,能够使分区重新连通,而且能够减少网络通信的能量消耗。实验结果表明,所提方法相对于传统算法在构建网络拓扑时更加有效。     

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.

     

一种基于反向CDS树的异构WSNs拓扑构建方法

在无线传感器网络中,拓扑控制是节约能源、延长生命周期的一项关键技术。现有拓扑控制方法的研究主要集中在同构网络,对此,面向异构网络提出了一种低信息复杂度的基于反向连通支配集树的分布式拓扑构建算法。基于最小连通支配集构建虚拟骨干树,改进了A3G算法中节点的适应度函数和算法流程,优化了产生的连通支配集的规模和通信开销,进一步降低信息复杂度,在保证连通性的同时关闭网络冗余节点以降低能耗。理论分析和仿真实验证明,算法能够以较小的时间和通信代价构建拓扑,延长网络生命周期。     

一种改进的无线传感器网络EEMCDS算法

针对无线传感器网络中的有效路由,提出了一种改进的,基于最小连通支配集的能量有效算法IEEMCDS(Improved Energy-Efficient Minimum Connected Dominating Set).路由搜索主要集中在连通支配集内,通信量小.该算法是一个能量有效的分布式算法,在维护最小连通支配集时,充分考虑了节点的能量问题,优先选择高能量的节点充当连通支配集节点,提出了支配节点能量最小阈值调整法,可以有效地延长网络寿命.实例仿真表明在改进算法的连通支配集中,高能量的节点在支配集中一直占有较高的比例,从而有效地延长了网络寿命.     

基于小世界模型的WSN簇间拓扑优化方法

针对无线传感器网络节点因能量消耗、硬件故障、通信因素等导致的链路失效问题,提出一种基于复杂网络小世界模型Kleinberg的无线传感器网络簇间拓扑优化方法,该方法依据簇头节点的局部视图ViewList信息中的长链与短链构建WSN簇间拓扑.实验分析表明,利用该方法演化的无线传感器网络拓扑在节点失效概率为0.2时,网络寿命比DECDC提高25%,并具有良好的能量均衡性和较低的消耗代价.该方法构建的拓扑具有较好的容错性和较强的鲁棒性.     

基于区域划分的连通支配集协议

针对规模较大、节点分布密集的无线传感器网络容易产生冗余数据包以及信号冲突,导致过多的节点能量消耗,加速死亡过程等问题,在深入研究现有的分布式连通支配集构造算法的基础上,提出基于区域划分的连通支配集协议——RPMPR协议.RPMPR协议中每个节点针对网络拓扑信息,对邻居节点进行区域划分,在各区域内选择中继转发节点集,并以节点的度作为选择支配节点的依据,构建覆盖全网的连通支配集.仿真实验结果表明,RPMPR协议充分考虑网络拓扑信息,显著减小连通支配集规模,同时支配节点分布更为均匀.     

无线传感器网络中2-连通k-支配的容错连通支配集构造

无线传感器网络可采用连通支配集的虚拟骨干技术使平面网络层次化,但传感器节点的失效和链路的断裂会导致网络失败,虚拟骨干网最好具有容错性好、可靠性高的特性.对此,提出具有容错性的2-连通 -支配集的构造算法,以节点自身和邻域信息分布式地构造 -支配节点,利用最小生成树和块-割点图将 -支配节点2-连通.理论分析和实验仿真表明此算法具有较好的算法性能比,在中等规模网络中会产生更少的具有容错性的 -支配节点,可节省传感器节点的能量消耗和网络的通信开销.     

能量有效的最小连通支配集近似算法

针对无线自组传感器网络中有效路由提出的一种能量有效的最小连通支配集近似算法EEMCDS(Energy-Efficient minimum connected dominating set),路由搜索主要集中在连通支配集内.本文提出一个能量有效的简洁有效的分布式算法,该算法根据各节点所具有的能量不同,优先选择高能量的节点作为连通支配集节点,可以有效地延长网络寿命.实例仿真表明在连通支配集节点数量较少的情况下,高能量的节点在支配集中所占的比例也是较高的.     

一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法在传感器节点部署密集或稀疏区域存在网络拓扑链路冗余、个别节点负载过重、瓶颈节点和网络生命周期短等问题。针对这些问题,提出一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法,该算法首先划分目标区域并随机抛洒传感器节点,在每个子区域内进行博弈并选出簇首节点,利用区域分裂与合并思想,在节点密集区域进行分割再博弈,防止部分节点负载过大,在节点稀疏区域利用权重链路进行合并,防止出现瓶颈节点以保障网络连通;然后对所有簇首节点实施二次势博弈生成簇首拓扑结构连接各子区域。仿真结果表明,该算法能够有效缓解节点负载,均衡节点能耗,延长网络生命周期。     

Research of energy efficient clustering algorithm for multilayer wireless heterogeneous sensor networks prediction research

In designing wireless sensor networks of image transmitting, it is important to reduce energy dissipation and prolong network lifetime. This paper presents the research on existing clustering algorithm applied in heterogeneous sensor networks and then puts forward an energy-efficient prediction clustering algorithm, which is adaptive to sensor networks with energy and objects heterogeneous. This algorithm enables the nodes to select the cluster head according to factors such as energy and communication cost, thus the nodes with higher residual energy have higher probability to become a cluster head than those with lower residual energy, so that the network energy can be dissipated uniformly. In order to reduce energy consumption when broadcasting in clustering phase and prolong network lifetime, an energy consumption prediction model is established for regular data acquisition nodes. Simulation results and the application in image clustering show that compared with current clustering algorithms, this algorithm can achieve longer sensor network lifetime, higher energy efficiency, and superior network monitoring quality.     

异构传感网基于圆环域的簇头混合通信路由算法

簇结构是减少无线传感网能耗的基础,针对经典LEACH协议簇头能耗不均衡的缺点,提出了一种适用于异构传感网中的基于圆环域的簇头混合通信的路由算法LEACH-RMC。该算法通过在监测区划分圆环域确定簇头的等级,簇头采用单、多跳结合通信方式均衡了簇头的能耗。网络中采用固定簇头,节省了普通节点的硬件花费。实验表明,新的算法明显延长了网络的生存期,均衡了簇头的负载。     

一种新型能耗优化的无线传感器网络成簇算法

能量消耗一直是限制WSN广泛应用的热门问题之一,能源容量的大小对各个传感器节点产生重要的影响.针对WSN中能耗过快,以及网络区域内能量消耗不均衡而导致的网络生命周期缩短的问题,同时为了提高WSN的能量利用率,提出了一种新型能耗优化的无线传感器网络非均匀成簇算法(UCNE).该算法首先根据节点的历史能耗来竞选簇头节点,将整个网络划分为不均匀的簇群从而平衡簇内节点通信与簇间节点通信的能耗.其次设立新的能量阈值作为网络重新分簇的标准,减少了频繁分簇造成的不必要的控制消息能耗.最后为了降低簇头节点的负担,竞选副簇头节点作为中继转发节点转发主簇头加工的数据并根据权值选择向前向簇头节点传递数据.通过对比相关协议,UCNE协议在平衡网络能耗,延长网络寿命方面表现更优.     

一种异构传感器网络的能量有效路由算法

无线传感器网络设计能量有效的路由算法是至关重要的.对于不同类型的传感器节点传输不同大小数据包信息以及拥有不同初始能量的异构传感器网络,本文提出了一种适合此传感器网络的D-REECR路由算法,此算法是在之前提出的REECR算法上改进而来.基于REECR没有考虑簇头在选择时的分布不均匀性,D-REECR将簇头闻的距离作为选择簇头的因素之一,与节点的剩余能量及能量消耗率一起作为选择簇头的依据.这样使各个簇大小基本一致,从而平衡各个节点的能量消耗,达到延长网络生命的目的.仿真结果显示,改进后的D-REECR算法比REECR算法在能量效率上大约提高5%～10%.     

Virtual field strategy for collaborative signal and information processing in wireless heterogeneous sensor networks

A novel collaborative signal and information processing (CSIP) method, which is based on virtual fields excited by sensor nodes, is proposed for wireless heterogeneous sensor networks. These virtual fields influence states and operations in sensor nodes located in their regions of influence (ROIs) and thus collaboration is implemented through interactions between surrounding virtual fields and sensor nodes. Described by a group of radial basis functions (RBFs), virtual fields have different magnitudes and ROIs due to different initial energy, communication ranges, sensing ranges and information processing capabilities in heterogeneous sensor nodes. Dynamic mobile agent itinerary decision and adaptive node active probability updating are studied with virtual field strategies in a heterogeneous sensor network using mobile-agent-based computing paradigm. Simulation results demonstrate that this approach can reduce energy consumption in sensor nodes. Information gain efficiency and network lifetime are also increased.     

一种异构传感器网络下的节能分簇路由算法

无线传感器网络存在着严重的能量约束,传统同构的传感网络路由协议和算法不适合异构网络,因此,设计异构传感网络下的节能路由算法具有现实意义。研究两种不同类型传感器节点构成的,具有不同的初始能量和不同感知数据能力的异构网络中基于簇头预测的节能分簇路由算法ECAH。根据簇内节点的剩余能量、能量消耗速率和跟上一轮簇头的距离预测出下一轮簇头,有效地减少了控制报文数量,降低了系统开销,节约了能量。仿真结果显示,在异构的网络中采用ECAH路由算法比LEACH算法网络生存时间大约提高了23%。     

基于能量分布的异构传感器网络分簇算法

针对能量异构的无线传感器网络,提出一种分簇算法。该算法采用基于节点剩余能量分布状况的簇头竞争参数,降低成簇过程中的通信能耗,实现簇头的均匀分布。在簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点。仿真结果表明,该算法可以均衡网络能量消耗,提高节点能量利用效率,延长网络寿命。     

随机多Sink模式下的异构网络组织策略

针对无线传感网中分簇及路由过程中节点能量利用率较低、网络能耗不均衡以及网络的生命周期较短等问题,面向多Sink模式下的具有随机异构性能的传感器网络,为解决该问题,提出了一种基于随机多Sink模式下的异构网络组织策略NAHN(Networking Algorithm for Random Muti-Sink Heterogeneous Networks)。异构节点以自身能量、可达节点集、平均邻居节点距离以及距离信号集为簇首选举标准,提出了基于多Sink模式下的权值匹配策略,优化簇首能耗;以簇首单次中转损耗的能量为门限,综合考虑自身能量以及多Sink模式下距离信号集的影响,搭建出一条最优的通信链路,在保证链路质量的同时优化路由过程中的簇首节点的能量损耗。在与其他3种多Sink异构网络改进的路由算法的性能比较实验中,NAHR算法在提高节点能量利用率、延缓节点死亡、延长且稳定网络寿命等方面,优势均较为明显。     

基于引力搜索算法的异构无线传感器网络路由分簇算法

针对异构无线传感器网络簇头节点能耗大、网络寿命较低等问题,提出一种路由分簇算法.以均衡簇头节点的能耗为目标,采用引力搜索算法对网络簇头的通信链路进行规划,从而降低簇头节点间通信的负载能耗.为同时兼顾普通节点和簇头节点的工作时间,根据普通节点与高能节点携带能量的差异和簇头节点的负载情况进行分簇.实验结果表明,所提出的路由分簇算法相对于目前优化性能较好的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和最小距离聚类法(LDC),在不同检测环境、不同的节点布撒比例下,能够更好地均衡节点能耗,从而获得更长的网络寿命.     

Effective target tracking mechanism in a self-organizing wireless sensor network

Target tracking is an important sensing application of wireless sensor networks. In these networks, energy, computing power, and communication bandwidth are scarce. We have considered a random heterogeneous wireless sensor network, which has several powerful nodes for data aggregation/relay and large number of energy-constrained sensor nodes that are deployed randomly to cover a given target area. In this paper, a cooperative approach to detect and monitor the path of a moving object using a minimum subset of nodes while maintaining coverage and network connectivity is proposed. It is tested extensively in a simulation environment and compared with other existing methods. The results of our experiments clearly indicate the benefits of our new approach in terms of energy consumption.