一种可用于设备协同系统的资源发现方法

在物联网、区域管理和应急救援等领域,对大规模设备协同的需求越来越高。针对如何在大规模设备协同系统中快速且有效地找到所需资源这一问题,本文提出一种简单有效的设备资源发现机制。首先使用资源描述框架对系统中各种设备资源进行抽象;其次,为提高系统的可伸缩性,节点按兴趣聚类成簇;然后采用叠加距离的语义路由算法实现跨簇的资源共享和查询;最后进行模拟实验。实验结果证明利用布隆过滤器可以在很小的误判率下实现高效地聚合资源信息和帮助寻找查询路线;叠加距离的语义路由算法能够直接找到目标资源的位置,避免泛洪查询请求到其他无关的节点。该方法简单高效,为大规模设备协同系统软件的开发提供了基础。     

一种基于分簇的传感器网络数据查询方法

基于传感器网络的特性,根据查询与簇头节点的数据关联关系,对簇头节点的通信能量消耗和查询响应时间进行了分析,提出了一个估算模型,给出了节省能量优先和查询响应时间优先的算法.性能分析表明,该方法提高了查询效率,降低了传感器网络的能量消耗.     

基于簇头冗余的无线传感器网络可靠性研究

为了提高工业无线传感器网络的可靠性和可用性,使其能够长期自治地正常工作,提出了基于簇头冗余的工业无线传感器网络分簇路由算法.当工作簇头能量不足时,将主动切换到冗余簇头工作状态. 冗余簇头通过冗余测试结果判断工作簇头是否发生故障并接管工作簇头的数据转发任务.当边际节点不能与本簇簇头通信时,将利用备份簇头进行数据转发.对于不能与任何簇头直接通信的孤立节点,采用基于概率模型的多跳路由机制进行数据转发.为了降低功耗,该算法将冗余簇头设置为轻度睡眠状态,当冗余测试周期到来时,关闭射频前端器件.利用自行研制的节点,组建了实验系统,完成了簇头冗余切换、边际节点通信和孤立节点路由恢复的实验.实验结果表明该分簇路由算法具有较高的可靠性.     

基于对等网络的面向小文件的云存储系统

针对目前主从结构的云存储系统在存储小文件延迟过大的问题,提出基于对等网络(P2P)的分布式云存储系统.通过改进Chord路由算法提高了资源的查询效率,在系统中引入中心路由节点,中心路由节点上存储系统中所有节点的路由和状态信息,使资源查询时间复杂度缩短到O(l),客户端预取中心路由节点数据,从而减少数据操作时的时间开销;系统通过备份的策略来保证数据的可靠性,实现中数据备份数为3;系统实现了文件存储、读取、删除及列目录等基本操作功能.实验结果表明,与Hadoop HDFS文件系统相比,该系统的小文件操作时间减少了一个数量级.     

WSN中一种基于能量优化的集中式路由协议

在深入分析分布式簇头选择路由协议LEACH和集中式簇头选择路由协议LEACH—C的基础上,提出了一种改进的基于分簇的路由协议ILEACH。通过对簇头节点的产生区域进行限定,保证了簇头数目的最优化及簇头的合理分布,以节点剩余能量为主要依据来选择簇头节点。经过NS2仿真平台的测试,改进后的路由协议ILEACH使得整个网络在较低的能耗水平下获得了较长的生命周期,具有较好的能量优化特性。     

无线传感器网络中LEACH协议的改进

针对低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH) 簇头选举的盲目性问题、簇内节点能量消耗不均衡问题以及一跳的通信方式造成的能量大量耗费问题,提出了基于"生命游戏"的LEACH协议改进算法. 通过对节点剩余能量的估算实现对簇头选举机制的优化,并提出"生命游戏"睡眠调度模型和利用邻居节点作为转发节点的多跳通信方式. NS2仿真结果表明,改进的协议有效延长了无线传感器网络的存活时间,提高了数据的发送量.     

基于无线传感器网络的农用大棚数据采集

为了将无线传感器网络更好地应用于农业环境监测中,提出利用感知层簇头节点收集数据的一种方法,即让簇内的普通节点同时向簇头节点传送数据,从而对系统加以改进。通过OPNET软件对系统性能进行仿真,分析在相同的参数下网络趋于稳定的时间以及平均时延。仿真结果表明,相比于簇内的普通节点顺序向簇头节点传递数据,建立在新方法上的机制可以有效缩短系统趋于稳定的时间,并能明显降低系统平均时延。     

基于概率机制的涌现分簇算法

涌现分簇算法ACE是一类基于群体智能的移动Ad hoc网络分簇算法。针对ACE算法迭代中存在的问题,该文引入概率机制,提出了基于概率机制的涌现分簇算法(PACE)。该算法根据节点竞争簇头概率最高的局部信息,创建全局分簇网络,在概率相同的情况下,根据节点标识符来仲裁簇头选举,同时实现了单节点簇合并和失效恢复。理论分析和仿真结果表明,该算法收敛时间短,能够创建稳定且更优化的分簇结构,具备失效恢复能力。     

基于分簇算法的恶意节点的监测与隔离机制

在传感器网络中,基于分簇方法的层次路由协议在能量节约方面表现出色,因而得到广泛应用.但是它对于解决恶意节点攻击的预防不足,尤其是那些获得了网络安全密钥并成功成为簇头的节点,因此会对整个网络安全造成威胁.为此,提出了一种基于分簇机制安全成簇方案DIS(Detection and Isolation Scheme),利用多个节点合作及信任判定机制,解决了由于恶意节点入侵所导致的密钥泄漏和网络安全性下降等问题.     

能量均衡环形无线传感器网络多跳路由算法

在LEACH算法基础上,面向环形无线传感器网络引入簇头管理节点来缓解单个簇头节点的能量负荷。在网络数据传输过程中,考虑了簇头节点到簇头管理节点的通信能耗与簇头节点到基站通信能耗的关系,以减少网络通信能耗,对其进行了仿真实验。     

一种物联网系统层次型抗毁性拓扑构建方法

针对物联网系统复杂应用环境中由关键节点失效导致的系统拓扑结构的脆弱性问题,提出了一种抗毁性k-连通拓扑结构的构建方法.首先把系统分成若干个互不交叠的簇,然后对网络中存在的关键节点进行检测,并利用簇头节点的移动性构建以关键节点为中心的局部k-连通拓扑结构,达到去除关键节点和提高网络抗毁性的目的.构建了簇间的k-连通拓扑结构,给出了物联网智能安防系统应用仿真实验,并通过节点的介数中心性、网络的平均连通度和网络的鲁棒性验证了所提抗毁性方案的可行性和有效性.     

基于IEC61968标准的广域配电网建模与结线分析

针对输、配电网网络结构上的差异,研究应用IEC61968CIH进行配电网拓扑建模的方法．并在此基础上使用改进的广度优先搜索法实现配电网结线分析。提出一种面向对象的母线一支路模型。通过设计模型的数据结构以及面向对象类的相互关系,有效地降低结线分析中拓扑点和支路关联关系描述的复杂度;针对弱环状接线形式下的配电网闭环回路,改进了广度优先搜索法。以实现同时适应于辐射状与弱环状接线形式下的广域配电网的结线分析。     

采煤工作面信道衰落环境下的WSN分簇协议

针对无线信号在采煤工作面环境时变衰落特征,提出一种基于跨层设计的分簇协议(LEACH-CL),记录参与竞争节点数和设置滑动窗口,稳定簇首生成数最优.通过探测帧获取节点与基站间的信道效率,联合节点剩余能量信息,作为簇首选则的判断依据,设计一种适应无线信号衰落的成簇协议,并通过一定的衰落储备法调节节点不同时期的发送功率.仿真实验表明:与同类3种算法(LEACH、ALEACH和LEACH-SWDN)比较,LEACH-CL协议网络拓扑比较稳定,在信号衰落环境下适应性强,有效地延长了网络的生命期,降低网络丢包率,更适应于采煤工作面复杂多变环境特征.     

无线传感器网络LEACH协议的研究改进

无线传感器网络(WSN)数据传输离不开路由协议,路由协议是其组网的基础。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受阻,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。对于LEACH算法没有考虑节点的剩余能量、簇头位置分布、簇头与汇聚节点间直接传输数据等缺点,提出了一种改进协议LEACH-LOMUC。改进协议主要思想是在候选簇头选举时考虑节点剩余能量、节点到基站距离,簇在形成时考虑了簇头规模、能量以及簇头与基站的间距。同时在簇头之间通信距离过大时引入中继节点协助数据传输。MATALB仿真结果表明,LEACH-LOMUC协议有效节约能量,延长网络生存周期。     

集群航天器网络发展现状及关键技术

为研究新兴集群航天器网络的发展现状及其亟需解决的关键技术难题,对目前该领域的文献进行了分析与总结.集群航天器是一种通过无线链路进行信息交互的,多航天器间协同工作的新型航天器构架,服务于未来日益复杂多样的空间探索任务.首先,结合卫星集群的定义,明晰了集群航天器网络的概念.然后,分析目前分布式协同工作的空间探索任务,阐述了集群航天器的发展历程,并从图论和轨道动力学角度描述了集群航天器网络的特征.最后,总结了集群航天器网络发展过程中亟需解决的关键技术难题,包括网络拓扑控制技术、路由技术、空间互联协议技术、协议跨层资源调配技术等,并结合其他领域研究热点提出了相应的发展建议.研究表明,集群航天器网络的技术研究尚处于初始阶段,仍有许多技术难题亟需解决,同时,成熟的互联网、移动传感器网络等可作为关键技术难题突破的参考.     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制（cluster and local optimization topology control,CLTC）算法．基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑．仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期．     

Energy-balanced on demand clustering improved leach protocol for wireless sensor networks

In wireless sensor networks (WSNs), appropriate topology control (TC) could efficiently balance the load among sensor nodes and extend network lifespan. Clustering is an effective topology control technique that could reduce energy consumption and provide scalability to WSNs. However, some clustering algorithms, including the traditional low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH), don''t consider the residual energy and the communication distance. The energy consumption could dramatically increase in the case of long communication distance and high rate of control message exchange. In this paper we propose an energy-balanced clustering algorithm which considers the communication distance and the residual energy. Moreover the cluster head (CH) reselection is relevant to the current CH residual energy in order to reduce overheads. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm prolongs the lifetime of the WSN in comparison to the LEACH and a hybrid clustering approach (HCA).     

层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略

为了解决传统无线传感器网络基于特定任务导致资源利用率及能量效率低下,且无法适应网络拓扑动态变化的问题,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略。将软件定义网络引入无线传感网实现控制层和数据层解耦,通过灵活的网络资源调度策略同时完成多个任务,在保证监测质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络拓扑变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率,并降低能量消耗。结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点的控制开销。     

基于干扰抑制的自适应MBSFN资源分配算法

针对传统多播/广播单频网（MBSFN）资源分配算法主要以降低资源块使用数量为目标,并未考虑MBSFN的干扰抑制问题,提出了一种基于干扰抑制的自适应MBSFN资源分配算法（IS-ARAAM）.该算法对MBSFN区域拓扑关系进行数学建模,同时结合基站发射功率对MBSFN间同频干扰的影响,给出了完善的资源复用距离计算公式.仿真结果表明,IS-ARAAM算法在系统覆盖和速率上较传统算法均有明显改善,且能够通过调整资源复用距离来控制资源块消耗数量.     

A Location-Based Clustering Topology Control Algorithm in WSN

Aiming at the existing problems in Leach algorithm,which has short network survival time and high energy consumption,a new location-based clustering topology control algorithm is proposed.Based on Leach algorithm,improvements have been done.Firstly,when selecting cluster head,node degree,remaining energy,and the number of being cluster head,these three elements are taken into consideration.Secondly,by running the minimum spanning tree algorithm,the tree routing is constructed.Finally,selecting the next hop between clusters is done by MTE algorithm.Simulation results show that the presented control algorithm has not only a better adaptability in the large-scale networks,but also a bigger improvement in terms of some indicators of performance such as network lifetime and network energy consumption.