无线传感器网络路径寻优的仿真研究

研究无线传感器网络路径寻优问题.针对无线传感器网络路径寻优同时涉及到数据传输路径的长度、传感器节点能量以及整个网络的能量均量均衡,传统的数学模型对其进行求解存在求解时间长,速度慢,得到的路径并非最优,导致网络的能量不均衡,网络生命周期短.为了快速找到传感器网络最优路径,提出一种传感器路径混合寻优方法.算法首先利用遗传算法进行全局寻优,使网络最优路径稳定地分布在解空间区域,然后采用禁忌算法进行网络路径局部寻优,最后找到无线传感器最优路径.仿真结果表明,混合算法能快速找到无线传感器网络最优路径,且消耗的能量最少,有效实现了网络负载均衡,延长了网络的生命周期.     

基于动态树拓扑的多时隙分配无线传感器网络数据传输算法

针对无线传感器网络(WSN)在数据传输过程中节点能量负载不均衡问题,提出了一种基于动态树拓扑的多时隙分配无线传感器网络数据传输算法。该算法首先建立了树链路模型来分析无线传感器网络的数据传输模式以及时隙需求问题;接着通过在树拓扑上使用父代和子代的关系,使节点基于时隙需求执行帧时隙分配,并给出了接收时隙的一个序列模式和发送时隙的序列模式,允许节点更加有序且在干扰更少的信道下接收其他节点发送的数据包,减少时隙的浪费并提高信道利用效率。最后,实验仿真结果表明,与基于数据传输优化的无线传感器网络的生命周期延长算法,以及基于能量感知和时隙分配的可靠数据传输算法相比,所提算法的网络能量效率分别提高了42.8%和51.7%,节点平均寿命延长了1.7%和37.5%,网络的能量效率和网络生命周期得到了提高。     

基于单片机的磁通门传感器非正交性校正研究

为提高对磁通门传感器误差校正的能力,该文提出基于单片机的磁通门传感器非正交性误差校正方法。构建磁通门传感器非正交性约束参数模型,结合PI调节器对磁通门传感器的节点进行部署设计;在输出振荡模式约束下设计磁通门传感器的组网结构,结合ZigBee组网协议实现传感器路由探测;在自适应反馈调节方法的约束下,结合最短路径寻优控制过程实现磁通门传感器非正交性误差补偿抑制,通过自适应扩频处理方法对传感器的信道输出进行补偿,并提取传输信道的关联特征量,结合信道均衡控制方法进行磁通门传感器网络的输出误差补偿;采用单片机对磁通门传感器校正过程进行集成控制,提高磁通门传感器输出过程的自适应信息处理能力。仿真结果表明,采用该方法进行磁通门传感器非正交性误差校正过程的稳定性较好、传输损耗较少,输出结果误码率较低,有效提高了传感器的信息输出的准确性。     

一种无线传感器网络蚁群优化路由算法

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.将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络的路由,提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法.该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力进行网络优化路径的建立与维护,采用Stigmergy的概念来减少控制信息的流量,以实现网络数据的高效传输.仿真分析表明,该算法和DD算法相比在传输延时方面性能相当,在路由代价方面效果显著.另外,该算法还具有可靠性高、适应性强等优点,并能够根据需要实现网络的拥堵控制和能量均衡等综合优化.     

基于蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法

如何有效使用无线传感器节点有限的能量来最大化网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题.网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.本文将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,提出一种基于蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.该算法利用蚁群的动态适应性和寻优能力在网络最短路径和能量均衡消耗之间进行平衡,以达到网络能量的优化均衡消耗,进而延长整个网络的寿命.仿真实验表明,该算法在延长网络寿命方面效果较显著,与最短路径路由算法相比网络寿命延长超过33%.     

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

使用无线传感器节点有限的能量保证网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题,网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,提出一种蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力,通过蚂蚁并行地寻找从源节点到达目的节点的最优路径,使网络最优路径和能量均衡消耗之间进行平衡,以达到网络能量的优化均衡消耗,进而延长整个网络的寿命.进行了仿真实验,实验结果表明,与经典路由定向扩散算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗为设计提供了有效的方法.     

WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法

针对无线传感器网络(WSN)汇聚传输中的数据传输时间和功耗问题,提出了考虑时间同步和唤醒延迟的汇聚传输时隙选择重排算法。将时分多址接入(TDMA)用作介质访问协议,并允许每个节点在传输时隙期间可以发送或接收数据;设计新的WSN数据收集树模型,将传感器节点生成的数据通过无线链路形成的多跳网络发送到汇聚节点,在数据收集树的每条链路上分析时隙顺序,优化时隙选择,并基于蚁群算法优化路径选择,减少传输能量消耗和均衡簇头能量。实验结果表明,提出的算法可以实现显著的数据传输性能提高和功耗节约。     

WSNs中联合速率控制与时隙分配的效用优化算法

针对无线传感器网络(WSNs),提出了一种联合节点数据采集速率控制与时隙分配的(JRCTA)算法效用优化.该算法建立统一速率控制与时隙分配的效用优化模型,将节点数据采集速率的优化控制与基于冲突避免的节点发送时隙分配结合起来,在控制网络延时性能的前提下,最大化汇聚节点在单位时间内所采集到的数据量.仿真实验结果表明,JRCTA算法具有较好的性能.     

高吞吐量低时延的太赫兹无线个域网MAC协议

针对现有太赫兹无线个域网MAC协议存在的基于动态均衡思想的网络不稳定、不合理的竞争窗口导致退避时间过长,以及所分配CTA长度大于节点的时隙请求量时会导致时隙剩余3个问题,提出了一种高吞吐量低时延的太赫兹无线个域网MAC协议——HTLL-MAC(High Throughput and Low Latency MAC protocol)。HTLL-MAC协议通过基于动态均衡思想的接入机制提高网络稳定性,引入动态更改重传竞争窗口方法缩短了退避所需时间,并且启用CTA剩余时隙机制充分利用剩余时隙,从而达到增加网络吞吐量、降低数据传输时延的效果。理论分析验证了HTLL-MAC协议的有效性。仿真结果表明,相较于IEEE 802.15.3c和HTLD-MAC的MAC层,吞吐量提高了6.15%,数据平均时延降低了32.53%。     

面向批量数据采集的无线传感器网络双路径采集协议

能耗和采集延时都是无线传感器网络批量数据采集应用的重要指标。在LEMR-multichannel的基础上提出一种基于跨层设计的双路径采集协议EEDP（Energy-Efficient Dual-Path）。通过在MAC层进行适当的时槽和信道分配, EEDP把整个网络划分成两棵独立的采集树,结合动态路径选择,EEDP使具有冗余路径的节点可以利用双路径进行数据传输,有效降低采集延时。另外,EEDP结合二次竞争和RTS/CTS的方法解决了LEMR-multichannel在解决隐藏终端问题上的不足。仿真结果表明,与LEMR-multichannel相比,EEDP有效减少了批量数据的采集延时,并获得了更低的能耗。     

长链型无线传感器网络QoS路由优化的研究*

针对输电线路监测系统对无线传感器网络实时性和可靠性要求较高的特点,在抽象出的长链型传感器网络QoS路由模型中把网络带宽、时延、跳数、收包率作为链路约束,寻求网络中的最优数据传输路径。考虑到基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种用自适应蚁群算法求解最优路径的方法。仿真结果表明,改进的算法通过自适应地调整信息素挥发因子,能够快速地找到满足约束的最优路径,网络规模越大其优势越明显,保证了用于输电线路监测的无线传感器网络数据传输的服务质量。     

基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法

针对无线传感器网络数据汇集应用中, 由于数据流量大, 相邻路径之间容易发生串扰、信道竞争和冲突, 造成拥塞问题, 提出了基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法(Data gather tree algorithm based on congestion control, DGT-CC). DGT-CC算法通过层次发现、邻居发现、启发式搜索和流量均衡策略构造一棵最短路径最小拥塞权值树. 理论分析证明DGT-CC算法收敛, 并能够构造一棵最短路径最小拥塞权值树, 仿真实验表明DGT-CC算法在丢包率、网络吞吐量和时延方面都较普通的最短路径树具有更好的性能.     

邻域搜索蚁群算法在无线传感器网络数据融合中的应用

为了减少网络中的数据传输量,提高数据融合率,降低网络延时,针对无线传感器网络数据融合问题的研究,提出了一种邻域搜索蚁群算法。首先利用蚁群算法寻找最短路径的优势,构造最短路径。为了避免蚁群算法的早熟收敛和收敛速度慢的问题,当达到一定的迭代次数后,运用具有可变邻域搜索的变异算子对搜索结果进行优化。算法不但考虑了无线传感器网络节点能量消耗也考虑了数据传输的网络延时问题。实验结果表明,该算法减少了网络能耗,降低了网络延时,稳定性更好,性能更优。     

A two-hop clustered image transmission scheme for maximizing network lifetime in wireless multimedia sensor networks

In traditional wireless sensor networks, normal sensor nodes which measure scalar physical phenomena like temperature, pressure and humidity usually compress the data before sending them out to minimize the communication energy consumption. However, this strategy may not be suitable for image transmission in wireless multimedia sensor networks. In the traditional clustering structure, when the camera-equipped node or the cluster head compresses the images, an energy hole will appear. This is a key factor that affects the lifetime of the network. To avoid the energy hole problem, a two-hop clustered image transmission scheme is proposed in this paper. In the proposed scheme, many redirectors are used to compress and forward the images for the purpose of reducing energy consumption of the camera-equipped node and the cluster head. With adaptive adjustment of the transmission radius in the camera cluster and tasks allocation based on the residual energy of the normal sensor nodes by the camera-equipped node, the energy consumption of the nodes in the network is balanced. The experimental results show that the proposed scheme can prolong the network lifetime dramatically in the case of the sensor nodes deployed densely.     

无线传感器网络MAC协议的性能改进研究

在无线传感器网络中,MAC协议决定着网络的信道分配,对网络的性能有很重要的影响。目前已研究出多种S-MAC协议,其中S-MAC协议是一种典型的无线传感器网络MAC协议,但此协议存在一定缺陷,无法更好地适应传感器网Jj络多变的特点。针对该问题,在S-MAC协议的基础上,结合了自适应退避窗口和根据节点队列长度预测流量的思想,提出了一种新的协议-Q-MAC协议,并达到了较为理想的预测效果。经NS2仿真验证,此协议在平均延迟、吞吐量、能量消耗方面较S-MAC协议有了显著提高。     

基于预测的传感器网络副本自适应控制机制

最小跳数路由无线传感器网络具有自动倾向于路径最短、时延最小、能量最省的潜在优点,但已有机制尚不能保证这些优点的充分发挥.为充分发挥最小跳数路由无线传感器网络的潜在优势,在传统的最小跳数路由无线传感器网络数据汇聚机制的基础上,引入基于预测的自适应数据副本保证与抑制机制,形成MHR-DC网络模型.MHR-DC网络在基本不增加数据分组汇聚全程转发跳数的前提下,通过同跳节点代传以保证所有源生负载的高可靠传输、通过抑制数据分组的重复传送程度以提高网络能量效率、通过避开转发负载重的节点区域以达到负载均衡,优化网络综合性能指标,并增强网络时延最小的潜在优势.理论及仿真分析表明,该机制能保证网络数据传输的高可靠性和能量有效性以及优越的网络综合性能.     

无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法

为了提高无线传感器网络疑误数据检测能力,提出基于轮换调度的无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法。通过采用分块区域特征匹配的方法,得到无线传感器网络疑误数据传输的梯度模型,采用资源优化分配方案,进行数据传输信道的均衡调度,得到节点部署分布模型。通过传感信息跟踪采样方法,得到采样信息分布,建立无线传感器网络疑误数据信息特征分析,通过分组特征检测方法进行无线传感器网络疑误数据的信息融合和空间融合调度,提取无线传感器网络疑误数据的关联规则特征集,通过统计信息分析和融合调度的方法,进行无线传感器网络疑误数据的聚类挖掘,采用预算估计算法,得到疑误数据节点定位优化,结合自主学习算法,实现无线传感器网络疑误数据节点的优化定位和诊断检测。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感器网络疑误数据节点检测的自适应性较好,特征辨识能力较强。     

自适应异构传感网节能优化拓扑控制研究

针对传统的节能优化算法没有充分考虑节点间的通信距离和节点失效后重新分簇等问题,为了延长网络的生存期,提出一种自适应优化异构无线传感器网络拓扑结构控制算法.提出的算法首先基于传输数据跳数和相邻传感器之间通信距离,依据相似三角形几何原理,结合具体应用场景对传感器节点的分簇、成簇等操作进行自适应优化控制.仿真实验表明:改进的...     

面向输电线故障信息传输的多播路由

针对无线传感器网络应用于输电线路故障传输时存在通信代价高、实时性差的问题,提出一种输电线路故障传输多播路由算法(MRFT)。抽象出输电线路故障信息传输网络模型;根据时延最短路径树(SPT)的最大端到端时延确定多播树时延上限,将时延上限边接入多播树;设计最小代价启发函数将剩余叶子节点接入多播树。仿真结果表明,与KPP算法相比,MRFT算法构造的多播树在多播树时延、端到端时延方差和多播树代价3个方面均有良好表现。该算法能够有效保证输电线路故障信息传输的实时性,降低通信代价。