无线传感器网络节点实现模型

无线传感器网络是集成了嵌入系统、无线通信、分布计算、检测技术,由大量无线微型传感器节点组成的新型网络。无线传感器网络节点是构成无线传感器网络的基础。分析了无线传感网络节点的信号处理过程,对比研究了基于微处理器和基于现代信号处理在系统可编程的两种无线传感网络节点的实现模型。采用现代可编程实现的无线传感网络节点模型体积小、功耗低、速度快。基于微处理器的节点具有极大的灵活性。     

无线传感器网络节点实现模型

无线传感器网络是集成了嵌入系统、无线通信、分布计算、检测技术，由大量无线微型传感器节点组成的新型网络。无线传感器网络节点是构成无线传感器网络的基础。分析了无线传感网络节点的信号处理过程，对比研究了基于微处理器和基于现代信号处理在系统可编程的两种无线传感网络节点的实现模型。采用现代可编程实现的无线传感网络节点模型体积小、功耗低、速度快。基于微处理器的节点具有极大的灵活性。     

基于半马尔科夫链的无线网络能耗模型的研究

在分析无线传感网络能量消耗特征的基础上,根据无线通信环境和节点的状态转换关系,建立了基于半马尔科夫链的无线传感网络的能耗模型,并通过仿真实验验证得出传感节点实际能耗剩余值与所建模型能耗预估值基本相同,从而说明所建立的能耗模型准确有效,为改变传感节点工作状态、延长传感网络使用寿命提供了可靠的节点能量数据.     

无线传感网络交叉覆盖节点路由删除仿真研究

针对无线传感网络中节点的覆盖范围较小,删除无用路由所用时间较长,导致网络覆盖率低和路由删除效率低的问题,提出无线传感网络交叉覆盖节点路由删除方法。建立节点覆盖模型,在节点覆盖模型的基础上将无线传感网络的覆盖率和连通性当做综合评价函数,构建无线传感网络交叉覆盖节点优化布局的数学模型,并采用罚函数结合无约束优化模型代替传统约束优化模型。运用自适应遗传算法求解无约束优化模型,实现无线传感网络中交叉覆盖节点的优化布局,进而删除无线传感网络中存在的无用路由。分析实验结果得出,所提方法的网络覆盖率高、路由删除效率高,说明所提方法实际应用性强。     

多次重传的链状无线传感网络可靠性分析

针对链状拓扑无线传感网络中存在的多跳过程严重降低网络可靠性的问题,提出并分析了基于多次重传策略的网络无线链路可靠性、节点能量可用性、瞬时可靠性及平均无故障时间等可靠性指标。针对契合实际的应用场景,建立了包含路径衰落和阴影衰落的复合信道模型及传感器节点的能量模型。基于所建立的模型,推导出相关可靠性指标的理论表达式。基于对节点间耗能不均衡问题的分析,提出了节能的初始能量分配方案。仿真结果验证了理论分析的正确性,为无线传感网络可靠性影响因素的分析及拓扑网络可靠性评估与预测提供了新的理论支撑。     

Investigation of malware propagation model over wireless sensor network based on nodes' diversity

针对目前无线传感网络中恶意软件模型化工作的不足,在二维元胞自动机基础上提出了节点差异性的恶意软件传播模型.该模型引入了MAC无线信道争用机制和邻域通信距离因素,描述了节点差异度对恶意软件在无线传感网传播扩散的影响.分析仿真实验表明,大规模无线传感网络的节点差异度、无线信道争用机制都对传播行为产生了重要影响,降低了恶意软件的传播速度.与传统传播模型相比,该模型更能够准确描述恶意软件在无线传感网络环境下的传播行为,为无线传感网络安全防御研究提供基础.     

无线传感网络节点自定位技术的研究

无线传感网络已大量应用于社会各个领域,节点自定位问题是无线传感网络中的关键技术之一。基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的定位技术利用已知发射信号的强度,接收节点根据收到的信号强度RSSI计算信号在传播过程中的损耗,根据理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离,由于其对硬件要求低,是现阶段研究的热点。为解决RSSI测量方法定位误差较大的问题,提出通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并选择距离误差较小的锚节点,仿真结果表明本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能。     

基于节点差异性的无线传感网恶意软件传播模型研究*

针对目前无线传感网络中恶意软件模型化工作的不足,在二维元胞自动机基础上提出了节点差异性的恶意软件传播模型。该模型引入了MAC无线信道争用机制和邻域通信距离因素,描述了节点差异度对恶意软件在无线传感网传播扩散的影响。分析仿真实验表明,大规模无线传感网络的节点差异度、无线信道争用机制都对传播行为产生了重要影响,降低了恶意软件的传播速度。与传统传播模型相比,该模型更能够准确描述恶意软件在无线传感网络环境下的传播行为,为无线传感网络安全防御研究提供基础。     

基于边界点拟合的无线传感网络干扰约束资源分配算法

无线传感网络干扰约束会影响资源传输过程的网络运行稳定性与通信效率,为此提出一种基于边界点拟合的无线传感网络干扰约束资源分配算法。利用信号传输特征获得传感器节点信号功率,分析节点实际方位和检测值的差异。利用差异值创建损失函数,通过加权最小二乘法计算边界点补偿距离,定位干扰源位置。明确无线传感网络用户信道容量,计算用户接收机中各单位干扰能量传输的比特值,构建干扰约束模型。利用二维离散Henon映射系统初始化原始个体矩阵,使用并行遗传算法完成节点自适应迁移,实现资源分配全局优化。仿真结果表明,所提方法对干扰约束资源分配的平均节点度为2.15,资源分配误码率平均值为0.2%,在实验次数为500时资源分配耗时为1.4 s。     

无线传感器网络节点的功耗分析与测试

能量消耗问题是无线传感器网络的核心问题,直接影响着网络的生命周期。本文从无线传感器网络节点的硬件构成其及运行机制、计算复杂性、数据通信量等方面去分析节点的功耗,并建立模块的功耗模型;接着研究传感节点的电流特点和微功耗测量技术,设计了一种传感节点的测量系统,以验证节点的低功耗特性。这些措施都是为了更好地分析解决无线传感网络中的能量消耗问题,保证传感器网络能量管理的有效性。     

一种新型的无线传感器网络覆盖算法

在无线传感器网络中,传感器节点分布通常具有随机性和密集性,如何进行有效覆盖控制和节省能源是研究无线传感器网络的一个重要课题,提出了一种基于二进小波变换的无线传感器网络覆盖算法。将网络覆盖优化问题转化为一个离散信号模型,利用小波模极大值理论求解此信号的极值点位置。通过Matlab实验仿真,并分析了各个参数对实验结果的影响,表明网络在完全覆盖条件下该算法能有效除去冗余节点,求解的最小节点数比文献的算法要节省66%以上,从而降低了无线传感器网络能量和成本,从侧面验证了该算法具有一定的优越性。     

非打扰式无线传感器网络测试仪的设计与实现

无线传感器网络的测试工具对于传感器网络的深入研究和应用具有重要意义。提出了一种非打扰式的无线传感器网络测试方法,并介绍了基于该方法的无线传感器网络测试仪的设计思路和详细实现。该测试仪采用可编程逻辑阵列(FPGA)高速采集传感器节点的内部互连信息,并将采集的信息通过额外网络传输到测试服务器进行集中处理,还原节点状态信息和获取整个无线网络的通信情况,避免了对传感器网络节点运行和无线通信的影响。实验测试表明,该测试仪可以很好地获取节点状态,并在数据采集的过程中不干扰节点的正常工作。     

用于大坝安全监测的长距离WSNs节点设计

针对大坝安全监测的需求,结合无线传感器网络的特点,设计了一种基于JN5139无线射频模块的用于大坝安全监测的无线传感器网络节点。简要介绍了无线传感器网络的典型网络结构,重点描述了无线传感器网络节点的硬件和软件设计,并通过在野外环境下搭建簇—树型网络,对传感器网络进行测试。实验结果表明节点数据采集准确,传输可靠。     

环境监测无线传感器网络节点定位算法研究

无线传感器网络节点的定位技术是其关键技术之一,具有十分重要的地位。传感器节点采集到的数据必须结合其位置信息才有意义。结合环境监测无线传感器网络,通过对节点定位的基本原理和近几年国内外典型定位算法的分析研究,采用信号强度测距（RSSI）方法对其进行节点定位。为了提高定位精度,进一步对该方法进行了算法改进及节点坐标修正,最终实现了对目标的有效定位。通过仿真结果分析比较表明该方法平均定位误差小,是一种可行的定位算法。     

三维超宽带无线传感网的能耗界限

研究了n个静态节点随机分布在单位球上的三维超宽带无线传感网,利用Vapnik-Chervonenkis定理和Voroni棋盘格子覆盖传感区域,推导出了某个节点发射包含R比特的数据分组以多跳方式到达汇聚节点时的能量消耗上下界.研究表明,能量消耗的上下界与网络节点密度n成反比.因此,大规模密集超宽带无线传感网是更为可取的.     

基于RSSI的无线传感器网络定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)的支撑技术之一,给无线传感器网络的各种应用提供节点的位置信息,具有重要的作用。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,并着重分析了基于信号强度测距法(RSSI)的无线定位技术,提出了将信号强度理论值与经验值相融合的定位方法。     

具有空间电磁场探测功能的WSNs节点设计

介绍一种能探测空间电磁场的低功耗无线传感器网络（WSNs）节点硬件设计方案,以16位单片机MSP430F149为核心,结合外围检波器AD8307构建无线网络探测节点。介绍了空间电磁场的2种检测器件并作了比较。节点设计具有小体积、低功耗、低成本等特点,可实现对目标磁信号的探测。     

基于数据融合的无线传感器网络林火监控算法

针对无线传感器网络在林火监控应用中存在的问题,提出了一种分层聚簇数据融合算法。簇内传感器节点使用加权平均法对原始数据进行数据级融合处理,以消除原始数据中的冗余成分,减少从簇内传感器节点到簇头节点的通信量;簇头节点采用D-S证据理论建立识别框架,通过对本簇成员的反馈信号进行决策级融合处理,提高了火灾事件的识别精度和网络的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效消除无线传感器网络的冗余数据,并能够在失效节点数不超过总节点数40%的情况下正确工作。