基于非均匀分簇和蚁群神经网络的WSN数据融合算法

为了确保无线传感器网络在列车车厢中能高效稳定地工作,提出了一种基于蚁群优化神经网络的数据融合算法 (DFA-IACOBP)。该算法将无线传感器网络非均匀分簇结构与神经网络结构相结合,建立一个基于非均匀分簇路由神经网络的无线传感器网络数据融合模型。在非均匀分簇路由算法中,候选簇头根据竞争半径构造出大小不一的簇,并在每个簇中竞选出两个簇头。主簇头负责簇内信息采集和处理,副簇头承担簇间信息转发,神经网络的权值和阈值由蚁群算法优化寻得,优化后的神经网络能从存在大量冗余数据的无线传感器网络提取有效特征数据并传输至汇聚节点。仿真结果表明:DFA-IACOBP算法能大幅降低网络中冗余数据,减少网络数据通信量,提高特征数据采集效率和网络整体性能。     

基于时空冗余数据清除的数据备份算法

传感器节点易受环境影响,会出现节点失效的现象,导致感知数据丢失。然而无线传感器网络是以数据为中心,因此对感知数据进行备份问题的研究显得尤为重要。针对无线传感器网络中数据备份问题,提出基于时空冗余数据清除的数据备份算法(TS_DB),该算法首先用k-means算法对网络分簇,然后挖掘出节点间的关联模式消除空间冗余数据,同时在传感节点建立一元线性回归模型消除时间冗余数据,最后根据簇头的能量进行数据备份。仿真实验表明,TS_DB算法能有效节省节点的能量,对延长网络的寿命具有重要的意义。     

一种新的无线传感器网络冗余节点融合树算法

针对某些特定场合无线传感器网络中存在大量冗余节点造成网络资源浪费的问题,提出一种新的冗余节点融合树算法(简称RNAT)。基于分簇网络结构,采用探测区域完全覆盖的冗余节点标识方法,并综合利用节点剩余能量和距离等参数选择树上节点,以洪泛广播方式构建冗余节点融合树。算法让簇内冗余节点承担簇头的一部分工作,降低了分簇网络结构中簇头的能耗,均衡了网络能量分布。仿真实验结果表明,RNAT机制的引入可以有效提高HEED-M算法的性能,使网络生命期延长20%左右。     

基于PSO的无线传感器网络双簇头分簇算法

利用粒子群优化算法对无线传感器网络分簇算法进行优化,考虑簇内节点和簇头节点两者的位置及能量信息优化选择主簇头和副簇头。主簇头用以收集簇内节点的信息并进行数据融合,并将融合后的数据发送给副簇头。副簇头负责与基站进行通信。该算法可以均衡簇内的能耗,达到延长网络生命周期的效果。仿真实验结果表明,与LEACH算法相比,该算法可使网络生命周期延长50%。     

基于分簇的无线传感器网络簇内数据融合算法

根据节点剩余能量、通信消耗量和节点IP,设计无线传感器节点分簇算法,减少了无线传感器网络的数据传输总量。分析对以分簇为基础的簇内数据的融合算法误差成因,提出先进行簇内传感器测量修正、再进行簇内传感器数据融合的改进算法。通过TOSSIM仿真平台的实验,改进后的簇内数据融合算法测量误差明显减少。     

一种节能的无线传感器网络路由协议的设计与实现

在无线传感器网络的路由协议中,基于簇的路由协议在拓扑管理、能量利用、数据融合等方面具有优势。本文针对目前已有协议能量消耗大、网络寿命短等问题,提出了一种能量感知的基于分布式簇算法的无线传感器网络协议EA-HEED。此协议改进了分布式的簇头选举算法,分配时分复用时隙并在簇头节点建立一棵路由树,从而提高簇头选举效率;设计了休眠冗余节点的簇内活动节点调度算法,减少能耗;采用考虑节点能量和节点与基站距离的簇头节点组织路由树方法、最小化网络开销以及能量负载平衡方法,优化路由协议,有效延长网络寿命。仿真结果表明,与LEACH和HEED协议相比,EAHEED协议可以进一步延长网络寿命。     

基于哈尔小波的传感器网络数据融合算法

在无线传感器网络中,数据融合对于延长网络寿命起着关键作用.当前,对无线传感器网络中数据融合的研究主要集中在基于数据库查询的基础上进行数据合并,本文提出了使用基于哈尔小波变换的数据融合算法在传感器节点内进行数据级融合,它可以有效降低传感器节点内原始数据的发送量,并可以根据细节系数重构不同融合粒度的数据.     

基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时也为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

基于PSO-BP的无线传感器网络数据融合算法研究

为提高无线传感器网络(WSN)数据融合效率,减少网络的通信量以及降低传感网的能量消耗,提出一种基于粒子群优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法;该算法将粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值后,与传感器网络分簇路由协议有机结合,将无线传感器网络中簇头和节点等同于BP神经网络里的神经元,利用优化后的BP神经网络有效地提取WSN数据融合原始数据之中的少量特征数据,之后把提取的特征数据发送到汇聚节点,进而提升数据融合效率,延长网络生存周期;仿真实验证明,与LEACH算法、BP神经网络和GABP算法相比,该算法可有效减少网络通信量,降低节点总能耗的15%,延长网络生存时间。     

基于簇头功能分化的无线传感器网络成簇算法

以LEACH为基础演化而来的各类算法在簇头选举时始终包含有“随机选择”的成分,导致无线传感器网络在拓扑结构的优化和能量消耗的均衡上受到限制。从分化簇头功能和优化功能节点选举机制的角度出发,提出一种分化簇头功能的分布式算法,引入功能节点推荐机制,弱化簇头选举中的随机成分,分化簇头功能,将以往簇头管理节点、融合数据、转发信息的三大功能分别由管理节点、融合节点、转发节点3个功能节点来承担。仿真数据表明,提出的分簇算法能有效优化簇内拓扑结构、提高节点能量消耗均衡性,能够延长网络生存周期15％~20％。     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

带有重叠区域的多跳非均匀分簇路由算法

能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法 ----- OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.     

一种无线传感器网络中自主选择簇头的聚类算法

在无线传感网络中,传感器节点要定期向基站发送收集的数据。为了支持数据汇总,通过高效的网络组织将节点划分成若干簇。在这种类型的系统中,随着簇头的轮转,每个簇中的簇头选择方法是最具有挑战性的问题,有效的簇头选择算法可以提高网络的续航时间,并减少在WSN中的节点之间的通信开销。提出一个簇内民主方式选举算法来选择簇中的节点作为簇头,用MatLab对算法进行仿真,证明该算法的性能可以有效改善网络的性能。     

响应式簇结构的无线传感器网络路由算法

在无线传感器网络路由协议中利用分簇技术可以提高网络的存活时间。提出了一种基于响应式的簇结构路由算法（RCSA）。该算法的思想是应用节点间局部信息快速选举簇头,簇头之间以多跳的通信方式传输数据到汇聚节点,且不需要预先得知节点自身及其他节点的位置信息,大大节约了节点的能量消耗。仿真结果表明该路由算法有效地平衡了节点间的能量消耗,延长了网络的生存周期。     

基于非均匀分簇和信息熵的无线传感网络路由算法

针对无线传感网络分簇算法中能量分布不均衡导致的“热区”问题,提出一种基于非均匀分簇和信息熵的路由算法。在簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点能量、节点密度和节点距基站距离,均衡簇头能耗以延长生存时间。采用簇间单跳多跳混合通信的路由规则,减少簇间通信能耗。对节点信息熵进行数据融合,引入融合权重系数减小数据融合的不确定性,提高数据融合效率。仿真结果表明,与LEACH、EEUC和EBUCA相比,该算法能够有效均衡网络能耗,延长网络生命周期。     

无线传感器网络节点自适应睡眠调度算法NASS的研究与实现

为解决无线传感器网络能量受限问题,提出一种节点自适应的睡眠调度算法NASS(Node Adaptive Sleep Schedule)。当网络中有节点的死亡或者离开时,为了节约能量,其邻居节点应该根据通信节点的数目的减少而自动增加睡眠时间。在LEACH协议的分簇方法基础上,通过调整数据融合窗口来增加簇头节点的睡眠时间,从而达到了节约能量和提高整个网络生存周期的目的。实测结果表明,此算法在网络节点减少的条件下有效的提高了网络生存周期。     

WSN数据收集中移动sink的路径规划和蔟头节点选取问题的综合研究

针对较大规模的无线传感器网络通过多跳传输进行数据收集而引起的能量空洞问题,本文提出了一种基于移动sink的簇头节点数据收集算法（MSRDG）,该算法基于图论原理,在满足时延性的条件下,综合考虑了普通节点到簇头节点路由和移动sink遍历路经选取的问题,构建了一条通过的簇头节点尽可能多的移动轨迹。通过NS-2仿真软件对算法的性能进行评估,结果显示出该算法能减少数据的多跳传输,降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络寿命。     

基于Gur Game的LEACH改进算法

在LEACH中引入了Gur Game算法,来实现对无线传感网络中工作节点总数的控制。在节点密度较高的网络中,当算法满足它的节点密度要求时,允许部分节点进入低能耗状态同时也减少了簇头节点个数。仿真实验证明改进算法与LEACH相比能有效延长了系统的生存时间。     

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...