有向天线的无线传感器网络病毒传播模型

采用定向感知天线模型建立基于有向天线的无线传感器网络中的病毒传播模型,通过智能监视节点广播的切换天线消息触发无线传感器网络节点使用有向天线,以研究无线传感器网络中的病毒传播。研究结果表明:使用有向天线不仅能够节约传感器节点能量,延长网络生命周期,还能够有效抑制病毒传播,减小无线传感器网络中病毒大规模爆发的风险,而且该模型适用于不同的病毒传播模型和不同结构的无线传感器网络。     

无线传感器网络中的病毒传播动力学研究

从无线传感器网络的基本特征出发,结合传感器病毒感染过程的具体特点,对无线传感器网络上的病毒传播 动力学进行研究。分别使用均匀随机分布、簇分布、二维高斯分布、随机格状分布方法来建立平面无线传感器网络模 型;结合传染病理论,考虑了无线传感器网络的传播特征以及不同的MAC机制对传感器网络中病毒传播的影响,建 立了无线传感网中病毒传播模型。仿真实验表明,有局部聚集的节点散布方式会加快病毒的传播,而采用休眠唤醒机 制的通信方式能够限制病毒传播的速度,降低病毒在传感器网络中快速扩散的风险。     

移动自组网病毒传播模型及稳定性分析

考虑移动自组网中节点的移动特性,基于平均场理论提出移动自组网中病毒传播模型,并对建立的方程组进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的阈值及消亡条件,从而研究节点移动速度、通信半径、免疫成功率和免疫失效率对移动自组网中病毒传播行为和传播临界特性的影响。结果表明:当病毒基本再生数R0<1时,网络全局渐近稳定在无病毒平衡点;当R0>1时,网络全局渐近稳定在地方病平衡点。最后通过数值仿真验证了该模型的正确性。     

自组织网络病毒传播模型研究

针对现有的网络病毒传播模型不适应自组织网络的问题,以无线传感器网络作为自组织网络的背景,提出一种复杂环境下的自组织网络病毒传播模型.该模型引入描述节点通信窗口开放情况参数以模拟休眠机制;引入描述网络链路好坏的参数以模拟环境影响因素;针对传感器节点资源有限等特征,提出一种抑制病毒传播的方案;使用在网络节点中注入补丁包的方式,完成无线传感器网络对病毒的免疫.通过与经典模型的对比实验证实了该模型对自组织网络具有良好的适应性.     

基于速度分段的手机蓝牙病毒传播模型

对于蓝牙环境下智能手机蠕虫病毒的传播,手机的移动速度是一个重要因素。假设整个网络中所有节点具有相同的速度不利于准确模拟网络动态传播特性。该文利用速度分级的方法模拟整个网络中节点速度的多样性,根据智能手机节点在蓝牙环境中的传播特性,给出蓝牙方式下的通信网络中手机节点平均度的计算方法和基于速度分段的手机蓝牙病毒传播模型。仿真实验表明,该传播模型更接近于真实环境中的手机蓝牙病毒的传播规律,能准确模拟病毒的传播过程。     

改进的SIR计算机病毒传播模型

通过分析已有网络病毒模型的不足,结合现实情况,根据生物学中的传染病模型提出了一种改进的具有预先免疫措施的SIR计算机病毒传播模型,该模型充分考虑了网络中节点数量变化对病毒传播的影响。此外,利用微分方程理论分析了模型的动力学行为。数值模拟结果表明,提高预先免疫率和控制节点流动可以有效控制病毒在网络中的传播。     

无线传感器网络中恶意程序的传播模型

由复杂网络理论得出一种无线传感器网络的模型,结合IEEE 802.15.4标准及流行病学理论,综合考虑目前传感器网络通过节点休眠与唤醒机制来节约能耗,提出一种无线传感器网络中恶意程序传播的SIR/WS模型。该模型描述了感染节点以广播方式传播恶意程序的过程,发现提高免疫率及降低传染率均可抑制恶意程序在无线传感器网络中的传播。仿真结果表明,该模型能较好地描述无线传感器网络中恶意程序的传播特性。     

自适应网络异步元胞自动机病毒传播模型

自适应网络病毒传播重点研究节点传播动力学和网络动力学之间的相互作用和反馈.考虑到病毒在网络中传播存在时延,文中使用异步元胞自动机和健康节点规避病毒传播的断边重连行为建立一种具有传播时延的自适应网络病毒传播模型.对所建模型的仿真结果表明,重连行为和传播时延的联合作用使节点状态演化不同步进行,病毒的传播速率变缓,爆发规模降低.这种基于异步元胞自动机建立的传播模型很好表达了自适应网络中的网络传播时延,病毒传播和网络结构演化的相互作用和反馈.     

适应网络病毒传播的SIS离散模型

为有效地模拟病毒在适应网络中的传播,分析了当前适应网络病毒传播研究的现状,结合适应网络中存在的节点动力学和网络动力学相互作用、相互反馈的机制,提出了一种基于计算机仿真技术的适应网络病毒传播的SIS(susceptibleinfected-susceptible)离散模型.通过对所建模型进行仿真和分析,实验结果表明,病毒在适应网络中传播具有双稳态性;由于节点规避病毒传播而改变网络连接的行为,使得网络的度分布发生变化,该行为对病毒在网络中的传播具有抑制作用.     

求解无线传感器网络定位问题的线性规划算法

传感器节点的定位问题是无线传感器网络中的基础性问题之一.提出了一种线性规划算法用于求解无线传感器网络定位问题.该算法利用RSSI值和经验的无线信号传播模型推导出所有可通信节点间距离的相对关系,利用节点的通信半径估算出可通信节点间的距离,并以此为约束条件利用矩形近似圆形,将二次约束的规划问题转化为线性规划问题;求解该线性规划问题便可得未知节点坐标.通过仿真实验,证明了当锚节点分布在网络边缘时该算法能得到较好的定位效果,分析了锚节点分布、锚节点个数、网络连通度等实验参数对定位结果的影响.相比凸规划定位算法,该算法大大降低了求解规划问题的次数,且在相同的实验条件下定位误差更小.     

基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法

稀疏无线传感器网络中各传感器节点距离较远,而传统的静态数据收集方法要求各传感器节点直接通信,导致网络延迟时间长,能耗高。针对该问题,提出一种基于移动机器人的无线传感器数据收集方法。该方法首先由静态节点选择与路径最短的移动机器人作为簇头,移动机器人比较一定周期内检测到的邻居节点的平均剩余能量与整个网络传感器节点平均剩余能量,根据比较结果决定其是否移动,若移动则采用范围可控的随机移动策略;当移动机器人移动到新位置时,传感器节点更新路由,选择新的移动机器人作为簇头。仿真结果表明,与传统的静态无线传感器网络数据收集方法相比,基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法大大降低了数据传输延迟和节点能量消耗。     

Topology control algorithm for underwater wireless sensor networks using GPS-free mobile sensor nodes

Underwater wireless sensor networks (UWSNs) have been developed for underwater applications, such as resource exploration, pollution monitoring, and tactical surveillance. The topology control techniques of UWSNs and terrestrial wireless sensor networks are significantly different because of the particularity of underwater environments and acoustic communication, such as mobility pattern, propagation delay and energy consumption. Due to multifarious factors of underwater environments, node mobility becomes a non-negligible issue. However, GPS may not be feasible because of the limitations of satellite coverage or obstructions in adverse underwater environments. In particular, anchored sensor nodes towed by wires are prone to offset around their static positions, causing each node to move within a spherical crown surface (spherical crown mobility pattern). Nevertheless, most previous studies have not focused on this specific mobility pattern. In the current paper, a mobility model for UWSNs nodes is constructed, and three representative topology control objectives are attained. A distributed radius determination algorithm is designed for the mobility-based topology control problem. Results of theoretic analysis prove that the proposed algorithm is convergent, and it has preferable approximate ratios and polynomial complexity. Performance of the algorithm is analyzed through simulation experiments, which indicate a well-constructed topology. Every objective can still be upgraded without the dynamic location information of mobile nodes.     

基于事件的移动认知无线传感器网分簇算法

移动认知无线传感网中, 节点的移动特性会导致网络拓扑结构不断变化, 节点的能耗不均衡等问题, 本文提出一种基于事件的移动认知无线传感器网的分簇算法, 来重点解决上述问题. 算法根据通信区域内的预估计停留时间确定了合格节点和备用节点, 通过节点的移动方向、速度、节点在簇中的预估计连接时间等特性, 采用直接分簇的方法来建簇, 提高簇的稳定性, 保证了路由跳数最少. 同mESAC, EACRP和MNB 3个算法进行了仿真实验比较, 验证了本算法有更低的分簇能耗和更好的连通性.     

基于渗流理论的三维无线传感网络的渗流密度与覆盖节点密度研究

为保证无线传感器网络的覆盖与连通,探索通信半径和感知半径的比值对三维无线传感网络覆盖与连通的影响,基于渗流理论,得到三维无线传感器网络中协作传输路径的重叠体积函数。考虑到通信半径和感知半径的比值与重叠体积函数的关系,得到重叠体积函数与通信半径和感知半径的比值对三维无线传感器网络渗流密度的影响。在此基础上,当通信半径和感知半径相等时,将得到的渗流密度与覆盖的节点密度结合,得到指定的覆盖率与覆盖的节点密度的关系。仿真实验证明,在三维无线传感器网络中,重叠体积与渗流密度成正比;通信半径和感知半径的比值与渗流密度成反比;随着指定的覆盖率的增加,所得到的覆盖的节点密度也随着增加。     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化研究

针对无线传感器网络中因节点的任意部署导致出现覆盖空洞的问题,采用了移动节点进行修复的思想,提出了一种基于向量代数的分布式方法来确定节点的移动方向和通过感知半径来确定节点的移动距离的节点移动方案。仿真实验结果表明,该策略提高了网络的覆盖率,减少了所需移动节点的个数和移动节点的能量消耗。     

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。     

无线传感器网络连通性研究

为优化无线传感器网络的配置参数,减少网络拓扑结构变化次数,需对其组网算法和连通性问题进行研究。从概率论角度出发研究了网络参数之间的关系,在分析了节点连通度概率分布模型后,推导出了节点通信半径、节点个数、监测区域、连通度之间的关系,并在此基础上给出了一种连通性好且节能的无线传感器网络组网算法。通过仿真实验对算法进行验证,实验结果表明使用该方法组建的无线传感器网络连通性好,有很好的应用前景。     

A smart node architecture for adding mobility to wireless sensor networks

Adding a few mobile nodes into the conventional wireless sensor networks can greatly improve the sensing and control capabilities of the networks and can help researchers solve many challenges such as network deployment and repair. This paper presents an enhanced node architecture for adding controlled mobility to wireless sensor networks. The structural model, the power model and the networking model of the proposed mobile node have been built respectively for better node control. And it provides a novel robotic platform for experimental research in hybrid sensor networks or other distributed measurement and control systems. A testbed has finally been created for validating the basic functions of the proposed mobile sensor node. The results of a coverage experiment show that the mobile node can provide additional support for network coverage and can ensure that the sensor network will work properly in undesirable environments.