一种移动终端辅助的传感器网络数据收集协议

提出了一种利用具有传感器通信接口的移动终端设备（如手机、手提电脑、个人数字助理等）进行辅助数据获取的传感器网络数据收集协议。网络中固定汇聚节点与移动终端共存,全部传感器节点都维护到固定汇聚节点的路由,移动终端进入网络后定期向其附近小范围内的传感器节点扩散自己的存在信息,传感器节点向距自己跳数最小的汇聚节点或移动终端发送或转发数据包,移动终端和传感器节点之间通过应答和重传的机制来保证数据的可靠传输。仿真研究证明,该协议在延长网络生存时间的同时可以获得较高的数据传输成功率和较短的数据传输延迟,而且可靠性、灵活性、可扩展性较强。     

无线传感器网络中基于链路层服务的最可靠路由路径建立算法

无线传感器网络中, 链路通信质量随时空变化很大, 并且有5\%到15\%的非对称链路存在. 链路层服务不但可以发现邻居传感器节点, 测量和预测邻居节点间的链路通信质量, 而且还能提供链路数据转发机制减轻单向链路对其他协议的影响. 为了进一步提高路由路径的可靠性和减少能量损耗, 本文利用链路层服务, 采用分布式算法, 为每个传感器节点建立了到汇聚节点的最可靠路由路径, 并理论分析该算法的性能, 最后在无线传感器网络模拟器TOSSIM上进行了模拟. 实验结果表明, 基于链路层服务的最可靠路由路径建立算法, 可充分利用单向链路建立更可靠的路由路径, 有多于17\%的节点建立了更可靠的路由路径, 路由路径的可靠性提高了2\%到51\%.     

基于Sun SPOT平台的无线传感器网络多跳路由协议设计

多跳路由协议是无线传感器网络中的关键技术之一,针对传统多跳传输协议在无线传感器网络的实际应用中存在部署过程过于复杂等问题,设计了一种灵活实用的基于Sink节点控制的无线传感器网络多跳传输协议(Sink Controlling Multi-hop Protocol,SCMP)。Sink节点通过发送命令信息实现对传感器节点的控制,并收集各个节点的路由信息从而获得全局路由,然后对传感器节点的数据传输进行进一步控制。在Sun SPOT平台上对SCMP进行了部署实验,结果表明,基于Sink节点控制的多跳传输协议更加方便灵活,在实际的无线传感器网络应用中具有一定的有效性和可行性。     

拍卖博弈模型在无线传感器网络路由中的应用研究

为了提高无线传感器网络数据转发的可靠性及能量利用率,本文基于拍卖博弈建立了拍卖路由博弈模型,并提出一种进行转发节点选择的价格路由博弈算法.在算法中潜在的转发节点为了从发送节点获得虚拟货币而相互竞争,发送节点根据各个转发节点的标价选择最佳转发节点.实验仿真表明拍卖路由博弈模型的合理、有效,提出的价格路由博弈算法能够降低节点的能量消耗,延长网络的生命周期.     

管道泄漏监测传感器网络的路由路径算法研究

分析管道流量泄漏监测的传感器网络特点,对传感器节点数据流量进行建模分析,如何保障在线监测网络设施的可用性,而链路通信质量随时空变化很大,并且有5%到15%的非对称链路存在。链路层服务不但可以发现邻居传感器节点,测量和预测邻居节点间的链路通信质量,而且还能提供链路数据转发机制减轻单向链路对其他协议的影响。为了提高路由路径的可靠性和减少能量损耗,利用链路层服务和分布式算法,为每个传感器节点建立到汇聚节点的最可靠路由路径,理论分析该算法的性能,在模拟器TOSSIM上进行仿真,实验结果表明基于链路层服务的最可靠路由路径建立算法,可充分利用单向链路建立更可靠的路由路径,有多于17%的节点建立更可靠的路由路径,路由路径的可靠性提高2%到51%。     

一种无线传感器网络安全路由算法研究

路由则是无线传感器网络中的关键一环，路由攻击有可能破坏和降低无线传感器网络的功能。可靠的路由协议对于路由安全和无线传感器网络的效率至关重要。目前已有大量研究来建立路由节点之间的信任，包括使用加密方法和集中式路由。由于难以正确识别不受信任的路由节点活动，大多数路由技术还无法得到实际应用。本文提出了一种融合区块链基础设施和深度神经网络的可信安全路由算法，以提高无线传感器网络路由的安全性和效率。为了验证传输过程，利用区块链网络内的权威证明共识机制，通过深度学习方法选择校对所需的验证器，该模型优先考虑了每个节点的特征，然后利用马尔科夫决策过程确定合适的下一跳作为能够安全传输消息的转发节点。实验结果表明，本文所提的路由算法在50%的恶意节点路由情况下优于已有的路由算法。     

基于WaveMesh的煤矿无线传感器自组网设计

该文针对煤矿巷道监测中传感器网络数据无线传输应用做了研究。基于WaveMesh协议优异的路由和防碰撞算法，巷道内无线传感器数据实现多跳路由、可靠传输和高实时性。WaveMesh无线传感器网络采用自组织分簇树网络架构。root节点在数秒钟内采集全网所有传感器的数据。传感器节点上电自动入网通讯。网络容量可动态扩展，抗干扰能力强。所有节点都可休眠并且满足低功耗应用。WaveMesh专有的全网异步唤醒算法，相比其他自组网如ZigBee，网络性能有很大提高。     

移动传感器网络中一种基于接收者的跨层传输协议

移动传感器网络中节点的移动引起网络拓扑动态变化,数据源节点到Sink节点之间往往不存在稳定的通信路径,从而对数据传输协议提出了更高的要求.基于接收者的路由不需要建立数据源节点到Sink节点的全局路由,而是由发送节点的邻居节点根据自身的位置信息按一定规则参与转发权的竞争,动态地生成下一跳的转发路径,因此能够应用于移动传感器网络.针对移动传感器网络的特性以及现有相关协议存在的缺陷,提出了一种基于接收者的跨层传输协议.该协议优化了转发优先度计算方法,设计了一种自适应的转发申请信息发送机制,采用双信道通信模式解决了转发权竞争过程中的数据碰撞和多播抑制问题,并提出了一种简单高效的路由空洞逾越机制.仿真实验表明,该协议在通信开销、传输时延以及可靠性等方面具有较好的性能.     

WSN中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

基于移动代理的无线传感器网络多路径路由算法研究

无线传感器网络中路由算法最重要的设计目标是减少传感器节点的能量消耗,避免节点过早死亡,延长网络生存时间。在原有多路径路由算法的基础上,提出一种新的ABMR（Agent Baseon Multipath Router）路由算法,在这种算法中引入了移动Agent技术,避免了大量的感知数据在网络中传输,由移动Agent移动到感知节点进行本地处理。充分考虑节点的能量、线道的可靠性和跳数,建立从源节点到目标节点的多条可靠路径。仿真实验表明,ABMR算法比原有多路径路由算法在降低节点能耗、丢包率等方面上有显著提高。     

无线传感器网络中基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法研究

和传统的C/S模型相比,移动代理模型在数据融合方面更适合无线传感器网络.在基于移动代理的数据融合算法中,移动代理访问传感节点的顺序以及总数对算法的效率、网络寿命等有着重大影响.为此提出了一种基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法设计方案.通过构造特定数据结构的数据报文和数据表,给出了目标节点基本信息收集算法获取目标节点到处理节点的最优路径;将移动代理路由归结为一个优化问题,由静态路由算法求出移动代理迁移的静态最优路由节点序列,进而获得了移动代理基于曲线的动态路由算法.理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模的增大和传感数据量的增加,和其它算法相比,该算法有更小的网络耗能和延时.     

无线传感器网络中ERARP拓扑控制算法*

为了延长无线传感器网络的生命周期,进行了无线传感器网络中节能路由协议的探索性研究,提出了一种新的节能路由协议并将其具体实现.首先分析了传感器网络应用的特点以及设计和应用中的限制,综述了现有传感器网络中节能路由设计的方法,设计并实现了一种基于能量的半径自适应路由协议ERARP;然后在OPNET仿真平台上对该协议进行了仿真模拟;最后与无线传感器网络传统的两种节能路由协议基于信息协商的传感器网络协议和直接扩散协议在同等条件下针对节点能量使用、延迟、丢包率和吞吐量等四个性能评价指标进行了对比.结果表明,ERARP使得节点能够根据自身剩余能量的状况对节点的运行模式进行控制,同时对无线模块的收发半径进行动态调整,达到节能目的.     

基于LEACH的WSNs分簇优化策略

针对LEACH算法中能量消耗不均匀的缺陷,本文提出了一种改进的路由协议来提高无线传感器网络的能量效率。在簇首选择阶段,引入节点剩余能量和初始能量来调节传感器节点随机数的大小;在成簇阶段,该算法将节点的剩余能量和距离汇聚节点的远近作为成簇的依据,使簇首的分布更加合理;在数据传输阶段,将节点与汇聚节点之间的距离及节点的剩余能量相结合,提出一种单跳与多跳相结合的传输方式,从而减少了能量消耗。仿真实验表明,改进后的算法能够更好的减少能耗,延长无线传感器网络的生命周期。     

TinyOS下基于MSP430平台的EEPROM驱动程序设计

无线传感器网络节点需要非易失性的外部存储器来保存自身采集的数据、路由信息等传感器数据。这就需要节点上的微处理器能够访问外部存储器。在专门为传感器网络设计的微型操作系统TinyOS中,没有支持对串行EEPROM进行相关操作的底层驱动程序。根据实际需求,在分析了串行EEPROMAT24C512B的功能和TinyOS下硬件抽象体系结构的基础上,设计了基于I2C总线的EEPROM硬件抽象组件体系,实现了TinyOS下基于MSP430平台的串行EEPROM驱动程序,同时满足了应用开发的灵活性与传感器节点功耗低两方面的需求。     

基于EWMA的无线传感器网络路由度量性研究

选择有效的路由量度方法对于提高无线传感器网络的路由性能而言至关重要.本文首先通过实验研究,发现了无线传感器网络的通信链路存在着高丢失率、非对称性等特点,并分析了LQI、RSSI与收包率关系;由此提出了基于EWMA的LETX路由度量算法.最后,将此度量算法应用于AODV协议中,仿真结果表明本文提出的LETX路由量度方法是一种保证可靠性的前提下节省网络能量的量度方法,能够为无线传感器网络高效路由协议的设计提供有价值的参考.     

能量捕获无线传感器网络中速率自适应路由算法

能量捕获无线传感器网络是无源感知技术中非常重要的一类,它能够有效解决节点能量受限的问题,保持网络运行的持续性.现有的路由方法并未充分利用节点的能量捕获特性,也没有考虑到链路的成功收包率和节点的传输速率.为进一步提高网络的性能,提出了一种结合链路成功收包率的速率自适应路由算法.通过对节点的剩余能量和链路的成功收包率进行建模,给出了一个节点可作为路由中继节点所需要满足的两个条件;基于优化方程,为传输路径上的每一跳节点自适应配置时延最小化的传输速率;提出路由发现步骤来找出端到端传输时延最小的传输路径.实验结果表明,相比于固定传输速率的路由算法,所提算法所得到的传输路径具有较低的端到端传输时延和较高的吞吐率.     

无线传感器网络最优搜索泛洪协议研究

泛洪是无线传感器网络中一种基本的方法,像拓扑形成、路由建立、目标探测或者数据查询等经常使用泛洪策略来实现。在泛洪策略的研究上,以前的研究大多关注于如何产生最优的广播树,同时假定节点之间的通讯是可靠的。然而,在实际的无线传感器网络环境中,这一目标并不是最有效的,而其假设更是不成立的。将最优搜索理论与分簇方法相结合,提出一种高效率的泛洪协议——最优搜索泛洪协议(OSFP),应用于无线传感器网络的目标探测。该泛洪协议既可应用于可靠的数据传输网络,也可应用于不可靠的数据传输网络。仿真结果表明,与其他泛洪协议相比,OSFP可以最大化发现目标的概率而不增加其搜索代价。     

Data forwarding based on sensor device constraints in wireless multimedia sensor networks

A variety of data forwarding schemes have been proposed for wireless multimedia sensor networks where energy awareness and reliability are essential design issues. This paper proposes a data forwarding mechanism based on sensor device constraints in wireless multimedia sensor networks. A dynamic path cost function is defined considering the constraints and characteristics of wireless multimedia sensor networks. The cost function is applied to ZigBee mesh routing, and the performance of the proposed method is evaluated using a QualNet network simulator.     

WSN in cyber physical systems: Enhanced energy management routing approach using software agents

Recently, the cyber physical system has emerged as a promising direction to enrich the interactions between physical and virtual worlds. Meanwhile, a lot of research is dedicated to wireless sensor networks as an integral part of cyber physical systems. A wireless sensor network (WSN) is a wireless network consisting of spatially distributed autonomous devices that use sensors to monitor physical or environmental conditions. These autonomous devices, or nodes, combine with routers and a gateway to create a typical WSN system. Shrinking size and increasing deployment density of wireless sensor nodes implies the smaller equipped battery size. This means emerging wireless sensor nodes must compete for efficient energy utilization to increase the WSN lifetime. The network lifetime is defined as the time duration until the first sensor node in a network fails due to battery depletion. One solution for enhancing the lifetime of WSN is to utilize mobile agents. In this paper, we propose an agent-based approach that performs data processing and data aggregation decisions locally i.e., at nodes rather than bringing data back to a central processor (sink). Our proposed approach increases the network lifetime by generating an optimal routing path for mobile agents to transverse the network. The proposed approach consists of two phases. In the first phase, Dijkstra’s algorithm is used to generate a complete graph to connect all source nodes in a WSN. In the second phase, a genetic algorithm is used to generate the best-approximated route for mobile agents in a radio harsh environment to route the sensory data to the base-station. To demonstrate the feasibility of our approach, a formal analysis and experimental results are presented.     

Practical data compression in wireless sensor networks: A survey

Power consumption is a critical problem affecting the lifetime of wireless sensor networks. A number of techniques have been proposed to solve this issue, such as energy-efficient medium access control or routing protocols. Among those proposed techniques, the data compression scheme is one that can be used to reduce transmitted data over wireless channels. This technique leads to a reduction in the required inter-node communication, which is the main power consumer in wireless sensor networks. In this article, a comprehensive review of existing data compression approaches in wireless sensor networks is provided. First, suitable sets of criteria are defined to classify existing techniques as well as to determine what practical data compression in wireless sensor networks should be. Next, the details of each classified compression category are described. Finally, their performance, open issues, limitations and suitable applications are analyzed and compared based on the criteria of practical data compression in wireless sensor networks.