基于无线传感器网络的事件触发监测系统设计

针对无线传感器网络在事件触发类监测中的应用,提出了在该类应用中的解决方案.分析归纳了无线传感器网络在事件触发类监测中的应用需求,提出了满足该需求的无线传感器网络布设方法及采取的路由协议与数据聚合算法.分析了两种布设方式的优缺点,确定了事件触发监测系统采用非冗余布设方式;路由协议采用改进的APTEEN算法,改进了阈值和休眠策略;数据聚合在簇头节点进行,将来自簇内节点的多个数据包在网络层聚合为一个数据包后传送给基站.实验结果表明了该解决方案的有效性.     

利用改进的SUSAN算法优化无线传感网络簇头节点

在LEACH—C算法的基础上,提出了对传统无线传感器网络路由算法的改进,在过去的无线传感网络的路由算法中采用模拟退火算法,来实现选取簇头,改进后的算法应用图像角点检测算子-SUSAN算子,使其在簇头的选取上,定位更准速度更快。改进后的无线传感器网络路由算法能更好地节能,有效地延长了整个无线传感器网络的寿命。     

前向安全的聚集签名研究和改进

针对Di Ma等人提出的前向安全的顺序聚集签名方案,提出了一个新的改进方案.该方案使每个时段能够对多个消息产生多个签名,同时把签名聚集算法分成两个独立的算法--签名生成算法和聚集算法.新的方案能够满足实时性和并发性要求,还能够满足一些特殊无线传感器网络的需求.     

基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络定位问题本质上是一个基于不同的距离或路径测量方法的优化问题.第一次提出了基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法GASA-Hop,它是将遗传模拟退火算法作为DV-Hop的后期优化.其中,DV-Hop用来估计未知节点与锚节点的测量距离,GASA用来最小化与DV-Hop相关的适应度函数.仿真结果表明,本算法定位精度高、条件简单,比较适合无线传感器网络的节点定位.     

基于改进蛙跳算法的WSNs路由协议

在分析已有的各类分簇方法后,提出了一种改进蛙跳算法的无线传感器网络(WSNs)路由协议.将模拟退火(SA)算法的Metropolis判别准则引入到蛙跳算法中,改进蛙跳算法的局部搜索能力.该协议结合传感器节点本身剩余能量和位置建立适应度函数,通过改进蛙跳算法实现适应度函数的最优求解,从而获得合适的分簇,并在簇头节点数据传输时采用新的路由方式.仿真实验表明:该方法在降低网络能耗,延长网络的生存周期方面有明显的优势.     

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络路径优化问题,提出了一种改进的最优保存的遗传模拟退火算法。利用LEACH算法构建初始路由表,使用GASA的高效率搜索,将路由计算和遗传演化计算同时进行,并直至寻找到近似最优路径为止。将最优保存遗传算法和模拟退火算法相结合,引入自适应的概率变化,有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。仿真实验表明,该算法有效地解决了无线传感器路径优化问题,具有定位准确、节能和搜索能力较强等优点。     

模拟退火遗传算法对无线传感器网络部署研究

研究无线传感器节点部署优化问题,传感器网络节点的部署在一定程度上决定了网络的性能和使用寿命.传统的遗传算法在无线传感器节点部署优化过程中,由于交叉和变异的概率是固定的,易产生局部最优问题,导致部署不理想,网络生命周期过短.为了更好地优化网络部署,提高网络生命周期,提出了一种基于模拟退火遗传算法的无线传感器节点部署优化方法.方法将传感器节点部署转化为一个组合优化问题,网络节点离散成为网格,通过遗传算法进行最优部署方案的搜索,同时采用模拟退火算法对遗传算法的种群进行更新,提高了最优解的搜索速度.仿真结果表明,模拟退火遗传算法部署的效率高,网络存活的节点数更多,有效地延长了网络的生命周期.     

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化算法*

为了更好地解决无线传感器网络（WSN）数据传输的路径优化问题,降低数据传输的能量消耗,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（SAGA）的WSN路径优化算法。首先根据优化目标建立数学模型,然后设计了种群的编码方式,并对遗传算法中的适应度函数、交叉算子、变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部搜索;接着根据旧种群和新种群每个对应个体的不同进化程度提出了一种新的Metropolis准则,使模拟退火算法的跳变更具有规律性。实验结果显示：与其它路径优化算法相比,该算法不仅能生成更节能的数据传输路径,而且优化时间也大大降低。所以该算法是一种高效的路径优化算法。     

无线传感器网络节点的自定位技术研究

首先, 总结和分析 无线传感网络节点自定位的基本原理、分类,得到自定位技术的本质是一个优化最优问题;其次,在该基础上,以遗传算法、模拟退火算法、进化策略和差分进化算法作为研究对象,针对这4种典型定位算法的优缺点展开讨论;然后,结合GA算法和SA算法各自的优势,提出一种遗传-模拟退火算法,从而增加初始种群的多样性,避免在传感器节点选择中陷入局部最优解的问题;最后,将上述改进方法应用到无线传感器网络节点定位中,用MATLAB分别对GA算法、SA算法和GSA算法进行仿真比较,验证了GSA算法的优势,为无线传感节点自定位技术提供新的参考。     

一种改进的模拟退火算法

讨论了传统模拟退火算法的原理、求解过程,详细地分析了它存在的局限,简单叙述了模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响,并给出了该算法的可行的改进方案.提出了一个改进的模拟退火算法.在该改进算法中,为避免遗失当前最优解,增加了记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计了一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量.最后用改进前后的两个算法来解决一个非线性寻找组合最优问题,实验证明改进后的模拟退火算法是高效的.     

基于身份的无线传感器网络密钥系统

无线传感器络（WSN）是一类由众多微型传感器节点通过自组织的方式构成的网络。随着在军事、环境监测等方面的应用逐渐成为现实，其有效和安全通信问题由于自身的特性（如能量、计算能力和节点存储资源等的局限性）而显得更加突出。本文首先比较详细地介绍了无线传感器网络安全结构及其面临的问题；其次重点讨论了无线传感器网络密钥系统相关的研究现状；然后给出了一种有效的基于身份的无线传感器网络密钥系统方案及与其它方案的仿真比较实验。仿真实验结果表明，我们方案较其它密钥系统方案在处理时间和节点存储需求方面具有优势。     

一种高效无线传感器网络认证及密钥协商方案

随着无线传感器网络在社会各个领域的渗透,其安全机制的研究一直是无线传感器网络的研究热点。在分析了无线传感器网络中认证及密钥协商方案设计时应满足条件的基础上,基于单向HASH函数和对称密码算法,设计了无线传感器网络中传感器节点间一种高效的认证及密钥协商方案。并从互认证、会话密钥、可抵御攻击等方面对该方案的安全性进行了分析,说明了该方案的安全性能较好,可有效抵御典型攻击行为;详细比较该方案和现有类似方案的运行性能,结果表明,该方案在存储容量需求、计算复杂性和通信带宽需求方面均优于现有方案。     

基于多条件约束的无线传感器网络QoS路径选择算法

多约束QoS路径选择是无线多媒体传感器网络亟待解决的关键问题,已被证明是NP全问题。分析了有线传感器网络使用的多项式时间和伪多项式时间启发式路径选择算法存在着计算复杂度高的特点,不适合无线多媒体传感器网。提出了一种基于改进的模拟退火的多约束QoS路径选择算法,选取控制参数T的衰减函数和控制参数T的终值Tf这两个重要参数进行优化,构造出更精细的冷却进度表。分析表明该算法是一种高效的路径选择算法,在不牺牲算法复杂度的情况下,能够提高最终解的质量。     

动态无线传感器反应网络事件驱动定位算法

动态无线传感器反应网络（WSANs）是传统无线传感器网络（WSNs）的衍生物,是由大量资源受限的传感器节点和少量资源不受限的反应节点组成的动态网络,采用无线通信的方式进行通信,具有很强的实用性和应用前景。在充分分析动态WSNs特点的基础上,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）测距的分布式事件驱动定位算法,并利用OPNET网络仿真软件对所设计的算法进行了仿真验证,结果表明：所设计算法具有较高的定位精度和能效性。     

An exact approach for maximizing the lifetime of sensor networks with adjustable sensing ranges

This paper addresses the problem of target coverage for wireless sensor networks, where the sensing range of sensors can vary, thereby saving energy when only close targets need to be monitored. Two versions of this problem are addressed. In the first version, sensing ranges are supposed to be continuously adjustable (up to the maximum sensing range). In the second version, sensing ranges have to be chosen among a set of predefined values common to all sensors. An exact approach based on a column generation algorithm is proposed for solving these problems. The use of a genetic algorithm within the column generation scheme significantly decreases computation time, which results in an efficient exact approach.     

Distributed routing in wireless sensor networks using energy welfare metric

There are several requirements for a routing algorithm in wireless sensor networks. First, it should achieve both energy-efficiency and energy-balancing together, in order to prolong the lifetime of sensor networks. Second, the algorithm should follow a distributed control scheme so that it is applicable to large-scale networks. Third, it needs to be robust to diverse potential event generation patterns. The routing algorithm, MaxEW, designed in this study satisfies such requirements. It adopts the social welfare function from social sciences to compute energy welfare as a goodness measure for energy populations. When each sensor tries to maximize energy welfare of its local society, it collectively leads to globally efficient energy-balancing. This emergent property consequently supports preparedness and hence robustness to diverse event generation patterns. We demonstrate the effectiveness of the proposed routing algorithm through extensive simulation-based experiments, by comparing with other existing algorithms as well as optimal routing solutions.     

分布式布谷鸟算法在无线传感器网络布局优化中的应用

在无线传感器网络中,传感器节点的部署通常具有随机性。随机布局的无线传感器网络存在着节点利用率低,传感器网络覆盖率小等问题。为了解决无线传感器布局问题,提出了基于分布式布谷鸟算法的无线传感器网络覆盖优化算法,利用布谷鸟算法对传感器节点的布局进行优化,同时采用分布式计算提高算法的计算速度。实验表明,该算法对无线传感器网络的布局具有很好的优化效果,而且比布谷鸟算法具有更快的计算速度。     

HORSIC: An efficient one-time signature scheme for wireless sensor networks

One-time signature schemes are promising candidates for broadcast authentication, which is an essential security primitive in wireless sensor networks. This paper proposes HORSIC, an efficient one-time signature scheme for broadcast authentication in wireless sensor networks. Different from previous one-time signature schemes, HORSIC can reduce the public key size and signature size simultaneously at the cost of increased overhead in key generation and signature verification.     

无线传感网中基于LEACH的节能方案

节能技术是目前无线传感网研究的热点问题。文中基于LEACH提出了一个新的无线传感网的节能方案MIMOLEACH。在方案中,簇与簇之间,簇与源节点之间传递信息是通过MIMO协作通信来完成的。与传统现有的方案相比,文中设计提出的方案的区别在于：在无线传感网选择簇头节点和协作节点的过程中,每个节点的位置和剩余能量都会被考虑进来。综合信道情况和目标分组差错率等多种因素,将最终确定参与协作通信的节点个数。将MIMO-LEACH与传统方案比较后发现,新方案在节能方面有所提高。     

基于模糊强化学习和果蝇优化的WSN数据聚合算法

在无线传感器网络中,传感器的能量时有限的,如果传感器的能量耗尽,那么无线传感网络的鲁棒性和寿命就会大大降低.因此,提出了基于模糊强化学习和果蝇优化的数据聚合机制,以最大限度地延长网络寿命,并进行高效数据聚合.首先,网格聚类用于簇的形成和簇头的选择,接着评估各个网格簇所有可能的数据聚合节点,然后采用模糊强化学习选取最佳数据聚合节点,最后利用果蝇优化算法动态定位整个无线传感网络的数据汇聚节点.仿真结果表明,提出的数据聚合方案在能耗和网络鲁棒性方面优于对比方案.