无线传感网络功控算法的收敛性及公平性

为了解决无线传感器网络设计的"节能"问题,提出基于博弈论的功率控制机制以较好地降低网络能耗.对无线传感器网络的能耗限制问题做了理论分析,通过对无线传感器网络和博弈的映射分析,研究了基于博弈论的分布式自适应功率控制算法.OPNET仿真结果表明:该算法能降低能耗,减少引入的网络开销,增加网络寿命.该算法采用优化动态反应来更新发射功率等级就能收敛到纳斯均衡,保证网络的公平性.     

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.     

基于拓扑控制的异类无线传感器网络分簇算法研究

随着传感器网络的发展,如何减小传感器网络的能量消耗、延长使用寿命已经成为传感器网络结构设计的一个重要问题．研究表明采用分簇结构以及对网络进行适当的拓扑控制可以提高能量利用效率．该文将簇构造方法与拓扑控制结合起来,针对网络具有不同节点,即每个节点具有不同的最大能量传输范围的情况,提出了一种针对异类无线传感器网络,利用局部拓扑控制算法进行优化的分簇算法．实验结果表明了运用该算法的有效性．     

无线传感器网络最小能耗拓扑控制研究

提出了一种基于人工免疫响应的无线传感器网络最小能耗拓扑控制方法,用于降低网络能耗。首先分析了无线传感器网络拓扑控制基本原理,然后建立了最小能耗拓扑控制人工免疫响应模型,利用人工免疫响应的全局并行搜索能力实现最小能耗拓扑控制,并证明了它的收敛性,改善了无线传感器网络拓扑控制能耗性能。仿真结果表明,该方法的能耗传输效率和收敛速度要优于遗传算法。     

基于改进粒子群优化的井下WMSN覆盖增强算法

针对煤矿井下无线多媒体传感器网络(WMSN)覆盖问题,提出了一种基于改进粒子群优化的覆盖增强算法.结合煤矿巷道场景特点,构建了井下无线多媒体传感器网络多用感知模型.为提高网络覆盖率,采用带压缩因子的粒子群优化算法确定传感器节点的感知方向,同时引入模拟退火操作,克服了粒子群优化后期陷入局部最优造成网络覆盖率收敛于次优值的缺点,显著提高了网络的覆盖增强效果.算法通过寻优速度控制及概率突跳机制,在保证搜索精度的同时提高全局搜索能力,提升网络覆盖率的优化效果.仿真结果表明:基于改进粒子群优化的覆盖增强算法可有效消除感知重叠区和盲区,实现高效的覆盖增强,相比于其他典型井下WMSN覆盖增强算法具有更好的覆盖增强效果.     

基于自适应剩余能量阈值的WSN蚁群路由算法

针对无线传感器网络中节点能量分布不均衡和路由算法陷入局部最优解等问题,提出一种基于自适应剩余能量阈值的WSN蚁群路由算法(ATRE-ARA),引入搜索角修正信息素启发函数,对搜索路径进行限制,降低节点能量开销;将节点剩余能量阈值自适应化,改进信息素增量公式,设置信息素浓度上限与下限,优化信息素更新策略,提高信息素增量的准确性,在平衡网络中节点剩余能量的同时提高全局寻优能力。仿真实验表明,ATRE-ARA算法在2种环境下节点平均能耗与ARA算法相比降低了15.12%和11.68%,最优路径长度与EEABR算法相比分别缩短了1.47%和1.59%,证明该算法可有效平衡全局网络能耗,提升算法搜索全局最优的能力,延长网络生命周期。     

考虑网络吞吐量的异构无线传感器网络分簇路由算法

针对在异构无线传感器网络信息聚类过程中,当层数为3～5层时,存在网络吞吐量较低的问题,提出一种异构无线传感器网络分簇路由算法.分析异构无线传感器网络能耗的无线电一阶模式,构建异构无线传感器网络的能耗模型.当簇群请求节点接收到发送于簇头的码分多址编码与时分多址时隙后,转发数据并使其稳定传输;引入狼群算法建立路由路径,实现异构无线传感器网络分簇路由算法优化.结果表明,异构无线传感器网络层数为3～5时的网络吞吐量均得到提高.     

基于加权优化树的WSN分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)是由大量具有感知和传输数据能力的传感器节点组成的自组织网络,被用来部署监测物理环境.针对无线传感器节点存储空间小、能量有限、路由不稳定、能耗不均衡等问题,提出一种改进的基于加权优化树的路由算法,将树型结构应用于分簇路由算法中.根据节点的剩余能量、可用内存、相邻节点的距离、信道质量设定数据传输代价,并以此为基础对树型拓扑结构进行加权优化,分布式地在簇内创建树型网络拓扑结构.改进的算法降低了网络中数据传输的总代价.仿真实验结果表明:与传统的树结构和分簇路由算法相比较,结合了树型拓扑结构的分簇路由算法,在延长网络生存时间和平衡网络能耗方面更具有优势.     

基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法

为了保证无线传感器网络（WSN）在深井中能有效地工作,提出了一种改进蚁群的反向传播（BP）神经网络WSN数据融合算法（IFA-IACOBP）.通过规划蚂蚁运动方向和引入节点剩余能量对蚁群算法启发因子进行改进,优化蚂蚁下一跳节点选择概率,利用改进后的蚁群算法对BP神经网络进行优化,引入井下WSN数据融合,数据经两级融合处理后,能去除大部分冗余信息.仿真实验结果表明,IFA-IACOBP算法能有效减少网络数据通信量,提高数据实时性,降低网络能耗,延长网络寿命.     

基于节点度优化的无线 mesh网络拓扑控制算法

由于网络节点之间资源竞争以及无线信号干扰增大,无线 mesh网络的吞吐性能亟待得到进一步的优化.针对此问题,给出了一种基于节点度优化的拓扑控制算法.算法采用中继区方式构建网络逻辑邻域拓扑,利用RNG 方法对网络拓扑进行局部节点度优化.仿真结果表明,该算法保证了网络的连通性,有效地提升网络的吞吐量.     

基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法

为了高效的利用网络资源,均衡网络拓扑能耗、剔除网络拓扑冗余链路、降低节点负载、最大化的延长网络的生命周期。本文通过势博弈和最优刚性子图的概念,综合考虑节点的剩余能量、节点的负载及网络拓扑链路的冗余性,设计了一种基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法(PGOSG)。首先,根据节点间通信的功率变化,构造节点的功率集合作为博弈的策略集,利用势博弈理论以均衡能耗均衡为目标构建势博弈函数,并使其收敛至纳什均衡点,进而构建初步的网络拓扑结构。然后,利用最优刚性图全局链路数较少,且不损坏网络拓扑结构的特性,在上一步构建的网络拓扑结构上,利用最优刚性子图逐层剔除网络拓扑中的冗余链路,得到最终的网络拓扑结构。仿真实验分析了PGOSG算法的网络拓扑图、链路通信质量、网络鲁棒性以及网络生命周期,并将其与现有的DEBA算法进行了对比。从仿真结果可知：在拓扑结构上,PGOSG算法在网络的通信链路上剔除了网络中的冗余链路,降低了网络中部分节点的负载。在能耗均衡上,博弈算法制定了节点数据转发规则有效的利用了网络资源,均衡了节点能耗、避免节点间冗余转发。因此本文提出的算法能够剔除网络中的冗余链路,降低节点的负载和链路权值,延长网络生存时间。     

多目标融合势博弈无线自组网络拓扑控制算法

针对基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别"瓶颈节点"负载不均衡、冗余链路多、生存时间短的问题,提出了一种多目标融合的网络拓扑控制算法。首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响,设计了一种改进的综合效用函数;建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型,并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解;在维持网络k-连通的基础上,再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化,剔除冗余链路。仿真实验及对比分析结果表明,所提算法在保证网络连通性的前提下,实现了网络负载均衡,消除了冗余链路,生存时间相较于分布式能耗均衡拓扑控制算法、能量平衡拓扑控制博弈算法和节能容错拓扑控制博弈算法分别提升了25.4%、92.6%、36.8%。     

无线Ad Hoc网络中保留最小能量路径的拓扑控制算法

提出一个分布式的拓扑控制算法,通过改变节点的传输功率,该算法产生的无线网络拓扑结构具有最小能量特性,即它保留了网络中任意一对节点之间的最小能量路径．该算法不仅适用于同质的无线Ad Hoc网络,而且也适用于异质的网络．仿真研究表明,提出的算法在平均节点度和传输功率的效率方面均优于基于直接传输区域的拓扑控制算法．     

无线带状传感网拓扑控制算法及其唤醒机制

为解决无线带状传感网中各节点能耗不均、易形成断路等问题,提出一种改进的拓扑控制方法及与之相符合的睡眠唤醒机制.在固定分簇的基础上,对簇头采用循环迁移调度机制以控制侦听/睡眠比和簇内外通信距离,并通过动态调整簇头的侦听时间以达到负载均衡.仿真结果表明,该算法能延长网络寿命,并提高网络后期监测区域完整性.     

采用免疫遗传的无线传感器网络波束成形机制

针对无线传感器网络中单个节点能量和通信距离有限的特点,提出了一种基于免疫遗传的波束成形机制.首先分析了存在相位差的情况下的节点发射系数和选取节点数对系统能耗的影响;然后根据节点的剩余能量和相位结合旋转因子来循环选择参与发射的节点,并引入免疫遗传算法对各节点的发射系数进行调整.理论分析和仿真结果表明,该机制有效均衡了节点间的能耗,延长了网络寿命.     

Energy-balanced on demand clustering improved leach protocol for wireless sensor networks

In wireless sensor networks (WSNs), appropriate topology control (TC) could efficiently balance the load among sensor nodes and extend network lifespan. Clustering is an effective topology control technique that could reduce energy consumption and provide scalability to WSNs. However, some clustering algorithms, including the traditional low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH), don''t consider the residual energy and the communication distance. The energy consumption could dramatically increase in the case of long communication distance and high rate of control message exchange. In this paper we propose an energy-balanced clustering algorithm which considers the communication distance and the residual energy. Moreover the cluster head (CH) reselection is relevant to the current CH residual energy in order to reduce overheads. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm prolongs the lifetime of the WSN in comparison to the LEACH and a hybrid clustering approach (HCA).     

基于蚁群优化算法的无线传感器网络跨层路由协议

针对无线传感器网络对实时性、鲁棒性及能耗平衡要求较高的特点,提出了基于蚁群算法和跨层优化的无线传感器网络路由协议ABCRO（Ant-Based＆Cross-layer Routing Optimization）。算法综合考虑各层之间的信息共享机制,将链路的通信开销和链路通信情况以数据的形式转换为网络性能优良的评估参数;通过将接纳控制网络节点机制、信息素禁忌表的双向更新、节点剩余能量信息维护及跳数更新等信息加入路由选择公式,有效增强算法的可扩展性,降低通信过程中的拥塞问题。仿真实验表明ABCRO算法能够较快的寻找出一条最优的路径,从而平衡网络能耗,降低冲突率,有效提高网络整体性能,延长网络寿命。     

对地下管廊无线传感器网络LEACH协议的改进

针对无线传感器网络应用于地下管廊环境中由于能耗不均而引起生存周期短的问题,通过研究LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)路由协议及其应用,分析LEACH协议用于地下管廊环境的不足,提出了LEACH协议改进算法.改进的LEACH协议考虑了剩余能量对概率阈值的影响、引入半径竞争机制来实现簇首的高剩余能量、非均匀分布;数据传输阶段,改进算法采用设定单跳的传输阈值、选取多跳最低能耗传输路径的方式来降低网络能耗.仿真结果表明:在长带状网络中,与原有协议相比,改进LEACH协议的网络生存周期延长了2.66倍,相同轮数下该协议降低了能耗.