基于元胞自动机的无线传感网路由节能技术

针对无线传感器网络(WSN)路由协议设计需首要解决的节能问题,提出一种将元胞自动机(CA)用于无线传感器网络的高效节能机制。该机制在路由层设置元胞处理模块,通过路由报文捎带CA信息网络节点自组织形成以sink节点为中心的多级元胞自动机区域,决策节点根据通信过程中携带的元胞信息切换传感节点的工作状态以实现节能。仿真结果验证了该机制能降低网络整体能量消耗,提高能量利用率,延长整个网络生存周期。     

基于元胞自动机的同构无线传感网络生命周期仿真与分析

提出一种基于元胞自动机理论的同构无线传感网络生命周期仿真模型.在分析传感器网络主要属性、部署方式、能量消耗模型、拓扑结构与通信以及休眠/唤醒机制等因素的基础上,该模型首先给出了同构无线传感网络的元胞自动机表示方法,然后定义了同构无线传感网络动态演化过程中的能量更新规则和状态更新规则.试验表明,该模型能够对同构无线传感网络的整个生命周期内传感器状态变化、网络覆盖与拓扑变化以及网络的运行周期进行有效仿真.     

一种无线传感器网络节点局部动态自组织方法

面向水环境监测应用,提出了一种无线传感器网络节点动态组簇方法。该方法基于元胞自动机原理,设计了二维目标跟随元胞自动机模型。该模型以监测目标的运动特性以及相邻传感器节点状态为约束条件,使参与监测的传感器节点实现动态的组织。每个节点根据动态簇的预测信息,计算自身的休眠／活跃概率值,通过与设定的闽值比较,决定节点的休眠或活跃...     

移动锚节点辅助的DV-hop定位方法研究

该文简要分析了DV-hop算法的定位原理,在分析锚节点比例、节点部署密度对该算法定位精度影响的情况下,针对稀疏的随机无线传感器网络引入移动锚节点。移动锚节点使用一种在自组织网络中经常用到的移动模型。仿真结果表明,改进的M-A-DV-hop算法很大程度地降低了硬件成本,并显著提高了算法在稀疏随机传感网中的定位精度。     

基于Voronoi图的无线传感器网络定位算法优化

无线传感器网络是由具备传感、计算和通信能力的传感器节点组成的多跳自组织网络。定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,大多数定位算法都以测距技术为基础。提出了一种基于距离优化的Voronoi图定位算法VB-DR。该算法利用Cayley-Menger行列式的几何应用对节点之间的距离关系进行限制,得到关于测距误差的约束方程并用以优化距离信息。仿真表明,VB-DR算法可以较好地修正测距误差,并解决经典的基于Voronoi图定位算法中存在的定位失败问题。     

无线传感器网络自定位算法的研究

针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题,在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上,提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法,在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下,未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明,在节点数相同的情况下,改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法,有更高的有效定位率和更低的平均定位误差,适用于节点稀疏的网络环境.     

基于关联度分析的WSN节点信任模型研究

该文基于社会网络关联度分析的无线传感网络节点信任模型进行研究。给出了无线传感器网络的模型并将其与社会网络模型进行了相似性分析;建立了基于社会网络关联度的WSN节点信任模型,提出了基于关联度的传感器节点信誉度的计算方法;并设计了基于滑动窗口的传感器节点信任值计算及更新算法(SNTUA)。通过仿真实验,证明了该算法的有效性和准确性,其性能优越于其他两种算法。     

一种适用于复杂环境的无线传感定位算法

对一些复杂环境进行监测是无线传感网络的重要应用之一，而这些应用也为无线传感网络提出了许多新的研究课题，提高在复杂环境条件下传感器节点定位精度就是其中之一。论文在研究相关定位算法的基础上，提出了一种适用于复杂环境的改进定位算法。论述的新算法属于类DV跳节点定位算法，改进了原有的概率栅格算法，引入了局部跳数，以代替原有算法中的相应参量。通过仿真实验表明，该算法在包含大量传感节点的情况下能有效的提高定位精度，适用于复杂环境的监测要求。     

基于轮作的无线传感网络链式路由协议

为了节省无线传感器节点能耗,延长无线传感网络的生存周期,提出一种基于轮流作业策略的RPB无线传感网络链式节能路由协议。该协议基于PEGASIS链式协议并结合GAF协议进行改进。仿真结果显示,在保证有较高网络覆盖度的前提下,相较于传统的无线传感网络PEGASIS、LEACH和EEPB等路由协议,RPB协议在节能上更为突出,且在传感节点死亡超过总数的一半时,能实现节点在网络中较为均匀的分布。     

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PEPA模型的无线传感器网络性能分析

无线传感器网络(WSN)是由大量的微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统. 无线传感器网络的性能决定着通信的质量,本文的无线传感器模型采用了LEACH协议,并利用一种高层次的建模机制——性能分析进程代数(PEPA)来分析网络的吞吐量、利用率和反应时间.     

改进的蚁群优化算法在无线传感器网络中的应用

针对无线传感器网络节点能量十分有限的特点,将蚁群优化算法应用到传感器网络的路由中,提出了一种改进的蚁群路由算法(IARA)。在考虑节点剩余能量、传输方向和节点距离等因素的基础上,对基本蚁群算法的概率选择公式和信息素更新公式进行了改进,实现了能量在整个传感器网络上的均衡消耗。仿真结果表明:该算法减少了传感器网络的能量消耗,并且使能量消耗更加均衡,从而提高了整个无线传感器网络的生存寿命。     

Self-diagnosis method for faulty modules on wireless sensor node

In order to diagnose the working status of each module on sensor node and make sure the wireless sensor networks (WSN) work properly, the components of sensor node and their working characteristics are studied. An on-line fault self-diagnosis method for sensor node is proposed. First, a flexible fault sensing circuit is designed as a state detection module on sensor node. Second, a self-diagnosis algorithm is proposed based on the hardware design and the failure analysis on sensor node. Finally, in order to ensure the WSN reliability, the voltage changes of each module working statuses can be observed using the state detection module and the faulty module will be found out timely. The experimental results show that this self-diagnosis method is suitable to sensor nodes in WSN.     

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.     

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法实现

本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

基于簇头冗余的无线传感器网络可靠性研究

为了提高工业无线传感器网络的可靠性和可用性,使其能够长期自治地正常工作,提出了基于簇头冗余的工业无线传感器网络分簇路由算法.当工作簇头能量不足时,将主动切换到冗余簇头工作状态. 冗余簇头通过冗余测试结果判断工作簇头是否发生故障并接管工作簇头的数据转发任务.当边际节点不能与本簇簇头通信时,将利用备份簇头进行数据转发.对于不能与任何簇头直接通信的孤立节点,采用基于概率模型的多跳路由机制进行数据转发.为了降低功耗,该算法将冗余簇头设置为轻度睡眠状态,当冗余测试周期到来时,关闭射频前端器件.利用自行研制的节点,组建了实验系统,完成了簇头冗余切换、边际节点通信和孤立节点路由恢复的实验.实验结果表明该分簇路由算法具有较高的可靠性.     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

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.