WSN能耗平衡变长传输研究

WSN中的能量空洞问题影响网络的生存寿命,能量均匀消耗被认为是解决该问题的有效方法.提出了变长传输的策略,将圆形无线传感器网络划分成不同宽度的同心圆环,圆环中的传感器节点采用相同的传输距离,以保证能将数据通过一跳传输到下一环.在已知环数和传感器网络半径的情况下,设计了二分搜索算法计算能耗平衡时环的宽度.数值计算证实能实现传感器能量消耗的平衡,并能求得各环的宽度配置,获得能耗均衡时总能量消耗最小时的环数.     

无线传感器网络能量空洞问题缓解策略分析

针对无线传感器网络中的能量空洞问题,建立了包含节点感知能耗、处理能耗、接收能耗、发送能耗的能量空洞问题分析模型,提出能量消耗速率的概念,并且给出了避免能量空洞问题的条件.利用该分析模型从理论上分析了节点密度、数据采集率、数据融合以及路由方式等策略对缓解能量空洞问题的有效性.最后,通过仿真实验数据与理论分析的对比验证了该模型对能量空洞问题分析的正确性,并且给出了缓解能量空洞问题的最佳策略.     

能量高效均衡的动态分簇路由设计

针对无线传感器网络中存在的能量空洞现象,基于能量高效均衡的思想提出了一种新的动态路由非均匀分簇算法,在均匀间隔圆环的网络模型中,通过分析单跳和多跳的能耗划分网络,并计算网络全局能耗得出最优簇首个数,从而构建非均匀分簇网络,以解决能量空洞现象.在数据传输阶段,簇首节点综合考虑能耗和剩余能量,依概率选择下一跳节点.仿真实验结果表明,该算法有效地延长了网络的生存周期.     

层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略

为了解决传统无线传感器网络基于特定任务导致资源利用率及能量效率低下,且无法适应网络拓扑动态变化的问题,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略。将软件定义网络引入无线传感网实现控制层和数据层解耦,通过灵活的网络资源调度策略同时完成多个任务,在保证监测质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络拓扑变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率,并降低能量消耗。结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点的控制开销。     

一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法

为了实现无线传感器网络对节点能量的高效利用,提出了一种蚁群优化的分簇路由算法CRAACA。该算法引入簇内平均剩余能量参数,对簇首选择阈值进行改进,以均衡簇内能耗;根据节点间的位置关系建立节点的可中继节点集,控制蚁群算法的搜索空间;蚁群在对可中继节点集进行路径搜索时考虑节点间的距离和节点的剩余能量,以生成节能和较好均衡网络能耗的多跳网络路由;对生成的多径路由依相应概率选择数据传输的路径,提高数据传输的可靠性。仿真结果表明,该算法在网络能量的利用效率、数据传送成功率,以及延长网络生存周期等方面具有较好的性能。     

无线传感器网络节能动态任务分配

为了延长网络生存期,减少网络能量消耗,在分析现有无线传感器网络任务分配机制的基础上,提出一种面向分层结构、多跳传感器网络的节能任务分配方法.该算法根据节点工作状态、剩余能量以及能耗,基于熵理论,建立代价函数,结合粒子群优化算法,实现优化任务分配策略.同时,针对无线传感网络动态变化使当前的任务分配策略可能不再是最优的情况,对任务进行动态调整.仿真实验结果表明该分配机制能有效减少无线传感网络计算时间和网络能耗,提高网络寿命.     

矿井巷道中WSNs的能耗均衡部署策略

基于矿井巷道等狭长区域的地理特征,提出了一种无线传感器网络(WSNs)的能耗均衡部署策略(EDNU).将狭长WSNs抽象成线性链状网络,分成等距的若干区间段,在整个线性链状网络中部署感知节点、通信节点和数据汇集节点(Sink)共3种设备.感知节点在每个区间段内部署数量是相等的;通信节点的部署数量在各个区间段内是不等的,并且从最外层区间段向内层Sink节点的靠近过程中,数量呈等差方式递增.结果表明:EDNU可以实现通信节点能耗均衡,解决狭长区域中WSNs能量空洞问题,延长了整个网络的生命周期,并且可通过调整各区间段的通信节点数量来适应矿井巷道长度的动态变化.     

稳定高效节能且邻近相关的网络拓扑协议

现有的无线传感器网络拓扑协议未全面考虑节点位置、休眠、剩余能量的影响,且依赖于GPS等基础设施获得节点绝对位置,导致网络成本高,能量有效性不足。该文在DEAC协议的基础上,提出了一种分布、稳定、高效节能和利用邻近相关信息数据融合及节点休眠策略的无线传感器网络拓扑控制协议(SEENRT)。该协议利用剩余能量信息,平均各节点能耗负担;利用邻近相关信息和节点休眠,降低覆盖冗余,减少网络能耗。试验结果表明SEENRT协议和LEACH、HEED和DEAC协议相比,能有效地降低网络能耗、平均节点的负担及延长网络的生存时间。     

基于概率事件的无线传感网络能耗分析研究

延长无线传感节点的存活时间,对于无线传感网络意义重大。应用马尔科夫链,分析了无线传感网络的能耗和数据传输的关系,并建立了无线传感节点的能耗模型。实验表明：当节点的密度较大或传输的分组较长时,网络中的传输效率会随之下降。根据节点的密度,动态调整分组的长度,可以降低能耗,提高网络的生命周期。     

Hub:一种无线传感器网络分级能耗平衡方案

针对现有无线传感器网络能耗平衡技术主要侧重于局部负荷分担的问题,提出了一种新的能耗平衡方案.应用感知相关原理和信息梯度的概念实现聚类,并建立类内传输路径;采用逐跳转发和直接转发相结合的混合传输模式,降低同一类内传输路径上不同节点间的能耗不平衡,通过相邻路径间的数据转发,降低类内路径间能耗差异;通过在多条路径中选择高残余能量路径实现类间能耗平衡.仿真结果表明,采用本方案能够有效降低无线传感器网络全网的能耗差异,延长网络寿命;同时本方案对由于不同事件源的活动性差异引入的网络负荷不均衡性具有较强的平抑作用.     

基于观测节点不等概随机投影的压缩感知

基于空间相关性的压缩感知是无线传感器网络的一个重要研究内容,采用随机选取节点的方法构建观测矩阵可以有效降低观测节点的能量损耗。提出一种基于不等概随机投影的节点选择策略,每个节点根据采集数据和门限的比较结果选择高概率或低概率,并根据能量均衡策略对其进行调节后以该概率发送数据至融合中心。仿真结果表明,与等概率随机投影相比,文章提出的策略在不增加额外能量损耗的前提下,降低了整个区域重构误差。     

多贪婪准则条件下中继节点布局算法

为解决无线传感器网络中继节点设置位置不合理而导致的网络构建成本高、网络整体寿命低等问题,提出了一种基于贪婪准则的中继节点布局算法.该算法采用能耗均衡率和网络总能耗等性能评价标准,分别对最近贪婪准则、定向贪婪准则和角度最小贪婪准则进行了多角度的对比分析,并引入数据流向限制、通信容量和数据最大转送次数,对节点数据传输路径进行约束及优化.实验结果表明,最近贪婪准则能耗少,网络中各个节点的能耗均衡,可给出合理的中继节点布设位置,有效降低网络的整体能耗.     

矿井WSN自适应能量有效及能耗均衡的数据收集方法

针对目前井下传感器网络不能同时兼顾节点能量效率和能耗均衡性的问题,在混合通信方式基础上提出一种矿井无线传感器网络（WSN）自适应能量有效及能耗均衡的数据收集方法（AEBADA）.首先通过比较分析确定了检测区域内环形宽度和节点最小通信半径,而在选择转发节点时不仅考虑节点距离和剩余能量,还包括链接的可靠性以及候选节点的邻居节点数目.仿真结果表明,相比同类混合通信方式和其他典型数据收集方法,AEBADA在节点效率和能耗均衡性以及路由可靠性方面优势明显,不受节点密度和分布状况影响,适用于井下通信环境.     

移动无线传感器网络的能耗均衡路由算法研究

研究了节点移动的无线传感器网络的路由问题,提出了一种能耗更为均衡的改进路由算法.在经典分簇路由算法的基础上进行了改进：一是簇结构的范围限制在自由空间模型的传输临界距离d0半径范围之内,较小范围的簇结构在移动环境能相对保持稳定,还能节省数据传输的能耗;二是簇头采用了复合权值的方式进行选择,权值不仅考虑节点能量,还考虑节点的移动速度和聚集性.仿真实验证明改进后的算法有效提高了无线传感器网络的能耗均衡性,延长了网络的生存时间,节点的数据发送成功率相对于经典分簇路由算法也得到了较大提高.     

一种无线传感器网络能量均衡路由算法

将无线传感器网络路由视作一种不完全信息的序列决策问题,针对传感器网络能耗不均的问题,提出了一种基于强化学习预测的能量均衡路由算法EBRRLP.该算法通过强化学习预测转发节点的行为,并利用ε贪婪策略选择预测值最优的节点发送数据,事后采取委托-代理激励制度抑制转发节点的自私性,维护节点的最大效用.仿真实验结果表明,EBRRLP算法具有较好的预测效果和较高的吞吐量,能有效降低能量损耗并均衡能量负载,其性能优于现有的其他算法.     

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.     

基于安全与低能耗的传感云边缘协同优化策略

多传感器传感网数据采集效率低下，且大量数据在传感云处理存在数据泄露风险。基于此，首先设计了一种安全、节能及高效的分布式边缘协同传感网资源选择架构，提出了一种边缘协同分析节点选择(ECANS)方案。通过对用户请求的分析，获取传感网节点的选择策略，以降低传感节点数据采集的时延和能耗。其次，构建了一种最大化隐私熵的边缘协同传感网隐私保护数据卸载模型，并通过智能启发式算法得到隐私熵最大的边缘资源选择策略。实验结果表明，与ENS数据采集方案相比，ECANS方案使节点时延与能耗分别降低了56.71%和57.66%；在边缘资源选择阶段，与GA资源选择方案和PSO资源选择方案相比，最大化隐私熵模型使系统隐私熵分别提高32.07%及15.36%；与不引入no-EC相比，传感网节点时延和能耗平均降低了46.92%与11.26%。     

能量有效的扇区划分LEACH改进算法

针对无线传感器网络生存期和能量有效性问题,提出了一种基于多跳传输和节点ID扇形分布的低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)改进算法MHS-LEACH.该算法根据节点的剩余能量调整簇头,并按虚拟扇区分配簇头节点ID,使得某簇头节点在同一扇区内寻找其父节点,经过多次迭代与基站建立树形链路,实现了簇头节点与基站间的多跳通信.仿真结果表明,与LEACH算法和ID-LEACH算法相比,MHS-LEACH算法不仅有效地延长了无线传感器网络生存时间,而且使整个网络的能量消耗更加均衡.     

Node deployment strategy optimization for wireless sensor network with mobile base station

The optimization of network performance in a movement-assisted data gathering scheme was studied by analyzing the energy consumption of wireless sensor network with node uniform distribution. A theoretically analytical method for avoiding energy hole was proposed. It is proved that if the densities of sensor nodes working at the same time are alternate between dormancy and work with non-uniform node distribution. The efficiency of network can increase by several times and the residual energy of network is nearly zero when the network lifetime ends.