传感器网络中基于树的最大生命精确数据收集

在节点密集部署的多跳传感器网络中,精确数据收集使得越靠近Sink节点的传感器节点需要承担越多的数据转发量,能量消耗很快,容易造成“热区”,缩短了网络生命周期.为了最大化网络生命周期,需要构造生命周期最大的生成树,但这属于NP完全问题.无须知道节点的位置信息,提出一种算法MAXLAT来解决这个问题.算法以一棵Sink拥有最多孩子的生成树为基础,并根据节点负载的大小将树上节点分别定义为瓶颈节点、次瓶颈节点和富裕节点.然后,通过对所有节点进行着色,不断转移瓶颈节点的子孙,到富裕节点的子树上去.算法结束时,得到一     

能量有效和延迟敏感的无线传感器网络数据收集协议

利用移动Sink进行数据收集是无线传感器网络数据收集的一个趋势。本文提出一种能量有效、延迟敏感的移动数据收集协议（Energy—efficient and Delay—Sensitive Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks,简称EEDS）。EEDS中,移动Sink在网络中穿行,从代理节点收集传感器节点监测到的数据。为了减少数据收集的延迟,采用类TSP（Traveling Salesman Problem）的解决方法,确保移动Sink在各个代理节点中收集数据时,始终选择一条最短路径在网络中行走。模拟仿真表明,提出的数据收集协议在延长网络生命周期以及减少数据收集延迟方面都有显著的优势。     

基于全局时延最小化的移动Sink数据收集算法

针对Sink节点移动所带来的时延问题,提出了一种基于最优路径的移动Sink数据收集方案OPDG（Data Gathering Based on Optimal-Path）。首先由MWHA（Minimum Weighted Heuristic Algorithm）算法得到汇聚节点RP（Rendezvous Point）的集合,然后根据这些RP节点求出移动Sink的最佳驻留点集合,最后求出经过驻留点的最短路径。Sink沿着这条路径周期性采集数据。通过NS-2中大量的仿真实验结果表明,与已有算法相比,OPDG算法能最大限度的减小时延,延长网络的生命周期。     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.     

针对单区域突发流量的移动Sink路径规划

在传感器节点定期收集全网数据且单区域可能突发事件的密集型无线传感网中,如果产生区域突发事件,需要在短时间内将突发事件数据准确地发送到基站,同时也要兼顾其他区域定期产生的数据。提出针对单区域突发流量的移动Sink路径规划算法,首先将网络划分为虚拟网格,每个网格为一个簇,将节点划分到各个网格并选举簇头;然后通过TSP相关算法建立最短遍历路径, Sink节点通过该路径收集全网数据。如果某区域有突发流量产生,Sink节点将动态改变移动路径去收集数据。大量基于NS-2平台的仿真实验结果表明,该路径规划算法能动态改变路径来收集数据,均衡突发数据流量的准确性、实时性和定期产生的区域数据流量的丢包率、数据收集时延,延长网络生命周期。     

能量有效的无线传感器网络数据收集协议

针对无线传感器能量有限问题,提出能量有效及均衡的数据收集协议(EEBDGP)。利用移动Sink(MS)进行实时数据收集,采用主动重定位MS靠近数据流量大的邻居区域的方法,缩短大流量数据的传输路径,降低传感器节点能量消耗。在数据流量相对均匀而MS的数据转发节点能量低于阈值时,MS移向能量最大的邻居节点,使传感器节点能量消耗达到均衡。实验结果表明,EEBDGP能量有效且能量均衡,并能延长网络生命期。     

一种射频能量捕获无线传感器网络的分层分步数据收集策略

在射频能量捕获无线传感器网络中,采用多跳的方式将数据发送给网络中的Sink节点能够减少节点间的通信距离,从而减少能量的消耗,但增加了转发节点的收发数据量。为了减少网络中转发节点的负载,延长网络的生命周期,提出了一种分层分步的数据收集方法(Layer-Step Data Collection,LSDC)。通过对网络中节点能量进行捕获和在能量消耗过程进行建模,得到节点的剩余能量。通过运用多次“跳”命令的方式通知网络中的传感器节点分步地将采集到的数据传递给Sink节点。在传递节点的选择上,以能量状况最佳的节点作为传递节点,最终达到高效地将网络中的数据全部收集到Sink节点进行处理的目的。理论分析与仿真实验结果表明,与采用逐层收集数据的方法(Layer-By-Layer Data Collection,LDC)相比,所提方案更节能,能量消耗更均衡,能够延长网络的生命周期。     

移动社会网络中社会性路由算法研究

在无法部署Sink的无线传感器网络中, 数据采集者(即:能够收集数据的人或移动设备)在网络的任意位置收集数据, 即泛在数据收集。网络区域中的节点数量庞大, 能量有限, 如何能有效地采集到全部节点的数据是一个难点。提出一个网络生命周期最大化的泛在数据收集协议MULAC。MULAC以用户所在当前位置为圆心, 半径为r的区域内选择一个节点v。以v为根构造一棵最大化生命周期树T。网络中的节点可以通过T传送数据给v, 数据采集者可以通过v接收到网络中的全部数据。当数据采集者移动到其他位置, T将根据用户新的位置改变根节点, 并且以最小的能量耗费调整树结构, 从而延长全网的寿命。在收集数据过程中保证无线传感器网络生命周期最大化是一个NP完全问题, MULAC能够近似最优的解决此问题。仿真实验和理论分析表明, MULAC能有效延长网络生命周期。     

基于最小生成树的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中利用分簇技术,簇首到Sink节点通信采用多跳路由方式容易引起"能量空洞"的问题,提出了基于最小生成树的非均匀分簇路由协议.该协议在簇首选举阶段,以节点剩余能量、节点度、节点能量消耗速度为权重计算簇首竞争等待时间,选用簇首竞争等待时间小的节点为簇首,以均衡能量;簇形成后,以剩余能量、簇间的距离和能量消耗为参数构建基于最小生成树的最优传输路径通过多跳方式将数据发送到Sink节点.仿真结果表明,该路由协议能有效均衡能耗,延长网络生命周期,延缓"能量空洞"的形成.     

移动传感器网络中能量均衡分簇及移动策略

无线传感器网络各节点能量有限,如果数据收集节点（Sink）能够移动,则可以大大节约节点能量,从而延长网络的寿命。首先提出一种能量均衡的分簇算法,根据节点地理信息进行分簇,使得节点耗费总能量尽可能小的同时,使各簇能量消耗基本平衡;在此基础上提出一种Sink 移动策略,Sink 优先选择能量较充足的簇收集信息。仿真结果表明,与传统的随机移动算法相比,提出的算法能够显著平衡各族之间的能量消耗,并减少总的网络能量消耗,从而提高网络的寿命。     

无线传感器网络中移动节点辅助的数据采集效率优化研究

为了提高无线传感器网络中数据采集效率,提出了一种基于节点分级的混合多跳数据采集（hybrid multi-hop data collection,HMDC） 算法。该算法首先基于数据量将所有节点均匀划分成簇,然后在簇内采用节点分级的思想进行数据的多跳传输,最后使用移动采集器沿着最短路径访问簇头节点,对指定节点进行数据集采集。仿真结果表明,HMDC算法有效地提高了数据采集效率,均衡了能量消耗,延长了网络的生命周期,且更加适用于较大规模的数据采集。     

Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

面向带状无线传感网低延迟可靠数据收集算法

带状无线传感网为长距离带状分布，现有的数据收集算法无法很好解决其数据收集延迟较大的问题。提出了一种主动定位移动Sink的数据收集算法DCFAN（Data Collection based on Forwarding of Agent Nodes），DCFAN构建移动Sink的同步代理节点以及存储同步代理节点的线节点序列，通过获取同步代理节点转发感知数据到Sink汇聚点。仿真结果表明，DCFAN算法能有效降低网络节点能耗以及数据收集延迟，同时提升数据收集率，适用于对数据收集延迟具有一定要求的带状无线传感网应用场景。     

一种无线传感网的Sink节点移动路径规划算法研究

为寻找传感节点均匀分布时Sink节点的最优移动路径和最大网络生存时间,提出一种无线传感网的Sink节点移动路径规划算法(MPOA).在MPOA算法中,将Sink节点的数据收集范围分解成多个圆环,将监测区域分解成多个网格.根据Sink节点的停留位置和多跳通信方式,采用数学公式表示每一个网格的单位节点能耗,从而获得Sink节点移动的网络生存时间优化模型.采用修正的混合粒子群算法求解该优化模型,获得网络生存时间、Sink节点的停留位置和移动路径的最优方案.仿真结果表明:MPOA算法可寻找到Sink节点的最优移动路径,从而平衡网络能耗,提高网络生存时间.在一定的条件下,MPOA算法比Circle,Rect和Rand算法更优.     

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题,提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先,通过监测区域网格化,在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点,sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据;然后,分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系,建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型;最后,使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点,得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比,MSPPA在网络生命周期方面提高了60%,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题,延长网络生命周期。     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。     

稀疏水下传感网中AUV数据移动收集技术研究

由于水下传感器节点的水声通信距离有限、价格昂贵,水下传感器网络中一般采用稀疏方式部署,因此很难保证整体网络的连通性及数据采集效率。自主水下航行器AUV（Autonomous Underwater Vehicle）作为天然的移动数据采集平台,可以弥补固定Sink节点数据采集方式的缺陷。提出了一种基于移动AUV的水下传感网移动数据收集机制。以AUV覆盖区域内的传感器节点作为临时Sink节点,其他传感器节点以临时Sink节点为根节点,采用最小生成树MST（Minimum Spanning Tree）方法将传感数据传输到这些临时Sink节点,然后通过临时Sink节点将汇聚数据传输给AUV。随着AUV的自主移动轨迹,水下传感网的传感数据都能简单高效地被收集起来。仿真结果验证了该方法在保证网络能耗的前提下提高了数据采集效率。     

基于虚拟网格的拥塞控制及能耗均衡路由协议

本文提出了一种基于虚拟网格划分的拥塞控制和能量平衡路由协议(congestion control and energy balance,CCEB),该协议利用多主节点、多路径地选取和更新方法,有效地均衡了网络能耗,延长了网络生命周期.在路径选择过程中,该协议综合考虑了下一跳节点的剩余能量、队列占有率以及前向度量指标,使靠近Sink节点的网格内拥有更多的转发主节点.在数据转发阶段,利用预测的方法对各节点进行拥塞检测和能量判断,避免使用发生拥塞或者剩余能量较少的节点转发数据.最后,通过NS2仿真平台实验,验证了CCEB协议在均衡能耗和缓解拥塞方面的有效性.     

一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法

以均衡耗能为目标,考虑健壮性、可转发性和抗干扰性等因素,提出一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法(TBLB 算法).在多网关前提下,TBLB 算法结合节点能量和节点度形成以网关节点为根节点的负载平衡树,通过负载平衡树协调节点间的负载均衡,有效地降低节点的能量消耗.此外,节点根据路径性能评价因子W 进行路径选择和网关切换,进一步降低网络节点的通信开销,改善了网关节点的瓶颈问题.模拟实验结果表明,TBLB 算法能够有效均衡网络负载,对网络的能量消耗和网关节点接收到的数据包都有所改善.