WSN中有效的最小单位圆集覆盖算法*

针对具有不同传输半径的无线传感器网络覆盖与广播数据转发问题,提出了一种以最小单位圆覆盖集作为广播数据转发集的算法。该算法能有效计算出覆盖范围的轮廓集,具有最优的时间复杂度O(n log n)。对每个节点,该算法以其最少数量的邻居节点子集实现所有邻居节点的覆盖,并证明了该算法找到的最小单位圆覆盖集与其轮廓集是相等的。详细的仿真实验及与现有算法的比较表明,提出的覆盖算法不仅以最少数量的节点实现了网络覆盖与广播数据转发,同时延长了网络生命期。     

无线传感器网络多路径聚集的改进

针对无线传感器网络数据聚集查询的需求,提出了一种针对无线传感器网络网内聚集的多路径路由算法EOD。EOD算法综合考虑了节点剩余能量、偏移角度、节点间距离三个因素对无线传感器网络数据传输过程的能耗、时延的影响,在多路径结构的基础上,对传感器节点的所有的邻居节点进行综合评估,选择转发成本最小的几个邻居节点作为转发节点,从而在确保可靠性和性能的前提下最小化WSN能量消耗。仿真实验表明,适当地调整各影响因素的权值,EOD算法可以有效地延长网络生存期,减少数据包在网络中的时延,使整个传感器网络的节点剩余能量趋于均衡。     

无线传感器网络拓扑识别算法

获取无线传感器网络(WSN)的拓扑信息对于网络规划和管理具有重要意义。针对采用数据融合机制的无线传感器网络(WSN),证明了以某一节点的父节点的数据成功传输为条件时,该节点丢包的条件概率最小;以上述结论为基础,提出了一种新的WSN拓扑识别算法,仅以端到端的测量信息作为依据,可以在不增加网络负载、无需中间节点协作的情况下,获得准确的拓扑结构。NS-2仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。     

基于最小跳的WSN传输可靠性路由算法

以节能和提高传输可靠性为目的,提出了一种基于最小跳的WSN传输可靠性路由算法。数据分组沿最小跳的路径向Sink节点传输,并在路由时选择可靠性评估值较高的＂下一跳信任节点＂进行转发,算法采用逐跳的NACK机制实现分组的丢失检测和重传,并能有效处理数据拥塞状况。理论分析和仿真实验表明,该算法具有良好的性能。     

一种带完整性验证的数据聚集隐私保护算法

为使无线传感器网络可以真正满足大规模应用的需求,提出了一种既能保护数据隐私又能验证数据完整性的聚集算法。算法首先构造不相交聚集树,然后让节点在各自对应的时间片内,按不同度数将自身数据分解为数个切片,并将切片分别加密传输至各聚集树中,达到保护节点数据隐私和获取冗余数据的目的,最后采用基于路由树的网内聚集将各聚集树的聚集结果传送至基站,由基站验证最终结果的完整性。仿真实验表明,在资源受限特征突出的无线传感器网络中,算法能够以较低的通信开销获得较高准确度的聚集结果,并具备较好的隐私保护性能和鉴别聚集结果完整性的能力。     

无线传感器网络中基于能量约束的簇首多跳算法

针对无线传感器网络节点的能量有限的特点,在LEACH协议的基础上,提出了一种以剩余能量为参数限制中间节点选择的簇首多跳算法.算法在生成包括基站在内的所有簇首节点的最小生成树的同时,考虑作为中间节点转发数据的簇首的剩余能量,使簇首之间形成一个多跳的最优路径与基站进行通信,并且避免使用低能量节点.仿真结果表明,新提出的路由算法比LEACH更能减少和均衡能量消耗,从而延长了网络的生命周期.     

一种延迟容忍网络数据聚集算法

由于延迟容忍网络具有高延迟,低数据传输率,拓扑动态变化等特点,设计有效的路由算法一直是延迟容忍网络研究的热点问题.该文在概率模型的DTN中提出了一种数据聚集算法DADTN(Data Aggregation algorithm for Delay Tolerant Networks).对于目的节点相同的一些数据包可以通过网内聚合(In-network aggregation)方法聚集成为一个数据包.为了衡量每个节点聚集局部数据包和交付数据包到目的节点的能力,算法定义了聚集交付能力的概念.数据包则由聚集交付能力小的节点向聚集能力大的节点进行传输,实施聚集操作.仿真分析表明,与Epidemic和PRoPHET算法相比,DADTN算法能以较低的数据包转发次数获得较高的数据传输成功率.     

学习自动机结合节点功率自适应调整的WSN目标覆盖方案

针对大多数现有无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)目标覆盖方案没有考虑传感器功率(传感范围)可调的问题,提出一种基于学习自动机(Learning Automata, LA)和节点功率自适应调整的WSN的目标覆盖方案。利用LA算法根据节点能量自适应调整节点的发射功率,构建能够覆盖所有目标的覆盖集,并通过精简过程获得最小覆盖集,从而减低节点的能耗,提高网络的生命周期。通过实验研究了传感器数量和目标数量对网络寿命的影响,并将该方案与基于贪婪算法、遗传算法的方案进行比较,结果表明,该方案能够获得更多的覆盖集和更长的网络寿命。     

WSN中基于可信核心树的路由算法研究

介绍了一种适用于WSN网络的基于可信核心树的路由算法。该算法在局部范围内选取具有相对较高剩余能量和可信度的节点作为簇首节点,从而对整个网络进行分簇。然后通过一个最小能耗生成树算法将所有簇首节点组织成以Sink节点为根的可信核心树,进而对该树进行扩展,构建成覆盖全网的可信路由树。所有的数据沿着可信路由树上唯一的路径向Sink节点汇报。同时算法引入了可信模型,该模型通过检测网络中有数据包墓改、丢包、谎报等行为的恶意节点来评佑节点的可信度。实验结果证明,该TCTR算法能有效减小能耗、平衡负载,从而延长网络生存时间,同时能有效识别与隔离恶意节点,从而提高路径安全度与网络安全度。     

无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

基于连通坡面划分的多重虚拟骨干网轮换算法

由于在无线传感器网络中通常使用虚拟骨干网来承担数据转发的任务,因此骨干节点的能量会过快地耗尽从而导致网络无法连通。针对该问题,提出一种基于连通坡面划分的多重虚拟骨干网轮换算法——MVBNR。算法利用图论中的连通坡面划分理论构造出尽可能多的无交集虚拟骨干网,使其周期性地轮流承担转发数据的任务,从而达到均衡网络负载、延长网络寿命的目的。理论分析表明,MVBNR算法构造了一个大小至少为[(δ+1)/(β×(c+1))]－f的连通坡面划分,算法的消息复杂度和时间复杂度都为O(nδ)。仿真结果表明,MVBNR算法产生的平均骨干节点数、骨干网络数和网络寿命都优于IDKDP算法。     

基于RSSI误差分析的无线传感器网络定位研究

提出了一种新的无线传感器网络定位算法,该定位算法主要用来有效处理无线传感器网络在实际应用地理环境中遇到的一些问题,使得算法更适应于实际应用环境。研究分析了在实际应用环境中,导致RSSI测距产生误差的两大因素,基于此提出了RSSI信号理论模型在线修正方法及使用三个网络节点来实现定位的方案,以减小RSSI误差对定位精度的影响。仿真实验结果表明,算法是有效可行的。     

基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法

为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法。在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离。寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点间的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费。仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期。     

基于蚁群算法的WSN能量预测路由协议

LEACH协议中的簇头和基站采用一跳通信,导致能量消耗过快。为此,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络(WSN)能量预测路由协议。引入蚁群算法思想,簇头节点通过多跳方式与基站节点进行通信。在计算蚂蚁选择下一跳的概率时,考虑节点可能的能量消耗,避免路径选择过于集中。仿真结果表明,该协议能降低簇头能量消耗,延长网络寿命。     

基于差分演化的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位问题,提出一种基于差分演化的WSN节点定位算法。根据相邻节点间估计距离和测量距离之间的偏差构造目标函数,利用差分演化算法求出函数的最优解,达到最优解时的节点坐标即为未知节点的估计坐标。实验结果表明,该算法在锚节点比例为10％,节点无线通信半径R为1．8r的情况下,平均定位误差不超过5％,与带梯度搜索的半定规划定位算法相比,其定位精度更高。     

无线传感器网络中的查询合并算法

根据无线传感器网络资源有限的特点,提出一种针对类SQL语言的查询简化与合并算法。算法根据基站上保存的属性历史数据,预测查询合并前后的能量消耗,如果合并后能耗减少,则将查询合并为一个新查询。仿真实验结果表明,合并可以减少网络中查询的数目,避免发送大量冗余数据,达到降低能量消耗的目的。     

无线传感网中改进的节能分级数据汇聚机制

考虑WSN中节点的能耗分布情况,提出了一种改进的多级汇聚协议。首先建立分析模型评估了在WSN中采用多级汇聚机制时的能耗情况,证明在SINK附近的汇聚节点的能量增加很快,从而会耗尽能量,缩短整个网络的生存期。然后提出了一个改进的多级汇聚协议,通过改变通过减少离SINK附近的汇聚节点选择概率,可以均衡网络性能。仿真结果证明,该方法可以有效地降低能量,从而延长网络生存期。     

基于Z-Stack协议栈的WSN能量管理策略

在分析基于ZigBee协议的Z-Stack1.4.3协议栈基础上,实现无线传感器网络(WSN)数据的自动周期获取,通过设置协议栈中休眠条件,不仅能最大限度地降低功耗,而且可以保证网络的同步性。构建一个簇树结构的低功耗ZigBee网络,设计具有网络数据、拓扑显示等功能的监控管理系统。应用结果表明,该系统能在低功耗下稳定地工作,完成环境数据监测。     

一种基于地理位置的无线传感器网络分簇路由算法

针对大规模无线传感器网络,提出了一种基于地理位置的双基站分簇路由算法。该算法在网络覆盖区域边缘设置两个基站,按照地理位置将区域划分为若干均匀分布网格。每个网格根据节点剩余能量和到网格内其它节点平均距离远近选择簇头。通过仿真分析,证明该算法能减少网络能耗,延长网络生存时间。