基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法

针对无线传感器网络(WSN)能量有限且网内聚集错误检测率较低的问题,提出一种基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法。构造一颗以汇聚节点为根并包含最少中间转发节点的树,其中间转发节点为树的最小覆盖集。在中间转发节点中引入读向量的相似性判断,以去除网内冗余及错误数据。实验结果表明,该算法能减少网内通信能耗,提高收集数据的准确性。     

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。     

无线传感器网络中一种能量有效k度覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标之一。在对目标节点进行k覆盖的过程中,会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞的现象,导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题。为此,提出了一种能量有效[k]度覆盖算法（Energy Efficient k_degree Coverage Algorithm,EEKCA）。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数量的求解过程;在能耗方面,给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡,优化了网络资源。最后,仿真实验结果表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可有效抑制节点能量快速消耗,从而延长网络生存周期。     

基于传输范围覆盖的无线传感器网络广播算法

广播在无线传感器网络中具有广泛的应用.泛洪广播虽然简单,但极为耗能.基于概率、基于计数以及基于位置等广播算法不使用任何邻节点信息,简单但性能改善有限.MPR以及多数基于连通支配集的广播算法利用2-hop邻节点信息计算转发节点集,虽然获得了较好的性能,但需更多的通信开销以获取和维护2-hop邻节点信息.为减少转发节点并节约通信开销,较好的实现无线传感器网络广播,本文利用1-hop邻节点信息提出了一种基于传输范围覆盖的广播算法TRCB.算法的主要思想是如果发送节点U的1-hop邻节点V被U和不包括节点V的其余1-hop邻节点集S覆盖,则节点V将不参与转发.分析与仿真表明,TRCB有效减少了冗余转发节点,从而节约了无线传感器网络能耗;并且利用1-hop邻节点信息,具有通信开销小、适应网络拓扑变化的特点;且其性能优于同样利用1-hop邻节点信息的边缘转发算法EFB.     

一种概率模型无线传感器网络覆盖算法*

针对传统覆盖算法在求解覆盖度时计算量较大、算法复杂度过高,从而导致算法效率过低,提出一种基于概率模型的覆盖算法。首先该概率模型通过调度覆盖区域内的节点状态来实现对覆盖区域监测,保证了所关注目标节点被传感器节点均匀覆盖的同时又优化了网络资源;其次对不同的覆盖区域利用概率期望值及相应定理求出满足覆盖条件下最少传感器节点数。仿真实验结果表明,该算法在保证网络覆盖质量要求时能够有效地减少活跃节点的数量,延长了网络的生存时间。     

RCEA:一种高效节能的传感器网络规则覆盖增强算法

解决网络在随机部署的情况下如何能有效地保证最少节点完全覆盖的优化部署问题。从覆盖优化入手,分析了具有最大覆盖效率的网络拓扑结构,提出一种基于虚拟力的规则覆盖增强算法RCEA(regular coverage-enhan-cing algorithm)以实现该拓扑结构。算法以螺旋扩散优化路径为指导,通过虚拟力影响节点部署,引入能耗均衡因子,在增强整个传感器网络覆盖的同时,降低网络平均能耗。一系列仿真试验验证了该算法的有效性。     

一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法

基于连通支配集(Connected dominating set,CDS)的区域覆盖算法大都采用休眠节点数量的最大化机制来实现节能,这将给无线传感器网络中的活动节点带来沉重的负担。活动节点电能的迅速耗尽将导致CDS失效,产生覆盖盲区。不断激活其他休眠节点,会出现频繁的网络拓扑变化,导致网络收敛性出现问题。提出了一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法。采用受度限制的连通支配集d-CDS来构造WSN骨干网络,利用学习自动机选择当前节点的最优邻居节点,以此实现对所构造CDS的优化,实现活动节点的负载均衡,改善区域覆盖性能。通过仿真实验对比Gossip、ST-MSN和TMPO等算法,表明本文提出的算法在网络覆盖比率、活动节点的剩余电量等方面均存在优势。     

基于激素调节的传感器网络覆盖算法*

人体内环境的平衡是由各种激素的相互作用来协同调节和控制的,根据抽象出的激素作用机理,提出了一种基于激素调节的传感器网络覆盖算法(HCA),该算法是完全分布式的,节能的传感器网络覆盖算法,算法中节点状态(sleep或active)的选择通过激素来调节和控制,即通过给邻居节点发送激活荷尔蒙或抑制荷尔蒙来刺激或抑制邻居节点成为active状态。仿真实验表明,与DELIC和UC算法相比,该算法既能有效地保证区域覆盖,又可以使得active状态的节点尽可能少。     

非对称占空比传感网中的广播能效优化算法

针对非对称占空比传感网中最小端到端延迟约束下的广播能效优化问题,首先构造了一个能够刻画广播时空特征的时空状态图,将目标问题建模成转发行为子集覆盖问题,然后分别提出了一种面向总能耗优化的最小代价转发行为子集覆盖算法（MC-SCA）和一种面向能量公平性的代价均衡转发行为子集覆盖算法（CB-SCA）。MC-SCA和CB-SCA都是采用迭代的方式选择最优转发行为子集。MC-SCA在每一轮迭代中贪心地选择转发行为代价与新增覆盖节点数量的比值最小的转发行为,而CB-SCA在每一轮迭代中贪心地选择带来更小节点转发能耗负载且更多新增覆盖节点数量的转发行为。仿真结果表明,MC-SCA与典型的随机父节点选择算法（RPNS-A）相比其广播总能耗平均降低了24.23%,而CB-SCA与RPNS-A、MC-SCA以及最小节点负载优先的贪心算法相比其节点最大广播负载值分别平均降低了48.69%、65.21%和10.64%,因此CB-SCA具有更好的广播能量公平性。     

无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

Minimum Connected Dominating Set Using a Collaborative Cover Heuristic for Ad Hoc Sensor Networks

A minimum connected dominating set (MCDS) is used as virtual backbone for efficient routing and broadcasting in ad hoc sensor networks. The minimum CDS problem is NP-complete even in unit disk graphs. Many heuristics-based distributed approximation algorithms for MCDS problems are reported and the best known performance ratio has (4.8+ln 5). We propose a new heuristic called collaborative cover using two principles: 1) domatic number of a connected graph is at least two and 2) optimal substructure defined as subset of independent dominator preferably with a common connector. We obtain a partial Steiner tree during the construction of the independent set (dominators). A final postprocessing step identifies the Steiner nodes in the formation of Steiner tree for the independent set of G. We show that our collaborative cover heuristics are better than degree-based heuristics in identifying independent set and Steiner tree. While our distributed approximation CDS algorithm achieves the performance ratio of (4.8+ln 5){rm opt} + 1.2, where {rm opt} is the size of any optimal CDS, we also show that the collaborative cover heuristic is able to give a marginally better bound when the distribution of sensor nodes is uniform permitting identification of the optimal substructures. We show that the message complexity of our algorithm is O(nDelta^{2} ), Delta being the maximum degree of a node in graph and the time complexity is O(n).     

基于蜂窝结构的传感器网络覆盖问题求解算法

在无线传感器网络中,求解能够完全覆盖目标区域的最小覆盖集是个NP难问题.在传感器节点数目较多时,目前只能通过近似算法求解.蜂窝结构是覆盖二维平面的最佳拓扑结构,但不能直接用于求解无线传感器网络的覆盖问题.提出了一种基于蜂窝结构的覆盖问题求解算法,在该算法迭代求解过程的每一阶段,选出一个节点加入到初始为空的节点集合中,并使得该节点集合的拓扑结构接近于蜂窝结构,直至该节点集合成为覆盖集.该算法在最坏情况下的时间复杂度为O(n3),这里n为传感器节点总数.实验结果表明该算法可在很短的时间内执行完,在所得覆盖集的大小方面要优于现有的覆盖问题求解算法.     

无线传感器网络最小覆盖集的贪婪近似算法

网络生命期是限制无线传感器网络发展的一个瓶颈.在保证网络监控性能的前提下,仅调度部分节点工作而让其余节点处于低功耗的休眠状态,可以有效节省能耗,延长网络生命期.节点调度的目标是寻找一个能够覆盖监控区域的最小节点集合,这是一个NP难问题,目前,其近似算法的性能较低.提出了一种基于贪婪法的最小覆盖集近似算法,在构造覆盖集的过程中,优先选择扩展面积最大的有效节点加入覆盖集.理论分析表明,该算法能够构造出较好的覆盖集,时间复杂度为O(n),其中,n为初始节点总数.实验数据表明,该算法的性能要优于现有算法,得到的覆盖集的平均大小比现有算法减小了14.2%左右,且执行时间要短于现有算法.当初始节点分布较密时,该算法得到的平均覆盖度小于1.75,近似比小于1.45.     

传感器网络中一种基于网格的密度控制算法*

在保证完全覆盖和网络连通的前提下,设计了一种基于网格的密度控制算法GDCA。仿真实验表明,与其他连通覆盖集求解算法相比,GDCA算法能够获得更小的连通覆盖集;且这种算法属于分布式算法,具有良好的扩展性,节点的传感区域可为任意凸形区域,更符合实际情况。     

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。     

改进压缩感知算法的WSN数据恢复方法

针对WSN数据恢复成本比例较高的问题,提出一种利用改进压缩感知算法和单位圆盘图模型的WSN数据恢复方法。利用改进压缩感知算法恢复部分丢失数据的节点;将这些已恢复的节点数据当作已知,联合原有的正常节点,基于不同的网络拓扑,使用数据骡子进行剩余丢失数据的恢复;在改进压缩感知算法的支撑下,通过二次规划实现数据重构,采用一组具有先进移动能力的移动传感器来访问失效传感器的邻居节点,重新获取丢失数据。利用NS2仿真软件进行实验,仿真结果表明,相比其它几种较新算法,提出算法完成数据恢复所用成本更低。     

Broadcasting on Incomplete WK-Recursive Networks

The WK-recursive networks, which were originally proposed by Vecchia and Sanges, have suffered from a rigorous restriction on the number of nodes. Like other incomplete networks, the incomplete WK-recursive networks have been proposed to relieve this restriction. In this paper, broadcasting on the incomplete WK-recursive networks is discussed. The proposed broadcasting algorithm is optimal with respect to message complexity. Besides, extensive experiments are made to evaluate its performance. Experimental results show that (1) the heights of the broadcasting trees do not exceed the diameters, (2) a high percentage of the nodes can receive the message from the source node via the shortest paths, (3) for those nonshortest transmission paths, the deviations are small, and (4) a high percentage of the broadcasting trees are of minimum height.     

一个新的分布式最小连通支配集近似算法

在计算机网络中广泛使用广播来解决一些网络问题,设计有效的广播算法是一项重要的课题。文中提出一种分布地计算网络最小连通支配集的近似算法并给出了它的正确性证明。它只需要网络节点具有局部的网络状态信息,可伸缩性强。通过此算法可以在网络中自动形成一个虚拟骨干网,从而可为网络中的广播和路由操作提供一个有效的通信基础。模拟结果表明,文中提出的算法求得的连通支配集小,能较好地应用于一般网络以及移动自组网络中。     

无线传感器网络数据环区域查询处理算法

针对无线传感器网络节点能量高效问题以及Skyline查询位置属性决策问题,提出了基于无线传感器网络数据环区域查询处理算法。该算法以查询位置P为中心进行数据环划分,查询位置P最近的K个Skyline值时,根据剪枝策略只需对距离小于P的其它属性值进行比较,从而缩小了数据规模,提高了查询效率。另外,环内节点采用链簇式结构组织,环内查询处理过程采用串行数据处理与并行数据处理模式,从而提高了K-Skyline的数据查询能耗与节点处理延迟。仿真实验表明,数据环区域查询处理算法比Flooding算法与TAG算法具有更小的数据处理能耗和延迟。     

Dominating sets and neighbor elimination-based broadcastingalgorithms in wireless networks

In a multihop wireless network, each node has a transmission radius and is able to send a message to all of its neighbors that are located within the radius. In a broadcasting task, a source node sends the same message to all the nodes in the network. In this paper, we propose to significantly reduce or eliminate the communication overhead of a broadcasting task by applying the concept of localized dominating sets. Their maintenance does not require any communication overhead in addition to maintaining positions of neighboring nodes. Retransmissions by only internal nodes in a dominating set is sufficient for reliable broadcasting. Existing dominating sets are improved by using node degrees instead of their ids as primary keys. We also propose to eliminate neighbors that already received the message and rebroadcast only if the list of neighbors that might need the message is nonempty. A retransmission after negative acknowledgements scheme is also described. The important features of the proposed algorithms are their reliability (reaching all nodes in the absence of message collisions), significant rebroadcast savings, and their localized and parameterless behavior. The reduction in communication overhead for the broadcasting task is measured experimentally. Dominating set based broadcasting, enhanced by a neighbor elimination scheme and highest degree key, provides reliable broadcast with ⩽53 percent of node retransmissions (on random unit graphs with 100 nodes) for all average degrees d. Critical d is around 4, with <48 percent for ⩽3, ⩽40 percent for d⩾10, and ⩽20 percent for d⩾25. The proposed methods are better than existing ones in all considered aspects: reliability, rebroadcast savings, and maintenance communication overhead. In particular, the cluster structure is inefficient for broadcasting because of considerable communication overhead for maintaining the structure and is also inferior in terms of rebroadcast savings