基于Memetic算法的WSN分簇协议的研究 *

针对无线传感器网络的寿命和覆盖优化,提出了一种基于Memetic算法和节点休眠-唤醒调度策略的复合文化基因聚类协议(Composite Memetic Algorithm Clustering Protocol,CMACP)。算法首先运行文化基因算法初始化需要激活的节点并规划相邻冗余节点,其中遗传算法和局部搜索算法能保障得到最优的初始节点分布。随着网络的运行,当某个节点因能量耗尽而丢失覆盖目标时,休眠调度策略选择激活最优相邻节点弥补覆盖漏洞。仿真实验表明,与其他WSN分簇协议相比,CMACP能较好的延长WSN稳定周期生存时间,并且提高WSN对感知区域的覆盖能力。     

物联网感知层高能效覆盖优化节点调度算法

为了更好地节约能量并有效解决节点不均等休眠问题, 探讨了基于容忍覆盖区域的节点调度算法, 并在此基础上进行了两方面改进：通过引入相对剩余能量水平参数Eremain优化覆盖冗余判断策略, 并通过增加“预活动”和“回退”两种节点状态来改进节点状态分布情况, 从而提出一种高能效覆盖优化节点调度算法ECO-NS。最后运用MATLAB对该算法进行了验证, 结果表明, 相对于同类算法, 该算法有效提升了网络覆盖质量, 延长了网络寿命。     

无线传感器网络节点调度优化分簇算法研究*

节点调度优化分族算法根据网络节点部署的特点,在不影响网络服务质量的情况下,通过冗余节点调度优化分族的方法能有效减少网络中工作节点的数量,从而节约网络平均每一轮的网络能耗.仿真结果表明,与未考虑冗余节点状态调度的算法相比,节点调度优化分簇算法有效提高了网络能量利用率,延长了网络寿命.     

基于闭合包围方法的传感器网络节点调度

在没有地理位置信息的情况下,针对存在大量冗余传感器节点的传感器网络的节点调度问题,设计了一种基于闭合包围的冗余节点调度算法(RNSCE算法).该算法首先定义了闭合包围的概念,并给出了其相关性质;然后,提出了基于闭合包围方法的冗余节点以及覆盖空洞边界节点的判定规则;最后,提出了冗余节点调度方法,包括节点的休眠调度和覆盖空洞的修复两个方面.仿真结果表明,本文算法可以很好地维持网络初始覆盖性能,并有效降低活跃节点的数量.     

无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略

研究网络优化安全可靠性问题,在无线传感器网络中,网络的能量有限,为了降低能耗,针对提高覆盖质量和降低能耗是一对矛盾,需要权衡考虑,可通过使部分节点休眠的方法来降低能耗,为了保持较高的覆盖质量,又需要较多的活跃节点.提出了一种无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略,对传感器节点随机冗余部署和随机休眠方案,建立覆盖质量与节点休眠之间关系的理论模型,引进调整覆盖质量与节点休眠的权衡问题,采用粒子群算法寻求两者间的最优化组合进行仿真,验证了模型的正确性及优化策略的可行性,为无线传感器网络节点休眠调度机制的实际应用提供了依据.     

保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度方法

为了延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用效率,将簇与节点调度相结合,提出了保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度。首先将网络分簇,然后每个簇内的节点,按节点号自小到大的顺序依次计算每个节点与簇内邻居节点的距离,并判断所有距离小于监测半径的邻居节点能否对自己实现圆周覆盖,从而判断自己是否是冗余节点。利用Matlab仿真表明,一方面该算法可以有效减少网络的能量消耗,延长网络生命周期;另一方面该算法的调度效率与网络节点密度以及节点监测半径都有密切关系。     

无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法

为延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇算法与睡眠调度算法相结合,提出一种无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法.该算法采用二进制编码机制,引入遗传算法的变异和交叉算子,同时考虑网络覆盖保持和能量消耗减少优化目标,构造一个相应的离散粒子群优化方法.仿真实验结果表明,文中算法能较好地减少能耗和保持网络覆盖,有效延长网络的生命周期.     

一种新的无线传感器网络冗余节点融合树算法

针对某些特定场合无线传感器网络中存在大量冗余节点造成网络资源浪费的问题,提出一种新的冗余节点融合树算法(简称RNAT)。基于分簇网络结构,采用探测区域完全覆盖的冗余节点标识方法,并综合利用节点剩余能量和距离等参数选择树上节点,以洪泛广播方式构建冗余节点融合树。算法让簇内冗余节点承担簇头的一部分工作,降低了分簇网络结构中簇头的能耗,均衡了网络能量分布。仿真实验结果表明,RNAT机制的引入可以有效提高HEED-M算法的性能,使网络生命期延长20%左右。     

基于动态概率休眠调度机制的WSNs拓扑控制算法

为了兼顾无线传感器网络(WSNs)的低能耗和连通性,提出了一种动态概率休眠调度机制的拓扑控制(DPSS-TC)算法.DPSS-TC算法根据分簇后的簇内成员节点数量动态设置节点休眠概率,采用强制性唤醒休眠节点与提高相应活跃节点的发射功率相结合的方法来恢复连通受损的局部拓扑结构.仿真实验表明:DPSS-TC算法既保证网络的连通性能,又有效地延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络最小覆盖能量优化算法

在无线传感器网络中,位于基站周围的节点由于负责所有探测数据的转发任务而能量消耗水平较高。为了均衡基站周围节点的能量消耗,提出一种合理有效的节点轮换休眠机制。使得网络中大量冗余节点处于休眠状态,从而减少基站周围重要节点的负载。基于这种想法提出了冗余节点判定定理,基于Voronoi图寻找最大可休眠节点集,设计了最小连通覆盖算法（FBSW）寻找网络中可休眠的冗余节点,有效地延长网络的生命周期。仿真结果证明,该算法的运行复杂度优于贪婪算法,由于冗余节点轮换休眠,整个网络的能量节约了20.01%以上。     

基于功率控制的成簇优化算法

在无线传感器网络中,高效、节能的自组织成簇算法,有助于拓扑结构控制与优化,有助于提高传感器网络的服务质量,延长整个网络的生命周期.针对成簇算法中没有考虑工作节点的功率控制问题,本文从理论上对节点覆盖、连通与有效通信半径之间的关系进行分析,提出一种节点有效通信半径的计算方法,应用于传统的成簇算法进行优化,并通过仿真计算对优化算法进行了性能分析.仿真结果表明,优化算法的网络覆盖度、网络生存期及节点失效等方面都有明显提高.     

基于虚拟力算法的WMSNs覆盖研究

为了提高无线多媒体传感器网络（WMSNs）区域覆盖率,在传感器节点随机部署后,通过调节传感器节点的感知方向,使节点从感知重叠区域向覆盖盲区转动,提高网络覆盖率。针对现有算法中存在覆盖效率和覆盖率不能统一的问题,提出一种改进的虚拟力覆盖算法（VFARCR）,该算法利用传感器节点感知扇形区域质心点间的斥力调节感知方向,且通过传感器节点间的覆盖冗余度的决定方向调整的大小,虚拟力和覆盖冗余度共同控制传感器的转动。仿真实验表明：该算法提高了覆盖效率和覆盖效果,提高了虚拟力覆盖算法的性能。     

基于空间分辨率的无线传感网节点调度策略

节点调度策略是解决无线传感器网络(WSN)能量受限和覆盖高度冗余的一种有效方法,但在节能的同时又必须满足覆盖率的需求。针对随机调度中的能量消耗不均衡且使用不合理等问题,提出一种基于空间分辨率的节点调度策略。该策略通过控制区域中的活动节点数来保障网络的覆盖率要求,并利用剩余能量来均衡化各节点的能耗。同时借助邻居节点保障机制,一方面关闭休眠节点的实时监听,减少不合理的能耗;另一方面缓解节点轮休时可能出现的覆盖漏洞问题,有效保障网络覆盖率。仿真结果表明,该策略在网络覆盖率、生存期以及节点间的能耗均衡度等方面的性能表现优于Gur Game等调度算法。     

快速复杂网络聚类图形处理器并行算法

研究复杂网络拓扑属性的聚类算法需要处理大量节点和连接边,因此对计算性能要求高,否则无法处理现实中的表示为复杂网络的系统。利用图形处理器(GPU)的并行聚类算法是解决该问题的重要方法。利用原语技术设计并行快速聚类算法,原语法不仅降低并行算法的复杂性而且提高聚类的普适性;再从线程调度策略和缓存管理两个方面提出优化的方法来解决负载均衡和数据重用性问题。通过实验对比并行快速聚类算法与优化算法的性能,结果显示并行快速聚类优化后的算法取得较好加速比。     

WSNs中基于Voronoi图的分布式覆盖协议

研究网络随机部署情况下的覆盖问题,提出基于Voronoi图的分布式覆盖协议。采用分布式节点冗余判断算法来判断传感器节点自身的冗余性,据此对节点进行相应的职能调度。当网络中节点的通信半径大于或等于其感应半径的2倍时,该协议能达到网络完全覆盖及连通的要求。通过该协议的推广,满足了覆盖度动态变化的要求,保证网络的k-度覆盖。     

传感网中带有可控阈值的优化协同覆盖算法

传统型的无线传感器网络(WSNs)覆盖受限于节点能量和数据冗余,迫使WSNs异常中断。为此,提出一种带有可控阈值的优化协同覆盖算法(OCC-CT)。该算法首先确定关注目标节点(FTNs)的位置信息,利用遗传算法(GA)给出了节点路径规划;其次,通过可控阈值参数和变异参数等特性对事件域节点成簇进行优化,使之节点成簇更为均匀,以减少节点能量的消耗,提升对全局目标节点的搜索能力;再次,利用适应函数对所覆盖目标位置及节点监测范围所形成的覆盖连续性进行优化,达到了提高网络覆盖率和延长网络生存周期的目的。最后,仿真实验结果表明,OCC-CT算法与其他三种算法相比在网络覆盖率、网络生存周期等方面平均提升了0.11、0.16,在网络能量开销方面提升了0.14,从而进一步验证了OCC-CT算法具有较强的稳定性和有效性。     

基于鱼群算法的无线传感网络覆盖优化策略*

无线传感网络是能量受限的网络,有效覆盖和能耗是衡量其性能的两个重要指标。将最大化网络覆盖率和最小化工作节点数作为网络优化目标,建立了网络覆盖优化的数学模型,并利用鱼群算法并行寻优、收敛快速的特性,提出了一种基于鱼群算法的覆盖优化策略。仿真实验表明,该算法能求解最优覆盖工作节点,并可以改进网络节点调度的实时性。     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

无线传感器网络随机调度算法研究

无线传感器网络(WSN)具有节点能量有限、节点冗余度高等特点,这使得轮换成为解决网络覆盖问题的基本工作机制之一。基于轮换工作机制对随机调度模型下的网络特性进行了研究,分析了网络中有效节点总数与轮换周期数的关系,并提出了根据网络中有效节点总数来动态调节节点工作概率的算法。该算法能很好地解决网络因有效节点数目减少、工作概率固定所造成的网络运行后期网络性能无法满足网络需求的问题,保证每轮中的网络性能基本一致。仿真实验证明了所提算法的有效性及分析的正确性。