WSN中面向数据收集的网络拓扑构造算法

针对现有无线传感器网络中数据收集延迟较大的问题,提出一种优化的网络拓扑构造算法用于实现数据收集。从给定网络全连通图中找到符合条件的k个顶点的子图,使得k个顶点间的距离平方和最小化,采用Hungarian方法进行边的约简,直到得到一棵生成树,构造分布式的网络拓扑以提高适应性,从而降低控制开销。理论分析和仿真结果表明,该算法在数据收集延迟以及网络生命周期等方面均优于传统的单链、单簇2跳,以及最小生成树等数据收集算法。     

传感网中延迟限定的非汇聚数据移动式收集

在大规模的无线传感器网络中收集数据,不仅需要考虑节点的能量消耗,而且还需要考虑数据收集延迟.如何有效地均衡节点的能量消耗,同时最小化数据收集延迟,是一个具有挑战性的问题.为了均衡节点的能量消耗,利用移动数据收集器收集数据.以此为基础,提出一种DC-Collection算法来解决数据收集延迟和能耗的问题.首先,在网络中构造最短路径树,网络非连通时,不同的网络子图可以构造多棵最短路径树,它们构成一个最短路径树集合;其次,在每一棵最短路径树上选取部分节点作为采集节点和逗留节点,使得以采集节点为根的限高树的高度不超过h,且在每个采集节点的通信区域内至少有一个逗留节点;再次,在每棵限高树内调整树的结构,让能量高的节点承担更多的子孙节点,最大化限高树的生命周期;最后,移动数据收集器从Sink出发,遍历逗留节点所在位置收集数据,最终回到起点,并将数据发送给Sink.通过理论分析和大量仿真实验,其结果表明:与现有的数据收集协议相比,DC-Collection不仅能够均衡各节点的能量消耗从而延长网络生命周期,而且能够缩短移动数据收集器收集数据行走的路径长度,从而缩短数据收集延迟.     

一种改进的WSN数据收集方案

目前基于树的数据收集方法经常会造成节点负载不均衡、树的高度无法控制等问题,从而使得数据收集延迟加大。针对该问题,提出一个新的数据收集算法(DBDG)。该算法从一棵最少跳数树出发,迭代地选择网络中的一条边加入树,通过限定树的高度满足延迟限定,采用使树上瓶颈节点的度最小化来延长树的生命周期。仿真实验结果表明,与目前已有的协议相比,该算法能在限定的高度内构造生命周期更长的生成树。     

WSN中一种基于拓扑优化的数据收集方案

针对现有数据收集方法的不足,提出一种优化的网络拓扑构造算法来实现数据收集。该算法首先从给定的网络全连通图中找到符合条件的k个顶点的子图,使得k个顶点间的距离平方和最小化,然后采用Hungarian算法来实现边的约简,直到得到一颗生成树。另外,为了降低控制开销,还提出一种分布式的网络拓扑构造算法,提高算法的适应性。理论分析和仿真实验结果表明,该方法是有效的,在数据收集延迟以及网络生命周期等方面要优于传统的方法。     

WSN 中基于能量反馈的分簇路由算法EFCA

分簇技术在无线传感器网络中得到广泛的应用.提出了一种基于能量反馈的分簇路由算法(EFCA).该算法以簇为单位构造数据聚合树,解决了单跳传输外沿节点能耗过快和多跳传输时延过大的问题;同时在簇内选择簇头对,令主次节点分别负责簇间信息传递和簇内信息收集,进一步减小了数据传输延迟;提出的能量反馈机制很好的解决了网络"热区"问题.经仿真验证,可以有效的延长网络的生存时间.     

采用任意播方式的机会数据聚集算法

数据收集是无线传感网络研究的关键问题,是诸多无线传感网络应用的基础.降低数据聚集的延迟是数据聚集研究中的重点问题.现有的面向延迟的数据聚集算法,多是通过在树型网络结构上设计无冲突的节点调度算法,来降低数据聚集的延迟,没有考虑到无线网络数据易丢失的特性,不能达到期望的延迟效果.本文针对上述问题,提出一种采用任意播(anycast)方式的机会数据收集算法(OA算法).该算法利用机会传输(opportunistic transmission)的思想,用任意播方式传输数据,通过减少数据聚集中重传数据包的数目,来降低数据聚集的延迟.实验表明,与SPT(Shortest path tree)上的数据聚集延迟相比,该方法的发包数目减少了15%,延迟降低了10%.     

无线传感器网络中移动协助的数据收集策略

利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节点间由于多跳传输引起的能量空洞(energy hole)以及节点失效造成的传输链路中断等问题.MDC的移动性也为无线传感器网络的研究带来新的挑战.研究基于移动协助数据收集的无线传感器网络结构,分类总结了近年来提出的一些典型的基于MDC的算法和协议,着重讨论了MDC在网络能量、延迟、路由和传输等方面带来的性能变化.最后,进行了各种算法的比较性总结,针对传感器网络中MDC的研究提出了亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.     

一种传感器网络最大化生命周期数据收集算法

从理论上分析了最大化网络生命周期的数据收集问题.主要做了以下4项工作:(1)分析了简化的静态路由模式,其中只有一棵路由树用于收集数据.(2)分析了真实的动态路由模式,其中有一系列的路由树用于收集数据.(3)提出了一种近似最优的最大化网络生命周期的数据收集和聚集算法MLDGA,MLDGA一方面试图最小化每轮数据收集中所消耗的总能量,另一方面试图最大化每轮数据收集中所使用的路由树的生命周期.(4)用Java语言实验模拟了MLDGA算法,并与现有的算法进行比较.实验结果表明,无论基站的位置还是传感器的初始能量发生变化,MLDGA都取得良好的性能,而现有的数据收集算法只适应于特定的变化.     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.     

WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法

针对无线传感器网络(WSN)汇聚传输中的数据传输时间和功耗问题,提出了考虑时间同步和唤醒延迟的汇聚传输时隙选择重排算法。将时分多址接入(TDMA)用作介质访问协议,并允许每个节点在传输时隙期间可以发送或接收数据;设计新的WSN数据收集树模型,将传感器节点生成的数据通过无线链路形成的多跳网络发送到汇聚节点,在数据收集树的每条链路上分析时隙顺序,优化时隙选择,并基于蚁群算法优化路径选择,减少传输能量消耗和均衡簇头能量。实验结果表明,提出的算法可以实现显著的数据传输性能提高和功耗节约。     

Optimal wake-up scheduling of data gathering trees for wireless sensor networks

In order to gather sensor data, a data gathering tree is commonly created as a subnetwork of a wireless sensor network. Power conservation is of paramount importance in such networks, and using periodic sleep–wake cycles for sensor nodes is one of the most effective methods for power conservation. This paper addresses the problem of scheduling the sleep–wake cycles of nodes in a data gathering tree under deadline constraints. After formally modeling the problem being addressed, an optimal wake-up frequency assignment (OWFA) algorithm, which takes into account the data rate at each node and the total permitted delay, is proposed. The results of simulations under various conditions showed that OWFA consumed about 8.6%∼24.3% less average power, and thus resulted in a 7.4%∼26.0% longer network lifetime, than a previously proposed method that did not consider individual data rates.     

时延受限能耗均衡的无线传感网数据采集树

为延长网络寿命,缩短网络汇聚时延,提出了一个时延受限,能耗均衡的传感网数据采集树构建方法。该方法以节点的剩余能量和节点间距离为参数构建权值函数,使用Dijkstra算法计算一个最小加权能耗生成树。在此基础上,沿最小加权路径,对生成树进行局部调整,从而在满足时延要求的同时,均衡网络能耗。实验表明,该方法延长了网络平均生存期,达到了均衡网络能耗的目的。     

Network lifetime maximization for time-sensitive data gathering in wireless sensor networks

Energy-constrained sensor networks have been widely deployed for environmental monitoring and security surveillance purposes. Since sensors are usually powered by energy-limited batteries, in order to prolong the network lifetime, most existing research focuses on constructing a load-balanced routing tree rooted at the base station for data gathering. However, this may result in a long routing path from some sensors to the base station. Motivated by the need of some mission-critical applications that require all sensed data to be received by the base station with minimal delay, this paper aims to construct a routing tree such that the network lifetime is maximized while keeping the routing path from each sensor to the base station minimized. This paper shows that finding such a tree is NP-hard. Thus a novel heuristic called top-down algorithm is presented, which constructs the routing tree layer by layer such that each layer is optimally extended, using a network flow model. A distributed refinement algorithm is then devised that dramatically improves on the load balance for the routing tree produced by the top-down algorithm. Finally, extensive simulations are conducted. The experimental results show that the top-down algorithm with balance-refinement delivers a shortest routing tree whose network lifetime achieves around 85% of the optimum.     

面向可靠性和能耗优化的可压缩数据收集方案

现有的无线传感器网络（ WSNs）数据收集方法无法在耗费较低开销的同时保证数据收集的可靠性。基于压缩感知（ CS）理论,设计了基于指数核函数的稀疏矩阵和基于准循环低密度奇偶校验（ LDPC）码的测量矩阵来用于节点的数据采集,以最大化网络生命周期为目标,将测量值传输问题建模为汉密尔顿回路问题,并提出了一种基于树分解的数据收集路径优化算法。仿真实验结果表明：所提方案在数据重构误差和能耗方面的性能要优于目前典型的数据收集方法。     

分布式融合算法在WSANs中的性能分析

在无线传感器执行器中,执行器节点接收传感器节点传来的信息并执行相应的动作。为了满足执行器节点及时地采取行动,无线传感器执行器网络对时延有严格的限制。构建了一种一般性的分布式融合算法并与集中式融合算法比较。通过从网络传输时延、节点能量消耗、网络寿命、有效传输次数等方面分析了这种算法在无线传感器执行器网络中的特性。在三种典型拓扑结构下的仿真实验表明,在相同条件下,分布式融合算法比集中式融合算法具有更小的网络传输时延,更长的网络寿命,同时节点的能量消耗更加均匀。     

Balancing Energy Consumption to Maximize Network Lifetime in Data-Gathering Sensor Networks

Unbalanced energy consumption is an inherent problem in wireless sensor networks characterized by multihop routing and many-to-one traffic pattern, and this uneven energy dissipation can significantly reduce network lifetime. In this paper, we study the problem of maximizing network lifetime through balancing energy consumption for uniformly deployed data-gathering sensor networks. We formulate the energy consumption balancing problem as an optimal transmitting data distribution problem by combining the ideas of corona-based network division and mixed-routing strategy together with data aggregation. We first propose a localized zone-based routing scheme that guarantees balanced energy consumption among nodes within each corona. We then design an offline centralized algorithm with time complexity O(n) (n is the number of coronas) to solve the transmitting data distribution problem aimed at balancing energy consumption among nodes in different coronas. The approach for computing the optimal number of coronas in terms of maximizing network lifetime is also presented. Based on the mathematical model, an energy-balanced data gathering (EBDG) protocol is designed and the solution for extending EBDG to large-scale data-gathering sensor networks is also presented. Simulation results demonstrate that EBDG significantly outperforms conventional multihop transmission schemes, direct transmission schemes, and cluster-head rotation schemes in terms of network lifetime.     

一种新型无线传感器网络数据收集生成树

针对无线传感器网络精确数据收集,提出一种分布式生成树算法MLT.算法以一颗最小功率生成树为基础,在收集数据过程中不断统计节点剩余能量大小,找出瓶颈节点并与sink中存储的阈值比较,若低于阈值则转移瓶颈节点负担,优化树结构.研究表明随着阈值的增加网络生命周期先不断增大然后不断减小,阈值取值的合理性有效避免了因过于频繁变更树结构导致的额外能量消耗,使得所有节点能量较为均衡并延长了网络的生命周期,仿真实验验证了算法的有效性.