无线传感器网络的QoS体系结构

不同于传统互联网,作为涵盖了数据感知、处理和传输的复杂任务型网络,无线传感器网络面向应用的特点给服务质量(QoS)研究带来了许多新的挑战,需要针对QoS体系结构以及QoS指标间复杂关系的系统工作.文中首先提出了无线传感器网络中QoS指标的分层模型以及相应的规范化描述,然后分析了QoS指标的映射关系,最后提出了一个层次化的QpS体系结构,希望为无线传感器网络中QoS保障技术的系统性研究提供参考.     

IEEE 802.15.4协议在矿井无线传感器网络中的改进应用

综合分析了无线传感器网络在煤矿井下的研究发展现状,对无线传感器网络在井下应用的关键问题作了探讨.搭建了无线传感器网络性能分析平台,设计了3种典型的带状井下无线传感器网络仿真场景.仿真结果证明了改进的有效性与必要性.     

无线传感器网络主动QoS机制研究

无线传感器网络是目前国际上的一个研究热点,但是对其Q oS问题和中间件的研究却才刚刚开始。在分析无线传感器网络基本问题的基础上,提出了一种基于中间件的,面向应用、状态和角色的无线传感器网络主动QoS方案,并对其设计思想、结构形式、工作过程、信息交互和状态评价等关键问题进行了研究。同传统QoS机制相比,主动QoS方案设计了一个应用和网络之间的反馈协商机制,并通过对应用和网络的动态调节,使网络满足应用对QoS的最低要求,或者在降低应用对QoS要求的情况下,使网络最大限度地支持应用,从而更好地保证了应用的完成并延长了网络生命期。     

无线传感器网络通用平台的研发

介绍了无线传感器网络的背景、基本概念及其广泛的研究价值和应用价值。结合无线传感器网络系统的主要问题和系统结构，说明了进行无线传感器网络系统仿真的意义；在分析开放源码网络仿真平台NS2特点、基本组成和体系结构的基础上，给出了系统仿真的基本流程和方法。针对无线传感器网络节点的主要问题和性能指标，给出了节点的设计思想和技术路线。实际应用表明，该无线传感器网络系统平台及其节点设计的合理性、实用性。     

体域医学传感器网络的设计及其QoS性能分析

提出医学无线传感器网络（MWSNs）的三层体系结构,并重点分析体域医学传感器网络的组成结构和网络传输需求。设计了基于IEEE 802.15.4无线个域网协议的体域医学传感器网络（BA-MWSN）,其拓扑结构采用星型,MAC采用时隙CSMA/CA机制。通过网络仿真评估了该BA-MWSN的QoS性能,分析表明：该网络能满足体域MWSNs的网络传输要求;设置合理的节点数量、网络负载和使用长帧可以获得较高的网络利用率和可靠性。     

无线传感器网络关键技术及其仿真平台分析

对无线传感器网络技术特点进行了研究,分析了无线传感器网络研究的技术难点和重点.针对目前出现的各种仿真平台,如OPNET、OMNET++、NS2、TOSSIM等,分析研究了其技术特点并进行归纳性分类和概括,阐述了无线传感器网络仿真的重点评估指标,更好地推动无线传感器网络仿真研究的发展.     

基于速率调整和区分服务的WSN QoS机制

基于排队论对多跳线性拓扑结构的无线传感器网络QoS进行了建模和分析,提出了非端到端的集体数据丢包率CDL和时延CDD的QoS指标的具体公式.进而提出了从Sink节点开始逐级减少的速率调整算法来保证网络QoS.又引入 "区分服务"到本文模型,提出了基于抢先优先制的PPS调度算法以实现不同的业务有不同的QoS参数.仿真表明,速率调整算法能明显提高网络的QoS性能,CDL下降达23.0%～100%,CDD最多减小89.6%,而PPS算法在重要数据的时延CDD和网络抖动等QoS参数上明显优于SATS算法,从而更好地实现了"区分服务"的QoS机制.     

无线传感器网络的网络管理

无线传感器网络是由许多能量和处理能力有限的传感器节点组成.传感器网络主要用来监测环境、建筑和结构和动物习性的监测.网络管理是任何网络,包括传感器网络的重要功能.而由于无线传感器网络的特点,对其管理要比传统网络都要困难,而其中网络管理的最主要方面是网络拓扑结构的管理.开发节能并且能够维护网络连接的拓扑的算法是非常必要的.本文介绍了网络管理的基本知识,以及如何应用在无线传感器网络中.文中主要描述了网络的拓扑结构,并且对现在主要的网络拓扑结构算法进行描述和比较.     

基于热点区域场景的传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络具有应用多样性特点,文中基于热点区域场景研究其拓扑控制问题.建立了无线传感器网络拓扑控制通用模型,进行了形式化描述和定义,分析了面向热点区域场景的拓扑控制目标和需求,提出了一种融合功率控制技术和分簇控制技术的混合式拓扑控制近似算法HTCA.HTCA能区分热点区域与非热点区域,在热点区域形成树结构并进行适当的剪接,而在非热点区域形成簇结构,该混合式拓扑结构能有效地降低全局能耗.仿真实验结果表明,HTCA能获得较优的拓扑结构,有效地延长了基于热点区域场景的无线传感器网络生命期.     

无线传感器网络分析与仿真

计算机仿真是通信网络研究的有效评估方法之一。无线传感器网络强调对目标现象及其属性的实时感知能力，支持对感知信息的本地处理和节点间协同处理，而传统网络仿真平台并不支持。从网络体系结构和典型应用场景入手，分析无线传感器网络仿真需求，提出结合传统网络通信性能、能耗控制和基础功能实现的网络性能评价指标，并给出基于NS-2的扩展设计和实现。     

基于QoS无线传感器网络路由协议的研究

无线传感器网络的特性决定其主要目标是全网范围的资源有效利用,并且还要支持多种业务的差别服务。因此,许多研究工作通过研究QoS路由来解决该问题,并提出一系列QoS路由协议。介绍无线传感器网络QoS路由技术的相关概念、特点及面临的问题。然后,对当前的无线传感器网络的QoS主要路由协议进行了详细的分析。最后探讨无线传感器网络路由技术的今后的发展动态和研究方向。     

一种新的能量有效性无线传感网节点设计

当无线传感网运用于恶劣、时变的环境中,如何使网络的生命周期最大化,并满足一定QoS要求,成为无线传感网在这些应用领域广泛应用的关键问题。主要提出了一种基于直扩通信体制的双内核节点架构,不仅能满足复杂环境中的通信性能要求,并且功耗较低。该节点的设计主要采用了软硬件相结合的动态能量管理策略以及参数可调的软件无线电设计,通过底层的灵活设计为无线传感网各层协议的设计提供了一个良好的测试和实践平台,从而研究、设计新的物理层及上层协议来减少非理想硬件平台的功耗,提高整个网络的生存时间和通信性能。     

基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究

多路径多约束服务质量（Quality of Service,QoS）路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。     

无线传感器网络中基于非端到端的区分队列服务

在无线传感器网络中,通信的一方是汇聚节点,通信的另一方不是某一个传感器节点而是一群传感器节点。适用于端到端通信的服务质量方法不再适用于无线传感器网络。为此,提出了一套新的非端到端的事件服务质量参数,并基于此提出了一种基于区分队列服务算法的、为网络中不同的事件提供不同服务质量的方法。通过这一策略,汇聚节点可以及时可靠地检测到待处理的紧急事件。仿真实验结果验证了该方法的可靠性。     

An agent-assisted QoS-based routing algorithm for wireless sensor networks

Existing routing algorithms are not effective in supporting the dynamic characteristics of wireless sensor networks (WSNs) and cannot ensure sufficient quality of service in WSN applications. This paper proposes a novel agent-assisted QoS-based routing algorithm for wireless sensor networks. In the proposed algorithm, the synthetic QoS of WSNs is chosen as the adaptive value of a Particle Swarm Optimization algorithm to improve the overall performance of network. Intelligent software agents are used to monitor changes in network topology, network communication flow, and each node's routing state. These agents can then participate in network routing and network maintenance. Experiment results show that the proposed algorithm can ensure better quality of service in wireless sensor networks compared with traditional algorithms.     

基于粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法

传感器节点的组织和路由对无线传感器网络(WSN)目标跟踪算法的性能有重大影响.为此,针对具有簇一树型网络拓扑结构的WSN,首先给出集中式粒子滤波跟踪算法(CPFTA)实现的具体步骤,然后提出一种分布式粒子滤波跟踪算法(DPFTA),构建性能评价体系,通过仿真实验给出两种跟踪算法的定量比较,结果表明DPFTA的跟踪精度稍低于CPFTA,但能大幅度减少通信开销,而且具有更小的跟踪反应时间;最后仿真分析了传感器覆盖密度和检测周值对跟踪算法性能的影响.     

基于簇首能量均衡分布的无线传感器网络LEACH协议改进

能量有限性是无线传感器网络(WSN)的最重要的特性,在网络路由算法中也是优先考虑的一个主要因素。分析了传统LEACH算法的不足,并对一些改进协议的LEACH进行认真研究,在此基础上提出了一种新的LEACH改进协议,仿真结果表明,改进后的协议能均衡节点能耗,提高了负载均衡度,并延长了无线传感器网络的生存时间。     

一种应用于无线传感器网络的层次型拓扑结构生成算法

在无线传感器网络中,层次型的拓扑结构将整个网络划分为不同的簇,并通过一定机制选择簇头来负责数据转发和融合。本文在LEACH等现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴ad hoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构生成算法(HTGA)。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。仿真实验结果显示,新算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能。     

基于磷虾群算法的无线传感器网络QoS任播路由算法

无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题.该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的交叉与变异操作以加快优化速度.实验验证了该算法的有效性,实验数据表明相比较粒子群优化算法,该算法在算法效率和可扩展性性能上具有较好的性能;具有较快的收敛速度,从而适用于对路由选择有时延敏感的网络.     

分布式三元量度无线传感器网络监测网格划分算法研究

以无线通信为介质的自组织传感器网络物理连接具有高连通性,构成复杂的物理拓扑结构。基于图论极大独立集理论并考虑传感器网络运行需求,本文提出分布式三元量度WSN有效网络划分算法(TMMGC)。算法以节点残余能量和点连通度为复合量度采用随机分布式极大独立集理论进行监测网格划分。通过仿真分析,依TMMGC算法划分网格均匀,最大最小网格容量均方差由9.0667减小到3.7619,从而有效提高数据融合效率;同时减少数据传输平均距离13%,节省网络运行能耗,提高运行稳定性。