传感器网络中能量高效的区域连接算法研究

提出了一种能量有效的区域连接算法PTRJ(power-effective two region join).在PTRJ中,首先利用基于域的分布式数据汇聚模型DDAM(distributed data aggregation model)把传感器网络按域划分来构建连通核,查询只需在连通核中寻径,因而能明显减少寻径时间复杂度并且具有更好的分布性.在区域连接算法中,借鉴分布式数据库中半连接的思想,只是把连接属性中的元组投送到路径中的某个区域进行匹配运算,并不需要把整个连接表在网络中进行发送,因而能够更好地节省能量.理论分析和实验表明该算法较传统算法在节省能量上有更好的表现.     

传感器网络中基于域的聚集算法

聚集运算是传感器网络查询处理中最重要的一个运算。提出了一种基于域聚簇的网内聚集算法PIA。在PIA中,首先结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出了一种基于域的分布式数据汇聚模型,把传感器网络按域划分来构建连通核,查询只需在连通核中寻径,因而能明显降低寻径时间复杂度并且具有更好的分布性。在PIA中,核心节点把当前路径中的Max和Min值传送到节点上,如果节点的值不符合要求就放弃本次传送,因而能够明显减少数据的传送次数,从而达到节省能量的目的。理论分析和实验表明该算法较传统算法在节省能量上有较好的表现。     

能量高效的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络能量有限的问题,提出了一种能量高效的非均匀分簇路由算法.算法中首先通过在"热区"内选举传送节点,有效的解决了"热区"内负载不均衡的问题;非"热区"内的节点根据节点的剩余能量选举簇头,簇头选举结束后其余节点加入到距其最近的簇头中;节点入簇后,基于相似数据的收集策略,寻找符合条件的相似节点,休眠其中部分冗余的节点;改进的算法中不再每轮结束后都重新选举簇头,减少了能量的浪费;最后在数据传输阶段,采用改进的簇内单跳,簇间多跳的通信方式传输数据.仿真结果表明,本算法有效的降低了能量的消耗,改善了传感器网络的性能,提高了网络的生存时间.     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

无线传感器网络中节点的能量有限,提高能量的有效性便成为无线传感器网络路由协议设计的首要目标。设计了一种能量高效的分簇路由算法,它提出让候选节点在一定的覆盖范围内以剩余能量为标准来竞选簇头,以使簇头分布均匀;处于簇类交界的节点则根据能量和距离来选择归属的簇头,以平衡网络负载;新算法还采用多跳的簇间通信方式来降低大部分簇头节点的通信负载。仿真结果表明:新算法能够有效降低网络能耗,延长网络生存时间。     

能量高效的无线传感器网络分布式分簇一致性滤波算法

针对无线传感器网络中节点能量有限的特点,利用分簇模型提出了一种新的能量高效的分布式卡尔曼一致性滤波算法.并结合图论、矩阵论对该算法进行了收敛分析,得出了分簇处理能加快系统的收敛速度,且能有效地减少节点间信息的传输量、缩短节点间的通信距离的结论.为进一步降低能量消耗,引入Gossip 算法用于处理簇头级网络信息的一致性问题.仿真分析表明,所提出的算法不仅具有优越的估计性能,而且能有效地减少节点能量消耗,延长无线传感器网络的寿命.     

传感器网络中健壮数据聚集算法

节约能量以提高网络寿命是传感器网络研究面临的重要挑战.网内聚集查询在中间节点对数据进行预处理,可以减少消息传送的数量或者大小,从而实现能量的有效利用,但是,目前的聚集查询研究假设采样数据都是正确的.而目前的异常检测算法以检测率作为首要目标,不考虑能量的消耗,也不考虑查询的特点.所以将两方面的研究成果简单地结合在一起并不能产生很好的效果.分析了错误和异常数据可能对聚集结果造成的影响,提出了健壮聚集算法RAA(robust aggregation algorithm).RAA 对传统聚集查询进行了改进,在聚集的同时利用读向量相似性判断数据是否发生了错误或异常,删除错误数据,聚集正常数据并报告异常,使用户可以对网络目前状况有清晰的理解.最后,比较了RAA 和TAGVoting(在使用TAG(tiny aggregation)算法聚集的同时利用Voting算法进行异常检测),实验结果表明,RAA 算法在能量消耗和异常检测率方面都优于TAGVoting.     

无线传感器网络能量高效策略研究与分析

实现无线传感器网络能量高效,是无线传感器网络研究的热点问题和基本问题。该文先对无线传感器网络进行了能耗分析,然后分别从单个节点、整个网络的角度出发总结了目前已有的能量高效策略,提出了能量高效的传感器节点设计、能量高效的传感器网络设计。     

能量高效的无线传感器网络空间范围查询处理算法

现有无线传感器网络空间范围查询处理算法能量消耗大且当节点失效时查询处理过程易被中断,无法返回查询结果.文中提出了一种能量高效的算法ESA(Energy-efficient Spatial window query processing Algorithm).它将查询区域划分为若干个网格,每个网格中有一个簇头节点负责收集...     

能量高效的无线传感器网络动态分簇算法研究

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,提出了基于地理位置的能量高效的动态成簇算法(GL-DC),在簇的建立阶段,采用非均匀分簇方法,解决了簇首能量消耗不均衡问题。在网络运行过程中,采用基于剩余能量和距离来动态生成新的簇首,避免了靠近SINK节点的簇头因转发大量数据而过早耗尽能量。仿真实验结果表明,该方法具有更好的性能,与EADEEG、LEACH和PEGASIS等路由协议相比,GL-DC路由协议有效地均衡了节点能量消耗,显著地延长了网络生命周期。     

基于无线传感器网络的能量高效的非均匀分簇算法

通过分析无线传感器网络自身工作环境的特点,我们对网络中的簇结构大小进行非均匀分簇,根据距离Sink的远近不同,其簇首的覆盖范围大小也不同。这样,对于距离Sink比较近的簇首来说,可以减轻簇内能量消耗的负担,保留一部分能量用于簇间的通信,从而使网络中的节点能量消耗分布相对均匀。通过建立网络节点分布模型,求出了节点能量均衡与多层分簇层数的最优解,提高了能量的利用率,有效地延长了整个无线传感器网络的生命周期。     

An Energy Efficient Clustering Scheme for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks

In wireless sensor networks, a clustering scheme is helpful in reducing the energy consumption by aggregating data at intermediate sensors. This paper discusses the important issue of energy optimization in hierarchically-clustered wireless sensor networks to minimize the total energy consumption required to collect data. We propose a comprehensive energy consumption model for multi-tier clustered sensor networks, in which all the energy consumptions not only in the phase of data transmissions but also in the phase of cluster head rotations are taken into account. By using this new model, we are able to obtain the solutions of optimal tier number and the resulted optimal clustering scheme on how to group all the sensors into tiers by the suggested numerical method. This then enables us to propose an energy-efficiency optimized distributed multi-tier clustering algorithm for wireless sensor networks. This algorithm is theoretically analyzed in terms of time complexity. Simulation results are provided to show that, the theoretically calculated energy consumption by the new model matches very well with the simulation results, and the energy consumption is indeed minimized at the optimal number of tiers in the multi-tier clustered wireless sensor networks.     

Energy Efficient Monitoring in Sensor Networks

We study a set of problems related to efficient battery energy utilization for monitoring applications in a wireless sensor network with the goal to increase the sensor network lifetime. We study several generalizations of a basic problem called Set k-Cover. The problem can be described as follows: we are given a set of sensors, and a set of targets to be monitored. Each target can be monitored by a subset of the sensors. To increase the lifetime of the sensor network, we would like to partition the sensors into k sets (or time-slots), and activate each set of sensors in a different time-slot, thus extending the battery life of the sensors by a factor of k. The goal is to find a partitioning that maximizes the total coverage of the targets for a given k. This problem is known to be NP-hard. We develop an improved approximation algorithm for this problem using a reduction to Max k-Cut. Moreover, we are able to demonstrate that this algorithm is efficient, and yields almost optimal solutions in practice.     

基于距离成本能量有效的传感器网络路由协议

负载均衡和路径恢复给数据分发的大规模传感器网络带来了挑战。这些问题可以通过多路径和故障恢复路由能够部分得到解决。不幸的是现存的协议还不能满足大规模传感器网络的需求。文中提出了一种新的路由算法，DCEP。它通过计算节点间距离来建立传输路径。此协议不需要节点的位置信息。仿真表明此协议与DD、GPSR协议相比具有优异的表现。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

高效节能的视觉传感器网络目标覆盖算法

针对视觉传感器网络目标覆盖过程中因覆盖冗余、节点剩余能量不均等原因导致网络寿命过短的问题,设计一种视觉传感器网络目标覆盖算法。该算法基于节点与目标的覆盖关联关系,利用关系矩阵及相关运算对覆盖频繁目标集进行挖掘,进而对工作节点进行动态选举,以此延长网络的生存时间。实验结果表明,该算法在保证网络覆盖质量的前提下能够高效地调度工作节点,均衡节点耗能,有效延长网络寿命。     

无线传感器网络中能量高效的Top-k监测算法

传感器节点由于电源能量耗尽的原因经常失效或废弃,因此研究无线传感网的高能效查询处理算法具有重要意义.Top-k监测返回k个最大(或最小)的感知值及相应的位置信息,可以帮助用户检测异常事件并定位发生异常事件的位置,对于用户具有重要的实际意义.已有的Top-k查询处理算法致力于返回精确或近似的查询结果,通信能量开销较高.以最小化网内通信开销的期望为优化目标,提出了基于过滤器的Top-k监测算法.首先,提出了过滤器的健壮性并给出了通信开销模型;其次,根据期望的均值内涵和感知数据的时空相关性,给出了过滤器失败概率的计算公式;最后,以最小化通信开销的期望为优化目标,证明了健壮的过滤器的最优阈值,并提出了基于过滤器的Top-k监测算法(filter based Top-k monitoring algorithm, FTM).理论分析和实验结果验证了该算法的正确性以及低能耗性.     

无线传感器网络能量有效成簇算法研究

分析当网络覆盖范围变大时LEACH协议存在的问题,针对传感网络中簇头采用单跳通信时距离基站较远的簇头能量消耗太大而过早死亡,采用多跳通信时距离基站较近的节点过多参与数据会转发而过快死亡,提出一种综合考虑节点位置、节点能量状况的多跳改进算法LEACH-L,同时,LEACH-L还通过限制簇头的最短转发距离,避免网络过多的进行数据转发使网络开销增大.仿真结果显示,当网络范围变大时,LEACH-L能有效的减少网络中节点和基站通信时的能量消耗,均衡传感网络节点负载,较大幅度的延长传感器网络的生命周期.