工业无线网络WIA—PA网络研究与设计

该文介绍了基于802.15.4标准的WIA-PA工业无线网络,并分析了网络节点能耗情况,提出相应的节能策略.将节能策略引入到网络研发中,从硬件和软件两个方面来降低网络节点的能量消耗.在保证网络可靠性的基础上尽量延长WIA-PAR络生存时间,最后对节点进行性能测试.实验结果表明,该方法有效地节约了网络能量,对WIA-PAR络的设计与实现具有一定的借鉴与指导作用.     

基于能量有效的移动Ad Hoc网络路由算法

由于移动Adhoc网络中节点通常采用电池供电,一旦电源耗尽,节点就会被迫退出网络,因此降低节点的能量消耗对保证节点间链路稳定至关重要。给出了节点剩余能量的计算公式,基于节点剩余能量提出了一种能量有效的移动AdHoc网络路由算法MTMR,该算法能够延长网络的生命周期,并给出了该路由算法的寻径示例。     

基于能量有效的移动Ad Hoc网络路由算法

由于移动Ad hoc网络中节点通常采用电池供电,一旦电源耗尽,节点就会被迫退出网络,因此降低节点的能量消耗对保证节点间链路稳定至关重要。给出了节点剩余能量的计算公式,基于节点剩余能量提出了一种能量有效的移动Ad Hoc网络路由算法MTMR,该算法能够延长网络的生命周期,并给出了该路由算法的寻径示例。     

传感器网络中节点个数约束查询处理算法

对传感器网络中一类新查询--节点个数约束查询,提出能量有效的查询处理算法.算法主要由查询下发和结果回收两部分构成.查询下发算法首先根据节点个数约束查询的特点提出相关节点选择以及基于Steiner树的查询下发算法.然后对该下发算法以及一种基于洪泛的能量有效查询下发算法的能量消耗进行分析,并对比两种算法的能量消耗从中选择适当的下发算法.结果回收算法提出直接和间接两种结果回收方式,并给出两种方式在进行结果回收时能够节省能量的条件.仿真实验表明,提出的能量有效节点个数约束查询处理算法能够在满足用户查询精度的同时,使其能量消耗低于其他查询处理算法.     

负载相似节点分布解决传感器网络能量洞问题

基于多跳路由的传感器网络,靠近sink的节点由于要转发更多的数据,其能量消耗较快.能量消耗的不平衡导致了sink周围产生能量洞(energy hole),造成能量浪费,远离sink的节点还有大量的能量,但产生的数据不能传送到sink.研究了传感器网络的能量洞问题.在网络的连续空间状态下分析节点的负载分布特性,并研究空闲侦听(idle listening)对能量消耗的影响.基于分析结果,提出负载相似节点分布(load-similar node distribution)策略,即根据负载分布特性配置节点,负载重的区域配置较多的节点,以平衡各区域节点的能量消耗,解决能量洞问题.仿真结果显示,在不考虑空闲侦听能量消耗的情况下,与已有的一种非均匀节点分布和均匀节点分布相比,负载相似节点分布策略对网络寿命有显著改善;当考虑空闲侦听时,由于空闲侦听的能量消耗在总能量消耗中占较大比重,影响了网络寿命,但与其他两种节点分布策略相比,负载相似节点分布对网络寿命仍然有所改善.该分析模型和提出的负载相似节点分布策略可适用于其他多跳传感器网络.     

基于能量梯度改进的GPSR协议

针对贪婪周边无状态路由(GPSR)协议存在的路由热点以及能量消耗过快的情况,提出了一种基于能量梯度和距离的改进型GPSR路由协议.查询消息在沿着路由路径传输时,根据前方节点的能量和当前节点到目的节点的距离选择下一跳节点;根据能量阈值以及该节点的邻居节点数对该节点进行修正,从而均衡能量消耗.仿真结果表明:改进的GPSR协议有效延长了网络生存周期,并在网络初期有效避免数据的冗余传输.     

基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法

单Sink节点传感器网络存在着部分关键路径上节点能量消耗过快、路由选择算法单一以及Sink节点失效等问题.首先提出了多Sink节点传感器网络数据收集的系统框架;给出了拓扑发现和维护策略;然后提出了基于最小能量消耗路由算法.在分析了该算法的不足后提出了基于能量水平的路由算法,按照计算得到的能量水平选择最优的路径进行数据传送.实验证明,基于能量水平的路由算法比基于最小能量消耗路由算法能更有效提高传感器网络的使用寿命.     

动态传感器网络移动代理路由算法

提出一种基于蚁群优化的动态传感器网络移动代理能量有效路由算法.该算法设计了一种新的路径选择概率模型,使移动代理能找到一条从处理节点到目标节点之间的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况;该算法还制定了新的蚁群局部信息素再初始化规则,该规则在网络中发生动态变化的节点附近进行局部信息素再初始化,快速有效地更新最优路径.与其他算法相比,该算法能找到一条能量消耗较小,并且节点剩余能量较多的有效路径.     

基于Voronoi图的无线传感网休眠算法

针对无线传感网络的节点是高密度随机分布在部署区域可能产生重复覆盖而浪费节点和网络整体能量的问题,改进了一种基于Voronoi图的休眠算法。通过计算节点与其邻居节点和其产生的Voronoi图顶点的距离来判断该休眠节点,减少网络的整体能量消耗。仿真结果表明,所改进的休眠算法节约了网络的整体能量,延长了网络的生命周期。     

异构无线传感器网络能量均衡优化研究

无线传感器网络能量均衡消耗优化是当前的研究热点。研究了簇头节点能量高于普通节点能量的异构无线传感器网络能量消耗均衡的优化问题;基于精细能量消耗模型,提出了新的能量均衡优化算法;给出了详细的计算实例,验证了优化算法的有效性。     

结合相对熵和多跳转发路由的改进WSN节能策略

目前,基于低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)的改进协议大多是从簇头选举、簇的分布、路径选择等方面入手,数据之间的冗余性考虑不够。提出了一种结合相对信息熵的改进LEACH协议(LEACH-CIE),结合相对熵模型,计算节点相邻两个周期数据概率分布的相对熵值,再与阈值进行比较,以此判断数据的冗余度,通过拒绝冗余数据的传输,达到降低网络能耗的目的。在数据发送阶段,考虑通信距离、能耗比等因素,提出一种兼顾自身剩余能量的多跳转发路由(MFRCRE),优化节点转发条件,均衡网络各节点的能量消耗速率。实验结果表明,该方法可以有效地降低并均衡网络节点的能耗以延长网络生存周期。     

Research on an optimal selection method for sensor network node under high-speed mobile environment

The traditional selection methods for the selection of sensor network node under high-speed mobile environment is randomness, which cannot effectively use the multiple attributes of nodes, resulting in the irregular distribution of cluster head of nodes, and high energy consumption. An optimal selection method for sensor network node under the high-speed mobile environment based on EERNFS and Naive Bayesian Networks is proposed. By using EERNFS algorithm within each network intercept / sleep cycle, the sensor network node is made processing under high-speed mobile environment, to ensure the stable local connectivity and consistent collaboration intercepts, and reduces energy consumption. Naive Bayes algorithm is used to make optimization of general Bayesian classification method, and set the parameters. In the two-dimensional area, several sensor nodes are randomly placed, and the known two-dimensional area is divided. A certain node is selected arbitrarily in different regions to constitute the original set of Naive Bayes algorithm, and compute the training results and thresholds in the Bayesian system of node set at this moment. On the basis of the threshold, the optimal selection of sensor network node is achieved. Simulation results show that the proposed method not only has higher node coverage, but also the operating efficiency and energy consumption are better than the genetic method.     

基于小世界模型的WSN簇间拓扑优化方法

针对无线传感器网络节点因能量消耗、硬件故障、通信因素等导致的链路失效问题,提出一种基于复杂网络小世界模型Kleinberg的无线传感器网络簇间拓扑优化方法,该方法依据簇头节点的局部视图ViewList信息中的长链与短链构建WSN簇间拓扑.实验分析表明,利用该方法演化的无线传感器网络拓扑在节点失效概率为0.2时,网络寿命比DECDC提高25%,并具有良好的能量均衡性和较低的消耗代价.该方法构建的拓扑具有较好的容错性和较强的鲁棒性.     

异构无线传感网络最优簇首选择机制

针对时间驱动的数据收集方式,考虑在异构无线传感器网络中,不同类型的传感器节点采集数据周期不同,节点初始能量异构的研究背景下,结合模糊逻辑原理,提出了一种新型的最优簇首选择机制OCHS. OCHS算法在选择簇首节点的时候,综合考虑节点采集数据周期不同,节点初始能量异构以及节点的分布密度,通过这些因素采用竞争的方式来选举最优的簇首集.成员节点则采用类勾股定理的方法,选择一条链路能耗最小的路径加入该簇. MATLAB仿真表明, OCHS算法能够有效的均衡网络节点能耗、延长整个网络的生存周期以及提高整个网络的稳定期.     

基于LPC1100的温度检测网络节点设计

基于NXP公司LPC1100系列处理器设计了一种温度检测网络节点。介绍了网络系统的整个设计方案和温度检测网络节点的硬件设计,并给出功耗管理、温度传感器和ZigBee三个软件模块的具体软件设计方法。     

基于性能计数事件的计算机功耗估算模型

精准快速获取计算机系统的实时功耗是功耗优化研究的基础,因此提出并建立了一种高精度的计算机功耗估算模型。通过分析统计系统运行时代表性的性能计数事件,应用机器学习理论分析性能事件与功耗的关系,建立多核计算机系统实时功耗估算模型。模型构建时使用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)方法以及支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)方法分析二者关系,并对两种方法建立的功耗估算模型进行了对比分析。实验结果表明,基于性能事件的功耗估算模型可准确估计计算机实时功耗,估算误差不高于3%。同已有模型相比较,该估算模型精度更高、通用性更好。     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法

稀疏无线传感器网络中各传感器节点距离较远,而传统的静态数据收集方法要求各传感器节点直接通信,导致网络延迟时间长,能耗高。针对该问题,提出一种基于移动机器人的无线传感器数据收集方法。该方法首先由静态节点选择与路径最短的移动机器人作为簇头,移动机器人比较一定周期内检测到的邻居节点的平均剩余能量与整个网络传感器节点平均剩余能量,根据比较结果决定其是否移动,若移动则采用范围可控的随机移动策略;当移动机器人移动到新位置时,传感器节点更新路由,选择新的移动机器人作为簇头。仿真结果表明,与传统的静态无线传感器网络数据收集方法相比,基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法大大降低了数据传输延迟和节点能量消耗。     

非毁伤性攻击下网络多点能耗预测系统设计

为解决传统网络能好预测系统存在的预测效率低、准确性差、能耗高的问题,提出非毁坏性攻击下网络多点能耗预测系统设计。通过分析网络多点能耗预测系统的优化策略,设计能耗数据采集电路,完成硬件系统硬件部分的改进;采用NetFlow技术对网络能耗态势预测指标进行提取,依据指标对网络节点权重进行评估,通过网络多点能耗态势预测的实现,优化系统软件部分,完成非毁坏性攻击下网络多点能耗预测系统的设计。实验结果表明,所设计的系统能耗预测效率高,预测准确性高,预测能耗低。     

基于功耗模型的无线传感器网络节点生存模式评估

作为一种能量受限网络,无线传感器网络节点能耗评估具有重要意义。分析组成无线传感器网络节点各个单元功耗与状态的关系,建立基于节点工作状态的功耗模型,提出节点生存模式评估方法。给出典型节点生存模式实验用例,在振动检测实验平台上进行相关参数测量与验证。实验数据表明：该方法优于Petri网模型,可为无线传感器网络节点节能优化提供较为可靠的依据。