无线传感器网络多重覆盖问题分析

传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成.因此,如何保证在足够覆盖监测区域的同时延长网络的寿命,是一个需要解决的重要问题.为了达到这一目标,一种广泛采用的策略是选出部分能够足够覆盖监测区域的节点作为工作节点,同时关闭其他冗余节点.提出了一个数学模型,使得只要已知监测范围和节点感知半径的比值,就可以计算出达到服务质量期望所需要的节点数量.需要指出的是:与大部分研究覆盖的文献不同,该研究不基于节点的位置信息,因此可以极大地降低硬件成本,并且减少节点获得和维护位置信息的开销.模拟实验结果表明:在随机部署条件下,服务质量期望与实验所得到的实际覆盖度的误差不大于服务质量期望的2%;而对于相同的服务质量期望和实际覆盖度,计算所得的工作节点数量与实验所得的工作节点数量的误差小于计算数量的5%,这表明推导出的节点数量与服务质量期望之间的关系与模拟实验的结果相吻合.该结果可以广泛应用于传感器网络的节点部署、拓扑控制等领域中.     

基于分簇的无线传感器网络数据汇聚传送协议

提出了一种基于分簇的无线传感器网络数据汇聚传送协议CDAT(a cluster-based data aggregation and transmission protocol for wireless sensor networks).CDAT通过均衡能耗的分簇方法及数据预测传送机制,可以有效延长网络的生命期.在簇头选取阶段,利用应用期望的无缝覆盖率与所需簇头数的数学关系,限制节点竞选簇头的初始概率,并联合节点的度和剩余能量来选取簇头;在数据聚合阶段,簇头广播消息,接收所有加入该簇的成员节点,然后对簇内数据进行聚合;在数据传送阶段,利用数据在时间上的相关性,簇头在满足传送精度的要求下,采用预测传送机制将数据传送给基站,通过该机制,网络有效地减少了数据传送的次数.理论分析和模拟实验结果表明,CDAT协议在满足应用期望的服务质量要求下,通过均衡能耗、减少数据传送次数,使得网络生命期优于LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy),PEGASIS(power-efficient gathering in sensor information systems)等协议.     

基于簇的无线传感器网络交会路由协议

针对现有无线传感器网络(WSN)协议中更多消耗sink附近节点能量导致网络寿命短的问题,本文提出一种基于簇的无线传感器网络交会路由协议(Cluster-based Rendezvous Routing Protocol, CRRP)。该协议是基于交会的路由协议,其中在网络的中间构建交会区域,该交会区域划分整个网络区域并在传感器节点之间分配网络负载,这延长了网络寿命。此交会区域内的节点分为不同的簇,每个簇的簇头(CH)负责不同簇之间的通信,sink在此交会区域内发送其更新的位置信息,并且当传感器节点想要发送数据时,会从该交会区域检索sink的当前位置信息并直接将数据发送到sink。仿真实验结果表明,在能耗与网络寿命性能方面,本文CRRP协议优于Rendezvous协议、LBDD协议、Railroad协议和Ring协议。     

全覆盖需求的水下传感器网络覆盖保持算法

水下传感器网络常常需要传感器网络能满足对监测区域全覆盖的需求,这直接反映了网络的服务质量(QoS)。为尽量延长网络全覆盖时间,本文提出了一种全覆盖需求的水下传感器网络覆盖保持算法(Full-coverage Required Coverage-preserving Algorithm,FCCP)。首先,通过构建覆盖集的方法选举根节点,覆盖集的每个元素根据覆盖需求部分或完全覆盖该节点的感知区域;然后,使网络中的冗余节点休眠,节点选择其覆盖冗余度最高的父节点作为下一跳节点,形成树形路由;最后,节点通过多跳方式将采集的数据发送至Sink节点。与以全覆盖为目标的能量感知覆盖保持分层式路由协议(Energy-aware Coverage-preservingHierarchical Routing Protocol,ECHR)相比,FCCP算法减少了网络能耗,延长了实现全覆盖的网络生存期。     

基于Q-Learning的无线传感器网络生命周期平衡路由

无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)由于容易部署和安装成本低等优势,受到学术界和工业界的广泛关注。然而无线传感器网络的节点在能量、计算能力、存储能力和带宽等方面都存在很大的局限性,复杂的传统网络路由协议无法直接应用到该网络中,因而简单高效的路由协议成为无线传感器网络的研究重点。为了延长传感器的工作时间,文章基于增强学习算法提出一种平衡无线传感器网络生命周期的路由协议Q-WRP。该协议综合考虑了节点的能量、到汇聚节点的跳数、传输时延等信息,为每个转发节点分配计算一个转发质量(即Q值),最终根据各转发节点Q值的大小选择出最优的转发路径。NS2仿真结果表明,该算法延迟了网络第一个死亡节点的出现时间,可以有效平衡网络节点的生命周期。     

传感器网络中基于簇的多路径路由协议

针对事件驱动型传感器网络的应用,提出一种基于簇的多路径路由协议CBMRP(Cluster-Based Multi-path Routing Protocol),以平衡节点能耗和提高能量效率。根据应用特点,位于事件区域的节点根据部居节点的分布情况和自身的剩余能量进行簇首竞争;然后,利用蚁群算法有效搜索多路径,并动态地选择一条路径传输数据。此外,该协议还采用一种简单的簇内调度方法,使其在满足监测精度的情况下,通过关闭冗余节点来进一步降低网络能耗。仿真结果表明,与传统协议相比,该协议具有更低的能耗和更长的网络生存期。     

一种能量异构自适应的无线传感网络覆盖控制协议

网络感知覆盖和能量消耗是无线传感器网络的两个核心问题,两者密切相关.网络覆盖决定了无线传感器网络对物理世界的监测能力,反映了网络所能提供的"感知"服务质量,能量消耗则决定了无线传感器网络的生存时间.提出了一种节点能量异构自适应的无线传感网络覆盖控制协议HEAP(a Heterogeneous Energy Adaptive controlcoverage Protocol),HEAP采用基于节点分层成簇的思想,根据节点邻居平均能量与自身剩余能量等参数竞选活动节点.理论分析与模拟实验表明,HEAP协议不但能够提供高质量的网络覆盖率,而且可以有效地适应于节点能量异构的网络应用场景,并且减少活动节点选取过程中的控制消息开销.     

EMAC:能量有效的多目标关联覆盖空洞补偿算法

覆盖问题是无线传感器网络研究的基本问题。节点数量以及覆盖范围直接影响到网络性能和网络服务质量。因此,为了更好研究覆盖问题,提出了一种能量均衡的多目标关联覆盖空洞算法(Energy Efficient Multi-target Associate Coverage Holes Compensation Algorithm,EMAC),该算法利用节点间关联性和动态分组调整覆盖区域。在覆盖区域内,利用贪心算法对覆盖区域进行优化,并给了空洞存在时的必要条件以及移动目标拟合函数的收敛条件,保证了所关注目标节点被传感器节点均匀覆盖的同时又优化了网络资源。在每个周期内采用唤醒部分传感器节点,使之轮流工作,确保了整个网络体系能量的均衡,从而延长了网络生命周期。实验结果表明,在满足一定覆盖率的前提下,该算法不仅可以有效地抵制节点能量的快速消耗,而且具有更好的适应性和有效性。     

基于二进制粒子群算法的异构传感器网络成本最优节点部署机制

节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部署要求的条件下以最小化传感器节点的部署成本为目标函数进行优化操作,以达到降低网络冗余、提高网络服务质量的效果。仿真结果表明,该算法能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络中目标监测的质量。     

基于位置和能量的水下无线传感网路由协议

为了保证水下三维无线传感器网络对监测区域的高覆盖率,并减少网络中节点数量以降低组网成本,选用体心立方格结构进行传感器节点的部署。为了将节点收集到的信息高效地传递给网络使用者,提出了一种体心立方格部署下的网络路由协议。该协议基于节点位置与能量信息计算对数据包的转发概率,在保证数据包高投递率的同时减少冲突的发生;利用后续转发节点的反馈信息检测网络空洞的出现,并通过控制发送功率来改变节点的通信范围以穿越空洞。仿真结果表明,在保证网络连通性及数据包投递率的同时,该协议能够提高网络能量利用效率、平衡节点的能量消耗。     

高效节能的无线传感器网络覆盖保持协议

分析了实际环境中随机部署传感器网络的感知特性,给出了节点感知半径服从正态分布的无须地理位置信息的节点冗余度计算模型,以及保证网络覆盖质量所需要的最少工作节点数的计算模型.在此模型的基础上,提出了高效节能的无线传感器网络覆盖保持协议(energy efficient coverage conserving protocol,简称EECCP),实现了均衡节点能量消耗的分布式协作调度.该协议保留最少的工作节点以保证要求的覆盖质量,从而达到节约网络能量的目的.仿真实验结果表明,EECCP不仅能够保证要求的覆盖质量,而且能够减少网络能量消耗,有效地延长了网络的有效寿命.     

无线传感器网络中能量敏感感知节点选择算法

如何保证在满足系统QoS需求的同时延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的最重要问题之一。提供高质量感知数据是无线传感器网络的目的,感知节点是网络能否实现这个目标的关键因素。为了节省感知节点的能量并实现负载均衡,该文提出一种能量敏感、负载均衡并与物理位置无关的感知节点选择算法EASNS,综合考虑感知能力和剩余能量两因素对感知节点进行选择,用TOSSIM仿真工具对算法EASNS进行了仿真。仿真实验结果表明,采用EASNS算法与选择所有节点得到的平均温度之间的误差为0.3%,能够有效地减少能量消耗,能量消耗约为选择所有节点方法的25%,并能实现感知节点能耗负载均衡,延长系统生命周期。     

超宽带传感网的节能路由协议研究

未来的无线传感网将由大量密集部署的传感节点组成,这些节点采用电池供电从而能量有限而且补充能量很困难,因此需要研究能量高效的路由协议。利用超宽带(ultrawideband:UWB)精确的定位性能,可以获得传感网中各个节点的位置信息。论文提出了一种新的基于位置的节能超宽带无线传感网路由协议。该协议在从汇聚节点到事件区域的引入节点间不仅使用最小耗能路径而且也经常使用一些次优路径。仿真实验表明论文所提出的协议比GEAR具有更好的节能性。     

EADEEG:能量感知的无线传感器网络数据收集协议

提出了一种基于簇结构的无线传感器网络数据收集协议EADEEG(an energy-aware data gathering protocol for wireless sensor networks).EADEEG通过最小化网络通信开销以及良好的能量负载平衡方法,可以有效地延长网络寿命.与以前的相关研究相比,EADEEG采用了一种全新的簇头竞争参数,能够更好地解决节点能量异构问题.此外,EADEEG也采用了一种简单而有效的簇内节点调度算法,通过控制活动节点的密度,可以在不增加额外控制开销的条件下关闭冗余节点并保证覆盖要求,因此可以进一步延长网络寿命.模拟实验证明,在节点初始能量同构和异构两种情况下,EADEEG协议都能够满足用户对覆盖率的要求,并在网络寿命上大幅度优于LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy),PEGASIS(power-efficient gathering in sensor information systems)和DEEG(distributed energy-efficient data gathering and aggregation protocol)协议.     

面向异构网络的基于 k-覆盖的休眠调度算法

异构无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的多数监测应用要求兴趣区域FoI(Field of Interest)是k覆盖(k-cover),且k≥1.而冗余节点被安排为休眠,进而最小化能量消耗.为此,提出面向异构网络的基于k-覆盖的冗余节点休眠算法k-CRSS(k-cover based sleep Scheduling algorithm for redundant node).k-CRSS算法引用概率方法判断节点是否为冗余节点,并推导判断一个节点是否为冗余节点的概率表述式.然后,引用调度算法识别所有冗余节点,并让它们进行休眠,且在FoI内不出现覆盖空洞.k-CRSS算法属分布式算法,并无需任何地理信息,仅通过少量控制消息收集邻居节点信息.实验数据表明,k-CRSS算法通过调度算法减少了活动节点数,进而延长了网络寿命.     

QS-Sift:一种基于服务质量和空间相关性的无线传感器网络MAC协议

在大规模、稠密无线传感器网络中传输的数据大都具有高度的空间相关性．近年来，国内外学者提出通过在网络中筛选出一部分节点来发送数据以降低能量开销．本文在网络节点的筛选策略方面开展研究，基于Vuran等人提出的理论模型比较分析了三种节点筛选策略．数值实验结果表明传输低质量的监测数据意义不大，因为它们几乎不能降低甚至反而会增加在数据汇集端的重建失真（QoS）．基于此结论，本文提出了一种新型的分布式、能量高效MAC协议-QS-Sift，该协议赋予监测数据质量高的节点在接入信道时的高优先权，并抑制低质量监测数据的传输．以此进一步降低需要发送监测数据的节点数量，从而降低网赂能耗．模拟实验结果表明QS-Sift能够以较低的网络能耗、传输时延提供更好的QoS．     

Layered Diffusion-based Coverage Control in Wireless Sensor Networks

Coverage is an important performance metric for many applications, such as surveillance in wireless sensor networks. Coverage control is used to select as few active nodes as possible from all deployed sensor nodes, such that sufficient coverage of the monitored area can be guaranteed while reducing the energy consumption of each individual sensor node to prolong the network lifetime. This paper classifies three types of coverage control protocols based on the available information about nodes’ distances or locations, and reviews several representative protocols for each type. We also propose a new distributed and localized coverage control protocol, called Layered Diffusion-based Coverage Control (LDCC). The LDCC protocol does not require information about the node location coordinates when selecting active nodes. Instead, it exploits hop count information, which is easily obtained in a WSN, to select active sensor nodes. Furthermore, the LDCC protocol is very simple and does not require any sophisticated computation such as distance or covered area computation. Our simulation results show that the LDCC protocol achieves a high coverage ratio while incurring very low message overhead compared with other existing protocols. Furthermore, simulation results suggest that in a large-scale sensor network with medium to large localization errors, LDCC performs even better than location-based coverage control protocols.     

Power control based topology construction for the distributed wireless sensor networks

Wireless sensor network consists of large number of sensor nodes with limited battery power, which are randomly deployed over certain area for several applications. Due to limited energy resource of sensors, each of them should minimize the energy consumption to prolong the network lifetime. In this paper, a distributed algorithm for the multi-hop wireless sensor network is proposed to construct a novel energy efficient tree topology, without having location information of the nodes. Energy conservation of the nodes is accomplished by controlling transmission power of the nodes. Besides, maintenance of the network topology due to energy scarcity of the gateway nodes is also proposed in the protocol. Simulation results show that our distributed protocol can achieve energy conservation up to an optimum level similar to the centralized algorithm that we have considered and can extend the network lifetime as compared to other distributed algorithms without any power control.     

An efficient Dynamic Addressing based routing protocol for Underwater Wireless Sensor Networks

Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs) are different in many aspects as compared to terrestrial sensor networks. Other than long propagation delays and high error probability, continuous node movement makes it hard to manage the location information of sensor nodes. Determining the location of every node is a major issue as nodes can move continuously with the water currents. In order to handle the problem of large propagation delays and unreliable link quality, many algorithms have been proposed and some of them provide good solutions for these issues, but continuous node movements still need attention. In order to handle the problem of node mobility, we proposed a Hop-by-Hop Dynamic Addressing Based (H2-DAB) routing protocol, where every node in the network will be assigned a routable address in a quick and efficient way without requiring an explicit configuration or any dimensional location information. It helps to provide an option where nodes can communicate without any centralized infrastructure, also a mechanism is available where nodes can come and leave the network without having any serious effect on the rest of the network. Simulation results show that H2-DAB can manage easily during the quick routing changes where node movements are very frequent yet require little or no overhead in order to complete its tasks.     

移动社会网络中社会性路由算法研究

在无法部署Sink的无线传感器网络中, 数据采集者(即:能够收集数据的人或移动设备)在网络的任意位置收集数据, 即泛在数据收集。网络区域中的节点数量庞大, 能量有限, 如何能有效地采集到全部节点的数据是一个难点。提出一个网络生命周期最大化的泛在数据收集协议MULAC。MULAC以用户所在当前位置为圆心, 半径为r的区域内选择一个节点v。以v为根构造一棵最大化生命周期树T。网络中的节点可以通过T传送数据给v, 数据采集者可以通过v接收到网络中的全部数据。当数据采集者移动到其他位置, T将根据用户新的位置改变根节点, 并且以最小的能量耗费调整树结构, 从而延长全网的寿命。在收集数据过程中保证无线传感器网络生命周期最大化是一个NP完全问题, MULAC能够近似最优的解决此问题。仿真实验和理论分析表明, MULAC能有效延长网络生命周期。