一种面向WSN-物联网中能效的簇路由

无线传感网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)已成为物联网(Internet of Things, IoT )的基石。然而，能耗成为阻碍WSNs应用拓展的绊脚石。为此，面向WSN－物联网，提出能效的簇路由(Energy-Efficient Clustering Routing, EECR)，EECR路由先利用象限四分树和二叉树分割算法将网络进行分割，再通过基于权重的簇头选择算法在每个分割区内产生一个簇头，并形成簇。随后，簇头利用模糊逻辑算法调整簇成员的休眠时隙，进而控制节点能耗。仿真结果表明，提出的EECR路由有效地降低能耗，提高了数据包传递率。     

基于能量优化的LEACH路由协议改进

针对LEACH路由算法中簇头选举随机性和簇头与基站直接通信导致能量消耗过快且不平衡的特点,提出新的改进算法,以达到降低能耗目的。在改进算法中,簇头剩余能量高于网络平均能量。根据簇头节点与基站的相对位置划分不同区域,簇头节点发送数据采用多跳方式,避免簇头节点能量消耗过快,达到平衡网络能量消耗的目的。仿真表明,通过改进簇头选举条件和采用多跳路由的方式,即使在数据通信量增加的情况下,依然能够延长网络通信时间。     

模糊边缘检测无线传感器网络分簇算法

针对传统分簇算法簇头选举仅单一考虑节点位置或能量分布的问题,提出了一种基于模糊边缘检测的无线传感网络分簇算法,该算法综合考虑拓扑边缘信息和节点能量分布,根据网络能量分布情况调整带宽内边缘节点参与簇头选举的概率.仿真结果表明,该算法簇头选举相对于LEACH算法分布更加合理,有效延长网络生命周期.     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

一种新的基于簇头优化的WSN路由协议

在无线传感器网络的分簇路由协议中,低功耗自适应分簇(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法是其中比较流行的协议之一.文章根据Leach协议提出了一种新型的簇头选举算法LEACH-NOC(New Optimal Cluster),其簇头选举采用两个步骤,首先通过LEACH分簇的思想,将网络分成若干个簇,然后在簇内重新选择簇首时使其尽量靠近簇的质心且能量大于该簇内剩余节点的平均值.MATLAB仿真结果显示,改进的协议能够具有更好的能量有效性,延长了第一个节点簇头死亡(FND)的时间.     

基于LEACH协议的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的传感器节点组成,设计高效节能的路由策略是其组网的重要问题;针对LEACH协议中簇头分布不均造成网络时延,以及簇头与基站在远距离传输过程中能量损耗严重等问题,提出一种改进的LEACH路由算法;改进的算法运用新的阈值公式,在不减少簇头数量的前提下,以竞争方式选举出均匀分布的簇头,簇头从成员列表中选出子簇头与其链接成树,以多跳方式进行数据传输,实现网络分簇的整体平衡;NS-3仿真结果表明,改进的算法与传统LEACH算法相比,具有更优的能量均衡性,并显著提高了网络寿命及降低了网络延迟。     

一种改进的基于WSN独立分簇的路由协议

针对现有WSN分簇路由算法的不足均衡网络能量消耗,引入一种新的基于竞争机制的无线传感器网络分簇路由协议,利用"屏蔽效应"控制簇头在簇中的分布和各簇成员节点数目,同时采用独立的簇头选举制度按轮仅在簇内广播簇头信息来减少簇头选举次数从而进一步节省能量。并采用基于阈值的单跳与多跳相结合的簇间通信方式。当与现有协议比较结果表明,新算法有效解决簇头分布不均的问题,能更好的均衡节点能量负载,其能量有效性也得到了很大的提高,延长了网络寿命。     

基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络（WSN）的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题，提出一种基于遗传算法（GA）和模糊C均值（FCM）聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR，采取"集中分簇，分布簇头选举"的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任；从第二轮开始，簇头的选举由上一轮的簇头负责，选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子，并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段，将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明，相同网络环境下，与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由（KUCR）算法相比，GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好，具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。     

WSNs中一种基于阈值修正的多跳分簇路由算法

针对无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)中节点能耗不均及能量利用率低等问题,提出基于阈值修正的多跳分簇路由(Threshold Correction-based Multi-hop Clustering Routing,TCCR).TCCR路由先依据网络区域面积、汇聚节点位置以及节点通信半径,计算分簇的数量.再根据节点能量因子、距离因子和节点密度因子构建簇头选择阈值函数.节点依据阈值函数竞选簇头.在簇间多跳路由阶段,利用簇头能量和相对距离计算簇头的适度因子,并选择具有最大适度因子的簇头构建簇间路由.仿真结果表明,相比于传统的LEACH路由,TCCR路由有效地推迟了死亡节点的出现,提升了数据传输效率.     

一种基于散列链的自适应网格安全路由协议

LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议是无线传感器网络拓扑控制中最具代表性和重要性的算法之一。针对LEACH路由协议簇头分布不均匀,节点死亡率高,易产生路由空洞及其所面临安全威胁等问题,提出一种基于散列链的区域划分网格自治安全路由协议LEACH-SEED。剔除低能量节点入选簇头的权利,改进簇头选举机制,簇头选举完成之后,每个簇头节点随机从散列链组成的密钥池中分配q个链密钥,其他节点利用单向哈希函数和伪随机函数生成通信密钥,网络遭受攻击后利用网格自治和待选簇头身份标识编号进行网络恢复。实验结果表明,改进的分簇算法能有效地降低节点死亡率,增强抗攻击能力,提高数据融合度,延长网络生存时间。     

基于遗传算法的移动Sink数据采集信宿路算法

数据收集是部署无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)基本目的。而采用移动Sink方式收集节点数据是解决数据收集效率的有效措施。为此,提出基于遗传算法的移动Sink数据采集算法GMSDC(Genetic algorithm-based Mobile Sink Data Collecting)。GMSDC算法利用遗传算法求解最佳驻留点,再由这些驻留点构建Sink移动路径。仿真结果表明,相比于EDAMS算法,GMSDC算法增加了数据收集量。     

基于PI闭环控制的AMR磁阻传感器信号调理电路

为了提高磁场测量精度,提出一种基于PI闭环控制的AMR磁阻传感器信号调理电路。该电路由前置放大器、开关同步检波、积分电路和闭环反馈电路组成。首先通过选取较小的前置放大器增益,以降低对传感器输出噪声的放大;然后利用积分器对放大后信号进行积分,得到积分电压;最后,将积分电压进行V/I转换,并将电流接入HMC1001偏置电流带,实现闭环反馈,以抵消外部待测磁场,当电路平衡时,传感器工作于零场,积分输出电压正比于待测磁场。与开环结构对比实验结果表明:在相同的灵敏度条件下,闭环式信号调理电路噪声功率谱密度为40 pT/√ Hz @1 Hz,并且与开环式的信号调理电路相比,它的输出信号信噪比提高了15.55 dB。     

花状WO3纳米结构的水热合成及其甲醛气敏研究

采用中温水热法合成了三维花状WO3纳米结构,通过X射线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对样品的物相成分及微观形貌进行了表征。同时基于合成的花状WO3纳米材料制备了气敏元件,测试了其在200℃的最佳工作温度下,对体积分数为40×10^-6的HCHO气体的气敏性能。结果表明,该气敏元件对HCHO气体有优异的选择性及稳定性,同时对HCHO气体灵敏度可达18.57。     

基于Herschel-Bulkley模型的磁流变阻尼器转矩模型参数辨识

针对目前Herschel-Bulkley模型参数值通常随试验条件而变化,存在无法构建确定的数学模型的局限性,提出一种Herschel-Bulkley模型全局参数辨识的方法。针对所设计的多级圆筒式磁流变阻尼器,基于Herschel-Bulkley模型建立了阻尼器的转矩力学模型并搭建扭矩测试系统以确定模型参数,通过1stOpt优化分析软件的Levenberg-Marquardt算法和通用全局优化算法对转矩力学模型进行参数辨识,确定模型中液体流动行为参数 k和n 分别为49.88及0.576。参数辨识后的Herschel-Bulkley扭矩模型在不同磁场条件下基本满足扭矩预测效果,可为后续对于器件的有限元分析计算提供理论依据。     

基于极限学习机的蚜虫刺吸电位波形的分类识别

刺吸电位(Electrical Penetration Graph,EPG)仪是研究蚜虫取食行为、传毒机制等的有力工具,然而EPG波形的分类识别一直是靠人工进行,迫切需要波形自动识别来提高分析效率。采用了小波变换、希尔伯特-黄变换和极限学习机等算法对蚜虫EPG信号中7种波形的特征提取和分类识别进行了研究。实验中对不同特征向量的决策树分类性能进行了对比,发现分形盒维数、Hurst指数、HHT前2层谱质心、第2~3层低频小波能量组成的6维特征向量识别效果最好,平均识别率可达91.61%。采用该特征向量进入极限学习机时可以获得更好的分类性能,平均识别率为93.57%,相比前期研究提高了2.14%。实验结果表明本文提出的基于极限学习机的EPG波形分类识别方法具有较高的识别性能,为研发EPG波形自动识别分析系统奠定了理论基础。     

一种能耗优先的WSN路由空洞修复方法研究

无线传感器网络数据传输过程中节点负载不均衡,容易导致某些节点过早死亡从而出现网络路由空洞,这会对网络拓扑结构造成毁灭性的破坏,甚至导致网络功能失效。针对该问题提出一种能耗优先的WSN路由空洞修复方法RVREP(A WSN Routing Void Repair method based on Energy Priority),首先研究了两种空洞查找方法,然后提出网络路由空洞完全修复的判断方法,最后利用匈牙利算法派遣可移动节点完成网络空洞修复。实验结果表明该方法遵循能耗优先准则在修复网络路由空洞方面具有优秀的性能,且修复后能够使网络的平均生存时间延长2.3倍。     

磁致伸缩材料与石英音叉复合低阻尼谐振磁电效应

采用磁致伸缩材料与石英音叉谐振器复合设计了一种低阻尼的谐振式磁电敏感单元。石英音叉工作在弯曲振动模式,音叉叉指结合区域(底部)产生的应力/应变方向相反、弯矩相互抵消,实际为解耦区域。将底部与磁致伸缩材料粘接复合设计谐振式磁电敏感单元的Q值主要取决于音叉谐振器自身的高Q值,磁致伸缩材料的高磁机阻尼被隔离。动态磁场作用下,磁-机-电转换过程可看作一个受迫振动过程,当激励磁场频率接近于音叉谐振频率时,输出电信号最大。实验结果表明:磁电敏感单元Q值高达5 034;谐振磁电电流系数达到799.2 nA/Oe;在接近谐振频率32.774 kHz信号激励下,磁电电流系数相对偏置磁场变化的灵敏度达到5 (nA/Oe)/Oe。     

煤矿井下探测搜救机器人地形感知系统及路径规划方法研究

针对常规机器人导航系统采用单一类型地形识别传感器,观察维度单一等问题,对煤矿井下探测搜救机器人地形感知系统进行研究,使用远近感知系统数据融合,提高机器人避障能力。由激光扫描仪采集的二维点云数据建立远距离地形信息,由Kinect相机采集的地形深度信息建立近距离地形信息。基于PCL模型,应用像素遍方法,实现观测信息的采集与云图像的构建。使用2.5维栅格地图构建方法得到近距离环境地形信息。使用Dijkstra算法进行了路径规划研究,建立了融合路径长度和地面危险度等级的目标函数。通过仿真研究验证了本文提出的最优路径减小机器人行走过程的俯仰角、侧倾角的波动幅度。     

基于链路时间预测的移动Ad Hoc网路由

移动Ad Hoc网络是一种自组织、无基础设施的网络。而节点的自由移动促使链路频繁的断裂。为此,提出基于链路连通时间预测路由LDPR(Link Duration-Prediction-based Routing)。LDPR路由先通过节点运动信息,预测链路的连通时间。然后,再依据链路的连通时间计算路由生成时间,并选择两条路由生成时间长的路由协同传输数据,一条路由作为主路由,另一条路由作为备用路由。通过双路由机制,提高数据包的传输效率。实验数据表明,相比于传统的按需距离矢量AODV(Ad Hoc On-demand Distance Vector)路由,LDPR路由在吞吐量和端到端传输时延方面的性能得到有效改善。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。