考虑级联失效的复杂负载网络节点重要度评估

首先提出了一个基于负载重分配的复杂负载网络级联失效模型,与现有模型的区别在于:(1)针对每个节点定义了一个“过载函数”;(2)用节点权值演化代替网络拓扑结构的演化.在级联失效模型基础上,提出了考虑级联失效的复杂负载网络节点重要度评估方法,给出了节点重要度的新定义.该方法有助于发现网络中一些潜在的“关键节点”.最后的实验分析验证了该方法的有效性和可行性.     

加权无标度网络的级联失效模型

在加权的无标度网络中,为了抵抗网络的级联失效,增强网络的鲁棒性,提出了一种参数可调的级联失效模型.该模型从全局和局域的角度,将节点介数、节点度、节点权重和邻居节点权重相结合构建节点的初始负载,并建立节点容量与初始负载的比例关系,当节点失效后,通过结合失效节点邻居的容量来制定负载重分配规则,进而通过对网络级联失效的分析,推导负载参数的演化过程,得出模型中的参数对网络鲁棒性的影响.最后,通过实验验证了所提方法的有效性.     

无标度网络的级联失效缓解策略

级联失效现象是一种节点失效的动态效应,会瞬间波及全网,造成全局网络瘫痪,成为无标度网络的规模化应用瓶颈.针对无标度网络的级联失效问题,提出一种可抵御任意单个节点失效引发的级联失效的缓解策略.在无标度网络中,节点容量是恒定的,根据这一特点建立级联失效模型,推导出网络发生大规模级联失效的承载极限,进而针对按节点度降序攻击的节点失效行为,提出相应的级联失效缓解策略.仿真实验结果表明,只对网络中小部分节点度大的超载节点采取一次缓解策略,可以显著改进无标度网络对此类攻击的级联失效抵御能力,同时通过数值模拟发现,网络总节点数和节点容量与网络的级联失效抵御能力正相关.     

基于传播动力学的域间路由系统关键节点识别方法

域间路由系统是互联网的关键基础设施,对域间路由系统中的关键节点实施保护具有重要意义。针对现有关键节点识别方法识别出的关键节点不能反映节点在失效传播过程中起到关键作用的问题,提出了基于传播动力学的关键节点识别方法。该方法通过综合考虑节点失效后引发的负载重分配和UPDATE报文传播对周围节点和边产生的影响,提出了基于DDF-CFM模型的节点重要性评估模型。实验结果表明,该方法相比已有方法识别关键节点的准确程度至少提高7.3%。同时,在10 000个网络的规模下,仅5个关键节点失效就将导致大规模的域间路由系统级联失效。     

改进无线传感器网络路由算法的仿真研究

研究无线传感器路由高层设计的优化问题,由于无线传感器的节点能量有限,传统无线传感器路由算法存在簇首机制不合理、节点能耗不均衡、整个网络生命周期短等问题.为了延长整个网络生命周期,提出一种改进的无线传感器路由算法.算法首先将网络监测区域划分为若干个子区域,并采用静态分簇方式建立簇首,保证簇首选举的合理性,然后采用单跳和多跳相结合的混合通信方式,使网络负载更加均衡,防止节点能量过早耗完,最后利用NS2仿真工具对算法进行测试实验.实验结果表明,改进无线传感器路由算法使簇首选择更加合理,减少了能量消耗,网络负载更加均衡,有效延长了整个网络的生命周期.     

考虑级联失效影响的复杂网络关键节点识别

针对传统的关键节点识别方法以网络的一种或几种特征作为判定指标,存在片面性而不能普遍适用,且识别过程中很少考虑网络的动态特性的问题,提出采用优化算法进行网络关键节点识别,考虑网络的动态性引入网络级联失效模型,基于此构造网络鲁棒性测度用以衡量网络性能,以此为目标函数,采用以佳点集、趋化行为及列维飞行策略改进的人工鱼群算法进行优化搜索.实验分析结果表明,所提方法识别效果相比传统关键节点识别方法更为有效和优越,改进人工鱼群算法相比此领域已采用的传统智能算法效果更佳.     

WSN中基于多因素的能量优化分簇路由算法

无线传感器网络中的节点存在电源能量有限的问题,极大地影响了网络节点使用寿命。为此,提出一种基于多因素的能量优化分簇路由算法。通过模糊规则算法并结合节点的相对剩余能量、相对中心度、相对密度选出最优簇首,引入泰尔指数用于改进蚁群算法的概率函数。在此基础上,综合考虑节点能耗与通信链路质量建立线性规划模型。仿真结果表明,与CFEL、LEACH等算法相比,该算法能够延长网络生命周期,降低网络能量消耗,提高网络负载均衡能力。     

指挥控制网络级联失效模型研究*

基于指挥控制网络的拓扑特征和级联失效特点,提出了一种带可调节参数的指挥控制网络级联失效模型。该模型提出了一种考虑节点组织地位的初始负载定义方法,以网络级联失效平均规模和级联失效临界值作为网络的抗毁性度量;通过仿真实验分析了网络负载的层次性、节点过载承受能力、跨级指挥和平行指挥等模型参数对指挥控制网络级联失效行为的影响,为现实指挥控制网络的级联失效行为的研究提供了新的思路。     

无线传感器网络中目标跟踪算法的OPNET仿真

目标跟踪是无线传感器网络在环境测控领域的一个重要应用.由于传感器节点的能量有限,因此研究能量有效的目标跟踪算法是非常关键的.前期提出了一种基于双重负反馈蚁群的目标跟踪算法,将能量消耗平均到多个节点上,避免了部分节点因为长期处于激活状态而过早的失效.通过在OPNET平台上对该算法进行仿真实验,进一步证明了算法在保证一定跟踪精度的前提下,可以实现能量的负载均衡,从而使网络存活时间得以延长.同时也验证了仿真平台的有效性.     

水下移动无线传感器网络拓扑愈合与优化

为解决水下移动无线传感器网络(MUWSNs)存在的拓扑失效问题,考虑水流对MUWSNs网络拓扑的影响,提出一种水下移动无线传感器网络拓扑愈合算法。采用鱼群算法部署AUVs节点,建立系统的失效感知机制、消息传递机制和移动愈合方案,并在此基础上进一步设计鱼群启发的MUWSNs拓扑优化方案。通过两组仿真实验分别验证了方案的可行性和算法的有效性。实验结果显示,拓扑愈合方案可确保网络对监测事件的覆盖度维持在90%左右,且拓扑优化方案能够进一步提高网络覆盖度。     

无线传感器网络无标度容错拓扑的连锁故障诊断算法

针对随机节点故障所引发的连锁故障问题,为了尽可能地降低连锁故障对无线传感器网络所造成的损害,提出了一种无线传感器网络无标度容错拓扑的连锁故障诊断算法,该算法基于单一节点故障时负载重新分配给相邻节点的情况,提出一种连锁故障下的负载再分配模型,分析了单一节点故障时所产生的连锁故障规模。采用相邻节点的连锁故障诊断算法来研究传感器网络的负载参数和连锁故障规模之间的关系,尽可能地减少连锁故障所带来的节点损失。仿真结果表明,该算法有效地抑制了由于负载过大所引发的连锁负载效应,在减少网络节点的损失上起到了较好的效果。     

无线通信网络的建模及故障传播

针对级联故障在网络数学模型中展现的局限性,基于复杂网络和图论的基本原理,对无线通信网络进行建模,并对网络中的故障传播进行研究。根据复杂网络中的无标度模型,建立由网络节点和通信信道组成的线图模型。针对无线通信网络中的级联故障,分别从网络故障等级、节点容错能力大小、初始故障节点数目等方面研究故障在通信网络中的传播情况。仿真结果表明,线图模型能够更直观地体现网络特性,同时故障参数会影响级联故障在通信网络中的传播。     

考虑相继故障的物流耦合网络节点重要度评估*

物流网络是由任务网络和交通网络构成的耦合网络,为有效识别和保护关键节点,避免耦合网络相继故障引发的大规模系统崩溃,提出了考虑耦合网络相继故障的节点重要度评估方法。基于物流任务的效率要求设计了物流任务和交通双层均衡规划模型并将移除节点造成的效率损失和拥堵程度分别作为衡量节点重要度的主要和辅助标准。通过仿真试验验证了该方法的可行性与准确性。与其他方法相比,该方法能有效识别失效后引发关联网络大规模相继故障的节点,从而为关键基础设施的保护提供依据。     

无线传感网络交叉覆盖节点路由删除仿真研究

针对无线传感网络中节点的覆盖范围较小,删除无用路由所用时间较长,导致网络覆盖率低和路由删除效率低的问题,提出无线传感网络交叉覆盖节点路由删除方法。建立节点覆盖模型,在节点覆盖模型的基础上将无线传感网络的覆盖率和连通性当做综合评价函数,构建无线传感网络交叉覆盖节点优化布局的数学模型,并采用罚函数结合无约束优化模型代替传统约束优化模型。运用自适应遗传算法求解无约束优化模型,实现无线传感网络中交叉覆盖节点的优化布局,进而删除无线传感网络中存在的无用路由。分析实验结果得出,所提方法的网络覆盖率高、路由删除效率高,说明所提方法实际应用性强。     

一种移动无线视频传感器节点的覆盖算法

在现有的无线传感器网络覆盖算法的研究中,缺乏对移动节点路径规划的研究,而针对具有视频传感器节点的网络仍使用普通传感器圆形覆盖区域的测量方法来计算覆盖面积,并不完全符合实际情况.基于这两方面的原因,本文提出了一种适用于无线视频传感器节点的最大覆盖算法,并提出一种对于视频传感器节点覆盖面积的计量方法.该算法能够使节点在保证网络连通性的前提下,达到最大的有效监测范围.此外,本文建立了相应的仿真实验模型,对该算法的有效性和覆盖面积进行了实验与分析.结果表明,本算法的节点监测面积大约为使用随机运动算法的节点监测面积的1.5倍左右,并可以保证网络的连通性.     

无线传感器网络连通性研究

为优化无线传感器网络的配置参数,减少网络拓扑结构变化次数,需对其组网算法和连通性问题进行研究。从概率论角度出发研究了网络参数之间的关系,在分析了节点连通度概率分布模型后,推导出了节点通信半径、节点个数、监测区域、连通度之间的关系,并在此基础上给出了一种连通性好且节能的无线传感器网络组网算法。通过仿真实验对算法进行验证,实验结果表明使用该方法组建的无线传感器网络连通性好,有很好的应用前景。     

Mobility-assisted minimum connected cover in a wireless sensor network

All properties of mobile wireless sensor networks (MWSNs) are inherited from static wireless sensor networks (WSNs) and meanwhile have their own uniqueness and node mobility. Sensor nodes in these networks monitor different regions of an area of interest and collectively present a global overview of monitored activities. Since failure of a sensor node leads to loss of connectivity, it may cause a partitioning of the network. Adding mobility to WSNs can significantly increase the capability of the WSN by making it resilient to failures, reactive to events, and able to support disparate missions with a common set of sensor nodes. In this paper, we propose a new algorithm based on the divide-and-conquer approach, in which the whole region is divided into sub-regions and in each sub-region the minimum connected sensor cover set is selected through energy-aware selection method. Also, we propose a new technique for mobility assisted minimum connected sensor cover considering the network energy. We provide performance metrics to analyze the performance of our approach and the simulation results clearly indicate the benefits of our new approach in terms of energy consumption, communication complexity, and number of active nodes over existing algorithms.     

一种基于顺序博弈的UWSNs覆盖控制算法

近年来,人们对海洋资源愈加重视,水下无线传感器网络在海洋数据监测、海洋军事、辅助导航等方面的应用引起了广泛关注。一个良好的水下无线传感器网络覆盖控制,首先能够降低覆盖冗余,优化网络空间资源的配置;其次可以减少节点的能耗、降低网络的成本并延长节点的生命周期,使水下无线传感器网络可以更好地完成目标水域环境感知任务。提出了一种基于顺序博弈的水下无线传感器网络覆盖控制方法,用于优化水下无线传感器网络的覆盖控制,期望能够降低节点的能耗,均衡节点之间的能量,最终实现延长网络的生命周期的目标。仿真实验表明,该算法能够提高网络覆盖率和延长网络生命周期。     

无线传感器网络最少数量通信节点定位方法

随机布置的无线传感器网络,通信节点数量和位置影响网络性能。利用免疫理论与矢量量化技术提出了一种具有最少数量特性的无线传感器网络通信节点定位方法。根据生物免疫机制建立无线传感器节点激活模型,基于免疫自适应调节算法确定传递事件信息所需最少通信节点数;以全部节点坐标为矢量,通信节点数为矢量类别,矢量量化后获得的代表矢量即为通信节点在监测区域的位置。仿真结果表明该方法能极大地减少通信节点数量,优化网络空间资源布局。