基于分簇的无线传感器网络时间同步算法

时间同步是无线传感器网络中一个重要支撑技术,为了提高时间同步精度,提出了一种基于分簇的无线传感器网络时间同步算法;在部署无线传感器网络的初期阶段,建立簇状拓扑结构,首先是基站与簇首节点实现同步,然后簇内实现同步,最终建立一个全网统一的时钟,在同步过程中,采用了成对节点间的同步算法,很好利用了多信道广播方式;该算法能很好地满足无线传感器网络低能耗的要求;性能分析和实验结果表明,该算法减少了同步层次,提高了同步精度。     

无线传感器网络时间同步协议

出了基于层次结构的无线传感器网络时间同步协议。首先以汇聚点为根节点建立一个具有层次结构的树,然后采用成对同步法沿着该树建立一个全网统一的时钟。仿真结果显示该协议能满足无线传感器网络的时间同步要求。     

无线传感器网络时间同步算法研究

时间同步技术是无线传感器网络中非常重要的协议之一,是保证传感器网络中各个节点协同工作的核心机制。根据有无参考节点将时间同步算法分为双向消息交换时间同步算法和分布式一致时间同步算法,其中双向消息同步机制广播消息交换算法和基于ACK帧的时间同步算法。这三类双向消息时间同步算法的时间同步消息发送数目逐级递减,能耗相对应降低;而分布式一致时间同步算法摒弃了参考节点的选择,同时同步所有的传感器节点,避免了参考节点失效而无法进行时钟同步的情况。基于现有研究的分析及归纳,最后给出了时间同步算法未来可能的研究方向。     

一种低功耗无线传感器网络时间同步算法

间同步对无线传感器网络的应用至关重要,为提高同步精度,多数算法都以较多的消息交换或复杂的计算为代价来达到这一目的,因而能耗较大.为减少时间同步的消息交换开销,节约节点能量,提出了一种简单低功耗时间同步算法,该算法结合了单向广播同步机制和双向成对同步机制,有效利用网络中节点的广播信息,使网络中节点单跳广播域内只有一个下层节点与之进行双向成对同步,从而达到了减少消息开销和节约能量的目的.最后通过仿真验证了该算法的性能.     

基于生成树的无线传感器网络时钟同步算法

考虑到无线传感器网络时钟同步多跳误差累积问题,提出一种基于动态生成树的全网时钟同步算法,只需由根节点开始沿树边广播一次同步消息,全网待同步节点即可采用时钟偏差补偿,并结合贝叶斯后验估计算法对时钟进行准确估计。一个同步轮次内每个节点至多广播两次消息即可完成全网同步。使用OMNeT++软件进行仿真实验表明算法有效降低了多跳累积误差,提高了同步精度,且具有较快的收敛速度和较低的开销。     

基于WIA-PA传感器网络的能量有效时间同步算法

WIA-PA协议是一种新型工业级无线传感器网络国际标准;当WIA-PA网络内节点数目增多时,传统的参考广播同步算法RBS以及改进型ERBS算法网络开销非常大;针对这一严峻的问题,提出了一种能量有效的局部最优时间同步算法;该算法对相邻的接收节点在多个参考广播消息的条件下求取平均相位偏差,然后对此平均相位偏差进行最大后验估计,最后根据此估计值调整本地时钟;仿真结果表明,所提时间同步算法在同步精度方面比RBS约提高168％,比ERBS约提高24％;同时,同步过程中的网络能耗也大大减少.     

多层动态分簇的WSN时间同步算法

无线传感器网络受多跳传输延迟和节点中的晶振准确度的影响,造成时间同步误差较大.为了减小同步误差,传统解决方法提高了同步算法的频率,这使得算法面临两个问题:①通信能耗较高;②精度与能耗之间的不平衡.针对以上问题,结合单向广播机制和双向成对机制,提出一种多层动态分簇的无线传感器网络时间同步算法.采用节点分层策略减少了同步通信开销;采用同步误差补偿机制降低了算法同步误差的影响,使用时钟补偿机制减少了传感器节点运行的累积误差.实验测试表明:在保证精度的前提下,本算法降低了同步次数,减少了同步通信开销,从而延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络时钟同步的研究

在无线传感器网络中,时钟同步是十分必要的．有限的电池能量,存储以及带宽限制等传感器固有的特性的存在,导致传统的时钟同步算法不适合无线传感器网络．本文阐述了时钟同步问题和时钟同步的必要性,介绍了一些传感器网络的时钟同步算法,并深入研究了在考虑节点移动的情况下,利用节点的移动来传递时钟信息的思想,模拟证明我们的算法性能良好。     

一种用于大规模无线传感器网络的时钟同步算法

针对经典的时钟同步算法在大规模无线传感器网络中存在的同步精度低与能量消耗高等问题,提出一种基于簇-树结构的无线传感器网络时钟同步算法。首先,建立一棵以网关为根节点、簇首为子节点的生成树来减少网络中节点同步时的累计跳数;然后,在该生成树的基础上采用簇间双向的SRS和簇内单向的ROS同步机制进行同步,在保证同步精度的前提下减少网络同步所需的消息数量。实验结果表明,相比传统的RBS和TPSN算法,提出的簇-树结构同步算法可使网络的平均同步精度保持在更高的水平,并有效地降低网络同步时节点的能耗。     

基于动态分簇的低开销WSNs时间同步协议研究

时间同步是无线传感器网络（WSNs）的重要支撑技术。现有的同步协议RBS,TPSN与CHTS等较多考虑的是平面网络或是如何提高时间精度问题,带来了较大的能耗。在充分考虑了WSNs与能耗有限的特点的基础上,提出了一种基于动态分簇的低开销同步协议。该算法利用LEACH协议进行簇首节点的选择,簇成员节点的选择采用广度优先生成树拓扑结构。时间同步分为参考节点与簇首间的同步和簇首与簇内成员间的同步2个阶段,综合了单向同步和双向成对同步技术。性能分析和实验结果表明：该算法减少了同步开销,提高了精度,适用于WSNs。     

基于最优时钟偏差的无线传感器网络同步算法

针对无线传感器网络固有的时钟偏移和时钟漂移问题,研究了不同的时间同步方法对同步精度的影响。以簇形网络结构时钟同步原理为依据提出最优时钟偏差算法,应用卡尔曼滤波方法,以最优化递归方式对成员节点的时钟偏差进行最小调整。与一般簇形同步算法进行比较发现,该算法不仅可以提高同步精度,还可以减少节点能耗。仿真结果也表明,该算法能准确地描述同步精度问题,是一种有效的时钟同步算法。     

能量有效的无线传感器网络时间同步算法

针对无线传感器网络时间同步能耗问题,提出一种能量有效的时间同步算法。该算法结合了TPSN协议和RBS协议的特点,利用无线信道的广播特性,在两个参考节点广播域里的所有节点通过监听参考节点之间的数据包交换而达到同步。并提出一种同步节点选择方法,将该同步算法扩展到多跳网络。实验结果表明,该算法在保持同步精度的同时降低了能量消耗。     

一种通过剩余能量过滤进行簇头选举的低能耗无线路由算法

基于LEACH协议提出一种改进的无线传感器网络的自组织路由算法。该算法在原LEACH协议的簇头产生环节做了较大改进,在簇头产生过程中,将当前节点剩余能量与全无线传感器网络节点平均剩余能量进行比较,防止剩余能量小于全网平均剩余能量的节点当选簇头,进一步优化了全网络节点能量消耗的均衡性,有效推迟了节点的死亡时间。通过在簇头选举阶段使用有目的性的筛选取代LEACH的随机选取,实现降低无线传感器网络能耗、延长网络生命周期的目的。通过MATLAB仿真软件进行试验测试,结果表明,改进的算法可以提高无线网络的生命周期,均衡无线网络能量消耗,增加网络吞吐量,有效延迟无线网络节点的死亡时间。     

高精度低功耗无线传感器网络时间同步算法

通过对无线传感器网络参考广播同步（RBS）算法的研究,针对RBS多跳算法网络开销大和不能实现全网同步的问题,在基于环形网络拓扑的参考广播环形同步（RBRS）算法基础上,提出一种改进的RBRS （IRBRS）算法.该算法引入可变周期同步法：根据贝叶斯最大后验估计原理,估算出最大相位偏差来决定同步周期,从而减少节点同步次数,并且采用最小二乘线性回归法,周期性拟合时钟偏移.运用Matlab环境进行仿真,仿真结果表明：IRBRS算法同步精度显著提高,并且能量消耗显著减少,更有利于延长无线传感器网络的寿命.     

基于分层模型的无线传感器网络分簇路由算法

无线传感器网络（WSN）与传统无线网络相比,网络节点在电源能量、计算与处理能力、通信带宽等方面都十分有限。延长网络的生命时间成为无线传感器网络的一个关键问题。文中提出了一种新的高效节能的分簇路由协议ULCR（Unequal Level-based Clustering Routing Algorithm）。该算法根据节点的剩余能量及节点所在层次来竞争簇头,同时使用候选节点的竞争范围来构造大小不均等的簇。簇间采用多跳方式转发数据,可以有效避免簇头能量消耗不均衡的问题。仿真结果显示,与LEACH和EEUC两种协议相比,ULCR协议可有效延长网络生命时间。     

一种超低功耗无线传感器网络MAC协议

在无线传感器网络中,能量是一个关键资源。传感器网络节点通常在大部分时间里处于休眠状态以节约能量。其中,节点间精确地同步和超低的休眠功耗能够本质上延长无线传感器网络节点的寿命。然而现实中节点在唤醒周期设置、时钟源选择和网络节点同步时很难满足理论研究时提出的要求。因此,提出了一种低功耗无线传感器网络MAC协议:允许节点使用多种时钟源实现功耗最优配置,在休眠时采用内部时钟以达到最低功耗,在工作时采用外部晶振以保证射频性能,同时为了解决多时钟源误差增大且休眠周期变化带来的问题,提出了多时钟源休眠唤醒机制和节点同步策略。最后文章在IEEE802.15.4硬件测试平台上完成了多时钟源MAC协议与SMAC协议的实证测试,结果表明对比SMAC协议的唤醒和同步机制,低功耗无线传感器网络MAC协议在传感器网络节点上能够极大地减少休眠功耗并显著地节约同步的时间,从而大大延长节点寿命。     

一种ZigBee无线传感器网络拓扑发现算法

ZigBee无线传感器网络(WSN)不同于有线网络,由于无法直接观察到其网络结构和设备部署情况,因此不利于对ZigBee WSN进行管理和控制。为解决该问题,提出一种针对ZigBee WSN的拓扑发现算法(ZigBeeTopo),确定网络中的活跃节点以及节点之间的相互关系,设计WSN拓扑管理模块,实现ZigBee网络拓扑的可视化。测试结果表明,该算法能正确发现多种WSN拓扑。     

基于虚拟力的传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络中节点非均匀覆盖需求的问题,提出一种基于虚拟力的三维覆盖算法(3D-CAVF).该算法是将虚拟力应用在无线传感器网络中实现节点布置, 通过虚拟力和拥挤度控制, 使节点能够自动覆盖事件, 并且使节点和事件的密度呈现一种平衡的效果.在Matlab平台上进行仿真实验,将所提算法与基于人工势场的三维部署算法(APFA3D)、基于未知目标精确覆盖的三维部署算法(ECA3D)进行比较,在事件呈T型不均匀部署和线型不均匀部署两种情况下进行实验,所提算法的事件集覆盖效能比APFA3D、ECA3D 算法有3.6%、3.1%的提高.仿真实验结果表明所提算法能够有效处理三维无线传感器网络中节点的布置问题.     

基于模糊强化学习和果蝇优化的WSN数据聚合算法

在无线传感器网络中,传感器的能量时有限的,如果传感器的能量耗尽,那么无线传感网络的鲁棒性和寿命就会大大降低.因此,提出了基于模糊强化学习和果蝇优化的数据聚合机制,以最大限度地延长网络寿命,并进行高效数据聚合.首先,网格聚类用于簇的形成和簇头的选择,接着评估各个网格簇所有可能的数据聚合节点,然后采用模糊强化学习选取最佳数据聚合节点,最后利用果蝇优化算法动态定位整个无线传感网络的数据汇聚节点.仿真结果表明,提出的数据聚合方案在能耗和网络鲁棒性方面优于对比方案.