无线传感器网络中基于网络层的能源有效性研究*

如何有效地使用有限的能源是无线传感器网络的一个核心问题。以环境监测为背景,基于网络层建立了无线传感器网络生命期的模型,并对其进行分析,指出能源有效路由算法和数据融合是网络层节省能源的重要因素。最后给出了一种基于网络层的能源有效性解决方案,达到延长网络生命期的目的。     

一种基于无线传感器网络的跨层功率控制策略

为了解决无线传感器网络中节点能源的有限性问题,提出～种跨层的功率控制策略,对基于网络层和基于MAC层的单层功率控制协议进行改进融合。经过仿真实验证明,此方法极大的提高了无线传感器网络的整体性能,有效延长了网络寿命。     

传感器网络GaSA任务分配算法

传感器网络的某些应用,要求系统生命期必须达到数月、甚至数年。为了延长传感器网络生命期,需要研究能源有效的任务分配方案。首先对传感器网络的任务分配问题建模,并基于遗传算法和模拟退火法提出了传感器网络GaSA任务分配算法,最后对算法进行仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于Anycast的无线传感器网络模型

针对无线传感器网络多基站多源路由问题,提出一种基于Anycast技术的网络模型,研究了多基站无线传感器网络中的网络能耗和网络生命期问题.创建无线传感器网络的拓扑、能量和路径选择模型.规定了数据包种类,并提出一种基于Anycast技术的路由协议.仿真实验表明:与LEACH协议相比,该模型可以有效分担网络负载.在节点数量为100时,当基站数量从3个增加到6个,网络能量消耗减少33.3％,网络生命期得到提高.     

无线传感器网络中一种能量有效的簇头选举算法

在基于二层架构的无线传感器网络中，有效的簇头选举算法非常重要。一些现有的算法随机性很大，而另外一些只考虑了同构的情况，实用价值不大。该文提出了一种基于负载平衡的算法，该算法中簇头计算每个簇内成员预期做簇头后的生命期，然后把生命期最大的两个簇员选作新的簇头和新的候选簇头。通过模拟，将该算法与随机选取算法的实现效果进行比较，发现该算法延长了网络生命期。     

基于最优化理论的无线传感器网络通信模型

针对无线传感器网络中多源多基站的最大生命期问题,提出一种基于最优化理论的网络通信模型。根据无线传感器网络能量限制和数据流量守恒原则建立整数非线性规划模型,以网络最大生命期为最优目标,将能量和带宽作为限制的多约束条件,利用最优化技术中的分布式算法求解该模型。仿真结果表明,在多基站环境中,该模型能够延长网络生命期。     

无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

无线传感器网络中基于关联度的多查询优化

无线传感器网络是一种以数据为中心的网络,用户通过基站向网络提出查询请求获取所需数据。如何通过多查询的优化来减少传感器节点的能耗以延长网络生命期是无线传感器网络中需要解决的关键问题之一。提出了基于关联度的多查询优化算法,其基本思想是节点通过节点与候选父亲节点之间的关联度来选择父节点,从而被相同查询覆盖的节点聚集成一个组,多个查询间共享组中节点的数据,在网络中对查询数据进行有效的融合,充分减少了网络的数据传输量,延长了网络的生命期。理论分析和模拟实验表明该算法可以充分减少数据传输量,从而达到节能的目的。     

无线传感器网络中网络层故障容错技术研究进展

故障容错能提高无线传感器网络的稳定性和可靠性, 是无线传感器网络的一项关键技术。网络层容错及跨层协同优化设计是网络故障容错的重要研究内容, 主要对网络层容错技术研究进行了归纳和总结。网络层容错控制技术主要分为多路由传输、纠删编码/网络编码、数据重传机制、跨层协同优化与复合容错和仿生智能容错等, 并对网络层容错控制技术研究趋势作了探讨。     

无线传感器网络最大生命期与最大流路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期和最大流路由算法,证明了网络最大生命期相当于获得网络最大流,根据最大流最小割定理,网络一定存在一个可行解满足网络最大流,在算法复杂度较低情况下,建立以最大生命期为最优目标的网络模型,依靠现有的启发式分布式算法解决该模型。通过仿真验证了算法的性能,表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

基于组合加权分簇的三维无线传感器网络覆盖控制方法*

节点部署是无线传感器网络的一个基本问题。针对传感器节点的能量有限,如何在有限的能量下,实现对目标区域的覆盖最大化,本文提出了一种能量有效的三维传感器网络覆盖控制算法,根据节点的可用能量,与邻节点的平均距离以及连通度的组合加权值来确定簇首节点,并通过仿真实验验证了该方法的能量有效性,研究结果表明,基于组合加权分簇的覆盖控制方法在保证一定的覆盖率以及连通性的前提下,降低了节点能耗,均衡了网络能量,延长了传感器网络的生存时间。     

基于能量感知的工业无线网络时间同步协议

时间同步技术是工业无线网络的关键技术,节能和延长网络生存时间也是无线传感器网络研究领域的热点问题。该文综合考虑网络中节点的剩余能量和工业应用对时间同步精度的要求,通过优化传统的泛洪时间同步协议,提出了基于能量感知的、高可靠性工业无线网络时间同步协议。仿真分析表明,该文提出的时间同步协议,与传统协议相比,可以降低节点用于时间同步的能耗,延长网络生存时间。并且,该协议符合W IA-PA工业无线网络国家标准。     

基于时间片的无线传感器网络拓扑控制

LEACH通过分簇算法与功率控制两种拓扑控制方法有效地降低了无线传感器网络的能耗,延长了网络寿命.然而,在具备能量意识的PowerTOSSIM仿真实验中发现,LEACH往往在网络整体能量较多的情形下会出现少量结点过早死亡的现象.提出了基于能量意识的簇头选举方法和簇内基于时间片的动态活动结点(Active Node)负责机制,实现了网内各结点的能量负载均衡,通过大量仿真实验及相关工作的分析与比较,说明该方法有效克服了LEACH因簇规模大小不同而导致的结点能耗不均匀现象,从而延长了网络寿命.     

按需能量多路径的路由协议研究

微机电系统、处理器、无线通信及存储技术的进步促进了无线传感器网络的飞速发展,使得无线传感器网络成为一种全新的信息获取和处理技术,也因此与传统网络有着许多不同之处.介绍了无线传感器网络的特点及其通信协议体系结构,着重讨论了传感器网络路由协议的设计问题.在分层模型基础上,动态地选择汇聚节点和分层模型的能量多径路由协议可使能量均衡,延长网络寿命,提高数据转发率,这也是传感器网络路由设计的主要目标.     

无线传感器/执行器网络中能量有效的实时分簇路由协议

无线传感器/执行器网络(WSANs)主要应用于自动控制领域,实时性问题是其面临的首要挑战.根据实际环境中的节点部署情况,建立了系统模型;研究了分簇策略与功率控制技术对于自组织网络实时性的影响,提出了一种可适用于WSANs的能量有效的实时分簇路由协议--RECRP协议.该协议采用二级成簇策略使网络中的各类节点稳定分簇.分簇后的各类节点具有不同发射功率,利用执行器节点的强大通信能力有效降低网络延时.采用能量有效性算法使网络中的传感器节点轮换担任簇首,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.实验结果证明,在WSANs中RECRP协议可使网络稳定分簇,并且在网络的实时性与能量有效性方面与现有典型路由协议相比具有更优越的性能.     

基于能量树的无线传感器网络密钥管理方案

有效的密钥管理方案是实现传感器网络安全通信的前提。针对分簇式无线传感器网络,提出一种基于能量树的密钥管理方案。将网络中节点按树型结构进行管理,并将每个节点的能量值作为树中各边的权值,树根按权值分发不同的秘密信息。簇头间通信密钥借助Blom矩阵的思想生成。分析表明,该方案有效地节省了节点的能量,并提供了较强的可扩展性、节点的抗捕获性和网络的可靠性等安全性能。     

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。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

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.