一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法,基于移动代理对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.将移动代理路由归结为一个优化问题,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成自适应遗传算法(AGA)的初始群体,采用AGA求出移动代理的最优路由节点序列.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

传感器网络中基于移动代理的数据融合框架设计

使用移动代理进行数据融合相比于传统的数据融合方法拥有诸多优势.设计了一种基于移动代理的数据融合框架;通过定义目标函数,采用遗传算法求解框架中移动代理的最优路由策略;提出了一种基于分辨率的并行量化交叠的数据融合算法RPQO作为框架中的融合策略.仿真结果表明基于移动代理的数据融合框架能够有效地将融合策略和基于移动代理的路由策略整合起来,取得比传统数据融合算法更好的性能,其优势随着网络节点规模的增长更为明显.     

传感器网络中基于移动代理的数据融合方法研究

在传感器网络中采用移动代理来进行数据融合是一个新颖的思路,它与传统的数据融合方法相比拥有诸多优势,有必要为数据融合设计一种基于移动代理的计算模型,使得移动代理在传感节点间迁移的同时能够进行有效的数据融合.我们对基于移动代理的数据融合方法进行了深入的探索,设计了基于移动代理的数据融合框架,提出了一种与移动代理路由紧密结合的按分辨率并行量化交叠的数据融合算法--PQOR,并将其成功地运用到目标分类识别的应用场景中.仿真结果表明:与传统的数据融合算法相比,PQOR能够以较小的代价达到应用的要求,其优势随着网络节点规模的增长更为明显.     

基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

WSN中基于冗余度的移动代理路由算法

在基于移动代理(MA)的无线传感器网络数据融合中,MA路由的选择直接影响系统能耗,从而决定整个网络的使用寿命。为此,引入冗余度参数,同时结合节点剩余能量参数和节点间最短距离参数,提出基于冗余度的 MA路由算法。采用阈值处理方法消除冗余节点,利用Kruskal方法建立最小生成树,初步形成MA路径,并通过改进的后序遍历方法对其进行优化。仿真结果表明,与遗传算法和近优路由设计算法相比,该算法能有效降低能耗,减少数据延时,延长网络生命周期。     

传感器网络数据融合技术的研究与仿真

研究无线传感器数据融合问题,延长网络生命周期.由于传感器节点密度大,采集数据大量冗余,应对数据进行融合处理,采用数据融合算法对冗余数据合并,从而有效地节约能耗.为了很好地合并冗余数据,提出一种粒子群算法的传感器网络数据融合方法.通过移动代理建立数据的初始路由模型,通过粒子群中的粒子互相通信和协作求得路由模型最优解,即数据最优路由节点序列,从而实现数据融合.仿真结果表明,粒子群算法能很好的合并冗余数据,从而减少的网络能量消耗,有效降低网络延时,延长网络的生存时间.     

稀疏无线传感器网络的路由算法研究

为保证移动代理节点在能量受限条件下总路由最短,给出一种基于能量受限移动代理节点的稀疏无线传感器网络路由算法.通过建立移动代理节点路由数学模型,首先根据移动代理节点能量限制条件将整个无线传感器网络划分为不同子集,然后利用旅行商问题的解决方法计算每个子集最短路径,最后所获得的子路径之和即为最优路由.实验仿真结果分析表明:随着网络节点数目增多和移动代理节点能量增加,所给方案的总路由比较接近于理想情况,在实际应用中比较有效且适于推广.     

Research on wireless sensor networks data aggregation on simulated annealing genctic algorithm

研究无线传感器网络( WSN)数据融合技术.传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗.结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA).采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合.仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时.     

基于免疫算法的无线传感器网络路由算法

针对移动代理（MA）以能量有效的方式收集相关性数据的特点,提出一种基于免疫算法的数据融合路由算法．利用免疫算法的寻优能力对MA路由进行全局优化,并根据节点数据传输和融合能量开销及节能增益,对移动代理迁移到每个节点是否进行数据融合进行选择,以提高信息收集过程中网络能量效率．实验结果表明,该算法具有更好的能量利用效率和较低延时．     

无线传感器网络移动代理路由算法的仿真研究

路由选择问题是无线传感器网络中的核心问题.针对无线传感器网络节点能景、计算能力和通信能力有限等特点,为了降低能量开销和延长网络的生命周期,将蚁群算法和移动代理技术结合.提出一种新的无线传感器路由算法.考虑节点之间距离、路径能量消耗和节点剩余能量情况,使网络中的能量消耗更加均衡,同时对蚁群信息素更新规则进行了改进,加快了蚁群算法收敛到最优解的速度.仿真结果表明,与其它移动代理路由算法相比,算法在全局性和收敛速度方面都有所提高,有效地减少冗余数据传输,降低通信消耗,延长网络的生存周期,为路由传感器设计提供了参考.     

WSN中改进蚁群算法求解移动代理问题*

关于求解无线传感器网络中移动代理迁移路径问题,在蚁群系统基础上对蚁群算法进行改进,使算法更适用于无线传感器网络环境。从大量初始化路径中选出部分最优路径留下信息素,而且考虑节点的剩余能量,从而引导蚂蚁选择不同的路径;同时,针对无线传感器网络节点通信能力有限的特点,为了避免无效路径的产生引入变异操作。理论分析和仿真实验表明,改进后的蚁群算法增强了算法的全局搜索能力并有效求解无线传感器网络移动代理迁移路径问题。     

WSN in cyber physical systems: Enhanced energy management routing approach using software agents

Recently, the cyber physical system has emerged as a promising direction to enrich the interactions between physical and virtual worlds. Meanwhile, a lot of research is dedicated to wireless sensor networks as an integral part of cyber physical systems. A wireless sensor network (WSN) is a wireless network consisting of spatially distributed autonomous devices that use sensors to monitor physical or environmental conditions. These autonomous devices, or nodes, combine with routers and a gateway to create a typical WSN system. Shrinking size and increasing deployment density of wireless sensor nodes implies the smaller equipped battery size. This means emerging wireless sensor nodes must compete for efficient energy utilization to increase the WSN lifetime. The network lifetime is defined as the time duration until the first sensor node in a network fails due to battery depletion. One solution for enhancing the lifetime of WSN is to utilize mobile agents. In this paper, we propose an agent-based approach that performs data processing and data aggregation decisions locally i.e., at nodes rather than bringing data back to a central processor (sink). Our proposed approach increases the network lifetime by generating an optimal routing path for mobile agents to transverse the network. The proposed approach consists of two phases. In the first phase, Dijkstra’s algorithm is used to generate a complete graph to connect all source nodes in a WSN. In the second phase, a genetic algorithm is used to generate the best-approximated route for mobile agents in a radio harsh environment to route the sensory data to the base-station. To demonstrate the feasibility of our approach, a formal analysis and experimental results are presented.     

无线传感器网络中传输范围调整的动态规划算法

研究在无线传感器网络中如何选择活动的路由节点及其传输范围,以有效节省能量的消耗。在节点随机布设的线性网络中,当网络传输流量一定的条件下,提出了三种路由节点选择及其传输范围调整算法,获得最优无线传输范围与通信流量之间的关系,数值计算证实了其中的动态规划算法可以选择到最优能量消耗的路由节点及其传输范围。     

基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法

稀疏无线传感器网络中各传感器节点距离较远,而传统的静态数据收集方法要求各传感器节点直接通信,导致网络延迟时间长,能耗高。针对该问题,提出一种基于移动机器人的无线传感器数据收集方法。该方法首先由静态节点选择与路径最短的移动机器人作为簇头,移动机器人比较一定周期内检测到的邻居节点的平均剩余能量与整个网络传感器节点平均剩余能量,根据比较结果决定其是否移动,若移动则采用范围可控的随机移动策略;当移动机器人移动到新位置时,传感器节点更新路由,选择新的移动机器人作为簇头。仿真结果表明,与传统的静态无线传感器网络数据收集方法相比,基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法大大降低了数据传输延迟和节点能量消耗。     

A color-theory-based energy efficient routing algorithm for mobile wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) with nodes spreading in a target area have abilities of sensing, computing, and communication. Since the GPS device is expensive, we used a small number of fixed anchor nodes that are aware of their locations to help estimate the locations of sensor nodes in WSNs. To efficiently route sensed data to the destination (the server), identifying the location of each sensor node can be of great help. We adopted a range-free color-theory based dynamic localization (CDL) [Shen-Hai Shee, Kuochen Wang, I.L. Hsieh, Color-theory-based dynamic localization in mobile wireless sensor networks, in: Proceedings of Workshop on Wireless, Ad Hoc, Sensor Networks, August 2005] approach, to help identify the location of each sensor node. Since sensor nodes are battery-powered, we propose an efficient color-theory-based energy efficient routing (CEER) algorithm to prolong the life time of each sensor node. The uniqueness of our approach is that by comparing the associated RGB values among neighboring nodes, we can efficiently choose a better routing path with energy awareness. Besides, the CEER has no topology hole problem. Simulation results have shown that our CEER algorithm can save up to 50–60% energy than ESDSR [Mohammed Tarique, Kemal E. Tepe, Mohammad Naserian, Energy saving dynamic source routing for ad hoc wireless networks, in: Proceedings of Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc, and Wireless Networks, April 2005, pp. 305–310] in mobile wireless sensor networks. In addition, the latency per packet of CEER is 50% less than that of ESDSR.     

基于APIT的三维移动代理路由算法研究*

针对现有的移动代理路由算法都是基于二维环境的不足,提出了一种能应用于三维环境中的移动代理路由算法。首先,使用APIT定位法来获取三维空间中的传感器坐标;在获取传感器节点坐标后,引入蚁群算法对移动代理访问传感器节点的路径进行优化,由此,得到了一种全新的基于APIT的三维移动代理路由算法。仿真实验表明,新移动代理路由算法能较好地适应无线传感器网络的实际应用环境,且路径优化效果明显。     

A cross-layer transmission scheduling scheme for wireless sensor networks

In a wireless sensor network, the sensor nodes are densely deployed for detecting in many cases. One design challenge for such a network is how to devise a good data fusion algorithm for information retrieval. Noting that the channel state information (CSI) between the cluster head and the sensor nodes will influence the received bit energy noise ratio of the sensor nodes, we propose an optimal data fusion algorithm taking into account the CSI for a one-hop clustered wireless sensor network. On the basis of the fusion algorithm, we consider the redundancy of the sensor deployment and propose a cross-layer transmission scheduling scheme. By selecting proper set of sensor nodes to transmit their local information back in turn, the scheme can prolong the lifetime of the sensor network. The numerical and simulation results show that it can get a good tradeoff between the energy efficiency and the performance.     

能量有效的无线传感器网络动态任务调度算法

为减少无线传感器网络任务调度的能量消耗,平衡网络负载,提出能量最小化的动态任务调度算法。在感知动态环境的基础上,将传感器网络节点的覆盖率、可调度性等作为该问题的约束条件。将改进后的蚁群算法应用于任务调度算法中,通过迭代得到最优分配方案,引入信息熵提升剩余能量充沛的节点执行任务的几率。仿真结果表明,该算法在降低任务分配的执行时间、能量消耗量及优化网络负载平衡方面取得了较好的效果。     

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.