基于势能导向多下一跳路由的服务承载网构建方法

服务承载网络是基于服务构建的以满足服务端到端QoS保障为出发点的覆盖网络,是满足可重构柔性网络对业务需求支撑的有效的网络架构。基于可重构柔性网络体系框架,分析服务承载网构建的主要问题,提出了可重构柔性网络下服务承载网的构建原则,在此基础上给出了基于势能导向多下一跳路由的服务承载网构建算法,并对其进行了性能分析及仿真。仿真结果表明,该算法具有较高的构建成功率。     

基于超声波六元阵列测距的WSN节点定位技术研究

基于超声波测距的定位技术以其精度高、范围广和性能稳定等优点,在无线传感器网络中广泛应用。为了实现较大范围的高精度定位,利用自主实现的超声波六元传感器阵列进行TDOA测距,并进行测距误差分析,然后采用基于测地距离的多维定标算法(Geodesic Distance MDS)进行无线传感器网络节点定位。在MATLAB平台下与Cricket采用的迭代式三边定位和AHLoS采用的多点定位算法进行对比仿真实验,结果表明Geodesic Distance MDS算法在不同网络规模和测距误差条件下均能够获得更高的定位精度和较小的定位误差。     

无线网络通信中离群失联节点定位仿真分析

无线网络节点中的离群失联节点在进行通信时信号质量不稳定,需要对离群失联节点进行准确定位,以提高无线网络通信质量.离群失联节点的信号特征与正常节点的信号特征相比有很大差异,传统的定位方法,在进行定位时需要将离群失联节点的信息都传送到参考节点才能得到定位信息,对于参考节点的依赖程度较大,导致定位的准确度和速度都较低.提出一种概率离群失联节点定位方法.对节点之间的距离进行测量,测量结果符合高斯函数,能够利用概率密度函数来描述,通过求解概率密度最大值,能够实现离群失联节点定位,避免了传统定位方法的弊端.实验证明,利用改进的离群失联节点定位方法,能够快速准确的对离群失联节点进行定位,定位准确率较高.     

WSN中面向非均匀形状事件的动态检测方案

高效且准确地事件检测与跟踪是无线传感器网络研究的热点问题之一,现有的事件检测方案无法实现对形状不定的区域事件的检测与跟踪,为了解决这一问题,提出了一种改进的动态事件检测和跟踪方案.首先,该方案利用事件质心确定事件的具体位置,然后,考虑了节点的读数强度及该读数与事件质心的距离,提出节点动量概念以引导事件融合和分割检测.仿真实验结果表明,该方案可在各传感器结点中分布式运行,延迟低,能效高,在各种条件下均有很高的准确度.不论事件大小和事件数量如何,它始终可以确定正确的事件数量,给出正确的事件形状.     

一种低功耗无线传感器网络节点设计

无线传感网络节点功耗直接决定了无线网络的生存周期,为了降低节点能耗,在对多种微处理器芯片和射频芯片性能分析比较的基础上,选择了MSP430F2618处理器芯片和射频芯片CC2520射频芯片,采用微处理器与无线模块独立架构,设计了一种性能灵活无线网络节点;提出了微处理器、射频芯片在工作模式与多种低功耗模式之间切换,以及微处理器时钟的控制等节能策略,在此基础上设计了网络路由节点和端节点软件系统;实验证明:在发射功率为0 dBm,数据传输速率为1 MHz时,设计的节点运行电流和休眠电流(26.1 mA,1.57μA)与传统的Imote节点(35.1 mA,3.6μA)、Mica2节点(56.2 mA,21μA)相比,明显低于传统节点;当节点电池容量为2*700 mAh,工作周期为10分钟时,其生存周期为7.2个月;设计的节点的寿命达到预期目标。     

基于平方位置误差下限的优化功率分配方案

在无线传感网络中,节点定位是基于位置的应用基本要求。然而,现多数文献仅关注定位精度,而忽略了能量消耗对定位精度的影响。为此,针对基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indicator)定位方案,提出基于平方位置误差下限SPEB(Squared Position Error Bound)的优化功率分配SPEB-OPA(SPEB-Based Optimal Power Allocation)方案,目的在于最小化能量消耗。在SPEB-OPA算法中,将SPEB作为评定定位精度的参数,并推导出SPEB表达式,然后建立优化功率分配的目标函数,并考虑到锚节点位置存在误差。仿真结果表明,提出的SPEB-OPA方案极大地减少了功率消耗。当误差门限T=8时,SPEB-OPA方案的功率消耗比统一功率分配UPA(Uniform Power allocation)方案减少至50%。     

基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现?

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。     

基于萤火虫群优化的Ad Hoc网络路由协议

针对Ad Hoc网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,本文借鉴萤火虫群优化算法的思想,提出了一种基于萤火虫群优化的Ad Hoc网络路由协议。路由协议用萤火虫优化算法的荧光素强度的更新规则与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量及节点间的距离等因素相互映射,改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成Ad Hoc网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现Ad Hoc网络的稳定。仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由协议在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能。     

非均匀热传递下传感网络节点选择改进算法

在非均匀热传递网络通信效率优化的研究中,由于非均匀热传递环境下的传感网络中的节点的能力消耗过程具有较强的随机性和动态性特征,使得节点能量消耗出现不规则发散问题.传统的传感网络节点选择以既定节点能量分布为前提,没有考虑温度造成的节点不规则能耗造成的能量下降问题,使得节点选择过程存在弊端.提出了一种自适应模糊差分和自适应粒子群的传感网络节点选择改进算法,分析非均匀热环境下传感网络通信原理,得到非均匀热传递下传感网络节点能量特征,依据节点的能量特征,自适应完成非均匀热传感网络簇首的选择,采用Logistics模糊映射对节点进行改进分区处理,获取最佳网络节点分区,将模糊扰动量融入最佳节点分区中,采用自适应粒子群算法对无线传感网络最佳分区节点的最优位置进行运算,获取无线传感网络最佳能量节点的最优位置,实现网络节点覆盖改进.仿真结果说明,所提算法可在非均匀热传递环境下实现传感网络节点节点的改进,具有较高的收敛效率.     

基于免疫克隆选择机制的WSN节点调度算法

由于无线传感器网络节点分布不均匀,监测环境复杂等特点,远离Sink的节点由于能耗较大,并且容易导致网络覆盖面积不足.提出一种启发式的利用人工免疫克隆选择机制的节点调度优化算法(AICSO),将网络生命期划分为具体数量的迭代周期并生成中心节点的覆盖位图,利用节点间冗余进行有效地拓扑控制合理调度节点,以获得网络的最优连通性和最大面积的覆盖.仿真结果表明,上述算法能够有效利用网络节点的能量满足感知覆盖和连通性要求,延长了网络生命周期,降低了网络整体能耗,为网络优化节点调试提供了依据.