WSN中一种基于数据融合的能量高效分簇路由协议

基于无线传感器网络中监测数据具有较高时空相关性的应用场景。提出了一种基于数据融合的局部能量高效汇聚分簇协议LEEAC，该协议通过反映局部空间相关性的数据相异度对节点剩余能量进行约束，并使用约束后的预测能量作为竞选簇头的主要依据，被选举的簇头在传感器网络中具有良好的分布性。同时通过引入数据鉴定码，减少了簇内数据传输阶段的通信量以及簇头数据融合的工作量，从而大大节约了能量消耗。实验结果表明，LEEAC协议能够有效均衡网络能量消耗。延长网络生存时间。     

无线传感器网络中移动协助的数据收集策略

利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节点间由于多跳传输引起的能量空洞(energy hole)以及节点失效造成的传输链路中断等问题.MDC的移动性也为无线传感器网络的研究带来新的挑战.研究基于移动协助数据收集的无线传感器网络结构,分类总结了近年来提出的一些典型的基于MDC的算法和协议,着重讨论了MDC在网络能量、延迟、路由和传输等方面带来的性能变化.最后,进行了各种算法的比较性总结,针对传感器网络中MDC的研究提出了亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.     

一种基于信任度的DV—Hop改进定位算法

针对DV-Hop算法在网络中存在障碍物形成弯曲路径时不能进行正确定位这一局限性,引入了信任度概念,提出了一种改进的DV-Hop定位算法——基于信任度的DV-Hop改进算法(TDDV-Hop),通过对信任度值的判断筛选出合适的平均每跳距离值.仿真结果表明,TDDV-Hop算法能够减小由于路径弯曲而产生的定位误差,提高定位的精确性.     

WSN中一种基于移动锚节点的节点定位算法

在无线传感器网络的定位过程中,随着锚节点的使用数量增多,整个网络的开销也会增大,从而会造成较大的浪费.因此,为了实现利用较少的锚节点完成较精确定位的目标,提出了一种仅基于3个移动锚节点的Range-free无线传感器网络节点定位算法.该算法能够保证每个未知节点都选择与其距离在一定范围内的锚节点进行定位,同时,通过建立优化模型以最大化网络中的二重覆盖区域范围,从而进一步提高定位的精确度.仿真实验结果表明,该算法能够在一定程度上提高节点的定位精确度.     

非对称占空比传感网中的广播能效优化算法

针对非对称占空比传感网中最小端到端延迟约束下的广播能效优化问题,首先构造了一个能够刻画广播时空特征的时空状态图,将目标问题建模成转发行为子集覆盖问题,然后分别提出了一种面向总能耗优化的最小代价转发行为子集覆盖算法（MC-SCA）和一种面向能量公平性的代价均衡转发行为子集覆盖算法（CB-SCA）。MC-SCA和CB-SCA都是采用迭代的方式选择最优转发行为子集。MC-SCA在每一轮迭代中贪心地选择转发行为代价与新增覆盖节点数量的比值最小的转发行为,而CB-SCA在每一轮迭代中贪心地选择带来更小节点转发能耗负载且更多新增覆盖节点数量的转发行为。仿真结果表明,MC-SCA与典型的随机父节点选择算法（RPNS-A）相比其广播总能耗平均降低了24.23%,而CB-SCA与RPNS-A、MC-SCA以及最小节点负载优先的贪心算法相比其节点最大广播负载值分别平均降低了48.69%、65.21%和10.64%,因此CB-SCA具有更好的广播能量公平性。     

一种高效有向无线充电器的布置算法

传统的传感器节点通常采用电池供电,有限的电池能量限制了传感器网络整体的寿命.无线能量传输技术可将能量以无线方式从充电器发送至传感器,从而可以彻底解决这一问题.无线可充电传感网中的一个重要问题是无线充电器的布置问题,即,如何有效地布置充电器,使得传感器网络的整体充电效用最大化.已有的工作主要考虑的是全向充电器的布置问题,且充电器可布置的位置受限,如只能布置在三角形顶点或网格中的格点处,因此具有相当的局限性.首次考虑了有向充电器的一般布置问题,即,充电器充电区域为扇形,并且充电器可布置在区域内任何位置处,其朝向可任意调节.另外,首次基于实测数据建立了有向充电器的充电模型,并提出一系列创新方法将问题进行转化,设计了一种近似比为(1-1/e)/(1+e)的高效算法——CDG(charger deployment-greedy)算法来解决这一问题.仿真实验结果说明了CDG算法的有效性.与其他提出的两种随机算法相比,CDG算法的性能分别提升了将近300%和100%.