基于Jawbone手环的睡眠质量预测研究

提出了一种基于Jawbone手环预测睡眠质量的方法。通过对手环收集到的运动和睡眠数据进行分析,选择出有效的特征表示,并使用支持向量机(SVM)的预测分类方法进行数据处理,取得了较好的效果。     

移动传感网中基于密度和距离的概率广播算法

广播是移动传感器网络(mobile wireless sensor networks)中最基本的信息传播方式,但现有的广播算法在广播时需要大量中间转发节点,造成大量消息冗余转发,从而导致能量浪费.因此提出一种基于节点密度和距离的概率(broadcasting algorithm named node density and distance-based probability,NDDP)广播算法.该算法平均转发率为5S/(Nπr~2),这里S为网络区域面积,N为网络节点总数,r为通信半径.理论分析得出该算法的平均广播接收率超过95%.ns-2模拟结果表明平均广播接收率达到92%以上,并且网络节点密度越大算法的转发率越低,越节能.模拟实验结果表明NDDP算法无论在稳定性方面还是在节能性方面均优于Smite和Sidewinder中的广播算法.     

物联网中一种基于无线射频识别和传感器节点的信息收集协议

为有效收集传感器节点的信息,本文将无线射频识别标签与传感器节点进行结合,提出了2种数据收集协议。首先提出了基于被动式标签数据收集协议PTC,该协议采用分割时槽方法,将每个帧分割为若干个大小不同的时槽,有效缩短了执行时间。在此基础上,提出一种基于主动式标签的数据收集协议ATC,该协议采用预先分配时槽的方法,减少空时槽和冲突时槽的分配,使得执行时间达到下界。为使信息收集准确可靠,提出了有效检测丢失标签和收集未知标签算法ADMCU,为PTC和ATC协议执行的正确性提供保障。实验表明:本文提出的两种协议与其他流行协议相比执行时间更短,且无论收集信息量如何变化,ATC的执行时间始终最短;同时,所提出的ADMCU算法在相同准确率情况下,耗时更短。     

传感器网络基于小波分段常值压缩的数据收集研究

在结构健康监测系统中,通常需要大量地布置传感器节点.为了实时地获取监测数据,需要频繁地收集数据,消耗能量较多,特别是收集的数据是多维数据时.针对在频繁的数据收集应用中降低通信量以延长网络寿命的问题;本文提出了基于小波分段常值压缩的数据收集算法,该算法采用压缩采样理论,在数据传输时对数据进行小波分段常值压缩,从而降低了数据传输量.当网络规模较大的时候,可以极大地节省通信开销,延长网络寿命.传统的数据收集方法总通信量是O(N2),压缩采样方法为O(MN),而本文算法总通信量为O(mN),这里m＜＜M.对小波分段常值压缩算法进行了TOSSIM模拟实验以及真实实验,2个模拟实验通信量减少分别为61％和47％,2组真实实验平均通信量减少分别为21％和42％.     

Dual-Radio传感器网络中一种多功率多信道数据收集调度策略

MMDC首先为每个节点构造数据收集的能量消耗最优路径;然后考虑网内通信冲突、数据收集时延等因素,构建MPST,使数据收集能耗小、冲突少、时延低;最后在MPST的基础上运用CALS完成数据收集,CALS借助较少的Radio和信道,消除链路间的通信冲突与干扰,实现多条链路无冲突并行收发数据,从而优化数据收集效率.实验结果表明,MMDC可有效降低数据转发时延,缩短数据收集时间,减少网络能量消耗,提高网络吞吐量.     

Multi-Radio无线传感器网络中基于缓存和信道切换的数据查询算法的研究

针对Multi-Radio Multi-Channel传感器网络中链路服务质量和信道冲突等问题,提出并证明了基于缓存和信道切换的数据查询问题是一个NP完全问题.根据数据流守恒和链路-信道等约束条件,建立线性规划方程,得到该问题的最优解模型,并提出了一个多项式时间的近似算法——贪心新覆盖数据算法.该算法采用动态规划策略最小化缓存节点将单位数据包传输到查询节点所需要的路径时延,再贪心选择其具有最小路径时延的缓存节点,收集其新覆盖数据.理论分析和实验结果表明,提出的方案能有效地减少数据收集时延,提高数据查询效率.     

密集型无线传感器网络中功率可调节的跨层网络协议

针对无线传感器网络中节点密集的情况,提出了一个功率可调节的跨层网络策略.节点使用不同的发射功率,且使节点有事先规定数量的邻居节点,其中邻居节点数即为节点度.这样,既保证了网络的连通性,又能有效地降低节点间的竞争冲突.将网络中的节点按照层次划分,选择最小传输功率的上层节点作为父亲节点来构造路由树,计算出节点的候选父亲节点集,在父亲节点失效的情况下,选择候选集中的节点传输来解决.实验结果表明,通过这样的策略,可以提高网络的吞吐量,提高数据传输的速率.     

Multi-Radio传感器网络信道分配算法的研究

为了减少通信冲突与信道干扰,本文研究了Multi-Radio Multi-Channel 传感器网络无冲突通信的信道数上界与Radio数上界,在理论上证明了当网络的通信半径NCR>3×Dis(PK)且Sensor 节点规模大于2K+1时,网络无冲突信道分配的信道数上界为△(CG),其中K为网络可采用的功率级数,Dis(PK)为网络最大功率的通信半径,△(CG)为网络信道冲突图的最大度.在此上界基础上,提出了一种信道分配算法,该算法消除了数据通信时的冲突与干扰.理论分析与实验结果表明:本文提出的无冲突信道分配算法能够显著地改善传感器网络的通信效率,提高网络的吞吐量.     

传感器网络簇头选举与调度策略研究

 为了最大化分簇网络的生存周期,提出基于线性规划的簇头选举策略(LPCHS)和基于簇头时间比的簇头调度算法(CHSA).LPCHS根据数据流守恒约束和能量约束等条件,建立线性规划方程,得到簇生存周期、簇中各节点轮为簇头的时间及相应的簇头时间比.CHSA采用多路径路由技术完成簇间数据转发,得到基于簇头时间比的簇头调度方案.     

MANET中基于缓存的移动数据查询处理算法的研究

针对MANET环境中带宽有限、能量有限、存储有限和链路频繁的断接性等特点,提出了基于缓存的移动数据查询问题,证明该问题是NP完全问题,并给出一个多项式时间的近似算法,即最大节点新覆盖数据算法MD.该算法采用贪心策略,查询新覆盖数据量最大的节点,减少了查询次数,并最大限度地减少了网络中的传输时延.然后在MD算法的基础上,同时考虑了节点新覆盖数据量和链路服务质量问题,提出了一种改进的高效的启发式算法,即基于最大节点DD值的算法MDD,有效地减少了能量消耗,最小化数据传输时延,提高了网络的吞吐量.理论分析及实验结果表明提出的数据查询算法能够充分利用缓存节点的数据信息,较好地完成数据查询工作,有效地减少数据收集时延,提高查询效率.