无线传感器网络最小能量簇群构造策略

尽可能延长无线传感器网络（WSNs）的生命周期是设计和部署网络所面临的最大挑战之一。由于节点配备的能量有限，采用分簇方式组织节点可以极大地降低节点与Sink节点通信的能耗。簇群成员节点和簇头的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度。文中分析了簇群节点采用Multi-hop通信方式时，节点通过中继节点与簇头通信时能量消耗的模型，然后在选择链路的最优跳数的基础上，提出建立最小能量中继链路的方法，实现通信能耗的最小化。对WSNs的设计和实施具有一定的指导意义。     

基于贪婪算法无线传感器网络中继节点布局的研究

为实现远距离的无线通信, 在网络中添加中继节点, 采用多跳路由传输数据。对于中继节点的布局问题, 依据线性结构使网络整体能量消耗最小的特征, 提出一种中继节点贪婪布局算法。该算法通过最近贪婪策略、中继节点通信容量、传感器节点数据转发跳数等约束方法限制中继节点的布局位置。理论分析和实验验证了该算法能够有效减少能量消耗, 延长网络寿命。     

基于Aqua-Sim的水声传感器网络MAC层协议分析

分析了水声传感器网络中MAC层协议的特点和分类.利用基于NS2的Aqua-Sim水声网络仿真模拟软件仿真了Broadcast MAC协议和R-MAC协议在五个节点的集中式拓扑结构的水声传感器网络中的传输过程,分析比较了两种协议在平均数据包延时、平均能量消耗以及平均吞吐量上的异同.得出在集中式拓扑结构的水声传感器子网中,Broadcast MAC协议更适合于要求较高吞吐量的应用环境,而R-MAC协议更适合于在能量消耗方面有严格要求的应用环境.     

优化链接状态路由的低开销多点中继选择算法

优化链接状态路由是移动AD hoc网络中最普遍的路由协议,该协议存在降低拓扑控制的通信开销问题。虽然优化链接状态路由通过多点中继选择算法限制拓扑控制的通信,然而效果并不理想。提出一种具有深度判断能力的多点中继选择算法。当有两个可达节点时,可通过多一跳分析选择更合理的中继节点,从而减少拓扑控制的通信。实验结果表明,新算法具有更低的通信开销,能有效提高路由效率。     

放置中继节点解决无线传感器网络能量空洞问题

在无线传感器网络中,传感器节点往往采用多跳的方式进行数据传输,造成了基站sink周围节点能量消耗过快,易形成能量空洞问题。针对这个问题,提出了一种改变中继节点能量的能耗均衡策略,即将中继节点的能量加大为原传感器节点能量的数倍,同时减少中继节点的数量。理论分析和仿真结果表明,这种方法有效地解决了能量空洞问题。考虑到成本和数据冗余问题,在中继节点数为理想数目的3/5时,网络能耗没有太大的提高,即放置少量的中继节点也能达到能耗均衡的目的。     

基于蚁群算法的WSN能量预测路由协议

LEACH协议中的簇头和基站采用一跳通信,导致能量消耗过快。为此,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络(WSN)能量预测路由协议。引入蚁群算法思想,簇头节点通过多跳方式与基站节点进行通信。在计算蚂蚁选择下一跳的概率时,考虑节点可能的能量消耗,避免路径选择过于集中。仿真结果表明,该协议能降低簇头能量消耗,延长网络寿命。     

无线传感器网络中基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法

多跳无线传感器网络中,部分节点由于担当数据转发任务,能量消耗较快,缩短了网络的生命期。充分考虑节点承担数据转发任务时负载过大的特点,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点担当数据转发任务的可能性,并通过设计的拓扑维护概率周期性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法,有效地解决了节点由于担当转发任务而造成能量过早耗尽的问题在一定程度上均衡了节点负载,延长了网络生命期。     

带状无线传感器网络能量高效的节点部署策略

带状无线传感器网络具有特殊的拓扑结构,满足很多重要领域的应用需求。针对带状网络中的能量消耗不均衡问题,分析了带状无线传感器网络在多跳通信时的拓扑结构和能耗模型,在对带状网络进行分簇的基础上,提出一种非均匀的节点部署策略,该策略量化了带状传感器网络中簇内节点的数目关系,并设计了相应的路由协议。仿真结果表明,非均匀的节点部署策略可以缓解带状网络的能量空洞问题,使网络能耗趋于均衡,延长整个网络的生命周期。     

无线传感器网络中的动态电压调节算法

无线传感器节点一般由电池供电,且电池不易更换,所以传感器网络最关注的问题是如何高效地利用有限的能量.动态电压调节技术允许软件在运行时动态的改变处理器的频率和电压,以减少它的能量消耗.分析了现有的一些动态电压调节算法,根据无线传感器网络多跳路由和拓扑易变化的特点,提出了一种针对中继节点的动态电压调节算法,并在NS2平台上对算法进行了仿真.通过对仿真结果的分析,表明改进的算法能够很好地减少系统能量消耗,延长无线传感器网络的使用寿命.     

一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

三维网络拓扑结构的水声传感器网络MAC协议

水声传感器网络Underwater Acoustic Sensor Network(UWASN)由于其广阔的应用前景,近年来逐渐被人们关注。然而由于水下环境的限制性,水声传感器网络具有其一些独特性。例如,与二维的陆地传感器网络不同,水声传感器网络是三维的。如今,现有的介质访问控制Medium Access Control(MAC)协议大多是针对二维无线传感网络,很少有基于三维水声传感器网络的 MAC 协议。针对水下三维网络,提出了基于三维网络拓扑结构的水声传感器网络 MAC 协议。该协议将网络中的节点生成树结构,并利用子节点与父节点之间的关系,通过动态节点算法实现三维动态的水声传感器网络。此外,详细分析了节点间的碰撞并有效解决各种碰撞,从而大大提高了信道利用率。通过仿真软件对比不同协议在同一网络拓扑中的实验结果,证实文中协议能够有效节约大量能源。     

基于NS3的水下LEER协议优化与分析

水下无线传感器网络作为无线传感器网络在水下的应用扩展,成为当今研究的热点。在水下通信中能量补给困难、能量均衡性差、网络生存周期短的问题依然没有得到解决。为了提高水下无线传感器网络数据交付率,延长网络生存期,设计一种适用于水下拓扑动态变化、能量均衡性高的路由协议极为重要。基于层级节能的路由（LEER）协议有效解决了路由空旷问题。优化后的LEER协议采用多sink的拓扑,从单跳延迟、剩余能量、节点密度以及水下节点发生移动层级随之更新的角度,提出基于NS3的水下LEER协议能量均衡优化策略。仿真结果表明,优化后的LEER协议在能量均衡性、数据交付率和适应动态拓扑等方面均优于LEER协议。     

无线传感器网络节能关键技术及能耗一致性研究

无线传感器网络在许多领域有重要的应用价值,而能耗问题一直是其技术发展的瓶颈。基于对无线传感器网络关键技术的研究,进一步探讨了国内外节能技术的发展,总结了现有节能技术的优势和不足,并提出了能耗一致性的问题,结合拓扑控制技术给出了合成能耗控制模型,对提高系统能量利用率有一定意义。     

基于矢量转发的节能型水声传感器网络路由协议

近年来,水下物联网和海洋物联网已经成为一个热门的研究方向,水声传感器网络路由协议作为海洋物联网的重要组成部分也得到研究人员的广泛重视。因此在HH-VBF协议的基础上,提出一种基于矢量转发的节能型水声传感器网络路由协议——ES-HH-VBF协议。ES-HH-VBF协议在保留了将下一跳节点的位置信息作为计算节点转发因子的参考值的基础上,引入了节点剩余能量改进节点转发因子的计算方式,以此来均衡网络中的能量消耗;并且还将预设的距离阈值由HH-VBF协议中的固定值改为根据节点剩余能量变化的动态值,从而可以动态地控制数据冗余。为了验证ES-HH-VBF协议的性能,在水下传感器网络仿真器Aqua-Sim上对HH-VBF协议和ES-HH-VBF协议的性能进行了对比分析。仿真结果表明,随着节点发包间隔的增加,ES-HH-VBF协议的包传递率比HH-VBF协议的包传递率高4.2%左右,网络平均时延比HH-VBF协议低11.3%左右,网络平均能耗比HH-VBF协议低8.2%左右。通过对ES-HH-VBF 协议和HH-VBF协议的仿真实验分析可知,ES-HH-VBF协议在提高数据包传递率、降低平均能耗和降低平均延时方面具有较大优势。     

Topology control algorithm for underwater wireless sensor networks using GPS-free mobile sensor nodes

Underwater wireless sensor networks (UWSNs) have been developed for underwater applications, such as resource exploration, pollution monitoring, and tactical surveillance. The topology control techniques of UWSNs and terrestrial wireless sensor networks are significantly different because of the particularity of underwater environments and acoustic communication, such as mobility pattern, propagation delay and energy consumption. Due to multifarious factors of underwater environments, node mobility becomes a non-negligible issue. However, GPS may not be feasible because of the limitations of satellite coverage or obstructions in adverse underwater environments. In particular, anchored sensor nodes towed by wires are prone to offset around their static positions, causing each node to move within a spherical crown surface (spherical crown mobility pattern). Nevertheless, most previous studies have not focused on this specific mobility pattern. In the current paper, a mobility model for UWSNs nodes is constructed, and three representative topology control objectives are attained. A distributed radius determination algorithm is designed for the mobility-based topology control problem. Results of theoretic analysis prove that the proposed algorithm is convergent, and it has preferable approximate ratios and polynomial complexity. Performance of the algorithm is analyzed through simulation experiments, which indicate a well-constructed topology. Every objective can still be upgraded without the dynamic location information of mobile nodes.     

三维水下监视传感器网络的拓扑生成算法

当前大多数传感器网络研究假设传感器节点在二维平面部署,然而许多水下传感器网络应用要求节点在三维空间分布。针对三维水下监视应用,提出一种新颖的分布式传感器网络拓扑生成算法（ETG）。基于格理论,ETG算法将节点的移动控制与活动设备的调度相结合。初始时刻监视设备密集部署在二维海平面上,ETG算法根据局部信息选择活动设备,并通过控制其传感器节点在垂直方向的移动,形成一个三维水下网络。仿真实验表明,ETG算法能够以较小的平均节点移动距离覆盖较大的空间,从而有效减少网络建立阶段的能量开销。     

拓扑控制对Ad hoc网络能耗及生存期的影响分析

Ad hoc网络的能耗主要与节点的发射功率、数据包转发次数及端到端通过量三者有关。通过建立网络能耗模型分析和实验仿真发现,对负载较低的网络实施拓扑控制技术可以降低网络能耗、延长网络生存期;而对负载较高的网络实施拓扑控制技术,虽不能有效降低网络能耗,但仍然可以延长网络的生存期。     

异构无线传感器网络支配集拓扑控制算法

采用最小连通支配集的理论,研究异构无线传感器网络拓扑结构的优化问题.针对传感器节点的通信能力异构特性,综合通信链路质量、节点传输范围与剩余能量,构建起一种度量异构节点能量有效性的区域能量消耗率函数.利用该函数判断通信区域的能耗速率并确定支配节点的选择,设计了一种最小连通支配的分布式拓扑控制算法.实验结果表明,执行该算法构建起的网络拓扑具有通信链路可靠和能量利用高效的特点,能够大幅度提高异构无线传感器网络的生命周期.     

无线传感器网络拓扑控制算法研究进展

对于无线传感器网络而言,拓扑控制是一个基本问题,对网络性能的影响很大,其目标是用最小的能量维持网络拓扑。文章较为详细地介绍了现有的无线传感器网络拓扑控制算法,并分析了各种控制算法的优缺点,探讨了拓扑控制算法今后的重点研究方向。