基于新量子遗传算法的无线传感器网络感知节点的分布优化

无线传感器网络中,感知节点的合理分布对于提高网络的感知能力和收集信息能力都具有重要作用。对于随机分布方式产生的感知网络,可以利用节点的移动性对特定感知节点的位置进行调整从而改善网络整体的感知覆盖范围。为此,针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究,给出了无线传感器网络覆盖控制模型,并提出了一种基于新量子遗传算法的分布优化机制。仿真结果表明新量子遗传算法在优化性能上优于传统遗传算法,能够有效提高网络整体的感知能力。     

无线传感器网络中能量敏感感知节点选择算法

如何保证在满足系统QoS需求的同时延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的最重要问题之一。提供高质量感知数据是无线传感器网络的目的,感知节点是网络能否实现这个目标的关键因素。为了节省感知节点的能量并实现负载均衡,该文提出一种能量敏感、负载均衡并与物理位置无关的感知节点选择算法EASNS,综合考虑感知能力和剩余能量两因素对感知节点进行选择,用TOSSIM仿真工具对算法EASNS进行了仿真。仿真实验结果表明,采用EASNS算法与选择所有节点得到的平均温度之间的误差为0.3%,能够有效地减少能量消耗,能量消耗约为选择所有节点方法的25%,并能实现感知节点能耗负载均衡,延长系统生命周期。     

基于感知概率的无线传感器网络节点部署算法

研究无线传感器网络节点部署优化问题,传感器节点的部署在一定程度上决定了无线传感器网络的性能和使用寿命;针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于感知概率模型的节点部署方案;使用证据理论通过计算对节点周围区域的综合感知概率,将虚拟力算法进行改造,使传感器节点向感知概率低的区域移动,实现对监测区域的最大覆盖;仿真结果表明,该部署算法实现节点合理分布,提高网络的覆盖率,减少节点的移动距离,达到延长网络使用寿命的目的。     

基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化

针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究,提出了一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法的分布优化机制。仿真实验结果表明:QPSO算法在优化性能上优于传统遗传算法(GA)和量子遗传算法(QGA),能够有效提高网络整体的感知能力,该方法用于传感器节点优化部署是可行的。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

感知距离参数优化的无线传感器网络节能的研究

无线传感器网络(WSNs)覆盖是WSNs的关键问题,它反映了网络对目标区域的探测能力,节点的感知距离的优化能够很好地解决WSNs区域覆盖要求的同时使得能量消耗最低.研究了基于节点感知距离参数调节的WSNs节能区域覆盖方案,建立了感知半径之和最小的数学模型,采用遗传算法求解该模型,得到一个最优解.仿真结果表明:与传统覆盖方案比较,所提方案在满足覆盖要求的同时有效地降低了网络能量消耗.     

无线传感器网络节点定位的仿真研究

研究无线传感器网络(WSN)节点定位精度问题,针对当前单一节点定位算法的定位误差大的难题,更好的满足WSN的低成本、低功耗要求,提出一种DV-Hop算法和粒子群优化算法相结合的WSN节点定位方法。首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点与锚节点之间的距离进行估计,然后采用粒子群优化算法对未知传感器节点坐标进行校正,在不增加额外硬件的条件下,提高节点定位精度。在Matlab平台上进行仿真,结果表明,在相同条件下,改进的组合算法提高了传感器节点定位的平均精度,而且为WSN的节点定位优化设计提供了参考,是一种可行的WSN节点定位的解决方案。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。     

基于能量感知的无线传感器网络Sink节点移动方案

节点能量直接影响无线传感器网络的寿命。为此,从保存节点能量角度入手,结合最大容量路径路由协议,提出基于能量感知的Sink节点移动方案EASM-INL,以最大化提高网络寿命。在EASM-INL方案中,传感节点依据电量水平调整传输范围,当电量下降时缩短传输范围,从而保存电量。 Sink节点收集传感节点的电量数据,计算最大容量路径。只要有一条路径容量值小于门限值, Sink节点就计算正东、南、北、西4个方向上的最大容量值,并沿最小值所在方向移动。仿真结果表明,与同类节点移动方案相比,EASM-INL方案可有效延长网络寿命。     

无线传感器网络节点定位问题研究

节点定位技术是无线传感器网络信息采集、传输和处理能力的基础技术之一。研究和分析了各类无线传感器节点定位技术,从定位精度、健壮性等方面分析总结当前无线传感器网络定位技术存在的问题,展望未来的研究前景与应用发展趋势。     

无线传感网络节点自定位技术的研究

无线传感网络已大量应用于社会各个领域,节点自定位问题是无线传感网络中的关键技术之一。基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的定位技术利用已知发射信号的强度,接收节点根据收到的信号强度RSSI计算信号在传播过程中的损耗,根据理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离,由于其对硬件要求低,是现阶段研究的热点。为解决RSSI测量方法定位误差较大的问题,提出通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并选择距离误差较小的锚节点,仿真结果表明本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能。     

无线传感器分级休眠模型的研究

为了提高无线传感器的有效工作时间,在无线传感器处于等待状态时,令其休眠是重要的一种降低功耗策略.分析已有的两种无线传感器分级休眠能耗模型的特点,指出这两种模型是单部件无线传感器分级休眠模型,它们不适用于多部件组成的无线传感器.从而分析由双部件组成的无线传感器分级休眠能耗模型,推导了最小有效休眠时间公式,并指出了这个模型的改进之处.由已有的实验数据计算可知,双部件模型较单部件模型的最小有效休眠时间公式有较大的改进.     

无线二氧化硫传感器的网络节点设计

提出了一种以MSP430系列低功耗单片机和CC2520射频芯片为核心的便携式双电源供电无线二氧化硫传感器节点设计方法,并详细介绍了该节点软硬件设计原理及方案实现。该便携式传感器通过对二氧化硫有害气体的有效监控,达到节能减排的目的。     

无线传感器网络汇聚节点的研究与实现

研究无线传感器网络中汇聚节点的设计原则,分析汇聚节点的特性与需求,进行器件的选型。基于PXA270低功耗嵌入式处理器的设计实现了具有串口、以太网、USB和CF等多扩展接口的汇聚节点硬件平台。给出引导加载程序的过程,并在自主设计的硬件平台上实现了Blob的移植。     

无线传感器网络中的节点定位算法

无线传感器网络是由部署在监视区域的大量微型的具有无线通信及计算能力的传感器节点,以无线多跳通信方式构成的分布式自组织网络系统。它能根据环境需要,通过功能有限的传感器节点之间的协同工作,对监控区域内的环境或监测对象的信息进行实时感知、采集和处理,获得详尽而准确的侦测数据。本文主要分析无线传感器网络中的定位技术,研究如何降低网络中的能量消耗,延长网络寿命。     

低能耗无线传感器网络节点的设计

该文介绍了基于IEEE802．15．4标准的无线通信协议ZigBee的协议结构和技术的特点,以降低能耗、节约成本为出发点,从硬件和软件两方面．提出了基于ZigBee的无线传感网络节点的基本构架,设计了一种通用节点的软硬件平台。     

基于PSoC的无线传感器网络节点设计

无线传感器网络节点的优劣直接关系到无线传感器网络的生存周期及其传递的数据的可靠性.用PSoC(可编程片上系统)作为处理器模块的处理器,运用于无线传感器网络节点的设计之中,使无线传感器网络节点降低功耗,缩小体积,提高可靠性,降低成本,增加生存周期,缩短开发周期.论文首先简单介绍了PSoC独特的内部资源及其特有的功能,然后详细阐述了采集环境的温度和湿度的无线传感器网络节点的硬件电路和处理器模块的软件设计方案.最后给出了实验结果,其实测结果表明设计的传感器系统性能良好.     

基于无线传感器网络的节点自身定位技术研究*

为了在无线传感器网络中快递准确获取未知节点的位置信息,论文分析了不对称链路对距离矢量定位算法的影响,提出了一种新的定位方法,仿真表明：该算法具有定位精度高等优点。     

无线传感器网络中基于移动节点的目标覆盖方法研究

在无线传感器网络覆盖中,由于传感器节点的随机分布和随着工作时间的延长,部分节点可能因为多种原因导致其失效或损毁,从而形成监测区域中的盲区问题。基于以上问题,在研究国内外网络覆盖的基础之上,提出了一种利用可移动的传感器节点对选择性目标的覆盖方法,从理论上验证该方法能很好地解决盲区问题。