基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法

无线传感网络(WSN)具有无标度网络的特征,通常工作在无人值守的开放性环境中,极易遭受到各种蓄意攻击。攻击使得网络发生故障,甚至会导致整个网络瘫痪。该文基于复杂网络领域的无标度网络,构建具有无标度特性的无线传感网络模型。利用烟花算法及粒子群算法(PSO)寻优过程中的搜索能力、种群多样性等优点,提出了一种FW-PSO算法,该算法在全局搜索能力和收敛速度上具有较好的性能。针对具有无标度特性的网络模型,用FW-PSO算法对网络拓扑进行优化,在不同的攻击策略下分别从动态抗毁性和静态抗毁性分析优化前后网络的性能。仿真实验表明,与其他同类算法相比,经过该文所提算法优化后的无线传感网络的动态和静态抗毁性能都有明显提升。

     

无线传感网络拓扑结构的FW-PSO算法优化分析

本文根据无线传感网络的复杂性、无标度性特征,实现对无线传感网络模型的构建和应用,在此基础上,提出一种新型、先进的FW-PSO算法,对网络拓扑结构进行优化和完善,然后,借助不同攻击方案,不断优化和改进无线传感网络性能。仿真实验结果表明:通过利用FW-PSO算法,可以实现对无线传感网络运行性能的全面提高。     

具有路径能耗优化特性的WSN无标度容错拓扑控制算法

针对数据传输型的大规模无线传感网络中路径能量损耗问题,建立在多跳模式下的网络路径能耗优化模型,得出可以使网络通信能耗最小的节点度取值规律。依据节点度的最优取值,通过控制网络平均节点度的适应度模型来构建网络拓扑,提出一种具有路径能耗优化特性的无标度容错拓扑控制算法EETA(energy efficiency topology algorithm)。动态性能分析表明,由该算法生成的网络拓扑,其节点的度分布服从幂律,具有无标度拓扑的强容错能力。仿真实验结果显示,该算法同时也降低了网络路径能量消耗,具有路径节能性。     

基于局域世界的WSN拓扑加权演化模型

 无标度加权网络模型,反映了现实网络的存在形式和动力学特征,是无线传感网络建模和拓扑演化的有效研究工具.本文基于局域世界理论提出一种不均匀成簇的无线传感网络拓扑动态加权演化模型,考虑节点能量,通信流量和距离等因素,对边权重和节点强度进行了定义,同时研究了拓扑生长对边权重分布的影响.实验证明演化所得网络节点度,强度和边权重均服从幂律分布,结合已有理论成果可知,该拓扑不仅继承了无权网络较高的鲁棒性和抗毁性,同时降低了节点发生相继故障的几率,增强了无线传感网络的同步能力.     

基于多连接方式的无线通信网拓扑模型研究

为了解决无线通信网拓扑模型生成问题,结合无线通信网的特点,提出了一种多种连接方式的无线通信网演化模型,解析计算了模型的度分布。对网络的度分布、网络效率和网络抗毁性能进行了仿真,结果表明,该模型生成的网络具有幂率特性和小世界特性,模型效率随着中程连接概率的增大而增大,网络抗毁性能随着中程连接概率的增大而降低,为网络拓扑的优化及网络模型的抗毁性研究提供理论支撑和参考。     

基于优化理论的复杂网络节点攻击策略

该文在分析传统复杂网络节点攻击策略不足的基础上提出一种新的攻击策略,该策略的思路是将节点攻击序列的构造问题视为一个优化问题而非传统的评估问题。为了实现该策略,设计了复杂网络抗毁性测度用以衡量节点攻击序列的攻击效果,建立了以最大化攻击效果为目标的节点攻击序列构造模型,提出了基于禁忌搜索的模型求解算法。在真实网络和模拟网络上的实验结果表明,新策略比其它复杂网络节点攻击策略更为有效和优越。     

无标度网络的抗毁性评估研究

为了有效评估无标度网络的抗毁性,建立了一个基于业务需求参数的模型,提出了计算活跃路径和备份路径的方法.利用该模型可以建立抗毁性强、免受攻击的端到端连接.模型的核心思想是对于重要的业务,建立绕开中心的路径,这样重要的连接可以更好地抵御攻击.实验结果表明在最好情况下的最高等级服务中,受破坏减少的连接数为3.     

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

基于能量因素的无线传感器网络关键节点判定算法

无线传感器网络中关键节点的判定对网络抗毁性研究具有重要作用。考虑到节点能量受限,该文综合节点剩余生命期和节点移除导致的网络能耗值增加,提出一种将能量因素作为衡量节点重要程度的关键节点判定算法(CNDBE),解决了能量受限的无线传感器网络关键节点判定问题。实验结果表明,在对基于CNDBE,最短路径树算法(SPT)和能量感知的关键节点生成树算法(ENCAST)判定得到的关键节点进行保护时,CNDBE具有更强的网络抗毁性和更长的网络生命期。     

基于网格的移动无线传感网生存时间优化算法

为克服陆地静态无线传感网和水下无线传感网因节点能耗分布不均衡而出现的能量空穴问题,和具有单一移动Sink节点的无线传感网数据收集时延过长问题,该文提出基于网格的移动无线传感网生存时间优化算法(Grid-based Lifetime Optimization Algorithm,GLOA)。GLOA算法考虑多个Sink节点的移动,将监测区域分成多个大小相同的网格。根据网格潜能值确定Sink节点移动的锚点,将锚点分配给不同的Sink节点,建立路径选择优化模型并获得Sink节点的最短移动路径,采用移动收集方法或静态收集方法循环收集数据。仿真结果表明:与Ratio_w或TPGF算法相比,GLOA算法能延长网络生存时间,降低和均衡节点能耗。与LOA_SMSN算法相比,GLOA算法能降低数据收集时延。在一定的条件下,比Ratio_w,TPGF和LOA_SMSN算法更优。