WSNs中基于压缩抽样的事件检测算法

针对无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)监测突发事件及节点能量受限问题,提出基于压缩抽样的事件检测算法.该算法充分利用压缩感知技术在以稀疏数据重构原始数据方面上的优势.先收集活动节点数据,再对这些数据进行随机抽样.再由簇头利用压缩感知技术融合这些抽样数据,进而减少节点传输的数据量,...     

基于故障节点无线传感网络的数据汇聚算法

核辐射环境的影响和节点能量的有限性,导致无线传感网络(WSNs)节点容易发生故障,如何在基于故障节点WSNs的环境实现有效的数据汇聚已成为研究热点。首先,研究了核辐射对节点射频通信能力的影响,并提出基于核辐射约束下的WSNs的数据汇聚DGP-RA算法。在DGP-RA算法中,节点具有射频和声通信的双通信模式。DGP-RA算法基于奖惩机制,并结合D-S证据理论DST和假设检验理论,识别因核辐射影响而无法通信的故障节点,然后再适应地切换通信模式,抵御辐射影响。仿真结果表明,提出的DGP-RA算法有效地提高了数据传输效率,降低了能量消耗。     

基于盲均衡算法的网络大数据异常节点检测

网络大数据具有复杂性、多样性,其在流动期间容易出现异常节点。工作人员需采用智能性能检测的方式,才能减少网络故障问题的发生。相关部门基于网络大数据提出了异常节点的检测方法,采用传感序列采集模型,应用盲均衡算法提取网络环境中的噪声均值,以展现网络大数据异常节点的特征。基于此,文中结合实际,简要分析了盲均衡算法,阐述了基于盲均衡算法的网络大数据异常节点检测方法,以期为相关部门的工作提供支持。     

WSNs中优化移动信宿路径的数据收集算法

收集数据是部署无线传感网络(WSNs)的根本目的。采用移动信宿策略可有效缓解WSNs的能耗问题,信宿的移动路径是该策略的关键。为此,提出基于伪驻留点的数据收集(VRDC)算法。VRDC算法先依据驻留点规划信宿路径,再依据路径选择伪驻留点(VRPs)。VRPs可通过一跳直接向移动信宿传输数据,而其他的节点则将数据传输至最近的VRPs,进而减少传输跳数,降低能耗。仿真结果表明,提出的VRDC算法能有效降低能耗,并平衡节点间的能耗。     

基于MCL算法的无线传感网络节点定位技术

介绍了Monte Carlo（MCL）定位算法在无线传感网络节点定位中的应用,对MCL算法的位置估计、位置预测、位置滤波等方面进行了详细说明,针对算法中存在的初始位置不确定的问题进行了改进,并对算法进行了简化。     

基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法

节点定位是无线传感器关键技术之一,针对固定多锚节点方法定位精度低的缺陷,为了提高无线传感器的定位精度,提出了一种基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法(SFOA-SVM)。首先采用单移动锚节点在无线传感器网络中移动,构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用渔夫捕鱼算法模拟渔夫捕鱼行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其它定位算法,SFOA-SVM提高了无线传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。     

WSNs中基于节点能耗特征的入侵检测模型研究

为了解决无线传感器网络中的拒绝服务攻击问题,利用传感器节点能耗特征,提出了基于能耗特征的无线传感器网络入侵检测模型。采用能耗检测的方式,利用马尔科夫模型为节点建立能耗预测模型,并且对节点能耗变化进行相关性检测,综合判断节点行为是否存在异常。仿真结果表明,该模型对节点的入侵行为具有较好的检测效果。     

物联网故障设备检测系统的设计与实现

物联网环境下的设备相对复杂,人工检测成本过高,故障检测误差较大,因此,设计并实现了一种基于物联网的故障设备检测系统。系统通过采集模块获取故障设备的实时参数,利用控制器为SIM900B的GPRS通信模块实现各模块间信息的传输,采用核心芯片为S7-200型PLC的检测诊断模块,对故障设备信息进行分析和处理,判断故障产生的原因和位置,实现对故障设备的实时管理和诊断。软件设计过程中,对基于物联网故障设备检测系统的流程进行了详细分析,并给出无线传感节点接收和处理故障设备数据的程序代码。实验结果表明,所提系统具有很高的可行性及实用性。     

WSN中数据融合阶段的自适应入侵检测方案

针对基于无线传感网络(WSN)的关键基础设施安全监测问题,提出一种基于数据融合阶段的自适应入侵检测算法。该算法以基于权重的簇化网络结构为基础,利用异常检测子系统和误用检测子系统分别检测已知攻击和未知攻击,然后通过跟踪2个子系统接收操作特征(ROC)和奖惩机制,自动调整转发至2个子系统的融合数据比例,即可实现在数据融合阶段对关键基础设施的自适应入侵检测。仿真分析表明：该算法的准确率和检测率高达99.6%和94.9%以上,与其他经典入侵检测系统相比,可分别至少提高0.5%和10.2%左右。     

基于矩阵补全的无线传感器网络收集数据重建方法

许多自然科学研究都利用无线传感器网络收集环境数据。收集数据的完整性和准确性决定科研结果的可靠性。然而,由于无线传感器网络的固有特性,数据收集过程中通常会出现数据丢失和数据错误等问题。为提升收集数据可用性,需要从含有错误元素的不完整数据集中恢复缺失的数据。利用环境数据的低秩特性,提出一种基于弹性网正则化的结构化噪声矩阵补全算法（EnRMC）,实现对缺失数据有效恢复,同时能精确判断收集到错误数据的传感器节点。利用真实数据进行仿真,实验结果表明本文算法性能优于现有算法,能以较高的精度重建环境数据。     

无线传感器网络路径覆盖问题研究

目标跟踪是无线传感器网络的重要应用之一。在目标跟踪过程中,用户通常更关心目标移动路径的覆盖情况,而不是整个网络部署区域的覆盖情况。学术界对路径1覆盖的问题做了详细的研究,但是并没有给出路径k(k1)覆盖的分析。针对这一问题,该文首先将节点随机布设的2维传感器网络中目标移动路径的覆盖问题转化为1维线段覆盖问题,并通过理论分析给出任意直线路径满足k(k1)覆盖的概率下限。实验表明,在k较小时,该下限可以较好的逼近仿真结果。     

一种使用灰度预测模型的强自适应性移动节点定位算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术,而关于移动节点的定位又是其中的技术难点。该文针对移动节点定位问题提出基于灰度预测模型的强自适应性移动节点定位算法(GPLA)。算法在基于蒙特卡罗定位思想的基础上,利用灰度预测模型进行运动预测,精确采样区域,用估计距离进行滤波,提高采样粒子的有效性,通过限制性的线性交叉操作来生成新粒子,从而加快样本生成,减少采样次数,提高算法效率。仿真实验中,该算法在通信半径、锚节点密度、样本大小等条件变化的情况下,表现出较好的性能与较强的自适应性。     

基于聚类模型预测的无线传感网自适应采样技术研究

该文利用无线传感网(WSNs)的数据空间相关性,提出一种基于数据梯度的聚类机制,聚类内簇头节点维护簇成员节点的数据时间域自回归(AR)预测模型,在聚类内范围实施基于预测模型的采样频率自适应算法。通过自适应优化调整采样频率,在保证数据采样精度的前提下减少了冗余数据传输,提高无线传感网的能效水平。该文提出的时间域采样频率调整算法综合考虑了感知数据的时空联合相关性特点,仿真结果验证了该文算法的性能优势。     

一种分簇无线传感器网络中的分布式信源编码算法

针对密集型无线传感器网络中信息存在大量冗余的问题,该文提出了一种适用于分簇无线传感网络的分布式信源编码算法。该算法以边信息作为初始参考信源,利用信源间的相关性来决定各信源的编码顺序和参考信源,然后由各信源相对于参考信源进行相关编码,接收端则根据编码顺序和参考信源进行相关译码。该文同时针对模值编码的方式,给出了一种低复杂度的译码算法。理论分析和仿真结果表明,将该算法应用于分簇路由协议中可以有效地降低节点的发送比特数,从而降低网络的能耗以延长网络寿命。     

一种基于无交集节点分组的无线传感器网络覆盖算法

无线传感器网络是一种无线自组织网络,它由大量能量有限的传感器节点组成.能量消耗和网络覆盖是无线传感器网络的两个核心问题,网络覆盖决定了无线传感器网络对物理世界的监测能力,能量消耗则决定了无线传感器网络的生存时间.本文研究了一种改进的基于无交集节点分组算法,针对随机选取节点实现无交集节点分组方式获得的分组个数少且节点通信...     

一种新的无线传感网络三维定位方法

定位是无线传感器网络的基础问题之一,文章提出利用均值法对接收信号强度指示(RSSI)数据进行处理,筛选出RSSI值较优的锚节点,以解决RSSI易受干扰的问题,减小RSSI的测距误差。在此基础上,提出动态修正三维三边测量方法。该方法利用筛选出的RSSI值较优的3个锚节点进行测距,在一个移动锚节点辅助下进行三维三边定位,提高定位精确度。仿真结果表明,与传统三边测量定位算法相比,此方法可明显减少定位误差。     

Aware and smart environments: The Casattenta project

“Casattenta” (Aware home, in Italian) is the demonstrator of a research project on “Ambient Intelligence”, “Sensor Fusion” and “Wireless Sensor Networks”. The result is a system composed of fixed and wearable sensor nodes, providing elderly people living alone in their house (but also people in other situations and environments) with adequate and non-intrusive monitoring aimed at improving their safety and quality of life. The system consists of fixed smart sensors distributed in the environment and wearable ones monitoring the inhabitants’ health and activity. The interaction between fixed and mobile nodes, based on the ZigBee compliant technologies, allows indoor tracking and identification of dangerous events.     

基于动态调整节点包发送速率的基站保护策略

无线传感器网络中,为了抵御全局流量监测的攻击者,提出了一种基于节点包发送速率动态调整的基站位置隐私保护策略SRA。SRA通过调整全网节点的发包率,实现源节点到基站的流量隐藏,继而能够有效抵御全局流量分析的攻击者。理论表明,SRA能够有抵御全局流量的攻击者对基站的定位。更进一步地,提出了基于贪心选择路径的基站位置隐私保护策略GCR,进一步降低网络通信开销。实验表明,与SRA相比,GCR能够有效保护基站的位置隐私且具有较低的通信开销。