无线传感器网络能量空洞问题缓解策略分析

针对无线传感器网络中的能量空洞问题,建立了包含节点感知能耗、处理能耗、接收能耗、发送能耗的能量空洞问题分析模型,提出能量消耗速率的概念,并且给出了避免能量空洞问题的条件.利用该分析模型从理论上分析了节点密度、数据采集率、数据融合以及路由方式等策略对缓解能量空洞问题的有效性.最后,通过仿真实验数据与理论分析的对比验证了该模型对能量空洞问题分析的正确性,并且给出了缓解能量空洞问题的最佳策略.     

无线传感器网络能量优化策略综述

无线传感器网络有机融合计算机网络、通信网络和物理感知网络,实现物理世界与信息世界的信息交互和动态控制,被认为是引领经济发展和社会进步的创新型技术.在无线传感器网络中,传感器节点由能量有限的电池供电,而大部分节点部署在复杂的环境中,更换电池或者给电池充电是不现实的.为了合理有效利用有限的能量以延长无线传感器网络的生命周期,实现能量的高效利用是无线传感器网络应用的主要目标.从无线传感器网络的单个节点和整个网络两个方面论述了目前国内外有关能量优化策略研究,并分析了目前国内外具有代表性的降低能耗的协议及算法.     

基于数据分片的WSN安全数据融合方案优化

无线传感器网络是物联网的重要组成部分,在数据融合的同时加入隐私保护机制是无线传感器网络隐私保护的重要手段之一.为解决SMART算法中数据融合精度低、能耗高等缺点,提出一种基于预测模型的安全数据融合算法P-SMART.通过预测模型预测感知节点的未来数值来弥补传输过程中丢失的分片,从而提高数据融合精度并减少数据通信量,降低能耗.仿真结果显示P-SMART算法不仅有效提高了数据融合精度,降低能耗,延长网络生命周期,还降低了节点间数据传输的延迟.     

稳定高效节能且邻近相关的网络拓扑协议

现有的无线传感器网络拓扑协议未全面考虑节点位置、休眠、剩余能量的影响,且依赖于GPS等基础设施获得节点绝对位置,导致网络成本高,能量有效性不足。该文在DEAC协议的基础上,提出了一种分布、稳定、高效节能和利用邻近相关信息数据融合及节点休眠策略的无线传感器网络拓扑控制协议(SEENRT)。该协议利用剩余能量信息,平均各节点能耗负担;利用邻近相关信息和节点休眠,降低覆盖冗余,减少网络能耗。试验结果表明SEENRT协议和LEACH、HEED和DEAC协议相比,能有效地降低网络能耗、平均节点的负担及延长网络的生存时间。     

可穿戴无线传感器网络节能算法研究

根据对可穿戴无线传感器网络相关性质的研究,为降低可穿戴无线传感器网络的能耗,提出一种基于改进的自适应加权数据融合的节能算法。传感器节点接收到数据后,先利用此算法对数据进行融合,然后再传输。结果证明,此节能算法能够明显的节约可穿戴无线传感器网络的节点能量,且标准偏差很小。     

无线传感器网络中基于数据融合的覆盖控制算法

现有的传感器网络覆盖控制研究普遍采用圆盘感知模型,并不能真实刻画传感器的感知特性以及存在背景噪声时的系统检测能力,节点调度后的工作节点数量比实际需要的多,增加了不必要能耗和通信干扰。文章提出了一种分布式覆盖控制算法(DFCCA),采用更接近真实的数据融合感知模型,首先通过理论分析找到三角融合网格(TFM)中最小检测概率点的位置,进而依据覆盖要求和环境参数确定TFM的最优节点间距。DFCCA通过整网的TFM划分完成节点调度,使大量冗余节点进入休眠,同时考虑节点剩余能量来均衡能耗。仿真结果表明,相比基于圆盘感知模型的算法,DFCCA算法可以更大程度关闭网络中的冗余节点,保证覆盖质量和连通,延长网络生存期。     

区分优先级的无线传感器网络MAC协议分析与实现研究

无线传感器网络中节点的能耗直接影响了节点工作的持久程度,研究和优化MAC协议能够有效解决节点的能耗问题。基于无线传感器网络操作系统TinyOS对MAC协议进行研究,在对现有无线传感器网络MAC协议分析的基础上,结合区分优先级的思想,提出一种区分优先级的无线传感器网络MAC协议,以实际的硬件节点CC2538来探究MAC协议的改进以及对其性能的验证。结果表明该区分优先级的无线传感器网络MAC协议在负载较高时有着较好的QoS保障,能够有效降低节点的能量开销。     

基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法

针对无线传感器网络节点冗余和数据重叠的问题,提出一种基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法来减少传感器通信和计算开销.使用K-means算法将传感器节点划分为不同的簇,使用深度神经网络对相同簇中节点采集的数据进行压缩编码与分类,从而减小数据规模.使用贝叶斯估计算法对压缩编码后的数据特征进行融合.仿真测试与实验结果表明,所提出的算法能明显减少数据量,相比于Megrez算法与E-CPDA算法的数据融合精度分别提升了4.2%和19%,同时能够增加无线传感器网络的生命周期.     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

基于Boosting算法的Pegasis路由协议在无线传感器网络中的应用

一种基于Boosting算法的新无线传感器网络节点数据处理方法在文章中被提出,以提高使用Pegasis路由协议的无线传感器网络目标辩识率并降低系统能耗。文章对无线传感器网络中从簇头到汇聚节点的数据处理过程进行了重新设计,在簇头使用数据融合技术以减少数据信息冗余和系统能耗,在汇聚节点采用Gentle Boosting算法提高信息准确度并实现最优决策簇的选取。基于Boosting算法的数据处理方法在保持Pegasis路由协议优点基础上,在系统辩识率与系统能耗两者之间寻找到一个较为理想的平衡点。最后实验结果显示,与传统方法相比文章中的数据处理方法在提高辩识率与降低系统能耗方面拥有更好的性能。     

基于数据融合的无线传感网定位技术研究

阐述了无线传感网定位技术分类、定位技术常用术语的基础上,分析了无线传感网常用的测距方法及基于测距的定位方法,重点剖析了多边定位法,解析了该方法的利弊,并提出了基于数据融合的多边定位方法,经试验,该方法能降低节点能耗,延长节点寿命.     

低能耗自适应分簇的面向数据融合的路由协议

为降低簇头节点的能耗和均衡网络的整体能耗,基于低能耗自适应分簇(LEACH)协议提出一
种面向数据融合的路由协议. 在该协议中,簇头在簇内数据融合的过程中根据成员节点的位
置信息估计感知到相同事件的邻居簇;然后数据在这些簇头间进行多跳的数据融合后传递给基
站. 仿真结果表明,该协议能有效延长网络的生命期.     

基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法

为了保证无线传感器网络（WSN）在深井中能有效地工作,提出了一种改进蚁群的反向传播（BP）神经网络WSN数据融合算法（IFA-IACOBP）.通过规划蚂蚁运动方向和引入节点剩余能量对蚁群算法启发因子进行改进,优化蚂蚁下一跳节点选择概率,利用改进后的蚁群算法对BP神经网络进行优化,引入井下WSN数据融合,数据经两级融合处理后,能去除大部分冗余信息.仿真实验结果表明,IFA-IACOBP算法能有效减少网络数据通信量,提高数据实时性,降低网络能耗,延长网络寿命.     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.     

基于概率事件的无线传感网络能耗分析研究

延长无线传感节点的存活时间,对于无线传感网络意义重大。应用马尔科夫链,分析了无线传感网络的能耗和数据传输的关系,并建立了无线传感节点的能耗模型。实验表明：当节点的密度较大或传输的分组较长时,网络中的传输效率会随之下降。根据节点的密度,动态调整分组的长度,可以降低能耗,提高网络的生命周期。     

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.     

一种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络对信息的安全性和可靠性比较敏感,在数据融合过程中易受到节点生存期短和数据被伪造或篡改等方面的威胁,为了提高融合结果的真实性与可靠性,本文提出一种针对网络路由和节点的优化改进策略,路由方面应用流量分布加权算法最大化网络的生命周期;节点方面,应用BP神经网络算法融合簇头节点和基站的数据,最后采用信誉度评价机制对网络的整体性能进行分析。实验表明,改进后的融合方法可靠性提高,较大程度减少了数据的冗余度、降低了能量的消耗,提高了整个网络的性能。     

移动无线传感器网络的能耗均衡路由算法研究

研究了节点移动的无线传感器网络的路由问题,提出了一种能耗更为均衡的改进路由算法.在经典分簇路由算法的基础上进行了改进：一是簇结构的范围限制在自由空间模型的传输临界距离d0半径范围之内,较小范围的簇结构在移动环境能相对保持稳定,还能节省数据传输的能耗;二是簇头采用了复合权值的方式进行选择,权值不仅考虑节点能量,还考虑节点的移动速度和聚集性.仿真实验证明改进后的算法有效提高了无线传感器网络的能耗均衡性,延长了网络的生存时间,节点的数据发送成功率相对于经典分簇路由算法也得到了较大提高.     

无线传感器网络节能型数据融合算法

为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,提出二次数据融合算法(TFA).通过对每个节点设定阈值去除采集的冗余数据,控制传感器节点的数据传输量,从而控制无线通信的能量消耗.在传感器节点处,利用采集数据在时间上的相似性,对采集的数据进行融合;在控制中心,利用采集的数据在空间上的相似性,对采集的数据进行补偿和融合.仿真结果表明...