多级异构传感器网络距离和能量有效分簇算法

分簇路由算法是无线传感器网络降低能耗的一种关键技术。由于多级能量异构无线传感器网络的节点初始能量在一定范围内随机分布,为了能有效利用节点能量的异构性以降低能耗、延长网络稳定周期,提出了同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分布式分簇算法CDEE。该算法使剩余能量较高、距离基站较近的节点成为簇首的机会更大。仿真结果表明,CDEE算法可以有效降低并平衡网络能量消耗,延长网络稳定周期。     

基于密度趋近的无线传感器网络故障恢复方法

无线传感器网络的应用已扩展到多个领域,常常工作在一些恶劣的环境下,例如战场、火灾等.有时候由于灾难性的破坏,导致整个网络同时被分割成很多孤立子区域.这些孤立区域彼此之间不连通,严重影响了网络的通信.提出了一种解决该类网络故障的方法.首先通过转置节点将失去连通的区域重新连接到最近的连通集,然后再将这些连通集连接起来,从而实现恢复网络连通性的目的.由于孤立子区域不知道彼此的存在,每个孤立区域需要派遣转置节点,通过级联移动方法加入到预定的连通集.采用密度趋近的方法对连通集进行划分,并用同样的方法将整个连通集划分成不同扇形区域,确保每个扇形区域都有负责相邻连通集的连通工作节点.新方法不仅避免了大规模地移动节点,也减少了节点的移动总距离,极大地节省了节点能量,延长了网络的生命周期.     

具有能量获取能力的低功耗ZigBee无线传感器网络节点设计

基于ZigBee技术的无线传感器网络具有巨大的应用前景。由于网络节点能量有限,如何设计低能耗的ZigBee无线传感器网络节点,最大限度地利用自身能量,同时从环境尽可能获取能量,是提高网络节点生命周期的二大关键问题。本文一方面系统分析了ZigBee无线传感器网络节点中各个部分引起的能量消耗,提出从节点硬件结构和网络协议两方面来降低网络系统能耗,延长网络生命周期的策略。另一方面提出从环境中获取能量的ZigBee无线传感器节点设计思想,设计开发了具有能量自获取能力的ZigBee无线传感器网络节点,用太阳能光伏电池和风能发电机作为生能器件,用超级电容器和锂离子电池作为储存器件,并采用低功耗的能量获取管理策略,实现了能量的自动获取与充分利用。     

基于动态连通的无线传感网络功率调整算法

阐述无线传感器网络通过调整连通状态以减少节点发射功率的设计思想,以所有传感器节点之间构成连通图,该算法通过调整和控制节点间连通状况,在保证节点连通的情况下,尽量减少连通路径。给出了基于无线传感器网络连接动态调整算法的功率调整步骤和流程,并针对实际应用情况,给出了算法改进的方向。     

基于无线充电的Sink轨迹固定WSN路由算法

利用无线充电技术给节点供电已经成为延长无线传感器网络寿命的一种有效方式。针对Sink节点轨迹固定的无线传感器网络,采用移动Sink无线充电,提出一种基于近邻传播聚类的能量均衡无线充电路由算法。该算法采用近邻传播聚类算法对节点进行分簇,使得分簇更加均匀,分簇后簇结构不变,簇头轮换,减少频繁成簇带来的不必要能量开销。数据传输阶段在簇头之间建立层次树优化传播路径,计算权值时考虑中继节点的剩余能量,均衡簇间能量;Sink节点采集数据的同时,对充电范围内的可充电节点进行无线供电,以填补Sink节点轨迹周围的能量空洞。仿真结果表明,与传统分簇算法相比,该算法更为有效地延长了网络的生命周期。     

基于正方形网格能量模型的能量均衡策略

延长网络生命周期是无线传感器网络的一个重要的目标。不均衡的能耗在很大程度上影响了网络生命周期。在正方形网格能量模型的基础上,使传感节点以一定的概率直接传输到基站节点或经过中继节点多跳传输到基站,提出基于能量均衡消耗的延长无线传感网络的生命周期的算法,并进行了相关的计算推导。     

无线传感器网络中基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,一些学者提出了“在网计算”的思想,对实现无线传感器网络中大尺寸、高分辨率图像的压缩和传输极具指导意义。结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,本文提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法,即将相机节点采集的图像分片,然后将压缩任务转移到多个邻居簇内,由多节点协作共同完成。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且极大地缓解了相机节点的能耗压力,进而延长网络生命周期。     

无线传感器网络中能量高效的自适应分簇算法

无线传感器网络中节点能量是受限的,高效的节能方法成为无线传感器网络中各种关键技术研究的重点之一。为有效降低分簇无线传感器网络在分簇时的能量消耗,给出一种能量高效的无线传感器网络自适应分簇算法。该方案首先是根据数据传输能量消耗最小原则计算出最优簇头节点数目,然后按照区域聚类方法进行分簇,最后在每个簇根据节点剩余能量和数据传输能耗代价选择簇头。仿真性能分析结果表明:所给方案可以有效降低节点能量消耗,防止簇头节点因能量消耗过快而过早失效。因此,该算法可以提升网络的稳定性,延长网络生命周期。     

无线传感器网络瓶颈节点判断及路由方法研究

针对无线传感器网络中存在的由于其失效导致网络节点割裂成互不连通的各部分的瓶颈节点问题,从一类准瓶颈节点角度出发,提出了基于节点间连通关系的聚类划分方法.在此基础上,建立了瓶颈节点的判断方法,进而从均衡节点能耗的角度,提出了基于最小跳数多路径选择的减轻准瓶颈节点和瓶颈节点影响的路由方法.仿真结果表明,应用这些方法的传感器网络,不仅能够有效的判断瓶颈节点,而且能够均衡准瓶颈节点和位于瓶颈节点前的汇聚节点的能耗,从而延长网络寿命.     

无线传感器网络的能量管理协议研究

能量管理是无线传感器网络的重要研究内容.本文提出了一种分布式的自治能量管理协议,通过邻域内节点的局部协商,确定休眠节点并自适应调整节点的休眠时间,将网络能耗平均分配给每一个传感器节点,从而延长了整个网络的生命周期.仿真结果显示了所提协议的有效性.     

组合能量圆分布无线传感器网络分簇路由与拓扑形成算法

提出一种圆分布无线传感器网络的组合加权能量均衡分簇与路由算法(CW-EBCR).算法综合考虑了节点的度、节点能量水平、节点到其邻居节点的平均距离、以及节点当选簇首的累计时间,距离sink基站的距离等因素,在考虑最优簇数的基础上,周期性成簇,并实现了簇的自维护.仿真和分析表明:算法可以很好地实现圆分布无线传感器网络簇内和簇间能量均衡,较ACO-EBR算法延长20%的网络生存期.     

基于TinyOS2.x的WSN图形化仿真平台设计与实现

由于无线传感器网络(WSN)规模大、难以人工维护等特点,仿真实验成为评价大规模无线传感器网络性能指标的重要方法。TinyOS2.x仿真工具TOSSIM只能在字符界面中进行无线传感器网络仿真,并且TOSSIM无法实现节点能量监测。针对现有TOSSIM的不足,根据改进的能耗模型,提出了一种无线传感器节点的剩余能量计算算法;并根据剩余能量计算算法,设计了TinyOS2.x传感器节点剩余能量计算组件和传感器节点应用程序,通过Qt软件开发技术设计了图形化仿真软件。实验结果表明,改进的仿真工具可以直观、准确地实现无线传感器网络实时仿真。     

一类异类无线传感器网络节点调度问题研究

针对一类以配置了多种传感器的节点组成的,部分传感器完全覆盖,部分传感器局部覆盖的异类无线传感器网络节点调度问题,提出了一种基于改进遗传算法的优化策略.在构建网络模型的基础上,建立了节点调度分化策略,提出了冗余信息度的概念来描述网络能耗效率,并设计了以冗余信息度和不同传感器目标区域感知覆盖率为优化目标的改进多目标遗传算法NSGAⅡ,用于求解节点分化策略.仿真结果表明,该方法可以通过迭代得到收敛的Pareto最优解,并为传感器网络提供一个多目标Pareto最优节点分化策略方案集,供不同应用选择.     

无线传感器网络簇间多跳传输算法的研究

针对由不同功能的传感器构成的无线传感器网络,提出了一种基于权值的簇间多跳传输算法。该算法根据网络中节点能量分布的不同,引入权值因子进行簇首选举,在接下来的数据传输阶段采用了簇间多跳的传输方式。仿真结果证明该算法能够降低簇头能量消耗,均衡网络负载,从而延长网络生存时间。     

链-树型无线传感器网络路由协议

无线传感器网络是由大量传感器节点组成的自组织网络,具有密集性和随意分布的特点,可实现恶劣环境下的数据监测。简要介绍两种典型的无线传感器网络路由协议,并综合两者的优点,提出一种新的基于能量效率的链一树型无线传感器网络路由协议。该协议可有效降低节点能耗,适合在大规模无线传感器网络和节点能量不均衡的网络中应用。     

基于BWAS的无线传感器网络动态分簇路由算法

为加快无线传感器网络路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(best-worst out system,简称BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法.该算法是基于无线传感器网络动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点.BwAS算法在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性.结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗.通过与基于蚂群算法(ACS)的路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性.     

大规模传感网移动多Sink生物超启发式路径规划

大规模无线传感器网络节点数量多、部署范围广、数据传输时延长。针对上述问题,提出移动多Sink生物超启发式路径规划算法,采用蚁群优化作上层算子,根据网络运行过程中的变化,即节点数量和能量变化,实时优选下层算子集,选中的下层算子集规划各移动Sink节点的路径。仿真研究表明,所提算法有效解决多Sink节点的路径规划问题,减小网络时延。     

一种基于移动Sink的无线传感器网络路由算法

节能是无线传感器网络路由算法设计的一个核心问题,通过减少数据传递跳数或数据量可以尽可能延长节点寿命,保证网内数据通信。但是Sink节点周围的节点因通信负担过大而导致能量将很快耗尽。针对这一问题提出了一种基于剩余能量分布的移动Sink节点路由协议,利用剩余能量扫描算法收集网络的能量分布信息,根据能量分布决定Sink节点的移动,实现了数据汇集的负载平衡,并且在事件区域利用局部数据融合减少了网内冗余数据。仿真实验与MintRoute路由算法的比较结果表明,该路由算法在保存网络能量和减少网内数据通信量方面有明显的优势。     

基于量子遗传算法的WSN定位算法

针对无线传感网络由于位置信息等原因造成的定位误差较大、精度不高等问题,在继承DVHop定位算法优点的基础上对其进行改进,提出了一种基于量子遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。将其应用于DV—Hop算法的第3阶段,对节点的位置进行校正,利用量子遗传算法求解模型的最优解,从而得到未知节点的最优估计位置。改进的DV—Hop定位算法与原算法相比,改进的算法能够改善定位覆盖率低的问题,在锚节点比例较低的情况下有更高的定位精度。     

一种无线传感器网络覆盖优化方法

节点部署是无线传感器网络（WSN）研究的一个基本问题,如何进行合理的节点部署,是提高网络工作效率、优化利用网络资源的关键所在。针对WSN中覆盖、连通与节点布置等方面存在的问题,在现有正六边形网格划分的基础上,提出了一种基于泊松分布的节点部署方法,并利用Matlab软件进行了仿真。仿真结果表明,该模型不仅能够实现任意期望的连通覆盖,还能够在较小密度的节点分布下实现网络的无缝覆盖,保持网络的连通。