基于连通支配集的虚拟骨干网构造算法

针对无线传感器网络中缺少骨干网络的问题,提出一种基于连通支配集的虚拟骨干网构造算法。该算法利用图论中的极大独立集和连通支配集构造一个虚拟骨干网络,运用修剪规则去除冗余节点,通过优先选择能量多、距离近的节点使网络寿命更长、延迟更小。实验结果表明,该算法在单位圆图中产生的连通支配集至多为7.6opt+1.4,消息复杂度和时间复杂度为O(n)。     

无线传感器网络的连通成簇算法

在大规模无线传感器网络中,层次型拓扑可有效地提高节点的能量效率,延长网络的生存时间.本文提出一种基于连通支配集的分布式分簇算法,利用剩余能量较优的节点来担任簇头的角色,使整个网络的能量均衡消耗;在簇内与簇间通信能力相同情况下,使所有的簇头节点构成一个连通子网,以简化簇间通信的约束条件,提高簇间通信的能量效率;模拟实验表明算法的可行性以及有效性,能进一步延长网络的生存时间,可应用于无线传感器网络的层次型拓扑控制.     

无线传感器网络极小连通支配集算法的改进

无线传感器网络中,基于极小连通支配集的虚拟骨干网的构建使得路由搜索空间集中在支配节点之间,能够有效节省网络资源,减少冗余转发节点。首先提出连通支配集的数学模型。基于WL算法,提出改进的极小连通支配集分布式算法。仿真结果表明,改进算法求得的连通支配集较小,可为无线传感器网络中的路由协议提供通讯基础。     

传感器网络中基于连通支配集的路由算法

针对传感器网络节点资源有限的特点,结合连通支配集的概念,提出了基于小连通支配集的路由算法,算法通过高效地构造最小连通支配集形成一个虚拟骨干网,使得数据转发可以高效地进行,而且算法是层次式的,具有良好的可扩展性,模拟实验和理论分析也表明算法具有良好的性能。     

BPEC:无线传感器网络中一种能量感知的分布式分簇算法

无线传感器网络的大面积铺设以及数据融合的需求,促使必须有效地组织网络的拓扑结构,以达到均衡负载、延长网络的生命周期的目标.分簇已被证实是将网络组织成层次相连结构的有效方式.提出了一种新的以邻居节点的平均剩余能量与节点本身的剩余能量的比值作为竞争簇头的主要参数,以节点的"度"作为节点竞争簇头辅助参数的节能分布式分簇算法BPEC.如果执行BPEC算法,整个网络的广播消息量复杂度为O(n),整个网络的时间复杂度为O(1).证明了由BPEC算法产生的簇头集合是一个最大独立集,簇头集合能覆盖网络的所有节点.当节点足够多时,仿真实验结果表明,簇头集合的尺寸大小与理论推导值十分接近.     

基于拓扑特性的分布式虚拟骨干网算法

由于在任意连通网络中搜索最小连通支配集(minimum connected domination set,简称MCDS)是NP完全问题,提出了一种拓扑感知的MCDS启发式算法——TACDS(topology-aware connected domination set),并证明了其正确性.通过利用节点的拓扑特性,减小了支配节点选择的盲目性.该算法能够根据2跳内的局部拓扑信息构造出较小的CDS(connected domination set),从而得到基于该支配集的虚拟骨干网.仿真结果表明,该算法优于其他分布式CDS算法,可以更好地近似MCDS.     

无线传感器网络中一种能量有效的分簇组网算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限的特点,本文介绍了一种基于极大权的极小支配集的分簇组网算法,考虑到能量有效性,算法由SINK节点发起,泛洪网络中每个节点,优先选取剩余能量高的节点作为簇头节点与中继节点,最终得到以SINK节点为树根的簇树.并周期性轮换簇头,从而能够形成一个高效的通信骨干网,有效延长网络的生存期.仿真结果表明了算法的有效性.     

无线传感器网络中具有容错能力的连通支配集构造算法*

根据无线传感器网络中虚拟骨干节点极易失效的问题,建立了一个具有容错能力的连通支配集。首先提出了一种分布式连通支配集构造算法DACDS;然后在这个算法基础上,根据一般构造容错支配集的规则,提出了容错算法kCDS;最后根据该算法的缺点,对其作了一个改进,并对kCDS和改进kCDS算法进行了仿真。仿真结果表明,改进kCDS算法具有更好的性能。     

一种基于虚拟菱形网格的传感器节点布置算法

传感器的布置方式有两种,即确定性的和自组织的。通过分析两种布置方式,提出了一个基于虚拟菱形网格的传感器节点布置算法。该算法把两种布置方式综合在一个统一的平台内,能够形成一个最小连通支配集;保证传感器区域内无“盲区”;对不同的应用,可设置不同的感知或连通覆盖度。该算法在性能和效率上优于基于虚拟力的移动传感器布置算法,其灵活性使网络具有更广泛的适应性。     

无线传感器网络中d-Hop 2-连通容错支配集的分布式构造算法

无线传感器网络随节点移动组成自我维持的自组织系统,采用连通支配集的虚拟骨干技术可使平面网络系统层次化而简化节点路由、管理和维护。但大规模无线传感器网络的连通支配集节点数目依然庞大,d-hop连通支配集可以大大减小支配集节点数目。另外,由于存在节点失效、链路断裂等无线特性,虚拟骨干网需要具备一定的容错性。在单位圆盘图网络模型中为构建精简且具有容错能力的虚拟骨干网,提出d-hop 2-连通支配集的分布式构造算法,先构造d-hop独立支配集后再连通形成d-hop 2-连通支配集。并从理论和仿真上对算法的复杂度、近似比和算法性能作了进一步探讨和验证。     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。     

高效无线传感器网络强k-栅栏覆盖节能算法

为了进一步降低监测穿越行为的无线传感器网络强k-栅栏覆盖的能耗,首先证明了强k-栅栏覆盖最小能耗问题是NP难的,进而提出了一个节点感知功率可调的启发式节能算法HARPN。该算法根据栅栏中相邻节点的间距和前向节点的状态制定了4种节点感知半径的计算规则,再根据节点感知半径的大小确定节点的感知功率等级,在保证传感栅栏贯通的前提下,尽可能降低栅栏整体的能耗。理论分析和仿真实验表明,在相同的栅栏波动条件下,HARPN算法的适应性和稳定性更强,网络平均能耗约为Heuristic-2算法的62%,网络的生存期进一步延长。     

无线传感器网络中基于区域相关性的自组织成簇算法

无线传感器网络资源有限,信息量大,通常采用分簇压缩减少传输量。针对传感器网络中的小波压缩,提出了一种基于相关区域自组织的成簇算法。该算法利用实际区域数据的相关性进行分簇,在簇头进行小波数据压缩的同时进行相关性检测,动态调整簇结构,保证簇内节点的相关性较好;同时在Sink分析簇间节点数据相关性,形成相关性好的大规模簇,进一步提高较长时间内的压缩效率。理论分析和实验仿真表明,该算法能尽可能地利用节点数据的时间和空间相关性去除冗余数据,提高小波数据压缩效率,降低了网络的能耗。     

负载均衡的无线传感器网络自适应分组成簇算法

分析了分簇路由协议中的经典低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)算法与分组成簇算法--SGCH的不足,提出了一种分布式分组成簇算法--AGCH。首先分布式随机生成候选组首,然后通过距离竞争将所有节点分为固定的分组;各分组选取簇首时,综合考虑节点的剩余能量及其簇内通信代价。仿真实验表明,该算法能有效均衡网络能耗,延长网络的稳定期。     

半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络区域中节点覆盖的问题,提出一种半径可调的无线传感器网络三维覆盖算法（3D-CAAR）。该算法利用虚拟力作用实现无线传感器网络的节点均匀部署,同时结合传感器节点的半径可调覆盖机制,判断节点与被覆盖区域中目标点之间的距离。引入能耗阈值,使得节点根据自身情况调节节点感知半径,从而降低无线传感器网络的整体能耗,提高了节点利用率。最后,通过与传统基于人工势场的三维部署算法（APFA3D）、基于与未知目标精确覆盖的三维算法（ECA3D）仿真实验对比,3D-CAAR的事件集覆盖效能明显较高,能有效解决三维无线传感器网络中对目标节点的覆盖问题。     

基于变宽直方图的无线传感器网络异常数据检测算法

数据的准确性是衡量无线传感器网络(WSN)性能的重要指标,异常数据检测是无线传感器网路面临的关键问题和主要挑战。提出了一种基于变宽直方图的异常数据检测算法,通过数据聚合的方式将网络中的动态感知数据聚合成变宽的直方图来准确检测出异常数据,同时避免不必要的数据传输。对算法的性能进行了理论分析,并基于真实大规模无线传感器网络系统数据进行了实验评估,结果表明算法具有很高的准确率,并有效降低了网络通信开销。     

基于小世界的无线传感器网络的路由算法

针对小世界的拓扑特性,提出一种基于小世界的无线传感器网络(WSN)的路由算法。该路由算法引入超级节点环概念,将超级节点环视为无向图,利用改进的Floyd算法计算出最短传输路径,缩短路由建立时间,进而提高网络的传输效率,降低无线传感器网络的能耗。仿真结果表明,该算法与针对小世界提出的路由算法PSCF、SWRP和MH相比,在路由建立时间、能量消耗和网络吞吐量方面效果显著。     

大规模无线传感器网络自适应节能路由算法

在确保大规模无线传感器网络信息可靠传输的前提下,尽可能降低网络能量开销,提出了大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。针对长江三峡库区水质监测的具体应用环境,构建了网络模型,采用梯度型拓扑生成器生成网络拓扑,利用可以平衡负载的节能自适应算法进行最优路由选择,建立了应用于大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。在具有代表性的两种不同网络环境中,对该算法的节能效果进行测试,结果表明了算法的可行性和先进性;该算法能有效地将网络负载平均分配于整个网络中,减少网络的整体能量开销,延长整体网络的寿命。     

基于模拟退火算法的传感器网络聚类方案

针对传感器网络聚类间能耗负载不均衡而引发的“能量热点”问题,提出一种在节点随机分布情况下构建能量负载均衡的聚类方法。网络中高于平均能量的节点率先成为候选首领,候选首领根据剩余能量、节点连通度以及当选首领的总时间来竞争聚首,普通节点首先依据信号强弱选择加入聚类,然后借鉴模拟退火算法动态调整所拥有的成员节点,直到所有聚类的能耗状态趋近均衡。仿真表明,与基于均匀分布假设的聚类方案相比,新方案具有能耗负载更均衡的聚类和更长的生命周期。