模糊边缘检测无线传感器网络分簇算法

针对传统分簇算法簇头选举仅单一考虑节点位置或能量分布的问题,提出了一种基于模糊边缘检测的无线传感网络分簇算法,该算法综合考虑拓扑边缘信息和节点能量分布,根据网络能量分布情况调整带宽内边缘节点参与簇头选举的概率.仿真结果表明,该算法簇头选举相对于LEACH算法分布更加合理,有效延长网络生命周期.     

基于分簇多节点协作规划的无线传感器网络定位算法

为了提升无线传感器网络的定位精度,减少网络在进行定位运算时节点能量消耗过大等问题,提出一种基于分簇的多节点协作规划的无线传感器网络定位算法,该算法先通过将网络形成多个分簇,计算簇内节点间的相对距离,再通过协作规划的方法来提升节点坐标定位的准确度。得到簇内节点相对簇头的位置坐标后,再求出簇头相对于汇聚节点的位置坐标,从而实现在网络中对任意节点的精确定位。实验仿真结果表明,与基于加权质心和参考节点序列的定位算法相比,基于分簇的多节点协作规划的定位算法可以得到更好的定位精度。     

一种面向无线传感器网络相对定位的分簇算法

测距误差累积是影响无线传感器网络相对定位算法性能的主要因素之一,网络分簇是降低这一误差的有效手段。针对相对定位特点,基于典型分簇算法——OK（Overlapped K-hop）,提出EOK（Enhanced Overlapped K-hop）分簇算法。EOK算法改进了OK算法的簇头节点选择机制,提出邻居簇头节点合并机制,使得节点分簇更加符合定位应用需要。仿真实验表明,相比OK算法,采用EOK算法产生的节点簇数量更少、节点簇分布更均匀,在多数网络条件下具有更低的算法通信开销。     

无线传感器网络中基于分簇转发的移动sink定位算法

无线传感器网络中,能量漏洞问题引起了很高关注.位于sink节点附近的网络节点因需要转发大量的数据包而过早地耗尽能量,导致网络生命过早的结束.提出一种新的分簇转发网络模型,基于该模型,提出相应的移动sink定位算法(CPSLA),算法根据各簇节点能量的分布情况,不断改变sink位置,有效地避免节点耗能不均,解决了能量漏洞问题.从实验和理论上,验证了该方法的有效性和可行性,比已有的算法有更好的效果.     

无线传感网络中的分簇算法综述

近年来无线传感网络的研究和应用取得了长足进展,其应用领域涵盖抢险救灾、战场侦察、资源保护、安全监控和智能家居等.为了改善传感网络的性能和提高可扩展性,节点往往按照分簇结构进行组织.本文介绍了分簇算法产生的背景和作用,说明了分簇算法需要考虑的因素、分簇目标、特性和复杂性.然后,基于收敛速率、簇结构稳定性和节能意识等方面概...     

基于能量效率的无线传感网络分簇算法

由于无线传感网络中传感器节点能量受限,提出基于能量效率的无线传感网络快速分簇算法(EECA),在系统初始化阶段把部署区域快速分成多个簇,随后以权衡节点自身能量消耗比和度作为选择簇头节点的依据,这时候的重新选举簇头节点变成了一种局部触发的行为,由于重新选举簇头节点只在簇内进行,这大大减少了重新选举簇头节点的复杂性和计算负载.理论分析表明EECA簇形成算法的消息和时间复杂度均为O(1),说明算法的开销较小,与网络的规模n无关.仿真实验结果表明EECA具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH协议相比,能够减少能量消耗,延长网络生存期.     

一种无线传感器网络定位问题中的分簇算法

本文提出一种用于平面无线传感器网络定位的分簇算法.首先,锚节点根据地理位置划分感知区域;然后,通过拓扑发现过程和锚节点问的信息交换,实现锚节点对周围网络拓扑的感知;最后,根据就近原则将所有未知节点分配到以锚节点为边缘的各个子区域中,而分配到各个子区域中的未知节.点和边缘的锚节点,则构成网络中的各个簇,并由每个簇的主节点保存本簇内全部拓扑信息.该算法可以实现多跳节点的分簇,并且具有较小的通信量,可用于多种基于分簇的分布式定位算法中,有助于解决大规模无线传感器网络的定位问题.仿真实验结果显示,在锚节点按网格分布和随机分布两种情况下,该算法都可以得到良好的分簇结果.     

传感器网络中加入助理簇头的分簇算法研究

在基于分簇算法的无线传感器网络中,簇头的能量消耗远高于簇内成员。考虑在相应簇内的成员节点中产生助理簇头,由其分担簇头的负担,对降低簇头能量消耗具有极大帮助。提出了一种助理簇头算法（ASCH）,算法根据簇头的自身条件动态地确定簇内是否需要产生助理簇头,同时选择合适的成员节点成为助理簇头。实验结果表明,提出的算法与LEACH算法相比,能耗更加均衡,有效地降低了网络能耗,延长了网络生命周期。     

基于能量异构的无线传感器网络的分簇算法研究

分簇路由算法是无线传感器网络中减少能量消耗的关键技术之一，因而成为目前国际上的研究重点。考虑到大多数分簇算法都是在同构网络中提出的，对异构网络的适应性差，本文提出一种新的异构网络分簇算法，该算法采用ECS网络结构，在选举簇头时将节点刺余能量和与所在簇的质心间的距离结合起来考虑。仿真结果表明算法在延长网络生存时间上比LEACH和基于ECS结构的分簇算法有很大的提高。     

无线传感器网络分簇算法的仿真研究

针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的间题,提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法.算法对能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好,且节能高效,实现简单.该算法在每轮运算过程中,利用节点负载能力预评估因子和节点能量预评估因子对无线传感器网络进行区域分割,获得能量均衡及负载能力均衡的分区,并在分区中通过免疫记忆粒子群算法选取簇头,使簇头具有高能量、负载能力强的优点.仿真结果表明,算法不仅在能量有效性、负载均衡性方面有良好的效果,而且延长网络生命周期和缩短建簇时间.因此,该算法在解决无线传感器网络节点不均衡问题上具有一定的实用性.     

一种基于RSSI的AOA估计算法

在无线传感器网络（WSNs）中,使用阵列天线进行到达角（AOA）估计存在成本昂贵和算法复杂度高的缺点,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）的AOA估计算法。利用2个旋转的方向图部分重叠的定向天线接收RSSI值,通过双方向图求差法估计目标节点的AOA。实验结果表明：室内实验的AOA估计平均误差为6．7°,室外的平均误差为0．6°。该算法复杂度小,硬件成本低,适用于WSNs的节点定位。     

基于空间角度传递的多跳AOA三维定位算法研究与在地形建模上的应用

节点定位是无线传感器网络的关键支撑技术之一,目前三维定位算法的研究较少。本文在针对地形建模的应用场景上,将APS多跳AOA定位算法的思想移植到三维定位中,提出了基于空间角度传递的多跳AOA三维定位算法MSAT3DAOA(Multi-Hop Three Dimentional AOA with Space-Based Angle Transmission),使得能够利用一跳通信范围外的信标节点信息进行定位,并且与Delaunay三角剖分算法结合起来,应用在部署环境的地形建模。仿真实验数据显示,随着信标节点的比例、通信半径的变化,MSAT3D AOA定位误差率在7%到27%不等,相比DV-Hop降低了将近30%,保证了59%到98%的定位覆盖率,而且在保证定位覆盖率的同时具有较好的地形建模定位精度。     

一种新的DV-hop定位算法

提出了一种新的基于非测距的DV-Hop高精度无线传感网节点定位算法。通过引入权重,改进计算未知节点平均跳距的方法,使计算出的平均跳距更加合理,用此平均跳距计算出的距离能更接近实际距离;通过引入共线性阈值NCD和跳数阈值THD,选择拓扑关系好的且距离未知节点较近的锚节点组进行位置估计得出一系列位置;最后通过质心算法得出最终的位置坐标。仿真结果表明新算法能在不需要任何额外硬件的支持下,在降低算法复杂度的同时,能提供比DV-Hop算法更精确的位置估计。     

基于BP神经网络的混合定位算法

为弥补独立采用GPS或基于基站定位方法的不足,并消除非视距传播的影响,提出一种基于BP神经网络的混合定位算法。利用BP神经网络对到达时间差(TDOA)和GPS测量值中的非视距传播误差进行修正,使用TDOA/GPS算法进行定位。仿真结果表明,在单独使用TDOA或GPS方法无法定位时,该算法能够实现移动台的精确定位。     

基于AOA的无线传感器网络节点定位算法

在无线传感器网络节点SDP定位算法基础上,提出了一种改进的基于信号到达角(AOA)信息的无线传感器网络节点自身定位算法。本算法在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,将AOA测量值用于计算信号到达差分角信息,将所有节点之间的角度关系表述为凸规划约束条件,从而将定位问题转化为一个凸集优化问题。在理想情况下,将定位问题转化为一个线性规划问题。实际情况中,考虑到测量误差,通过引入辅助变量,将定位问题转化为一个二次规划问题。仿真结果表明:改进算法与原算法相比,对AOA测量误差在10°以下时,定位精度提高约为5%~20%。     

用于无线传感器网络的节点间协同定位算法的设计

给出一种无线传感器网络中无锚节点情况下的节点间相互协同定位的算法。它首先将节点进行分簇,把角度测量和距离测量结合起来,通过方位协同,逐步对同步中的节点进行方位调整和坐标调整,从而计算出所有节点的相对坐标。仿真结果表明,在节点随机分布的情况下,该算法比起业界公认的聚类SPA算法在网络覆盖率、定位误差率和通信开销3个方面都有更好的表现。     

无线传感器网络的三维空间定位算法

环境和硬件本身等因素使无线传感器网络的定位精度受到影响。为此,通过三维空间定位过程的分析,提出基于接收信号强度(RSSI)测距和Gauss模型的RGM定位算法。该定位算法无需硬件的扩展。仿真实验表明,相比普通的基于RSSI的测距算法,该算法可提高定位精度、缩短响应时间。     

无线传感器网络节点定位算法研究

本文对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,简要介绍了当前节点定位技术的研究现状,并介绍了一种利用交叠环思想定位网络中未知节点的算法ROCRSSI,说明了该算法的不足之处,提出了两种可行的改进方案：FTPL算法和DMEL算法。理论分析和仿真验证证明,两种改进方案在不同空间下较原算法均有较大的改进。     

基于多分辨率聚类的安全定位算法

在无线传感器网络环境中,当锚节点对于未知节点进行位置或距离欺骗时,基于善意环境下的定位技术会遭到极大破坏。提出一种基于多分辨率聚类的安全定位算法,通过对边界圆邻近点进行聚类,并使用投票机制,能有效排除恶意节点,从而阻止攻击。仿真实验表明,该算法以较短的执行时间和较高的定位精度表现出较好的性能。