WSN中基于可靠性评估和路径自适应配置的多径路由协议

针对无线传感器网络(WSN)中传统多径路由协议不能满足网络可靠性和能耗需求,提出了一种基于可靠性评估和路径自适应配置的新型多径路由协议。首先,通过因子分解法将WSN建模成有序二元决策图(OBDD)表示模型,并以此根据链接可靠性来评估网络可靠性。然后,提出一种可靠性感知的自适应多径路由配置机制(RA-MRC),根据网络可靠性和路径权重,适当地激活或失活一些路径,以此来满足预定的网络可靠性,并降低网络的传输和能量开销。仿真实验结果表明,在网络可靠性、网络开销、传输时延等方面,该方案比传统固定路径数量的路由协议具有明显提升。     

事件检测型传感器网络的可靠性维护

传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)的事件检测型应用中,如何通过可靠性维护来保证在检测到事件时报警信息能及时、可靠地传输到监控主机至关重要。通过对不可靠的无线链路和网络传输的分析,提出多路冗余可靠性维护算法MPRRM。通过解析方法和仿真分析证明,该算法在可靠性、误报率、延迟和消息开销量上比同类算法具有优势。     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题，提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时，免疫机制被用来选择路径的适应度函数，从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示，所提算法可更好地平衡负载，延长网络的生命周期，以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。     

WSN中基于完全信息动态博弈的可信路由研究

如何将信任管理运用于无线传感器网络(WSN)的路由选择成为近年来研究的一个热点.考虑无线传感器网络的节点安全度、能量约束以及传输可靠度等三个基本因素,完成节点可信度以及最优可信路径(MTP)的度量,引入博弈机制对节点参与路由进行建模,基于可信度设计了一个payoff函数,通过相应的奖惩机制抑制WSN路由中普遍存在的恶意节点、自私节点以及激励措施问题.实验结果表明与WSN中传统的典型路由算法相比,该最优可信路径算法在网络生存时间,路径安全度,传输可靠性等因素方面综合性能显著改善.     

基于路由算法的无线传感器网络伪装研究

在研究如何通过无线传感器网络WSN有效获取信息的同时,如何确保敏感地区的信息不被WSN窃取也成为研究者关注的热点问题。基于WSN已有的路由算法,利用其开放的特点在敏感地区设置WSN伪装节点,并使其加入WSN节点的路由构建过程,伪装节点采用路由算法自适应伪装,通过修改数据报中的控制信息进而实现阻止WSN节点构建有效路由,并在最大程度上消耗WSN节点能量的目的。从WSN节点能耗速度和网络生命周期两方面验证了基于路由算法的WSN伪装的有效性。     

模糊算法在WiNCS死区采样中的应用

针对无线网络控制系统(WiNCS)常规死区采样算法导致的系统控制性能QoP和网络服务质量(QoS)下降的缺陷,提出一种模糊自适应死区采样算法.该方法利用系统控制误差和系统网络时延设定死区阈值,能实时自适应网络负载变化,自动在系统Qop和QoS指标范围内尽可能减少数据包传输量,更好地捕捉到网络流量变化和网络QoS变化.实验证明:所提方法不但能减少数据包传输量,而且可以高效地保证系统控制性能.模糊自适应死区采样结构简单,易于实现,具有一定的推广价值.     

基于KM-FNN的无线传感器网络缺失数据重建算法

在环境监测领域,无线传感器网络节点受恶劣环境或软硬件故障的影响,在数据传输的过程中不可避免地发生数据丢失的现象,这将严重影响监测数据流的可靠性和用户的科学决策,提出了一种基于自适应的Ｋ－均值算法和模糊神经网络相结合的分簇式无线传感器网络缺失数据重建算法(ＫＭ-ＦＮＮ)。该算法使用模糊神经网络模型重建缺失数据,并引入自适应机制适时更新训练模型, 针对不同数据集的仿真结果表明,与以往同类算法相比,ＫＭ-ＦＮＮ 具有更好的缺失数据重建准确性。     

易错无线传感器网络中的鲁棒感知路由算法

在易错无线传感器网络(WSN)环境下,提出一种鲁棒感知的路由算法。考虑影响网络鲁棒性的链接错误率、碰撞记录等因素,通过计算最小延迟代价函数实现路由决策。在路由选择时,采用避免潜在干扰和碰撞的方法,减少因退避和重传引起的延迟。仿真结果表明,该算法能减少传输延迟,延长网络生存时间及提高传输可靠性。     

基于移动代理的WSN压缩数据采集方法研究

为降低网络传输量、延长网络生命周期,提出了一种基于移动代理的无线传感器网络(WSN)压缩数据采集方法,将压缩感知更有效地应用到WSN的数据采集过程中.所提方法根据测量矩阵中的信息对网络中的节点进行分组投影,增加了单次投影的节点数量,自适应地将这些节点划分区域,并派遣移动代理进行分区采集,通过一种基于树的贪婪策略得到移动代理的最优访问路径.仿真表明,所提方法对比SPT(Hybrid-CS)、MSTP和MA-Greedy算法在网络传输量和能耗均衡度上的性能均有显著提升.由此,提出的算法可以有效降低网络通信量,均衡能耗负载,同时缓解测量次数对网络整体能耗的影响.     

WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法

针对无线传感器网络(WSN)汇聚传输中的数据传输时间和功耗问题,提出了考虑时间同步和唤醒延迟的汇聚传输时隙选择重排算法。将时分多址接入(TDMA)用作介质访问协议,并允许每个节点在传输时隙期间可以发送或接收数据;设计新的WSN数据收集树模型,将传感器节点生成的数据通过无线链路形成的多跳网络发送到汇聚节点,在数据收集树的每条链路上分析时隙顺序,优化时隙选择,并基于蚁群算法优化路径选择,减少传输能量消耗和均衡簇头能量。实验结果表明,提出的算法可以实现显著的数据传输性能提高和功耗节约。     

一种基于功率控制的WSN自适应能量高效传输模式研究

无线传感器网络的能耗决定了网络的生存时间。本文提出了一种基于功率控制WSN自适应能量高效传输模式。分析了在功率控制方案中传输功率损耗与温度之间的关系。使用开环控制去补偿由于温度引起的链路质量的变化。通过结合开环温度感知的补偿与闭环反馈控制,可以在无线传感网络中显著降低传输功率控制的开销。仿真结果表明,与传统的在单一地域最大化增强发送功率来补偿温度的变化相比,该方案能够有效地适应传输链路质量的变化,并且有较少的控制报文开销。     

A Methodology for Reliability of WSN Based on Software Defined Network in Adaptive Industrial Environment

As communication technology and smart manufacturing have developed, the industrial internet of things (IIoT) has gained considerable attention from academia and industry. Wireless sensor networks (WSNs) have many advantages with broad applications in many areas including environmental monitoring, which makes it a very important part of IIoT. However, energy depletion and hardware malfunctions can lead to node failures in WSNs. The industrial environment can also impact the wireless channel transmission, leading to network reliability problems, even with tightly coupled control and data planes in traditional networks, which obviously also enhances network management cost and complexity. In this paper, we introduce a new software defined network (SDN), and modify this network to propose a framework called the improved software defined wireless sensor network (improved SD-WSN). This proposed framework can address the following issues. 1) For a large scale heterogeneous network, it solves the problem of network management and smooth merging of a WSN into IIoT. 2) The network coverage problem is solved which improves the network reliability. 3) The framework addresses node failure due to various problems, particularly related to energy consumption. Therefore, it is necessary to improve the reliability of wireless sensor networks, by developing certain schemes to reduce energy consumption and the delay time of network nodes under IIoT conditions. Experiments have shown that the improved approach significantly reduces the energy consumption of nodes and the delay time, thus improving the reliability of WSN.      

基于地址空间的树型网络地址分配

无线传感器网络(WSN)是由大量部署在监测区域内的微型传感器节点通过无线通信方式组成的一个多跳、自组织的网络。分布式的环境感知能力和简单灵活的部署方式,使得WSN成为影响人们日常生活的重要因素;并且随着微电子技术和通信技术的不断发展,WSN已被广泛应用于国防军事、环境监测、医疗健康、智能家居和工业制造等领域。ZigBee是一种支持低速率传输、低功耗、安全可靠的面向可用产品及应用的无线个人局域网的全球标准,与蓝牙、Wi-Fi等其他无线个人局域网标准不同,其提供了低功耗的无线树状和网状网络,可以支持上千个无线传感器设备在网络中使用。ZigBee技术的分布式地址分配机制(Distributed Address Assignment Mechanism,DAAM)中存在网络孤立节点,这种情况导致闲置地址无法使用,且造成了资源浪费。针对这一问题,提出了一种新的树型网络地址分配和路由算法(Address Assignment Algorithm for Tree Network,AAN),在保持与原有协议兼容的基础上通过协调器节点对网络进行维护和控制,各节点根据算法设定的步骤依次进行地址空间分配。该算法可以减少网络中的闲置地址空间及网络中的孤立节点数,优化网络拓扑结构,减少建立与维护路由表所需的时间与存储空间。仿真实验结果表明,所提算法在地址分配成功率、孤立节点数以及网络深度方面优于DAAM算法。     

基于DSA的无线传感器网络自适应MAC协议研究

针对工业监测用无线传感器网络高可靠和低功耗的要求,基于TDMA协议提出了一种动态时隙分配(DSA)的自适应介质访问控制(DSA-MAC)协议,通过估计链路质量动态调整节点的时隙长度,提高数据传输的可靠性。该协议中加入了基于接收信号强度指示(RSSI)的自适应功率调整机制,实现网络的低功耗要求。利用CC2530硬件平台实现DSA-MAC协议,并在工业现场进行测试,结果表明:该协议提高了数据传输率并降低了网络能耗,能够适应工业环境的应用需求。     

一种ZigBee无线传感器网络拓扑发现算法

ZigBee无线传感器网络(WSN)不同于有线网络,由于无法直接观察到其网络结构和设备部署情况,因此不利于对ZigBee WSN进行管理和控制。为解决该问题,提出一种针对ZigBee WSN的拓扑发现算法(ZigBeeTopo),确定网络中的活跃节点以及节点之间的相互关系,设计WSN拓扑管理模块,实现ZigBee网络拓扑的可视化。测试结果表明,该算法能正确发现多种WSN拓扑。     

Termite-hill: Performance optimized swarm intelligence based routing algorithm for wireless sensor networks

A wireless sensor network (WSN) is a large collection of sensor nodes with limited power supply, constrained memory capacity, processing capability, and available bandwidth. The main problem in event gathering in wireless sensor networks is the formation of energy-holes or hot spots near the sink. Due to the restricted communication range and high network density, events forwarding in sensor networks is very challenging, and require multi-hop data forwarding. Improving network lifetime and network reliability are the main factors to consider in the research associated with WSN. In static wireless sensor networks, sensors nodes close to the sink node run out of energy much faster than nodes in other parts of the monitored area. The nodes near the sink are more likely to use up their energy because they have to forward all the traffic generated by the nodes farther away to the sink. The uneven energy consumption results in network partitioning and limit the network lifetime. To this end, we propose an on-demand and multipath routing algorithm that utilizes the behavior of real termites on hill building termed Termite-hill which support sink mobility. The main objective of our proposed algorithm is to efficiently relay all the traffic destined for the sink, and also balance the network energy. The performance of our proposed algorithm was tested on static, dynamic and mobile sink scenarios with varying speed, and compared with other state-of-the-art routing algorithms in WSN. The results of our extensive experiments on Routing Modeling Application Simulation Environment (RMASE) demonstrated that our proposed routing algorithm was able to balance the network traffic load, and prolong the network lifetime.     

无线传感器网络中的一种基于移动Agent的动态入侵检测系统

无限传感器网络需要一种有效的、灵活的入侵检测方法来抵御入侵。根据无限传感器网络的特征,我们设计了一种基于移动Agent的动态入侵检测系统。该系统包括四种Agent,监控Agent、检测Agent、响应Agent和管理Agent。多个Agent分部合作,并采用异常检测算法进行检测,从而提高了无限传感器网络的安全性和可靠性,同时也降低了入侵检测时的能耗。     

Analysis of low power wireless links in smart grid environments

Recently, wireless sensor networks (WSNs) have been used in various smart grid applications, including remote power system monitoring and control, power fraud detection, wireless automatic metering, fault diagnostics, demand response, outage detection, overhead transmission line monitoring, load control, and distribution automation. However, harsh smart grid environment propagation characteristics cause great challenges in the reliability of WSN communications in smart grid applications. To this end, the analysis of wireless link reliability and channel characterizations can help network designers to foresee the performance of the deployed WSN for specific smart grid propagation environments, and guide the network engineers to make design decisions for the channel modulation, encoding schemes, output power, and frequency band. This paper presents a detailed analysis of low power wireless link reliability in different smart grid environments, such as 500 kV outdoor substation environment, indoor main power control room, and underground network transformer vaults. Specifically, the proposed analysis aims to evaluate the impact of different sensor radio parameters, such as modulation, encoding, transmission power, packet size, as well as the channel propagation characteristics of different smart grid propagation environments on the performance of the deployed sensor network in smart grid. Overall, the main objective of this paper is to help network designers quantifying the impact of the smart grid propagation environment and sensor radio characteristics on low power wireless link reliability in harsh smart grid environments.     

基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.