泊松分布下无线传感器网络多目标覆盖控制

针对无线传感器网络中〖WTBX〗k〖WTBZ〗重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和动态种群维护策略,提出了改进的多目标差分进化(I-DEMO)算法对模型进行求解。仿真结果表明,该控制策略能够在达到81.2%的3重覆盖率的同时有效降低能耗并保障可靠性,I-DEMO可以支配传统算法76%的Pareto前沿。该算法同样适用于求解其他多目标问题。     

大规模无线传感网基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法

针对无线传感网随规模的扩大其节点能量利用率较低的问题,提出了一种适用于大规模无线传感网的基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法(CRCPMM).其核心思想是:在基站利用改进的CFSFDP算法自动估计簇的数目K值并选取聚类中心,然后运用泊松混合模型将节点合理聚类,以保证聚类效果最优;簇间采用多跳传输方式,综合考虑簇首等效剩余能量、簇首之间的距离以及多跳路径与理想最优路径之间的角度.仿真结果表明:与低功耗自适应集簇(LEACH)协议、分布式能量有效非均匀成簇(DEBUC)协议相比,CRCPMM协议在大规模网络中具有明显的优势,能够有效均衡节点能耗,延长网络生命周期.     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

一种无线传感器网络的簇数目优化方法

针对LEACH算法中无线传感器网络分簇数目的确定问题,提出了一种节点服从泊松分布的情况下最优簇数目的计算方法。该方法利用节点的通信能耗模型,从能耗最小的角度给出了网络的最优簇数目,并证明最优簇数目与监测区域面积、节点数目和泊松分布强度有关,而不是LEACH算法中的固定值,从而为优化网络簇头数提供了一定的依据。仿真表明,在该方法上设计的LEACH算法减少了网络的总能量消耗,有效延长了网络生命周期。     

无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。     

无线传感器网络分簇算法综述

分簇算法是无线传感器网络领域中一种典型的算法,并在其中扮演着重要的角色。从能量均衡和网络生命周期的角度出发,根据是否仅由一个中心控制节点负责整个网络的簇划分,将分簇算法分为3类,系统地叙述了目前经典的分簇算法以及近年来最新的研究成果,并分析了这些算法的特点和适用情况。最后结合该领域当前研究现状,提出了WSN研究中需要关注的问题,展望了这一研究方向在未来的发展趋势和前景。     

基于LEACH的无线传感器网络分簇路由算法

路由协议是无线传感器网络的重要组成部分之一,而路由算法在路由协议中起着至关重要的作用。文章在LEACH算法基础上,提出一种改进的路由算法,改进后的算法采用相对固定的成簇方式,每隔一轮重新构建簇。利用图论中的prim算法,选择每轮中Ped最大的簇头作为根节点,在簇头节点之间构造树形路由,簇头之间以多跳方式将收集到的数据发送到根节点,然后通过根节点将整个网络收集到的数据发送到基站。仿真结果表明,与LEACH算法相比,改进算法降低了能耗,有效延长了网络生存周期。     

无线传感器网络能量分布研究

分析了网络内各种载荷引起的能量消耗及各类路由算法对网络生命周期的影响,提出通过改变网络能量分布密度来提高网络生命周期的方法。通过大量实验总结出能量分布的模型,并将该模型扩展到窄带区域内分布的网络。经过仿真实验,证明按该密度分布时,网络生命周期明显增加。     

无线传感器网络分簇路由协议

在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术至关重要.分簇路由具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点,成为当前重点研究的路由技术.分析了无线传感器网络分簇路由机制,着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地描述了当前典型的分簇路由算法,并比较和分析了这些算法的特点和适用情况.最后结合该领域当前研究现状,指出分簇路由算法未来的研究重点.     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

WSNs基于非均匀分区成簇的多跳路由协议

针对无线传感器网络中节点能量有限和能量空洞问题,提出了一种基于优化簇半径的非均匀分区成簇多跳路由算法(UZCMR)。在分簇时充分考虑节点的能量和地理位置,通过"逐层分区"的方法将整个网络以Sink为中心划分成若干个区域。每个区域中的节点通过最优簇半径进行分簇,同时使用参数使靠近Sink节点的簇的规模小于远离Sink节点的簇,并采用了最小通信代价的多跳路由。试验表明,与低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议相比,UZCMR形成的簇首分布均匀,有效均衡了节点能量消耗,缓解了能量空洞问题,显著延长了网络生命周期,也扩大了协议的适用规模。     

一种基于多权值的低能耗WSNs分簇协议

延长网络的生命周期、有效降低节点的能量消耗是无线传感器网络(WSNs)路由研究的重点;针对LEACH协议的簇头选举不合理和和簇成员仅依据自身通信代价选择簇头导致节点能耗不均衡,网络能量利用率低的问题,提出了一种基于多权值的低能耗分簇算法,它综合考虑了候选簇头的剩余能量、节点已当选簇头次数和当前网络簇头个数等多个因素;仿真实验表明,改进协议有效地降低了节点的总能量消耗、提高了网络节点的存活数目,延长了网络的生命周期。     

无线传感器网络中DiffServ的性能分析

针对存在数据冗余的无线传感器网络,根据实时业务具有消失制和抢占优先级的区分服务机制,将非实时业务数据帧抽象为 第I类顾客,将实时业务数据帧抽象为第II类顾客。基于有限缓存容量,建立带有2类顾客的离散时间排队模型,使用二维马尔科夫链方法导出排队模型的稳态解,并给出系统性能指标的表达式。通过数值例子定量分析系统参数对系统性能的影响。     

基于RS纠删码的无线传感器网络信息分发协议性能评价

无线传感器网络中,传感器节点的能量、存储和计算能力有限,且无线传感器网络具有数据链路不对称、拓扑易变化等特点,设计节能可靠的网络协议是困难的。设计良好的网络协议不仅能降低网络的负载,还有助于节省传感器节点的能量,从而延长网络的生存周期。在无线传感器网络操作系统TinyOS平台上实现了基于RS纠删码的信息分发协议,并理论分析了在单跳情况下的协议性能,最后在仿真环境TOSSIM上模拟比较了在多跳、多路径情况下该信息分发协议和洪泛分发协议的性能。模拟仿真表明,提出的基于RS纠删码的信息分发协议明显减少了发送方发送数据包的数量,同时提高了节点的报文接收率,从而达到了降低网络能耗的目的。     

SPINS安全框架协议研究

无线传感器网络（WSN）是一种新形式的网络，与传统的有线网络和一般的无线网络有较大的差异。论文在阐述了无线传感器网络（wSN）及其安全问题的同时，重点讨论了依赖基站的安全框架协议——SPINS并对其一些缺陷提出了一些改进方法，最后对SPINS协议具体实现时所需的研究问题进行了展望。     

基于多例学习的Web图像聚类

在图像分类和自动标注系统中,多例学习(MIL)是研究的热点.目前MIL中的算法多为监督学习方法.针对非监督学习,在基于EM算法和启发式迭代优化算法的框架下,提出了6种多例聚类算法,并通过它们对来自于真实Web环境下的图像进行聚类以分析用户的搜索兴趣.由于一幅图像含有若干个区域,每个区域可被看为一个样例,属于同一个图像的区域则组成一个包.因此如何理解图像语义内容的问题即转化为多例学习.在多例学习的经典数据集MUSK数据和来自于Web图像集上的比较实验表明,提出的多例聚类算法具有优良的聚类性能.     

基于分簇的无线传感器网络路由协议的分析与优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由于受到成本、体积等因素的限制,处理能力、无线带宽,以及电池容量等资源都非常有限。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受限,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。基于分簇的层次路由协议是目前解决此类问题的主要方法。在对传感器网络路由协议作了充分了解的基础上深入研究了经典的簇类路由算法一LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）,并针对其不足对其进行改进与优化。     

基于聚类学习算法的模糊系统辨识方法

在建立模糊辨识器的一般数学模型后，利用最近邻聚类算法对样本数据进行分组，然后再将每一组数据视为一个数据对对系统进行在线训练辨识，从而使模糊辨识器能较快的收敛于起初系统。     

WSN中一种基于能量的层次型拓扑生成算法

通过考虑无线传感器网络节点的能量问题确定了单层拓扑结构中簇头节点的最优个数,结合WCA算法提出了一种基于能量的无线传感器网络的层次型拓扑结构生成算法,并评估了该算法的各项性能指标。经过算法复杂度分析得出该算法的时间复杂度和网络节点的个数相关,适合生成中小型规模的网络。仿真结果表明,使用该算法可以生成具有最优簇头个数的网络拓扑结构,能大大节省网络节点能量的消耗,且延长了网络的生存周期。     

WSNs中满足时延要求的空洞抑制路由

满足数据传输时延要求是无线传感网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)的关键问题。为了解决此问题,研究人员提出基于不同服务质量QoS的地理位置路由,但是这些路由并没有处理好路由空洞问题,也存在空洞边界拥塞问题,这些问题降低了数据包传递率。为此,提出基于时延要求的抑制路由空洞的WSNs地理位置路由(Delay-Guaranteed-based Suppressing Hole Geographic Routing, DG-SHGR)。DG-SHGR路由先检测路由空洞,然后为处于路由空洞周围的数据包定义雷区,使数据包的传输路径远离雷区。同时,依据数据包传输时延要求定义雷区尺寸,进而保证数据包的传输时延要求。实验数据表明,提出的DG-SHGR路由有效地提高了数据包传递率,并平衡负载