监测无线传感器网络休眠调度算法

休眠调度设计是无线传感器网络一种重要的通信节能方法。针对监测典型应用,为了实现长时间的监测应用要求,充分利用冗余部署提供的能量资源,提出了一种能量相关的分布式自适应休眠调度算法。算法利用极大独立集构建思想,结合节点层次级别、实时的能量消耗、连通度等信息动态选择连通支配节点集作为网络骨干,使得网络活跃节点数量最小化。仿真试验分析表明,算法能够有效地利用冗余节点提供的能量资源,扩展了网络的生命周期。     

一种无线传感器网络全连通群的休眠调度算法

该文针对无线传感器网络的覆盖性和连通性问题,在假设传感器节点地理位置信息已知的条件下,设计了一种包含全连通群的建立和维护以及群内节点休眠调度的全新算法。该算法采用保证群内节点彼此一跳可达的全连通群分群方法,以及分布式节能的休眠调度策略,最大程度上减少传感器网络的能量消耗,延长了网络寿命。仿真结果表明：该算法能较好地保证无线传感器网络的覆盖性和连通性,且能耗较低。     

无线传感器网络冗余节点休眠调度算法

提出一种冗余节点休眠调度算法来延长网络生命周期。调度过程中重点考虑两方面问题：一是采取策略防止大量节点同时从工作状态转入休眠状态以防止大量盲区同时产生;二是根据邻居表中节点的工作邻居数量,判定节点是否处于网络边界,对边界节点和内部节点采用不同的调度策略,防止边界收缩。仿真结果表明,算法能有效延长无线传感器网络的生命周期。     

无线传感器网络路由协议中休眠调度算法的研究

在分析无线传感器网络节能要求的基础上对无线传感器网络路由协议中使用的休眠调度算法进行了讨论,内容包括各种休眠调度算法的基本实现方法、考虑因素以及涉及到的关键技术.最后指明休眠调度对传感器网络节能的重要性.     

一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议

文中设计了一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议.该协议计算出簇首最佳比例和网络瞬时剩余能量,采用固定簇首数目与剩余能量估计的方法对网络进行分簇,在成簇后的数据传送阶段采用蚁群算法计算出节点的唤醒概率,最后通过仿真实验与LEACH、SEP协议进行了比较.实验结果表明:该协议在对目标保持较好探测效果的前提下能更均匀的消耗网络的能量,从而延长网络的生命周期.     

带休眠算法的无线传感器网络MAC协议

由于无线传感器网络中每个传感器节点的能量有限,所以需要有效的MAC协议来保持能量的高效利用。在MAC协议中引入休眠算法是其中一种重要的节能方式。现有的带休眠算法的无线传感器网络MAC协议已有很多种,主要分为2大类:一类是以S-MAC协议为代表的基于休眠/监听排程方案来达到节能目的的MAC协议;另一类是以WiseMAC为代表的基于低功率信道检测方案的MAC协议。对现有的主要几种有代表性的带休眠算法的无线传感器网络MAC协议进行了描述,分析了它们各自的优缺点,并进行了对比和总结。     

无线传感器网络中终端节点的休眠算法

针对无线传感器网络中节点能量有限等特点,提高能量利用效率和延长网络寿命是无线传感器网络设计的目标。由于终端节点只负责数据采集,不需要转发其它节点的数据,因此可以减少终端节点的空闲侦听时间,从而进入休眠状态。仿真结果验证了所提方案的能量消耗低于传统非休眠方案的能量消耗,该休眠算法能有效延长网络的生存时间。     

一种无线传感器网络中目标跟踪的自适应节点调度算法

在无线传感器网络目标跟踪的过程中进行节点调度,可以综合考虑跟踪误差和能量消耗,延长传感器网络的使用寿命。为了综合考虑节点调度的短期和长远损失,该文将问题建模为部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)以得到更优的调度策略,并提出一种近似求解算法C-QMDP。该算法利用马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)推导连续状态空间的置信状态的转移,并计算瞬时代价。使用状态离散化方法,基于马尔科夫决策过程(MDP)值迭代求解未来代价的近似值。仿真结果表明,相比现有POMDP近似算法,该文算法既可以降低跟踪过程中的累积损失,又可以将大量运算进行离线计算,减小了在线决策时的计算量。     

无线传感器网络的中继节点自适应选择休眠机制

针对无线传感器网络节点能量有限的问题,设计一种中继节点自适应休眠方法,对网络节点的工作时间进行优化调度。在路由链路建立中,根据网络中节点的地理位置、剩余能量选择中继节点的方法进行节点休眠调度。网络工作时通过计算下一跳最佳节点位置,选取其附近区域内剩余能量多的节点作为下一跳的转发节点,设计出中继节点自适应选择的节点休眠机制。仿真结果表明,所设计的休眠机制提高了节点能量利用效率、延长了网络工作时间。     

无线传感器网络自适应目标跟踪节点调度算法

在无线传感器网络中,设计合理的节点调度算法是提高网络感知能力、降低系统能耗的关键。在分析节点能耗模型的基础上,针对移动目标跟踪型网络应用,提出一种高能效的无线传感器网络自适应节点调度算法ANSTT。该算法根据节点对移动目标的感知能力,以及节点的相对剩余能量水平,自动调整节点工作模式。仿真实验表明,ANSTT算法在维持低感知延时、高目标感知率的同时,可有效降低系统能耗,延长网络寿命。     

基于粒子群的无线传感网络节点休眠调度算法

针对传统节点休眠调度算法中覆盖率低、活跃节点数量多以及能量消耗不均匀的问题,基于可信信息覆盖模型,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的无线传感网络节点休眠调度算法.算法充分利用可信信息覆盖模型的优势构建最优的可信信息覆盖集合和簇头候选集合,从可信信息覆盖集合和簇...     

面向异构无线传感器网络的节点调度算法

针对传感器网络中的节点冗余问题,提出了一种冗余判别方法来关闭冗余节点,以达到延长网络生命周期的目的.首先按邻居节点的不同位置对节点进行分类,研究了每组邻居节点的网络覆盖率与工作节点数k之间的约束关系,在此基础上,按不同的冗余法则对节点进行判断,关闭冗余节点.理论分析和实验结果表明,提出的算法能关闭网络中的冗余节点从而有效地延长网络的生存时间.     

Sleep and Wakeup Strategies in Solar-Powered Wireless Sensor/Mesh Networks: Performance Analysis and Optimization

A queuing analytical model is presented to investigate the performances of different sleep and wakeup strategies in a solar-powered wireless sensor/mesh network where a solar cell is used to charge the battery in a sensor/mesh node. While the solar radiation process (and, hence, the energy generation process in a solar cell) is modeled by a stochastic process (i.e., a Markov chain), a linear battery model with relaxation effect is used to model the battery capacity recovery process. Developed based on a multidimensional discrete-time Markov chain, the presented model is used to analyze the performances of different sleep and wakeup strategies in a sensor/mesh node. The packet dropping and packet blocking probabilities at a node are the major performance metrics. The numerical results obtained from the analytical model are validated by extensive simulations. In addition, using the queuing model, based on a game-theoretic formulation, we demonstrate how to obtain the optimal parameters for a particular sleep and wakeup strategy. In this case, we formulate a bargaining game by exploiting the trade-off between packet blocking and packet dropping probabilities due to the sleep and wakeup dynamics in a sensor/mesh node. The Nash solution is obtained for the equilibrium point of sleep and wakeup probabilities. The presented queuing model, along with the game-theoretic formulation, would be useful for the design and optimization of energy-efficient protocols for solar-powered wireless sensor/mesh networks under quality-of-service (QoS) constraints     

Range-Based Sleep Scheduling (RBSS) for Wireless Sensor Networks

Sleep scheduling in a wireless sensor network is the process of deciding which nodes are eligible to sleep (enter power-saving mode) after random deployment to conserve energy while retaining network coverage. Most existing approaches toward this problem require sensor’s location information, which may be impractical considering costly locating overheads. This paper proposes range-based sleep scheduling (RBSS) protocol which needs sensor-to-sensor distance but no location information. RBSS attempts to approach an optimal sensor selection pattern that demands the fewest working (awake) sensors. Simulation results indicate that RBSS is comparable to its location-based counterpart in terms of coverage quality and the reduction of working sensors.

无线传感网自适应能量驱动簇头轮换算法研究

分簇结构是大规模无线传感网(WSN)的一种有效的拓扑管理方法。在这种结构下,由于簇头(Cluster Head,CH)节点的能耗速率远高于簇成员节点(Cluster Member,CM),需要做簇头轮换以平衡网络能耗。该文分析了基于能量驱动的簇头轮换策略,并提供一种基于簇头节点实时负载来估计其启动轮换的能量阈值的自适应簇头轮换算法(Adaptive Cluster Rotation Algorithm,ACRA)。仿真结果表明,与现有算法如LEACH,EDAC等比较,ACRA算法最少化簇头轮换次数,延长了网络生存时间。     

An Agile Adaptive Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks Considering Energy Constraint

Wireless Personal Communications - Security in vehicular ad hoc network (VANET) is one of the major challenging topics and the secure key interchange between two legitimate vehicles is an important...     

基于遗传算法的无线传感器网络自适应数据融合路由算法

针对移动代理以能量有效的方式收集相关性数据的问题,该文提出了一种新的基于遗传算法的自适应数据融合路由算法。算法选择移动代理路由时,根据数据传输和融合能量开销及节能增益,对移动代理迁移到每个传感器节点是否进行数据融合做自适应选择,以在信息收集过程中提高网络能量效率。仿真结果表明自适应数据融合路由算法的能量效率优于完全数据融合路由算法和最邻近启发式算法。