基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

认知视角下能量感知的ZigBee网络树型路由优化算法

为解决ZigBee Cluster-Tree路由算法路径选择不优的问题,提出了一种能量感知的ZigBee树型路由EZTR(Energy-Aware ZigBee tree routing)算法.该算法利用每个节点感知的地址信息,按照ZigBee网络树型结构计算下一跳邻居节点到目的节点之间的跳数可避免网络的环路效应,通过引入认知概念,在跳数集合中选出最短路径以降低跳数.在ZigBee网络节点能量的感知过程中,当所选路径存在低能量节点时,及时启用备用节点,从而避免节点因能量过度消耗成为失效节点.NS2(Network simulator version 2)仿真实验表明,EZTR算法可提高网络分组递交率,有效减少节点转发跳数和平均网络延时,减小网络整体能耗,为提高网络的实时性和延长网络生命周期提供理论支持.     

基于通信节点的WSN自主聚类非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中如何有效地利用有限的节点能量来延长网络的生命周期这一问题,提出一种基于通信节点和多跳传输相结合的多因素自主聚类分簇路由协议.该协议通过结合节点的剩余能量、簇头与基站之间的距离以及邻居节点的数目等因素来优化路径节点的选择,改进了多跳传输的局部最优路径构造算法.仿真结果表明:与现有协议相比,该协议能够有效地节省传感器节点的能量,平衡网络能量分布,延长网络的使用寿命.     

一种WSN中的能耗优化动态路由算法

根据无线传感器网络中因节点有效传输半径对路由选择的制约,提出基于最小生成树(MST)的改进分簇多跳路由算法,改善因路由选择对网络能耗的影响．该算法利用Voronoi图的泊松过程特性优化簇首节点数,并结合MST动态调整簇内外节点的路由发现实现网络能耗优化．仿真结果表明,该算法在开销容忍的前提下,网络负载均衡,并与相同仿真条件下基于LEACH的分层多跳算法相比,更有效地延长了网络寿命,且降低了计算复杂度．     

运用HTC解决延迟容忍网络路由问题

针对传统最短路径算法不适用于延迟容忍网络(DTN)路由选择以及DTN路由选择的特性,提出了一种基于跳数、权值随时间变化(HTC)的最短路径算法. 该算法的设计不仅考虑到节点间空间因素,还考虑了无线链路的时间因素和该算法的复杂度与正确性. 仿真结果表明,与现有的最早接触(FC)路由算法以及最小预期时延（MED）路由算法相比,此算法可更有效地得到DTN中时延最短的路径.     

无线传感器网络的定位改进算法

DV-Hop定位算法利用最近一个信标节点估计的平均跳距来计算未知节点坐标,降低了定位精度.提出了改进算法,对每个信标节点的平均跳距误差进行mandist和dist跳距修正加权,然后用加权处理后的平均跳距误差修正全网平均每跳距离,使其更逼近实际距离,最后得到未知节点的坐标.通过仿真,证明该改进算法可以有效地降低节点分布不均引起的测距误差,提高算法的定位精度.     

基于Voronoi图的无线传感器网络定位算法优化

无线传感器网络是由具备传感、计算和通信能力的传感器节点组成的多跳自组织网络。定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,大多数定位算法都以测距技术为基础。提出了一种基于距离优化的Voronoi图定位算法VB-DR。该算法利用Cayley-Menger行列式的几何应用对节点之间的距离关系进行限制,得到关于测距误差的约束方程并用以优化距离信息。仿真表明,VB-DR算法可以较好地修正测距误差,并解决经典的基于Voronoi图定位算法中存在的定位失败问题。     

基于RSSI修正的相似度推荐定位算法

针对RSSI测距容易受到环境干扰,提出一种基于RSSI修正的相似度推荐定位算法.该算法对RSSI测距数据进行残差修正,以减小RSSI误差对定位精度的影响,并利用样本点与未知定位区域的相似度来确定未知节点的坐标,降低了计算复杂度.仿真结果表明算法有效可行,可较好地改善节点定位精度.     

用于大规模无线传感器网络突发事件监测的路由策略

针对大规模无线传感器网络(Wireless sensor network:WSN)突发事件监测的应用问题,提出了一种基于事件驱动成簇和时延梯度路径树的路由策略。该策略在簇头选举时综合考虑了节点剩余能量、距离Sink节点的跳数、与邻居节点的连通性以及父节点数目等因素以节省和均衡网络能耗,并通过时延梯度路径树和多路径选择实现数据的及时和可靠传输。仿真结果表明:该策略能够提高无线传感器网络的能量效率,使网络生命周期比LEACH(Low-energy adaptive clustering hierarchy)算法和AEEC(Adaptive and energy efficient clus-tering algorithm)算法分别提高2倍和1.4倍,比ARPEES(Adaptive routing protocal withenergy efficiency and event clustering for wireless sensor networks)算法延长了15%。     

Dijkstra最短路径算法优化

传统D ijkstra算法在求解节点间最短路径时,对已标识节点以外的大量节点进行了计算,从而影响了算法的速度.在对传统D ijkstra算法分析的基础上,对其进行了优化,优化算法只对最短路径上节点的邻居做了处理,而不涉及到其他节点.因此,在优化算法中计算的节点数大幅减少,提高了算法的速度.     

基于MDS-MAP和非线性滤波的WSN定位算法

为提高传感器网络节点的定位精度,对MDS-MAP结合非线性滤波方法的多种传感器网络定位算法进行研究.根据传感器节点间距离与节点定位坐标之间存在的非线性关系,在MDS-MAP定位算法的基础上,引入扩展卡尔曼滤波（EKF）求精算法和不敏卡尔曼滤波（UKF）求精算法,对MDS-MAP求得的节点坐标进行求精.对MDS-MAP定位算法、MDS-MAP和EKF相结合的定位算法（MDS-EKF）、MDS-MAP和UKF相结合的定位算法（MDS-UKF）的定位精度进行比较.实验结果表明：EKF和UKF等非线性滤波方法的应用可以提高定位精度,在相同条件下MDS-UKF定位算法的定位精度更高并且其生成的网络拓扑图最接近于实际网络拓扑图.     

基于节点间覆盖关系的改进DV-Hop算法

针对经典DV-hop算法在估计跳数时所引起的定位误差,提出了基于覆盖比例的定位算法. 根据两节点间的通信覆盖率引入跳数系数,降低了每跳距离产生的误差,精确未知节点距参考节点的位置. 仿真结果表明,改进的算法能使节点的定位精确度提高,使误差比原始算法降低10%左右.     

基于RSSI测距分析

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。     

基于锚节点间距离的改进RSSI测距方法

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。     

利用路径优先级实现传感器网络中的拥塞避免

提出了一种基于路径优先级的多路径传感器网络拥塞避免算法.传感器节点通过监测队列剩余空间长度和拥塞状态持续时间实时更新节点的拥塞状态指数(CSI),当检测到CSI发生改变时,计算节点的路由状态指数(RP-SI)并通知其邻居节点,邻居节点更新记录下游节点的RPSI,调整下游路径的优先级.传感器节点根据信息优先级的不同,通过不同优先级的路径发送数据.仿真结果表明,提出的算法在减少网络拥塞的发生和减少网络时延等方面取得了很好的性能.     

事件驱动无线传感器网络节点自组织分簇休眠方法

针对突发事件监测的事件驱动无线传感器网络有着其自身的特点,结合最小跳数路由方法,在节点上建立链路节点列表.当节点被事件触发时,依照各节点触发顺序及相互关系,构建局部的自组织分簇.然后在利用已有的链路节点列表,快速构建簇首与Sink节点的通讯通道并更新链路节点列表信息.仿真实验结果表明,所提自组织分簇休眠方法的能量消耗低于传统周期采样的能量消耗,也低于基于LEACH分簇的休眠方案.     

辅助定位信标节点的移动路径规划算法研究

为快速实现监控区域内所有传感节点的定位,利用辅助定位信标节点的移动,提出无线传感网中辅助定位信标节点的移动路径规划算法（MPPA）。在MPPA算法中,考虑由多个六边形网格组成的监控区域,分析sink节点的移动特点,考虑其移动路径中停留位置只是六边形网格的顶点和中心,不在同一位置停留,相邻3个停留位置不共线以及每一个网格至少被3个以上不同停留位置覆盖等约束条件,提出信标节点的移动路径约束和传感节点定位约束,并建立其移动路径规划模型。根据邻居停留位置的信息素浓度决定下一个停留位置,根据蚂蚁选择的路径释放和挥发信息素。经过蚁群算法的多次迭代,可获知能覆盖所有网格的信标节点最优移动路径。信标节点沿着该路径移动时,传感节点可获知信标节点的不同位置信息,收集通信时的RSSI值,采用Kalman滤波算法降低通信噪声,采用最大似然估计算法计算自身位置坐标。仿真结果表明：MPPA算法可根据网格中心和顶点的位置,收敛于移动距离最短且能实现监控区域任何位置上传感节点定位的最优移动路径。MPPA算法降低了信标节点的移动路径长度和停留位置个数,降低了网络启动后所有传感节点获知自身位置所需要的时间,并将传感节点平均定位误差保持在较低的水平。在一定的条件下,MPPA算法比SCAN、DOUBLE_SCAN、HILBERT、CIRCLES和ZSCAN算法更优。     

煤矿井下区间分段视距节点合作定位算法

针对煤矿井下长距离定位时节点信号波动大、非视距路径信号衰减严重造成定位精度低问题,提出一种区间分段式视距节点合作定位算法。该算法利用学习向量量化聚类将长距离信号传输区间自定义分段,利用分段阈值选择未知节点所属区间;把已定位出结果的未知节点视为其他未知节点的虚拟参考节点,实现所有节点信息相互交流,在节点筛选思想下,利用信道状态信息,克服多径效应来寻找视距路径节点,将近距离区间内的已定位视距路径节点代替远距离区间内的参考节点,减少远距离参考节点的使用。结果表明,与传统未分段、未寻找视距路径节点合作的算法相比,定位误差只有1.5m,精度提高率达到85%。