Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

优化网络生存时间的Sink节点移动路径选择算法

为克服无线传感网的能量空穴问题,采用最优化方法,研究一种优化网络生存时间的Sink节点移动路径选择算法(MPSA)。在MPSA算法中,将单跳传输的无线传感网监测区域分成多个大小一致的网格,Sink节点可移动到任一网格中心,停留收集单跳最大通信范围内的传感节点数据。分析停留位置的全节点覆盖条件和所有传感节点的能耗,建立权衡网络生存时间和Sink节点移动路程的优化模型。提出一种改进的遗传算法,用于求解优化模型,即迭代执行染色体评估、选择、交叉、变异、最小覆盖处理、孤立节点处理等步骤,最终获得优化网络生存时间的Sink节点移动方案。仿真结果表明:MPSA算法能提高网络生存时间,将移动路程保持在较小范围。在提高网络生存时间方面,比RCC算法更优。     

Sink节点移动的三维无线传感网数据收集算法研究

为克服三维静态无线传感网中的能量空穴问题和提高网络生存时间,考虑Sink节点移动,提出一种Sink节点移动的三维无线传感网数据收集算法(DCA-TWSN),在DCA-TWSN中,提出三维环境下的正方体网格划分方法,建立包括Sink 移动路径选择约束、数据流量约束、能耗约束、链路约束等约束条件的数据收集优化模型,采用最优化方法求解已知Sink节点移动路径的数据收集优化问题,采用修正的蚁群算法求解Sink节点的移动路径问题,获得最优方案。仿真结果表明:不管Sink节点的最大数据收集跳数和传感节点数量如何变化,DCA-TWSN都能寻找到较优的移动路径和数据传输方案,从而提高了网络生存时间和传感节点的平均数据传输率,降低了移动路径长度、平均节点能耗方差和丢包率,比RAND、GREED和EDG-3D更优。     

数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法（MPSA）。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明：MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。     

无线传感网络中覆盖能效动态控制优化策略

能量约束是无线传感网络测量控制的关键问题之一.本文针对移动节点位置优化问题,提出了无线传感网络通信能耗评价指标,采用微粒群优化策略更新节点位置,使无线传感网络具有更强的灵活性和能效性.利用Dijkstra算法获得网络最优通信路径计算能耗评价指标.采用动态能量控制策略使空闲节点进入睡眠状态减少网络运行能耗.通过优化能量指标降低了通信能耗,实现了无线传感网络覆盖与通信能量消耗的合理均衡.对移动目标跟踪仿真表明,覆盖能效优化算法与动态能量控制策略相结合提高了无线传感网络覆盖的能效性.     

基于二次Bezier曲线的无线传感网避障路径规划研究

用固定Sink节点进行无线传感网内数据采集的传统方式会导致热点区域(hot spot)问题,而采用移动Sink节点进行数据采集可以克服这个问题,从而达到均衡网络能量分布与延长网络生命周期的效果.本文针对类车型机器人作为无线传感网中移动数据汇聚节点的应用场景,提出了一种基于Bezier连续曲线的移动Sink节点避障路径规划算法.本文构建了连续分段Bezier曲线为巡航轨迹,采用人工势场中的斥力场理论实现对多个障碍物的智能躲避,动态调节二次Bezier曲线的内部控制点位置,将障碍物排斥在二次Bezier曲线之外.仿真结果验证本文提出的算法可以实现移动Sink节点规划路径的避障功能,同时Bezier曲线规划算法简单,计算量较小.     

基于蚁群的无线传感网最大化生存时间路由

为提高无线传感网的生存时间,对基于蚁群算法的最大化生存时间路由(MLRAC)进行了研究。该路由利用链路能耗模型和节点发送数据概率,计算一个数据收集周期内节点总能耗。同时考虑节点初始能量,建立了最大化生存时间路由的最优模型。为求解该最优模型,在经典蚁群算法的基础上,提出修正的蚁群算法。该算法采用新的邻居节点转发概率公式、信息素更新公式和分组探测方法,经过一定的迭代计算获得网络生存时间的最优值和每个节点的最优发送数据概率。最后,Sink节点洪泛通知网络中所有节点。节点根据接收到的最优概率,选择数据分组未经过的邻居节点发送数据。仿真实验表明,经过一定时间的迭代,MLRAC的生存时间可以收敛到最优值。该算法能延长网络生存时间,在一定的条件下,MLRAC算法比PEDAP、LET、Ratio-w、Sum-w等算法更优。     

基于Dubins曲线的无线传感网聚类移动数据采集算法

利用类车型Sink节点实现无线传感器网络的移动数据采集,可以有效延长网络生命周期。考虑类车型移动Sink节点的Kinematic约束,本文提出了一种基于聚类间Dubins平滑曲线的移动数据采集算法。整个无线传感器网络被划分为多个不重叠的聚类区间,聚类内采用最小生成树路由方法实现传感器节点的无线多跳式数据传输,Sink节点按聚类之间规划的Dubins曲线寻访数据采集点进行移动数据采集,从而兼顾移动数据采集的平滑性和节点能耗的优化性。仿真结果验证了本文算法可以在保证移动路径平滑的约束条件下提高无线传感器网络的能耗效率。     

基于质心理论的多Sink节点重选址算法

针对无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中Sink节点静止不动附近邻居节点易出现"能量空洞"、缩短网络生命周期等问题,提出一种基于质心的多Sink节点重选址算法.将网络中某段时间内向Sink节点发送过数据包的全部一跳邻居节点视为质点系,所发送的数据量作为质点质量,使Sink节点向着传感器节点密度大的方向移动,实现多个Sink节点相互协作,逐步逼近到该质点系的质心位置.将质心重选址算法与多Sink节点位置固定的重选址算法和COST函数多Sink节点重选址算法进行仿真对比,结果表明质心重选址算法可以有效的均衡网络负载,降低网络能耗,延长网络生命周期,提高网络性能.     

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题,提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先,通过监测区域网格化,在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点,sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据;然后,分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系,建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型;最后,使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点,得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比,MSPPA在网络生命周期方面提高了60%,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题,延长网络生命周期。     

移动Sink的传感器网络路径优化策略

在无线传感器网络（WSNs）中引入移动 Sink 可以避免网络拥塞和能量空洞并降低网络能耗,但由于移动速度的限制导致时延较大。针对这一问题,提出了时延约束下的移动 Sink 路径优化策略,根据时延和网络能耗之间的关系设计了可调节的节点权重,通过模拟退火遗传算法得到最优节点权重,并依据此权重通过迭代得到汇聚节点和最佳移动路径。仿真结果表明：该策略能保证在满足时延约束的前提下降低网络能耗,且收敛速度快。     

基于全局时延最小化的移动Sink数据收集算法

针对Sink节点移动所带来的时延问题,提出了一种基于最优路径的移动Sink数据收集方案OPDG（Data Gathering Based on Optimal-Path）。首先由MWHA（Minimum Weighted Heuristic Algorithm）算法得到汇聚节点RP（Rendezvous Point）的集合,然后根据这些RP节点求出移动Sink的最佳驻留点集合,最后求出经过驻留点的最短路径。Sink沿着这条路径周期性采集数据。通过NS-2中大量的仿真实验结果表明,与已有算法相比,OPDG算法能最大限度的减小时延,延长网络的生命周期。     

路由深度对Sink轨迹固定传感器网络的影响

无线传感器网络中,使用移动Sink进行数据采集能够减少网络节点死亡速度,延长网络时间,是最有效均衡网络负载的方法之一。在实际应用中,移动Sink通常采用固定路径策略,同时路由深度的改变直接影响网络拓扑和路由选择结果。比较了在不同路由深度下,采用4种典型固定策略的移动Sink网络的网络能耗、网络寿命和包延时。仿真结果表明:在较小的路由深度下,外边界策略能更好地降低节点能耗,延长网络寿命;内边界策略能取得更好的覆盖和较低的时延。     

异构WSN中基于改进哈里斯鹰的分簇算法

针对无线传感器网络中传统的低功耗自适应集簇分层型协议存在的节点能耗过高、网络生存周期短以及负载不均衡等问题, 本文提出了一种异构传感网络下的多目标簇头选举和基于模拟退火的哈里斯鹰路由优化算法(LEACH-MHO). 这种改进算法首先在计算节点最优阈值的基础上, 构建新的考量能耗和负载的适应度函数, 找到最优簇首节点, 保证簇首节点的均匀分布; 再建立基于哈里斯鹰优化器的路径选择策略, 同时嵌入模拟退火算法, 防止过早陷入局部最优; 最后使用评估函数筛选出可加入到最佳路径的簇头, 缩短簇头节点到基站的通信距离. 仿真实验数据表明, 与CREEP、LEACH-C、LEACH算法相比, 本文算法的网络生存寿命分别延长了22.18%、77.83%和180.52%, 能更有效地延长网络生存寿命.     

基于虚拟栅格的传感网能量空洞缓解方法

为延长无线传感网的生命期,提出了一种能量空洞缓解方法。网络被划分为若干虚拟栅格,以便于多跳传输。树形结构的数据上传路径则由各个簇头和移动Sink构成。此外,为缓解能量空洞的出现,Sink的移动轨迹被设计为可控的,从而有效均衡了能耗。仿真结果表明,该方法在多跳传感网络的节能方面表现较为良好。     

稀疏水下传感网中AUV数据移动收集技术研究

由于水下传感器节点的水声通信距离有限、价格昂贵,水下传感器网络中一般采用稀疏方式部署,因此很难保证整体网络的连通性及数据采集效率。自主水下航行器AUV（Autonomous Underwater Vehicle）作为天然的移动数据采集平台,可以弥补固定Sink节点数据采集方式的缺陷。提出了一种基于移动AUV的水下传感网移动数据收集机制。以AUV覆盖区域内的传感器节点作为临时Sink节点,其他传感器节点以临时Sink节点为根节点,采用最小生成树MST（Minimum Spanning Tree）方法将传感数据传输到这些临时Sink节点,然后通过临时Sink节点将汇聚数据传输给AUV。随着AUV的自主移动轨迹,水下传感网的传感数据都能简单高效地被收集起来。仿真结果验证了该方法在保证网络能耗的前提下提高了数据采集效率。     

感知受限的移动传感器节点扫描覆盖优化算法

移动无线传感器网络（WSN）的应用中,因为传感器节点的感知范围受限,其覆盖分析就是一个针对目标区域的扫描覆盖问题。提出了一种基于多目标优化的扫描覆盖算法。在目标区域中,采用双目标优化策略对单个移动传感器节点进行路径规划,一方面使节点的覆盖面最大化,另一方面使扫描覆盖的路径最短。仿真实验在含有障碍物和不含障碍物的情况下进行,与多节点的编队覆盖算法相比,所提算法在适度降低覆盖率的情况下,可大幅降低移动能耗。     

针对单区域突发流量的移动Sink路径规划

在传感器节点定期收集全网数据且单区域可能突发事件的密集型无线传感网中,如果产生区域突发事件,需要在短时间内将突发事件数据准确地发送到基站,同时也要兼顾其他区域定期产生的数据。提出针对单区域突发流量的移动Sink路径规划算法,首先将网络划分为虚拟网格,每个网格为一个簇,将节点划分到各个网格并选举簇头;然后通过TSP相关算法建立最短遍历路径, Sink节点通过该路径收集全网数据。如果某区域有突发流量产生,Sink节点将动态改变移动路径去收集数据。大量基于NS-2平台的仿真实验结果表明,该路径规划算法能动态改变路径来收集数据,均衡突发数据流量的准确性、实时性和定期产生的区域数据流量的丢包率、数据收集时延,延长网络生命周期。