一种随机分布WSN中多sink节点放置算法

多sink节点的合理部署,能有效延长无线传感器网络（WSN）寿命。基于随机分布无线传感器网络结构,建立了网络寿命模型,推导出随机分布WSN网络寿命的表达式。提出RDF（Region Density First）算法,可以在给定sink节点数目的情况下,快速有效确定sink节点位置。通过理论分析和仿真验证,证明所提出的部署策略能有效延长网络寿命。     

无线传感器网络中多sink节点优化部署方法

大规模无线传感器网络(WSN)环境下,当网络结构采用单一的sink节点时,容易造成sink节点周围的普通传感节点因为转发大量其他节点的数据,迅速消耗掉自身能量而使网络失效。为了延长网络寿命,需要降低传感节点到sink节点的跳数,而采用多sink结构是一个有效的方法。为此,需要考虑一定规模的网络中,应该布置多少sink节点,才能使得网络寿命最大化的同时网络成本最低。基于栅格网络结构,提出了多sink节点下的网络寿命模型和网络成本模型,并采用一种新颖的方法计算最大网络寿命成本比(RLC),推导出了保证网络寿命最大化的同时网络成本最低的sink节点个数的表达式。理论结果表明,该值与网络规模、关键节点数、节点收发功率以及普通节点和sink节点的成本等参数有关。最后通过仿真实验证明了该结论的正确性。     

随机分布WSN中sink节点部署研究

多sink节点数量和位置的合理部署能有效延长无线传感器网络寿命、控制网络成本。基于随机分布无线传感器网络结构,建立了网络寿命模型和成本模型,并采用网络寿命成本比(RLC)推导出使网络寿命和网络成本综合最优的sink节点数目的表达式。同时,还提出RDF算法可以在给定sink节点数目的情况下,快速有效地确定sink节点位置。通过理论分析和仿真验证,证明采用本文提出的部署策略能有效延长网络寿命,同时降低网络部署成本。     

负载相似节点分布解决传感器网络能量洞问题

基于多跳路由的传感器网络,靠近sink的节点由于要转发更多的数据,其能量消耗较快.能量消耗的不平衡导致了sink周围产生能量洞(energy hole),造成能量浪费,远离sink的节点还有大量的能量,但产生的数据不能传送到sink.研究了传感器网络的能量洞问题.在网络的连续空间状态下分析节点的负载分布特性,并研究空闲侦听(idle listening)对能量消耗的影响.基于分析结果,提出负载相似节点分布(load-similar node distribution)策略,即根据负载分布特性配置节点,负载重的区域配置较多的节点,以平衡各区域节点的能量消耗,解决能量洞问题.仿真结果显示,在不考虑空闲侦听能量消耗的情况下,与已有的一种非均匀节点分布和均匀节点分布相比,负载相似节点分布策略对网络寿命有显著改善;当考虑空闲侦听时,由于空闲侦听的能量消耗在总能量消耗中占较大比重,影响了网络寿命,但与其他两种节点分布策略相比,负载相似节点分布对网络寿命仍然有所改善.该分析模型和提出的负载相似节点分布策略可适用于其他多跳传感器网络.     

基于数据聚合的无线传感器网络拓扑发现算法

针对传感器网络能源有限的特性,提出了一种基于数据聚合的拓扑发现算法。根据在聚合节点（sink）收集到网络内部节点报文接收或丢失的情况,通过发现网络中所有叶子节点到sink节点的数据传输路径,来推测网络的逻辑拓扑,不会增加网络负担。仿真实验表明：算法可以准确快速地推测传感器网络的拓扑,并且适合大规模传感网络的拓扑推测。     

无线传感器网络中负载均衡的sink节点移动策略

在无线传感器网络中,部分传感器节点由于担任过多数据中转任务,需要消耗较多的能量.使其过早死亡.缩短了网络的寿命.本文提出基于sink节点移动的策略.将感知区域分割成有限个虚拟单元格,并以每个虚拟单元格的中心作为sink节点的备选移动位置.然后,通过解线性规划问题确定sink节点的移动位置和停留时间.通过此方法.在一定程度上均衡了传感器节点的负载.延长了网络寿命.     

异构传感器网络的查询能量空洞

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为"能量洞"的现象."能量洞"问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究了"能量洞"现象,基于环模型,在网络中添加长链来延长网络的生命周期.与已有的研究不同,允许C1环到Ci环(i>1)的逆向数据传输,使得数据集中到Ci环内,然后通过在Ci环内添加少量有线长链来向sink传输数据.由于Ci环内的节点数量远远多于C1环内节点,这样,避免了C1内的节点能量过早耗尽,平衡了网络中的节点能量消耗.理论分析和仿真实验表明：该方法能够极大地延长网络生命周期.     

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。     

WSN数据收集中移动sink的路径规划和蔟头节点选取问题的综合研究

针对较大规模的无线传感器网络通过多跳传输进行数据收集而引起的能量空洞问题,本文提出了一种基于移动sink的簇头节点数据收集算法（MSRDG）,该算法基于图论原理,在满足时延性的条件下,综合考虑了普通节点到簇头节点路由和移动sink遍历路经选取的问题,构建了一条通过的簇头节点尽可能多的移动轨迹。通过NS-2仿真软件对算法的性能进行评估,结果显示出该算法能减少数据的多跳传输,降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络寿命。     

WSN中一种基于多sink的快速数据收集算法

数据收集问题是无线传感器网络中的研究热点之一。数据收集方式会影响数据到达sink的准确度、延迟以及网络的能量消耗。针对时间响应和数据准确度要求高的应用,提出了一种基于多sink的快速数据收集算法（QDGA）。sink利用已知的全局信息和计算能力构建出基于最小度的数据收集森林进行任务分发,得到网格粒度最优的数据收集策略,网格内的普通节点通过时隙分配来进行数据收集,并可以根据自身的局部信息动态调整数据收集路径。仿真实验表明,相对于已有的方法,QDGA在保证网络生命周期的前提下,能够有效降低延迟以及提高数据收集的准确率。     

移动传感器网络中能量均衡分簇及移动策略

无线传感器网络各节点能量有限,如果数据收集节点（Sink）能够移动,则可以大大节约节点能量,从而延长网络的寿命。首先提出一种能量均衡的分簇算法,根据节点地理信息进行分簇,使得节点耗费总能量尽可能小的同时,使各簇能量消耗基本平衡;在此基础上提出一种Sink 移动策略,Sink 优先选择能量较充足的簇收集信息。仿真结果表明,与传统的随机移动算法相比,提出的算法能够显著平衡各族之间的能量消耗,并减少总的网络能量消耗,从而提高网络的寿命。     

一种鲁棒性强的无线传感器网络位置隐私保护方案

传统无线传感器网络（WSNs）位置隐私保护方案难以解决安全性与网络能耗之间的均衡,为了提高网络隐私信息的安全性,提出一种鲁棒性强的无线传感器网络位置隐私保护方案.首先通过增加伪源节点和伪汇聚节点防止攻击者获得关键节点的位置信息;然后采用伪汇聚节点分组、概率丢弃冗余数据包降低网络资源消耗;最后在Matlab 2012平台下进行仿真对比实验.结果表明：该方案可以提高网络攻击事件检测率,降低网络时延,有效地保护源节点和汇聚节点的位置隐私.     

基于单向多汇聚节点的WSN分层路由协议

针对分层无线传感器网络的簇首节点容易成为网络瓶颈制约网络性能的不足,提出一种低能耗的路由协议。采用多汇聚（Sink）节点模式来构建网络,利用RSSI（接收信号强度指示）测出各传感器节点与各Sink节点之间的距离,并依据距离的远近为Sink节点划分作用域。通过传感器节点单向与所属Sink节点通信来降低簇首节点的负担。仿真实验结果表明提出的路由协议能有效克服簇首节点网络瓶颈问题,从而降低网络能耗,提高网络生存时间,对于无线传感器网络应用于大范围数据收集的网络具有重要的价值。     

无线传感网中改进的节能分级数据汇聚机制

考虑WSN中节点的能耗分布情况,提出了一种改进的多级汇聚协议。首先建立分析模型评估了在WSN中采用多级汇聚机制时的能耗情况,证明在SINK附近的汇聚节点的能量增加很快,从而会耗尽能量,缩短整个网络的生存期。然后提出了一个改进的多级汇聚协议,通过改变通过减少离SINK附近的汇聚节点选择概率,可以均衡网络性能。仿真结果证明,该方法可以有效地降低能量,从而延长网络生存期。     

FMSLPP: fake-message based sink location privacy preservation for WSNs against global eavesdroppers

Traditional encryption and authentication methods are not effective in preserving sink’s location privacy from a global adversary that could be monitoring the network’s traffic and time-of-arrival of traffic flows. In this paper, we present a novel method named fake-message based sink location privacy preservation (FMSLPP) to protect sink’s location privacy against global eavesdroppers. In this method, we let sensors generate fake messages with a probability before the sink sends a message, in order to confuse an adversary about the sink’s location. We also make each node have approximately the same traffic volume to protect the sink’s location privacy. Simulation results from two approaches of sensor deployment (random deployment or controlled deployment) indicate that FMSLPP makes it very difficult for the global adversary to identify the location of the sink; at the same time, transmission of fake messages does not impact significantly the network’s performance in terms of network life.     

A Hyper-Heuristic Framework for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks With A Mobile Sink

Maximizing the lifetime of wireless sensor networks(WSNs) is an important and challenging research problem. Properly scheduling the movements of mobile sinks to balance the energy consumption of wireless sensor network is one of the most effective approaches to prolong the lifetime of wireless sensor networks. However, the existing mobile sink scheduling methods either require a great amount of computational time or lack effectiveness in finding high-quality scheduling solutions. To address the above issues, this paper proposes a novel hyperheuristic framework, which can automatically construct high-level heuristics to schedule the sink movements and prolong the network lifetime. In the proposed framework, a set of low-level heuristics are defined as building blocks to construct high-level heuristics and a set of random networks with different features are designed for training. Further, a genetic programming algorithm is adopted to automatically evolve promising high-level heuristics based on the building blocks and the training networks. By using the genetic programming to evolve more effective heuristics and applying these heuristics in a greedy scheme, our proposed hyper-heuristic framework can prolong the network lifetime competitively with other methods, with small time consumption. A series of comprehensive experiments, including both static and dynamic networks,are designed. The simulation results have demonstrated that the proposed method can offer a very promising performance in terms of network lifetime and response time.     

基于双模糊逻辑的无线传感器网络分簇算法

为降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络生命周期,提出基于双模糊逻辑的无线传感器网络分簇算法(DFCP)。模糊逻辑一综合了节点剩余能量和节点与基站距离2个参数,确保输出高能量低能耗的节点竞争簇头的优势;模糊逻辑二综合了节点度与簇内平均节点能耗值2个参数,确保输出以簇为单位的局部能耗最小。簇生成阶段,基于非概率模式的延时机制保证了簇簇之间的均匀分布。通过与其他算法(LEACH、ECPF)对比,仿真结果表明:DFCP能克服LEACH协议运行下的网络簇分布不均、低能量节点担任簇头等缺点,并降低网络能量消耗;当网络中节点能量不一致时,DFCP运行下的网络簇头位置分布、网络局部能耗均衡优于ECPF。     

无线传感器网络中多Sink节点位置部署研究

通过对随机分布的无线传感器网络节点密度和能量消耗的关系的分析,提出了无线传感器网络中多异构节点位置部署的区域密度优先(RDF)算法。此算法采用密度优先原则来决定Sink节点的放置位置,通过栅格和异构节点通信范围对网络进行区域划分。该算法比递归算法的异构节点放置位置优越,虽然在网络寿命上相接近,但远大于随机分布策略的寿命,且RDF更适合实际应用。通过仿真验证:该算法能够有效延长网络寿命和快速实现部署。     

异构传感器网络能量空洞分析与避免研究

在无线传感器网络中,由于sink附近的节点承担远方节点数据的转发,故能量消耗较高,容易在sink附近形成能量空洞而使网络提前死亡.针对由初始能量较大节点充当簇头节点与初始能量较小的节点作为普通节点组成的异构分簇无线传感器网络,提出了不等簇半径工作能量空洞避免策略.策略的核心是让近sink的簇半径较小,而远sink的簇半径较大,这样,近sink部署的初始能量较大的簇头节点较多,因而能够减弱能量空洞的影响,以达到能量消耗均衡的目的.将能量空洞避免问题转化为在保证网络寿命满足应用需求约束前提下如何使部署的节点最小的优化问题,并详细给出了不等簇半径的取值与优化方法.理论分析与实验结果表明,所提出的策略对网络寿命与性能有较大的改善,对于异构传感器网络建设有较好的指导意义.