基于量子免疫的无线传感器网络能量空洞避免

无线传感器网络路由的一个重要问题是如何有效地均衡整个网络的能量消耗水平,避免形成能量空洞.如何通过有效的节点部署来避免"能量空洞"并使网络效率最大,是一个极具挑战性的研究课题.基于无线传感器网络特性,提出了基于量子免疫的能量空洞避免算法.采用量子编码染色体,利用免疫算子和量子门来引导变异,使得当前最优个体的信息能够很容易扩大到下一代,具有种群规模小、收敛速度快、全局寻优能力强的特点.对比实验结果表明:算法不仅能够避免"能量空洞",而且相对于已有均匀与非均匀算法都能有效提高网络效率.     

无线传感器网络中基于盲点查找的能量空洞避免路由算法

在实际的无线传感器网络中,由于路由空洞而采用的边缘转发方式容易引起空洞边缘节点能量消耗过快从而导致空洞不断扩大,形成能量空洞。为延长网络生命周期,避免能量空洞的出现,对网络中的盲区、盲点进行定义,设计一种盲区查找规则,并提出一种基于盲点查找的路由算法。利用网络中的盲点和盲区信息进行路由,避开空洞边缘的盲点,从而减少了边缘转发次数。仿真结果表明,与GPSR和GEAR算法相比,该算法能有效延长网络生命周期,数据包到达率较高,传输效率有所提升。     

基于多级能量异构的无线传感器网络能量空洞避免策略

为了缓解无线传感器网络中出现的能量空洞问题,提出了多级能量异构算法(MEH)。该算法对网络的通信负载分布特性进行解析,并根据通信负载分布特性给网络部署初始能量异构的节点,即在通信负载较重的区域配置初始能量较高的节点,以平衡各区域的能量消耗速率,缓解能量空洞问题,延长网络生命周期。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇算法(LEACH)、分布式能量均衡的非均匀成簇路由算法(DEBUC)、非均匀部署算法(NDS)相比,MEH算法在网络能量利用率、网络生命周期及网络能耗周期比方面分别提升了近10个百分点,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MEH可有效延长网络生命周期、缓解能量空洞问题。     

无线传感器网络中基于蚁群算法的能量空洞规避策略

无线传感器网络(WSN)具有特殊的能量空洞(Energy Hole)现象,蚁群算法的随机自适应性使其很适合应用于无线传感器网络环境,所以在缓解能量空洞有效性分析的基础上,提出了一种基于蚁群算法的局部区域能量空洞规避策略,通过蚁群算法的自适应性实现了无线传感器网络运行过程中能量空洞规避,搜索出一条最优路径。仿真实验表明,该算法能够有效地延长网络的生命周期。     

基于梯度的无线传感器网络能耗分析及能量空洞避免机制

在基于"梯度汇聚"模型的无线传感器网络 (Wireless sensor networks, WSNs)中, 因节点间能量消耗不平衡而引发的能量空洞一直是影响网络生存周期的重要原因. 本文分别分析了无通信干扰的自由空间环境和瑞利衰落环境下网络中节点的能量消耗,提出了一种基于节点能量非均匀分布的能量空洞避免机制,即根据节点的能耗水平为每个节点储备不同的初始能量.并结合通信干扰、休眠机制等因素,研究了基于"梯度汇聚"模型的无线传感器网络生存周期的上界和下界. 模拟结果表明,该机制提高了能量的利用效率,延长了网络的生存周期.     

无线传感器网络中基于可调发射功率的能量空洞避免

无线传感器数据收集网络的多对一收集特征容易导致网络局部区域的能量消耗较高,形成能量空洞,从而导致整个网络过早死亡.文中通过分析无线传感器网络的数据分发特征,得到传感器网络的能量消耗分布情况、不同区域节点的寿命及其引起的数据传送延迟.在此基础上,在保证应用延迟需求前提下,提出了网络寿命最大化的求解算法.然后,依据数据传输率、能量消耗与延迟之间的相互影响,对可能形成能量空洞的区域选择一定比例的数据以较短的发射半径发送到能量消耗低的区域,以进一步提高网络性能.理论分析与模拟实验结果表明,该策略可延长网络寿命达17%.     

一种基于PSO的有效能量空洞避免的无线传感器路由算法

无线传感器网络路由的一个重要问题是如何有效地均衡整个网络的能量消耗水平,避免形成能量空洞,从而导致整个网络过早死亡.基于无线传感器网络特性,首先将路由问题转化为线性规划问题.并证明了路由问题与线性规划问题的等价性.在此基础上.利用粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)来求解能量空洞避免路由问题.算法重新定义了PSO的粒子、粒子的运算与"飞行"规则,提出了基于PSO的无线传感器路由优化算法.算法不仅能够适用于平面网络,经过稍加改进同样可以适用于层次网络的路由算法.通过理论分析证实了算法的正确性,同时大量的模拟实验证实了算法的有效性.     

无线传感器网络解决能量空洞问题综述

基于无线传感器网络的特点,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达sink节点,从而形成能量空洞现象。如何避免能量空洞并能有效延长网络周期,是目前无线传感器网络的研究热点。当前解决能量空洞问题主要是以最大限度地均衡网络负载为设计目标。从5个方面,即能量控制与功率控制、数据压缩与融合策略、节点非均匀分布、动态性及增加sink节点数量和分簇算法,总结了解决此问题的方法,同时分析了各种方法的优缺点及进一步研究的方向。     

有效能量空洞避免的无线传感器网络混合多跳路由算法

针对在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点之间能量消耗不均衡容易引发"能量空洞"现象的问题,在研究平面和层次路由协议的基础上,提出了一种有效能量空洞避免的混合多跳路由算法。首先,引入热点区域划分的概念对监测区域进行划分;然后,在分簇阶段,对热点区域外的节点采用非均匀分簇结构,融合簇内数据以减少流入热点区域的数据量;其次,对热点区域内的节点不采取分簇以降低区域内节点的分簇能耗;最后,在簇间通信阶段,通过粒子群优化(PSO)算法寻找同时满足相邻两跳间最大通信距离的最小化和最大通信跳数的最小化的最优传输路径,实现整个网络的能量消耗最低。理论分析和实验结果均表明,所提算法在能量有效性和能耗均衡分配方面都要优于基于增强学习的生命期优化路由协议(RLLO)和基于模糊理论的多层分簇式路由协议(MLFC),网络生存周期分别提高了20.1%和40.5%,可以有效避免"能量空洞"。     

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.     

基于网格的无线传感器网络节能路由算法

为避免高密度节点导致的数据冗余和能量浪费,提出一种节能路由算法。将检测区域分割成若干等同的虚拟网格,在每个网格中选取剩余能量最大的节点作为激活节点,源节点的数据先发送到由激活节点构造的数据聚合树上,经数据融合后再传输到Sink节点,从而减少网络中传输的数据量。仿真结果表明,该算法能有效减少冗余数据的能耗,延长网络寿命,且在高密度节点环境下具有良好的适应性。     

无线多媒体传感器网络实时任务分配算法

为了满足多媒体信息传输的时延、同步的要求,提出无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSNs)在能量受限情况下的实时任务分配算法.根据跟踪目标、传感器节点和汇聚节点的地理位置信息分簇,簇内节点任务分配选择能够满足能量上限的调度长度最小的分配方案.调节任务执行能量上限Emax、合作处理分簇的最大跳数K和执行任务总数Tnum三个参数,随机产生任务图进行仿真实验.结果表明:在性能上,算法满足节点能量受限的要求,在实时性方面有明显改善,与早期的分布式计算架构相比,由仿真图估算可得任务调度长度减少约45%;与带能量限制的任务映射和任务调度算法EcoMapS相比,从仿真图可以看出,任务调度长度也有明显减少.     

基于K-means的无线家域网分簇算法

针对无线家域网的应用特点,提出一种基于K-means的无线家域网分簇算法。以LEACH协议中的最优分簇个数作为K-means聚类的输入参数,在家域网基站上实现集中式按需分簇,并利用Silhouette值判定最优的分簇及簇头。实验结果表明,在无线家域网仿真场景中,该算法能获得较好的分簇聚类效果。     

无线传感器网络中基于网络层的能源有效性研究*

如何有效地使用有限的能源是无线传感器网络的一个核心问题。以环境监测为背景,基于网络层建立了无线传感器网络生命期的模型,并对其进行分析,指出能源有效路由算法和数据融合是网络层节省能源的重要因素。最后给出了一种基于网络层的能源有效性解决方案,达到延长网络生命期的目的。     

WSN中基于区间小波的偶合数据压缩算法

根据传感数据的偶合特征,提出一种基于区间小波的偶合数据压缩算法。根据数据的强偶合特性处理传感数据,利用最小二乘法对强偶合数据进行曲线拟合,结合区间小波良好的分频特性,减少传感器网络中传输的数据量。理论分析和仿真实验结果表明,该算法能对传感数据进行有效压缩,减少网络能耗。     

WSN中基于线性规划的多类别目标覆盖算法

多类别目标覆盖问题是目前无线传感器网络中的研究热点。针对现有目标覆盖算法在时间效率、网络生命周期等方面的不足,将多类别目标覆盖问题建模为基于线性规划的网络生命周期最大化问题,提出一种基于分簇的目标覆盖算法。该算法依据节点的剩余能量和感应能力,在每个簇结构内求解最优覆盖集的基础上得到接近于最优解的全局覆盖集,进而调度节点相应的感应模块去覆盖其感知范围内同属性的目标。实验结果表明,该算法是有效的,在网络生命周期和时间效率等方面均优于CWGC方案,接近于线性规划最优值。     

无线网络传感器能量收集管理技术

电源问题是无线网络传感器中的关键问题.只有提供长期有效的能源才能使网络传感器降低维护运行成本,进一步体现其巨大优势.本文首先以机械振动和光能收集的两种具体方法为例,对无线传感器的能量收集进行介绍;在能量管理中引进先进的电源动态管理技术,对能量实现有效利用,对储存元件-电池储存能量关键技术进行研究;最后对降低电能消耗的几种途径进行探讨.本文对无线网络传感器的能源设计具有重要的理论和应用意义.     

WSN中基于能量的分布式覆盖控制算法

针对无线传感器网络中节点密度过大、节点剩余能量不均等问题,设计一种基于节点剩余能量的分布式覆盖控制算法,基于概率覆盖模型,按目标区域内节点剩余能量从小到大的顺序,依次通过计算各个节点的区域覆盖概率判定其冗余性,并使冗余节点转入休眠状态。仿真结果表明,该算法能有效降低网络中节点冗余度,延长网络生存时间。     

无线传感器网络中的节能路由算法

针对传感器网络中的节点能源有限的特点,文章在分析LEACH的基础上,提出一种高能效的路由算法。该算法根据各节点剩余能量大小和簇成员数控制簇的形成,使簇头之间通过多跳合作的方式与基站进行通信,从而使网络能量均匀消耗。仿真结果显示,与原LEACH协议相比,改进后的算法提供了更长的网络生存时间。     

一种无线传感器网络自适应定位算法

针对无线传感器网络中未知节点分布不均的问题,提出了一种无线传感器网络自适应定位算法。首先通过遍历未知节点,对区域密度进行划分,自适应改变各个区域信标节点虚拟力系数,使得信标节点合理分布于被监测区域中,提高了定位精度。理论分析和实验表明：算法是行之有效的。