基于移动Agent的无线传感器网络数据管理框架

无线传感器网络是一种全新的技术,能够广泛应用于恶劣环境和军事领域。传感器网络在数据获取过程中,为了减少数据的处理耗能、降低延迟,需要采用数据管理技术。分析和介绍了传感器网络集中式与分布式处理两种数据管理模型结构,提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络数据管理框架。     

无线传感器网络中自适应动态簇维护

层次型分簇的网络体系结构在无线传感器网络中应用非常广泛,然而,这样的网络结构大多数需要对其周期性的维护。周期性簇维护会带来大量的不必要的能量消耗,而传感器节点的能量是极其有限的。因此,本文提出一种非周期性的自适应动态簇维护方案,即在通信过程中,如果某个簇受到攻击,那么簇维护就仅仅在受到攻击的簇内进行,其它的簇依然维持原来的工作状态。由于该方案打破了周期性簇维护的思想,引入了谁受到攻击谁就进行维护的思想,所以减少了网络中的能量消耗,均衡了网络通信负载。     

无线传感器网络

无线传感器网络具有广泛的应用前景．将引起人们越来越多的关注。本文介绍了无线传感器网络的基本组成．网络的特点．并分析了当前无线传感器网络的研究应用现状及一些研究成果。     

动态大规模无线传感器网络决策融合

为了解决动态大规模无线传感器网络的决策融合问题,该文提出了一种表决决策融合规则。假设无线传感器网络中信道的衰减服从瑞利分布,传感器的数量服从泊松分布。在不同的系统参数下,对融合规则的检测性能进行了分析和仿真。结果表明,只要传感器的平均数量充分多,此融合规则即使在较低的信噪比下,也能提供良好的系统检测性能。并且与已有的非参数融合规则相比,此融合规则可以提供更好的检测性能。同时,通过使用决策融合系统的偏移系数,给出了传感器输出的最优接收阈值的获取方法。     

可充电无线传感器网络动态拓扑问题研究

在可充电无线传感器网络中的能量补给设备兼任数据采集设备的情况下,提出了可充电无线传感器网络时变动态拓扑模型,并在此基础上根据最大化能量补给设备驻站时间比为目标提出了最优化问题。通过分析不同时刻不同传感器节点和无线能量补给/数据采集设备的工作情况及需要遵循的约束条件,得到与原问题具有等优性的多状态线性规划问题。求解该优化问题,获得可充电无线传感器网络动态拓扑下的周期动态路由和无线能量补给/数据采集设备的工作策略。与之前的研究成果相比,优化目标值均有20%以上的提升。     

用无线传感器组成无线传感器网络

物联网的愿景之一是能够测量以前从未测量过的变量。无论应用是监视基础设施老化(例如桥梁、隧道或电力传输线的老化),还是实时提供停车及交通信息,都需要无线传感器网络(WSN)提供与有线网络类似的性能,而且适合实际部署。传感器网络要能够扩展至包含大量无线节点,而且在很多情况下,需要跨越很长的距离。     

混合式无线传感器网络动态调度及功率控制方法的研究

无线传感器网络是资源受限网络,研究其动态调度与功率控制对于提高网络性能具有重要意义.基于此,提出了一种无线传感器网络中混合式动态调度与功率控制方法.该方法采用集中式时隙调度与分布式功率控制相结合的思想,避免了介质访问控制(MAC)层传输冲突,并支持各传感器节点综合利用各自的队列状态信息和无线信道信息进行跨层优化传输.该...     

一种基站可移动传感器网络再编程协议

 本文针对基站可移动传感器网络实现了一再编程协议MovPro.该协议可以将新的二进制程序通过多跳的形式下发到网络内的节点上并使之运行.该协议的大致过程描述为,当基站在网络内移动时,基站将数据发送给它移动轨迹上的节点.节点收到部分二进制代码后通过窗口交换的形式将二进制代码传播到整个网络.MovPro是第一个在基站可移动传感器网络的真实系统.本文通过多种方式减少通信开销,并通过二级存储的方式减少外部flash的写次数.实验表明MovPro适用于基站可移动传感器网络.     

无线传感器网络研究概述

集中传感器、计算机以及通信技术的无线传感器网络技术由于其良好的性能以及广阔的运用空间,得到了广大学者的关注和研究。基于此介绍了无线传感器网络的基本概念、属性,讨论了无线传感器网络的关键技术,并就使用领域进行了阐述。     

面向目标跟踪的无线传感器网络动态分簇

在考虑节点剩余能量和节点探测信号强度的基础上,提出了一种面向目标跟踪的无线传感器网络动态分簇方法。由于在簇首选择时考虑了节点的剩余能量,因此可以有效地避免簇首节点能量不足导致的跟踪失败。方法既能保证各个节点均衡地担任簇首节点,又能避免簇首切换过于频繁,因此可以延长网络的使用寿命。计算机仿真结果表明,在满足簇首节点能量需求和簇内节点大部分能观测到目标的情况下,应该取尽量小的能量阈值和尽量大的距离阈值。     

一个大规模无线传感器网络的密钥动态管理策略

 为了解决大规模无线传感器网络的密钥管理问题,提出了基于EBS系统的两级密钥动态管理策略.该策略从网络部署开始,在整个生命周期内对节点内的密钥进行动态管理.针对无线传感器网络的特性,节点的密钥管理分为三个阶段:初始化阶段、稳定阶段和动态变更阶段.实验表明,TLKMS策略能够在一定程度上节省存储空间并提高网络抵御攻击的能力.     

无线传感器网络的动态电压调节算法研究

对于能量有限的无线传感器网络,研究如何高效地利用有限能量具有重要意义.根据无线传感器网络多跳路由和拓扑易变的特点,提出一种基于任务驱动的含反馈的动态电压调节算法FB-DVS.该算法根据节点的任务集实时地调节节点的工作电压和频率,并通过反馈环节来修正误差,在保证任务实时性的前提下降低节点能耗.通过对仿真结果分析表明,改进的算法能有效地减少节点的能量消耗,延长无线传感器网络的生命周期.     

面向数据相关的传感器网络采样算法

针对某些特定场合无线传感器网络中传感器产生的数据时间和空间上的冗余和高度相关性,提出了一种面向数据相关性及权重的传感器网络采样优化算法DCACW。它基于聚合树结构连接整个网络,在各节点根据样本的相关性和节点权重进行数据融合。仿真实验结果表明,本算法采集的样本覆盖度更广,而且在聚合树中去除了冗余和相关的数据,保证了最终收集的样本差异性较强。     

一种基于双密钥的无线传感网络动态密钥管理方案

针对无线传感网络节点的存储空间、能量等的限制,以及动态密钥管理的无身份认证的安全问题等,提出一种类似一次一密的双密钥管理方案.该方案增加了身份认证模块,以及新节点的认证机制.同时在更新动态密钥时引入盐值,这一特性又进一步增强了无线传感器网络的抗毁性能.最后分析了方案的存储量、连通性以及安全性：在超过6 000个节点的网络环境下,该方案单个节点的密钥存储量大幅降低,仅有E-G方案的一半左右;在连通性方面,E-G方案是基于概率的,一般为0.9,而该方案的连通率为1;在安全性方面,该方案降低了密钥环的数量,未捕获节点的密钥暴露概率比E-G方案低很多.     

无线传感网络中的动态集群密钥管理方案

Wireless sensor networks are open architectures, so any potential threat can easily intercept, wiretap and counterfeit the information. Therefore, the safety of WSN is very important. Since any single key system cannot guarantee the security of the wireless sensor network for communications, this paper introduces a hierarchical key management scheme based on the different abilities of different sensor nodes in the clustered wireless sensor network. In this scheme, the nodes are distributed into several clusters, and a cluster head must be elected for each cluster. Private communication between cluster heads is realized through the encryption system based on the identity of each head while private communication between cluster nodes in a same cluster head is achieved through the random key preliminary distribution system. Considering the characteristics of WSN, we adopt dynamic means called dynamic cluster key management scheme to deal with master key, so master key will be updated according to the changed dynamic network topology. For cluster head node plays a pivotal role in this scheme, a trust manage-ment system should be introduced into the election of the cluster head which will exclude the malicious node from outside the cluster, thus improve the whole network security.     

传感器网络中基于路线的隐私保护数据聚集算法

针对现有隐私保护数据聚集算法依赖某种网络拓扑结构和加解密次数过多的问题,本文提出了一种基于同心圆路线的隐私保护数据聚集算法PCIDA （Privacy-preserving and Concentric-circle Itinerary-based Data Aggregation algorithm）.PCIDA沿着设计好的理想路线执行数据聚集,使得算法不依赖网络拓扑结构.PCIDA利用安全通道保证数据的隐私性,避免了数据聚集过程中的加解密运算.PCIDA沿着同心圆并行处理,使得算法数据处理延迟较小.理论分析和实验结果显示,PCIDA在较低通信量和能耗的情况下获得较高的数据隐私性和聚集精确度.     

Directional Controlled Fusion in Wireless Sensor Networks

Though data redundancy can be eliminated at aggregation point to reduce the amount of sensory data transmission, it introduces new challenges due to multiple flows competing for the limited bandwidth in the vicinity of the aggregation point. On the other hand, waiting for multiple flows to arrive at a centralized node for aggregation not only uses precious memory to store these flows but also increases the delays of sensory data delivery. While traditional aggregation schemes can be characterized as “multipath converging,” this paper proposes the notation of “multipath expanding” to solve the above problems by jointly considering data fusion and load balancing. We propose a novel directional-controlled fusion (DCF) scheme, consisting of two key algorithms termed as directional control and multipath fusion. By adjusting a key parameter named multipath fusion factor in DCF, the trade-offs between multipath-converging and multipath-expanding can be easily achieved, in order to satisfy specific QoS requirements from various applications. We present simulations that verify the effectiveness of the proposed scheme.

无线传感器网络中有效的安全数据融合机制

在无线传感器网络中,数据融合是实现有效传输和节省能源的一个重要途径,许多应用都需要可靠并且可信的数据来进行融合.针对上述要求,提出了一个新的安全数据融合算法来保证融合数据的机密性和完整性.算法使用端到端加密和逐跳加密相结合的方式进行数据传输,通过认证过程进行恶意节点及伪造数据的检测.仿真表明,提出的算法能够有效地检测出恶意节点,并保证融合结果的准确性.     

基于模糊理论的无线传感器网络数据融合算法

针对无线传感器数据融合过程中,各节点观测值存在冗余以及监测区域重叠可能导致信息的精确性低、能量消耗大等问题,本文提出利用模糊理论中的相关性函数计算节点间相互支持程度,对支持程度高的传感器进行数据融合,并利用融合结果与服务质量期望筛选出冗余节点,使其进入休眠状态.仿真结果表明,该方法能够获得更高的精度和可靠性,并能有效延长网络生命周期.     

无线传感器网络中基于树的能量高效分布式精确数据收集算法

在大规模节点密集的多跳传感器网络中,精确数据收集存在着"热区"问题:越靠近Sink节点的传感器节点,其承担的数据转发量就越多,能量消耗也越快,从而成为瓶颈节点,缩短整个网络的生命周期.最大生命周期数据收集树的构建已被证明是NP完全问题.已有算法大多是集中式算法,不适用于大规模节点密集的传感器网络.本文提出一种分布式精确数据收集算法EEDAT,在大规模节点密集的传感器网络中,不仅能够保证每个节点到Sink的路径是最短路径(最少跳数),而且能有效延长网络生命周期.EEDAT分为两个基本步骤,首先随机生成一棵数据收集树,然后根据各个传感器节点的孩子数和剩余能量,对已生成的数据收集树进行调整,使得各个节点的负载尽量均衡,从而达到延长网络生命周期的目的.实验结果表明,与已有分布式算法LMST相比,EEDAT所构造的数据收集树能延长网络生命周期平均20%.