Secure clustering and routing for heterogeneous mobile wireless sensor networks with dynamic key management

In mobile wireless sensor networks, the process of offering security to the network after computing dynamic key may result in misuse of information by malicious node. All the messages exchanged during the inter-cluster routing also need to be protected by providing integrity and confidentiality. The proposed architecture includes heterogeneous backbone nodes (BNs) deployed in the network using particle swarm optimisation technique. They perform secure clustering process using exclusion basis system. The cluster head is chosen based on weight value that is estimated using parameters such as the node degree (ND), distance to BN, node velocity and virtual battery power. Once the clusters are formed, the cluster members estimate the cost value based on location, ND and virtual battery power. This cost value is used by the member nodes to calculate the dynamic key for its data communication. Since the parameters used for clustering are further used during dynamic key generation, security has to be provided to the clustering phase. When the node moves from one cluster to another, secure cluster maintenance is performed and when the data need to be transmitted from source to sink, secure route discovery is executed within the clusters. By simulation results, we show that the proposed technique is more secured and minimises the communication and storage overhead.     

基于链接率的AdHoc自适应按需加权分簇算法

AdHoc网络通过分簇算法来实现网络分层,以支持高效的资源管理和路由策略。稳定的分簇算法可以减少网络的计算和通信开销。为了提高分簇算法的稳定性,文中提出了一种基于链接率的自适应按需加权分簇算法（AOWLR）。该算法将节点的运动轨迹抽象为直线形和圆弧形两种,并引入邻居节点的平均链接率预测值作为衡量簇稳定性的一个重要标准。NS2仿真结果证明,同AOW相比,AOWLR算法的负载平衡因子较高,连通统治集（CDS）更新频率和节点充当簇头的公平性指数（HFI）较低。     

一种新颖的传感器网络聚类路由协议

提出了一种能量有效的基于聚类的传感器网络路由协议—EEHCA（an Energy-Efficient Hierarchical Clustering Algorithm for wireless sensor networks）。该协议通过最小化通信能量消耗并在所有节点之间实现能量消耗负载平衡的方式,达到了延长传感器网络生存时间的目的。协议提出了一种新颖的簇首确定机制,该机制可以避免感知区域内的节点进行频繁的簇首选举,从而节约了能量。为提高传感器网络的容错性能,引入了备用簇首的概念。在簇首与基站通信方面,采用多跳传输的方式进行,从而避免了距离基站较远的簇首进行长距离通信时所造成的能量过早耗尽的问题。仿真结果表明提出的协议拥有比LEACH和HEED协议更长的网络生存时间。     

基于逻辑密钥树的无线传感网络密钥管理方案

针对层次型无线传感网络（HSN）中的安全通信问题，提出了一种基于逻辑密钥树（LKH++）的组密钥管理方案——W-LKH++。针对无线传感器节点的低配置特点，首先，对LKH++树的组密钥初始化计算方法进行修改，降低传感器节点的计算消耗；其次，对LKH++的组密钥持有方式进行改进，减少传感节点的存储消耗；最后，提出适用于簇头节点的动态密钥更新方法，在降低通信消耗的基础上增强簇头节点的抗捕获能力，提高无线通信网络的安全性。性能分析和仿真实验结果表明，W-LKH++在保证低计算、存储和通信消耗的基础上，进一步提高了网络安全性。     

分簇无线传感器网络密钥预分配管理方案

针对无线传感器网络节点计算和存储能力有限,能量受限等特点,提出了一种新的分簇传感器网络密钥预分配管理方案KDNKPD。该方案借助于Blundo二元多项式函数和密钥分发节点建立节点与簇头间的安全通信,能够适应簇首节点的按轮选举并解决了Blundo方案的安全问题。通过安全分析与性能分析比较和仿真实验表明,该方案提高了网络的安全性,减少了传感器节点的存储开销和计算开销。     

煤矿井下无线传感器网络路由算法的研究

为了降低能耗,均衡网络开销,提出了一种高效节能的TSSM算法。该算法规定在网络初始化时进行簇的划分,以后各轮簇内的成员节点将不再发生改变,从而降低了多次生成簇的能量消耗;通过循环选举簇头节点来分散网络的开销;通过划分虚拟单元格以及规定非活动节点休眠,活动节点设定软、硬门限工作的方法,有效降低了网络冗余度;通过簇间多跳将距离网关较远节点的能耗分散到了网络中的其它簇头节点。仿真结果表明,TSSM算法更能有效利用网络资源,均衡节点能源的分配,在一定程度上延长了网络的生命周期。     

最小转发能量的传感拓扑算法

如何有效利用能量、延长网络生命周期是无线传感器网络技术研究的重要问题。提出了一种转发能量最小的无线传感拓扑算法MEFP（Minimal Energy-Forward Protocol）,算法减少成簇的通信开销,在网络中簇半径区域内仅产生一个簇头,保证了分簇的均匀;在普通节点加入簇的过程中,选择转发功耗最小的簇头加入,避免迂回发送数据,降低了能量消耗。仿真结果证明MEFP能够有效地延长网络的生命周期。     

基于加权的无人机集群组网分簇算法

在无人机集群组网中,节点的高速移动会造成网络拓扑结构更新频繁,使网络管理变得更加复杂。分簇能够增大网络容量,实现空间资源的复用,是优化网络管理的有效手段之一。针对大规模、高速移动的环境进行了研究,提出了一种多参数加权分簇算法。该算法将最大速度相似度分簇算法中的分簇指标引入到加权分簇算法中,并且对链路保持率、节点度差、节点剩余能量进行改进,综合考虑这四种参数,通过加权组合的方式选举具有最大权重的网络节点作为簇头。仿真结果表明,该分簇算法不仅能够减少簇的数量和簇间切换率,提高分簇的稳定性,而且能够延长最小节点生存时间,改善网络的整体续航能力。     

一种无线传感器网络中自主选择簇头的聚类算法

在无线传感网络中,传感器节点要定期向基站发送收集的数据。为了支持数据汇总,通过高效的网络组织将节点划分成若干簇。在这种类型的系统中,随着簇头的轮转,每个簇中的簇头选择方法是最具有挑战性的问题,有效的簇头选择算法可以提高网络的续航时间,并减少在WSN中的节点之间的通信开销。提出一个簇内民主方式选举算法来选择簇中的节点作为簇头,用MatLab对算法进行仿真,证明该算法的性能可以有效改善网络的性能。     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

Data aggregation in wireless sensor network using SVM-based failure detection and loss recovery

Abstract

In wireless sensor network, data aggregation can cause increased transmission overhead, failures, data loss and security-related issues. Earlier works did not concentrate on both fault management and loss recovery issues. In order to overcome these drawbacks, in this paper, a reliable data aggregation scheme is proposed that uses support vector machine (SVM) for performing failure detection and loss recovery. Initially, a group head, selected based on node connectivity, splits the nodes into clusters based on their location information. In each cluster, the cluster member with maximum node connectivity is chosen as the cluster head. When the aggregator receives data from the source, it identifies node failures in the received data by classifying the faulty data using SVM. Furthermore, a reserve node-based fault recovery mechanism is developed to prevent data loss. Through simulations, we show that the proposed technique minimises the transmission overhead and increases reliability.     

考虑网络稳定性的认知无线传感器网络分簇协议

由于频谱的动态性和自组织的组网特性,传统认知无线传感器网络的分簇协议存在分簇频率高和开销大的问题,为此提出了一种考虑网络稳定性的认知无线传感器网络分簇协议.该协议中,每个节点根据邻居节点集合和可用信道构建最大边团,根据最大边团中节点的剩余能量、节点数量和公共可用信道数计算节点权重.权重大的节点成为邻域簇首,其他节点加入邻居簇首所在簇成为簇成员.由于分簇过程中充分考虑网络能耗和频谱动态性,网络的寿命和稳定性得到显著提升.大量仿真表明,该分簇协议相对于其他协议在网络寿命和网络稳定性方面均有明显优势.     

TEA-CBRP: Distributed cluster head election in MANET by using AHP

Mobile Ad hoc Network consists of a set of mobile nodes that are communicating in a wireless channel. In this network, the number of nodes and their mobility have an impact on the routing performance. In order to improve the routing performance of large scale Mobile Ad Hoc Networks, clustering is one of the solution. When clustering is implemented, an unconditional cooperation among the intra cluster and inter cluster nodes is necessary. In the event where a malicious or selfish node is elected as a cluster head, the routing performance gets significantly affected. In this paper, the key decision factors such as the trust value, remaining energy, and the time of availability of the mobile node is explored to elect a cluster head. Further, these three decision factors are incorporated into the Analytical Hierarchy Process technique in order to elect the most cooperative node as the cluster head. An enhancement to the existing Cluster based Routing Protocol, is proposed in this paper and then enhanced work, is termed as Trust Energy Availability based Cluster Based Routing Protocol. A network based on the proposed protocol is simulated. The important routing performance parameters such as packet delivery ratio, end to end latency, routing packet overhead, and the number of times cluster head changes are discussed for the simulated network and the results are compared with AODV and CBRP routing protocols. The simulation results have shown that the proposed cluster based routing protocol improves the network performance by eliminating malicious and selfish nodes from being elected as cluster head.     

无线传感网高斯分簇路由算法的研究及实现

针对无线传感器网络路由成簇过程中的两个关键因素:距离和剩余能量,提出一种高斯分簇路由算法(GCRA).该算法根据簇头节点之间的最优距离确定均值,根据目标节点组成的概率带的宽度确定标准差,并且结合节点的剩余能量与概率带中目标节点的平均能量确立概率阈值函数.簇头选取过程中目标节点以与已知簇头的距离作为参数生成概率阈值,在簇...     

一种基于簇头选择模型的无线传感器网络分簇算法

针对分层结构的无线传感器网络,本文提出了一种分簇算法.节点通过簇头选择模型来决定自己是否被选为簇头.簇头选择模型由节点度(ND)和剩余能量(RE)共同决定.从而提高了网络体系结构的稳定性,减少计算和通信开销.所述分簇算法不仅优化了簇头选择,还均衡整个网络节点的能量消耗,进而延长网络的生命周期.最后通过理论分析和仿真进一步验证该分簇算法的性能.     

无人机自组网快速稳定加权分簇算法

在无人机自组网中,网络规模增大会使节点间平均跳数增加,网络管理和路由协议运行更艰难。分簇结构可用来优化网络管理,提高网络的可拓展性。针对无人机高移动造成的簇结构不稳定以及分簇结构鲁棒性差的问题,提出了一种快速稳定加权分簇算法。该算法对比现有的加权分簇算法,对链路保持率、节点度和相对速度三个指标的选取进行改进。针对战场和应急场景下簇头节点掉线带来的簇振荡,提出了一种高效的簇维护机制。最后通过仿真验证该算法的性能,结果表明,与现有改进型加权分簇算法相比,该算法可以有效降低成簇的时间,同时在簇头节点掉线的情况下快速恢复,更适用于复杂环境下的网络部署。     

一种新型基于GPS的无线自组网分群算法

设计了一种新的基于GPS的Ad Hoc网络分群算法,在群初始化充分利用节点的地理坐标进行分群,使得分群更加合理;在群的维护管理方面,引入了候选群首辅助管理分群,使Ad Hoc网络的分群保持更加稳定可靠。基于该种分群算法设计的Ad Hoc网络移动管理系统,能够实时跟踪、显示移动节点在地图上的位置信息,解决了Ad Hoc网络中由于节点移动所造成的移动管理等问题。     

一种基于时间延迟机制的无线传感器网络分簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的路由协议以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够提高网络的生存时间.本文提出一种基于时间延迟机制的分簇算法,称为CHTD.该算法建立了节点的时间延迟机制模型,使得能量较多的节点能够在每一轮中被优先选为簇首.同时,通过维持每个节点的簇首信息集合使得每轮产生的簇首数目稳定且位置均匀分布.模拟实验表明,CHTD有效地均衡了网络中节点的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.     

基于IK-means聚类的分簇路由算法

为了均衡移动自组织网络的能耗,提高簇结构稳定性,提出了一种基于IK-means聚类的分簇路由算法(IK-CRA).首先利用IK-means算法对网络中的节点进行分簇;然后通过节点的剩余能量、邻居节点数与连通代价的比值、链路维持时间构造适应度函数,采用改进的人工蜂群算法(IABC)解决分簇路由算法中的最优簇头问题.仿真结果表明,IK-CRA算法缩短了成簇时间,降低了节点的状态变化率,减少了节点的能量消耗,延长了簇首的持续时间,提高了动态环境下簇结构的稳定性.     

粒子寻优和最小生成树聚类下的WSN能量优化

为了均衡分簇无线传感器网络节点能量负载,提高网络的能量利用效率,提出了一种粒子寻优和最小生成树聚类规则的能量优化算法（OMST）。该算法为了使得簇头的能量负载能够得到均衡,采用基于粒子寻优的方法来进行适应值求解,通过适应值对比来求得最佳簇头,以减少簇内节点的传输能耗。同时,提出一种最小生成树聚类规则的簇首数量选择方法,该方法基于剩余能量和距离因素来选择最优的簇首数量,在保证数据传输质量的同时最小化网络总能量的消耗量。仿真结果表明,相比一种新型差分进化的无线传感器网络聚类算法和多层节能及距离感知的无线传感器网络聚类算法,OMST算法的节点平均能量效率分别提高了16.7%和6.4%,网络节点存活数量分别提高了24.1%和13.7%。