一种基于自适应采样优化的WSN定位算法

针对蒙特卡罗定位算法采样效率低和采样次数多等缺陷,在SOMCL算法的基础上提出一种基于自适应采样优化的定位算法LAASO。该算法采用锚盒子与预测区域进一步优化采样区域,通过采样区域的大小自适应确定样本数目,利用SOMCL算法中的曲线拟合对样本权值进行优化。仿真测试表明,当速度变化率为25 m/s,且最大速度小于60 m/s时,相比MCL算法和SOMCL算法,LAASO算法定位精度分别提高了40%和36%,采样次数分别降低为20%和31.5%,且更适应于高速运行环境。     

WSN中一种自适应无损数据压缩机制

为了高效利用无线传感器网络(WSN)宝贵的无线信道资源,改进了文献[1]中无损数据压缩机制,利用自适应霍夫曼编码算法对连续两个感知数据的差值di进行编码,保证任意时刻出现频度最高的di获得最短编码,通过传输编码后的数据达到改善网络环境,节省节点能量的目的;实验结果表明,此机制较文献[1]中算法压缩率提高近15%,且能够适应差值di分布规律的不确定性,具有广泛实用价值。     

WSN的一种分布式组密钥管理方案

文章利用拉格朗日插值多项式,提出一种基于簇的无线传感器网络组密钥管理方案。方案将组密钥以分量的形式存储在各合法节点中,合法节点通过和一定数目的邻居节点协作获得新的组密钥,并利用加密广播更新组密钥分量,提高了系统抗合谋攻击的能力,通信、存储开销也有所降低。     

WSN中的一种多传感器数据融合算法

为了适应无线传感器网络资源受限的特点,提出一种多传感器数据融合算法,算法在传感层和网络层之间增加数据融合层,将采集的数据分为实时数据和非实时数据,对数据进行约筒处理,提高传感器节点传输被采集信息的效率.利用TinyOS进行仿真测试,结果表明:数据融合算法可以有效地减少网络中数据通讯流量,节省传感器节点能量,延长网络生存时间.     

一种高效自适应的无线传感器网络MAC协议

结合动态能量管理机制,对AC-MAC协议更合理地控制无线收发器的状态转换次数,即在保证了低延迟和高吞吐量的同时,又减少了潜在的能量消耗.     

一种基于无线传感器网络的密钥管理方案

本文提出了一种无线传感器网络中的密钥管理方案,该方案支持密钥建立和更新等过程,并采用邻近节点概率否决投票的方法由基站撤消受节点的密钥集。同时,考虑到传感器节点资源有限的特点,方案中相关的协议和算法都比较简单,并完全避开了代价昂贵的公钥运算,从而使得方案的计算、存储和通信开销都比较小,执行效率大大提高。     

一种基于测量数据相似性的WSN分簇路由方法

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)中节点能量有限、节点能耗不均衡导致网络生命周期较短的问题,提出一种基于测量数据相似性的分簇路由算法CRMDS(A WSN Clustering Routing Method based on Measured Data Similarity)。在分簇阶段,设计自适应聚类算法,将测量值相似性高的节点分为一簇,在每个簇中选择一个节点传送数据,簇内其他节点进入睡眠模式以节省网络能量。在数据传输阶段,根据节点的剩余能量和传送能耗动态地更替簇头节点,并设计传送次数因子和相对距离因子生成簇头节点之间的路由路径,平衡节点能耗。仿真结果表明,CRMDS算法相较于现有算法能够有效节省网络能量,延长网络生命周期。     

一种新型WSN抗毁性评价方法及其仿真实现

从特定的以数据为中心的无线传感器网络拓扑结构出发,首先给出了无线传感器网络连通性的一个新测度—连通系数,在此基础之上给出了抗毁性测度的新定义,针对面临的两种攻击,给出了无线传感器网络抗毁性的两个新测度-容错度和抗攻击度,并对基于小世界模型的无线传感器网络抗毁性进行了抗毁性分析,仿真表明提出的评估模型更能客观,准确地评估以数据收集为中心的无线传感器网络的抗毁性。     

两种距离无关的WSN定位算法仿真及分析

为了分析无线传感器网络(WSN)中几种距离无关的定位算法的定位性能,通过设定在相同的定位区域内随机分布不同的节点密度及信标节点比例的传感器节点,对DV-Hop、质心定位两种算法进行定位误差的计算及仿真。通过对MATLAB仿真结果的分析得出DV-Hop算法的网络节点密度越大,定位精度越高,而质心算法信标节点比例越高,定位精度越高从而导致网络成本增加算法特点。最后得出在同等条件下实现定位,采用DV-Hop算法可得到较好定位性能的结论。     

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。     

面向服务的无线传感器网络协议架构

分析了目前WSN从研究领域转向工程领域阶段中面临的困难,然后遵循面向服务的思想,以相互间松散耦合的服务单元作为网络协议的基本组成单位,提出了一种非层次结构的WSN网络协议架构,并使用基于Petri网的形式化方法对WSN的服务服务组合和扩展进行建模分析,探讨了服务组合中的一些条件和规则。基于服务的构建,能够较为全面和合理的描述WSN协议架构,并可通过相关服务组合满足WSN多样化的应用需求。     

无线传感器网络(WSN)安全综述

总结并分析了国外近年来无线传感器网络（WSN）在安全协议、算法、体系结构、运行系统等方面的研究,掌握了当今世界无线传感器网络安全发展的动态,找出主要的问题,探索解决的方案,可以为进一步开展研究拓宽思路。     

传感器网络安全研究综述

新的无线传感器网络正在兴起。结点环境、无线通信方式、结点有限的资源使得其安全问题尤其突出。本文对无线传感器网络的安全问题及其解决方案作分类和综述。首先从多个维度对WSN安全攻击进行分类,并总结不同协议层次的攻击方法;然后讨论目前的解决方案并分类归纳密钥分配算法,重点分析随机密钥分配算法;提出一种新的研究思路。     

无线传感器网络的安全研究

本文首先阐述了无线传感器网络的定义及其主要特征,并较为深入地分析了无线传感器网络受到的主要安全威胁,由此进一步分析了无线传感器网络常用的密码技术,旨在提高无线传感器网络的安全。     

无线传感器网络的安全研究

本文首先阐述了无线传感器网络的定义及其主要特征,并较为深入地分析了无线传感器网络受到的主要安全威胁,由此进一步分析了无线传感器网络常用的密码技术,旨在提高无线传感器网络的安全。     

室内无线传感器网络及其应用

介绍了传统无线传感器网络的起源、发展和现状,分析了室内环境对传统无线传感器网络技术的挑战,提出了一种新颖的室内无线传感器网络节点的构架设计方案;最后展望了室内无线传感器网络技术的应用前景。     

无线传感器网络LEACH协议性能分析

LEACH协议是专门应用于无线传感器网络的层次路由协议,在无线传感器网络路由协议中占有重要地位。本文采用理论分析与仿真实验相结合的方法,对LEACH协议的性能进行了深入研究,指出了LEACH协议路由算法的不足,明确了进一步对LEACH协议进行改进的方向。     

超宽带无线传感器网络研究与实现

在简要介绍无线传感器网络体系结构基础上,比较了超宽带无线电与其他传统正弦无线电的优点,并得出超宽带无线传感器网络的优势,给出了一个超宽带收发信机的传感器节点设计.     

改进的GPSR模型及其仿真分析

为最大限度保证路由QoS需求,引入概率传输机制在前向区域内选择下一跳节点,对无线传感器网络GPSR算法进行改进,提出一种新的无线传感器路由算法IGPSR,与现有GPSR算法主要有两点不同：（1）根据邻居节点剩余能量对前向区域实行分区;（2）在选定的前向区域分区内采用概率传输机制来选择下一跳节点。仿真实验结果表明,IGPSR算法能有效均衡网络节点能量消耗和延长网络生命周期。     

I3WSN: Industrial Intelligent Wireless Sensor Networks for indoor environments

Sensor Web Enablement (SWE) technologies have been successfully applied to a great variety of outdoor scenarios but, in practical terms, little effort has been applied for indoor environments, and even less in the field of industrial applications. This article presents an intelligent SWE application for an indoor and industrial scenario, with the aim of improving and increasing the levels of human safety. The base low-level architecture is built on top of wireless sensor networks (WSN) connected to a Sensor Observation Service (SOS). Higher layers in the architecture include services that make real time decisions based on the collected data. Both simulation and experimental results are presented. The paper shows the viability of our approach in terms of performance, scalability, modularity and safety.