一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法

针对无线传感器网络中耗能不均问题,引入马尔可夫博弈理论,构建了无线传感器网络的马尔可夫博弈模型.在能量均衡路由分析的基础上,给出了一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法,该算法从无线传感器网络整体耗能出发,兼顾节点之间的合作.定义了能量和信誉值的二元收益函数,给出了节点转发的状态转移概率,根据收益函数进行能量调节,求解出能量和收益之间的均衡系数——纳什均衡,实现了节点能量的均衡消耗,延长了网络的生命周期.使用PRISM概率仿真工具进行仿真,验证了该博弈模型存在纳什均衡点,同时表明该模型能促进节点之间合作,最大化无线传感器网络的生命周期.     

一种多目标的覆盖优化策略在WSNs中的应用

针对目前无线传感器网络（WSNs）能量均衡覆盖策略大都基于节点静态感知能耗的不足,提出一种基于节点的动态能耗和网络覆盖率的多目标覆盖优化策略.该优化覆盖策略将动态路由协议引入到覆盖控制优化中,计算覆盖区域在不同节点分布下的动态通信能耗和网络的剩余能量,再结合区域覆盖率构成对覆盖和能量综合指数评价的优化函数.最后利用改进差分进化算法和差分进化算法对优化函数进行仿真,并利用覆盖结果验证策略的有效性.仿真结果表明：提出的覆盖优化策略既能使网络达到较高覆盖率,同时又能保证网络的能耗动态均衡,并将改进差分进化算法与常规差分进化算法比较,结果表明：前者克服了早熟现象,覆盖和能量的综合优化函数值更高,达到了6.184.     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于博弈理论的农田能量异构网络节点协同资源利用

针对无线传感器网络中耗能不均问题,以及可再生能源节点在农田无线传感器网络中应用的具体情况,将博弈理论引入无线传感器网络能耗问题研究中,建立了基于博弈理论的节点成簇方法,实现提高可再生能源利用率、均衡非可再生能源节点能耗的目标。方法首先建立簇收益与簇内节点收益评估模型,进行簇收益计算、簇内的两类能量异构节点个体收益的计算。在计算簇收益和节点收益的基础上进行节点成簇博弈,使得成簇方案向收益更高的策略空间进行跳转,最终达到博弈中的均衡状态。仿真实验表明,通过博弈进行无线传感器网络成簇,能够充分利用可再生能源节点能量,降低和均衡非可再生能源节点能耗,最终达到延长网络寿命的目标。     

基于强化学习的无线传感器网络入侵检测攻防博弈研究

无线传感器网络易遭到各种内部攻击,入侵检测系统需要消耗大量能量进行攻击检测以保障网络安全。针对无线传感器网络入侵检测问题,建立恶意节点（malicious node,MN）与簇头节点（cluster head node,CHN）的攻防博弈模型,并提出一种基于强化学习的簇头入侵检测算法——带有近似策略预测的策略加权学习算法（weighted policy learner with approximate policy prediction,WPL-APP）。实验表明,簇头节点采用该算法对恶意节点进行动态检测防御,使得博弈双方快速达到演化均衡,避免了网络出现大量检测能量消耗和网络安全性能的波动。     

WSNs能量异构节点部署与区域覆盖优化

针对无线传感器网络（WSNs）的热点区域问题所导致的节点能量异构、能量空洞等问题,对网络进行重新部署以满足区域覆盖的要求。建立WSNs能量异构节点区域覆盖优化模型,以网络覆盖率为目标函数,节点位置作为决策变量,采用差分进化算法优化该目标,同时获得各节点的最佳位置。仿真实验表明：该模型能充分调度各节点的剩余能量,对热区问题导致的能量空洞进行重新部署,该策略能够延长网络的生命周期,提高网络的可靠性。     

微分进化求解无线传感器网络中的覆盖问题

研究使用微分进化算法求解无线传感器网络中的覆盖问题,介绍一种通用的无线传感器网络覆盖问题数据集生成算法,利用该算法生成覆盖问题数据集.提出利用微分进化算法求解覆盖问题的方法,方法的重组操作保证至少一个关键点的传感器分配到不同的子集,提高解的质量.其适应度函数考虑了完全覆盖子集的个数和非完全覆盖子集的覆盖率.与此类经典算法进行对比实验,实验结果表明了该方法的有效性.     

无线传感器网络路由中合作性重复博弈模型的研究

无线传感器网络中,节点能耗、路径可靠度以及节点的死亡时间是传感器网络路由需要考虑的关键因素.为了提高能量利用率和传感器网络收益,在节点理性且自私的条件下,运用博弈论方法提出了一种基于节点合作的数据包发送/转发的重复博弈模型,设计了一个与路径连通度和节点能量消耗有关的收益函数,采用惩罚机制使重复博弈模型存在子博弈精炼纳什均衡,降低了自私节点背叛的可能性.实验结果表明:采用惩罚机制的重复博弈能够提高网络的收益,同时也提高了网络吞吐量,任何自私节点的不合作行为都导致节点的能量浪费和节点的整体收益下降.     

无线传感器网络中安全数据传输的配对同步博弈模型研究

无线传感器网络具有其无人值守和动态开放的特点,因此容易遭受恶意攻击.针对该问题,提出利用博弈理论来支持无线传感器网络中的安全数据传输.基于博弈理论对隐含恶意节点的无线传感器网络中的数据传输过程进行建模,对节点之间的攻击与入侵检测问题用空间结构上的配对同步博弈进行模拟.在进行博弈建模时,充分考虑节点之间的合作与竞争关系,并给出了详细的博弈算法.模拟实验表明,所提出和研究的博弈模型较为有效地解决了隐含恶意节点在无线传感器网络中的安全数据传输问题.     

基于802.15.4的低速率拒绝休眠攻击及其防御机制研究

拒绝休眠攻击是一类致力于快速耗尽节点能量的特殊拒绝服务攻击,无线传感器网络如何防御恶意节点的低速率拒绝服务攻击,保障节点正常生命周期是一个重要的问题.IEEE 802.15.4作为目前无线传感器网络较常使用的一种MAC协议,存在着信标广播漏洞.本文首次提出了一种针对该漏洞的拒绝休眠攻击方法及其防御机制,并通过仿真实验验证了攻击的危害性和防御机制的有效性.     

传感器网络安全投资的演化博弈分析

针对传感器网络中的安全投资问题,建立安全投资的对称演化博弈模型和安全攻防的不对称演化博弈模型。通过对2种模型中的复制动态及进化稳定策略分析,得出安全投资成本及攻击成本是影响传感器网络安全问题的关键因素。找出安全投资及攻防对抗的规律和长期稳定趋势,提出解决传感器网络安全性问题恶性循环的建议,为传感器网络安全性的演化博弈分析提供一种方法,该方法对解决传感器网络中的安全投资问题具有一定的参考价值。     

Dynamics stability in wireless sensor networks active defense model

Wireless sensor networks, which are widely used in military, industrial and transportation fields, are vulnerable to various kinds of attacks, since they are mostly deployed in a relatively open environment. Based on the evolutionary game theory, this paper proposes a proactive defense model for wireless sensor networks, in which we emphasize that the node has a limited ability to learn the evolution of rationality from different attack strategies of the attacker, and can dynamically adjust their strategies to achieve the most effective defense. Following this approach, the cost (e.g., energy consumption and wastage of machinery) has been greatly saved and the life cycle of the nodes has been extended as well. By employing the proposed model, the whole wireless sensor network can be implemented in an effective way.     

A novel knowledge-guided evolutionary scheduling strategy for energy-efficient connected coverage optimization in WSNs

One of the most important challenges in designing wireless sensor network is how to construct full-connected network containing least active sensor nodes with satisfied quality of services, such as the coverage rate and energy consumption. This energy-efficiency full-connected coverage optimization problem is modeled as a single-objective optimization problem with constraint. To solve this problem, a knowledge-guided evolutionary scheduling strategy is proposed. Three highlights of this strategy are: (1) Knowledge is defined as the importance of sensor node, which depends on the distance between sensor node and sink node. (2) The genes of an individual correspond to senor nodes in descending order of their importance. (3) Considering sensor nodes’ importance and redundancy rate, knowledge-guided mutation operator and repair strategy are present. Simulation results show that the proposed method can find the optimal full-connected wireless sensor network containing least sensor nodes and consuming less energy for communication by less computation time. Though the coverage rate of the optimum is larger, it still satisfies the coverage constraint. Moreover, this strategy fits for the problems that the communication radius of sensor node is less than two times of its sensing radius.     

基于QEA优化的WSNs簇间路由策略

无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其过早死亡,出现网络空洞,缩短了生存周期。针对以上问题,提出基于量子进化算法(QEA)优化的分簇路由策略,通过QEA的多样性、快速收敛性、全局搜索能力强等特点,进行簇间路由的优化,从而有效均衡了簇头节点间的能耗。仿真结果表明:与经典LEACH协议和EEUC协议相比,基于QEA优化的簇间路由策略可以有效均衡簇头节点间能耗,延长网络生存周期。     

工业无线传感器网络攻击源定位任务分配优化算法

针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性.Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度.     

无线传感器网络安全系统的研究与设计

无线传感器网络（WSN）是一种新型无线网络,它有许多优点;但是也存在一些问题,这些问题让攻击者能够更轻易的分析网络安全漏洞,进行攻击并摧毁整个网络.本文设计了一个安全的无线传感器网络模型.它能够抵御大多数已知的网络攻击,且不会明显降低传感器节点（SN）的能量功率.我们建议对网络组织进行聚簇以降低能耗,并基于对信任级别的计算以及可信节点之间信任关系的建立来保护网络,基于集中式的方法对信任管理系统进行运作.实验结果表明：本文设计的无线传感器网络模型解决了高效节能的设计任务,信任管理系统在防御攻击上的结果令人满意.     

基于节能的无线传感器网络LEACH协议改进

由于传感器节点电池电量有限,因此在无线传感器网络中如何节能是一个关键问题。对经典的LEACH(Low En-ergy Adaptive Clustering Hierarchy)协议做出改进:提出了一种新型的簇首选择机制。算法通过综合考虑候选节点的剩余能量、地理位置等参数来优化簇首的选择,从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性,进一步保证网络内节点能量负载的均衡性。仿真结果表明,新型的簇首选择机制能够有效平衡节点的能量消耗分布,延长节点与网络的寿命。     

基于功率调节的IWSN实时可靠路由研究

针对工业无线传感器网络对延迟、可靠传输以及成本的特殊要求,研究了一种基于功率调节的实时可靠路由协议,将两跳速度策略引入到路由算法中,提高工业无线传感器网络的实时性;将节点剩余能量以及能耗同时考虑,以平衡网络能量并提高网络寿命;引入功率调节机制以绕开路由空洞,提高节点可靠性.仿真结果显示,与已有方法相比,采用的方法在总可靠度、截止期错失率以及包平均延迟上有着显著改善.