有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。     

面向通信扇区优化的有向传感网络簇路由

为延长网络寿命,提出面向通信扇区优化的簇(communication sector optimization-based clustering,CSOC)路由.依据基站的方向,给节点构建候选扇区集;根据节点能量、距离以及邻居节点数,从候选扇区集中选择簇头,未成为簇头的节点遵循就近原则选择簇头作为自己的簇头,簇头从两跳邻居节点中选择网关,通过网关转发,完成簇头间的数据传输;考虑到簇头能量逐渐减少,当簇头能量低于阈值,重新选择簇头,采用动态阈值.仿真结果表明,CSOC路由可延长网络寿命,减少系统开销.     

有向传感器网络中热释电红外传感器节点部署及仿真研究

针对有向传感器网络（Directional Sensor Networks, DSNs）探测区域中PIR（Pyroelectric Infrared Sensor）传感器节点部署问题,设计了4种基于几何形状的节点部署方案,计算了各部署方案的节点密度。基于修改后的TIS测试编写仿真算法,在Matlab平台上对各节点部署方案进行了仿真实验,统计不同部署方案下的目标检测率,并对实验数据进行分析。结果表明,设计的4种部署方案的目标检测率均高于随机部署约10%;等腰三角形部署方案适用于节点数目充足的情况,能实现探测区域全覆盖,目标检测率可达80%以上;正方形部署方案适用于节点数目有限的情况,能实现探测区域大部分覆盖,目标检测率可达75%以上。     

基于邻居信息的无线传感网络节点覆盖优化方法

无线传感网络的冗余节点会导致网络节点覆盖不均匀,为了提升无线传感网络节点覆盖效果,提出基于邻居信息的无线传感网络节点覆盖优化方法。利用邻居信息获取网络节点与邻居节点的距离、能量及覆盖率,根据获取结果判断无线传感网络中是否存有冗余节点,若存有冗余,则需要对节点实施休眠处理,以此降低节点能耗。基于处理结果建立无线传感网络覆盖模型,令网络节点在网络中均匀分布,并采用粒子群算法优化模型,使粒子能够不断迭代更新自身位置及速度,达到网络节点覆盖率最大化的目的,实现网络节点覆盖优化。实验结果表明,所提方法的无线传感网络节点覆盖率和收敛性分别高达97%和98.4%,能够有效实现网络节点部署,确保无线传感网络节点覆盖效果。     

传感网络与执行器网络混网联合通信优化仿真

在无线传感网络与执行器网络联合通信问题的研究中,执行器网络根据传感网络采集数据与之进行联合通信.在执行器网络执行操作时,需要保证传感器的通信对象处于静态状态,以保证通信稳定性.但很多环境下传感器网络节点多处于活动状态.传统的传双网联合通信方法没有充分考虑到传感器网络节点的移动性,仅仅以多点采集求平均的方式完成动态下的信息交换,会产生较大的通信误差,影响了双网联合通信的性能.为解决上述问题,提出功率均匀分配协同通信的传感网络与执行器网络联合通信的方法.在通信对象静止的情况下,引入通信节点的动态变化函数,获取联合通信状态方程,并对上述方程求解,完成传感网络与执行器网络联合通信的去噪处理,建立联合通信模型,获取联合通信网络通信动态信号图谱,实现传感网络与执行器网络联合通信.实验结果表明,利用改进算法进行联合通信,能够提高通信效率.     

传感通信网络过滤方法研究与仿真

传感通信网络中乘性噪声的过滤,可提高通信网络的性能。在传感通信网络乘性噪声过滤过程中,由于传感网络的信道大部分处于移动状态中,信道路线的变化会造成不同节点间的乘性噪声干扰,传统的传感网络方法过滤乘性噪声,信号与噪声之前缺少识别过程,统一转换成固定特征噪声加以删除,过滤效果较差。提出采用改进主分量分析算法的传感通信网络乘性噪声的过滤方法。对采集到的初始信号进行白化与降维处理,使初始有色信号转换成白色信号,且分量彼此间相互独立,减少处理过程的数据量,根据改进主分量分析算法构造信号数据矩阵,进行正交变换获取有效特征值并进行信号重构,实现对传感通信网络中乘性噪声的有效过滤。实验结果表明,利用改进算法进行传感通信网络乘性噪声的过滤,能够提高噪声过滤的精度,提高传感通信网络性能,具有极大的优越性。     

无线传感网络中有向性传感节点的覆盖问题

覆盖问题是无线传感网中最根本的问题之一,它在很大程度上影响到传感的质量。目前有关覆盖问题的研究大多集中于探讨全向性传感节点的覆盖问题,这些方法并不适用于如视频传感这类方向性的传感节点。提出了一个新的(k,ω)-夹角覆盖问题,探讨有向性的传感节点的覆盖问题,为了用最少的传感节点(k,ω)-夹角覆盖所有的目标,提出了一个贪心算法来解决这个问题。另外还提出了三个贡献度函数用于计算每个位置的贡献度,算法根据每个位置所提供的贡献度来决定传感节点的部署位置。仿真结果显示了算法的特性和性能的提升。     

收缩邻居节点集方法求解有向网络的最大流问题

最大流问题在许多领域有广泛的应用,然而随着网络规模的增加,传统的算法无法快速高效地求解最大流问题.对一个给定的有向网络,文中提出一种收缩邻居节点集的方法(CNA)求解其最大流.该方法通过收缩邻居节点集有效降低网络规模,使经典算法及改进算法可直接使用.首先给出收缩邻居节点集的条件,接着给出依据收缩条件构建目标网络的算法,最后利用经典算法求解目标网络的最大流以实现初始网络最大流的最优近似.实验结果表明CNA不仅平均能将目标网络的规模降至初始网络的一半,且能以较小的误差求得初始网络的最大流.     

有向复杂网络的中心节点识别算法研究

利用k-核分解的方法识别中心节点,被认为在复杂网络重要节点发现中具有特殊的优势。但k-核分解法在有向网络中只能简单的利用节点的出度、入度或者两者之和进行分解,不能区分两者的差异并将其有机的结合。本文将有向网络中出度和入度的概念相结合,提出交叉度(cross degree)的概念。并利用交叉度提出识别有向网络中心节点的c-核分解法。该算法在无向网络中退化为k-核分解法。通过仿真实验,表明该方法在保留k-核方法准确有效的优势同时,还具有较好的区分度,能够较好的识别有向网络中的重要节点。     

有向赋权网络中任意节点对的最短路径集求解方法

有向赋权网络任意节点对之间的最短路径可能多于一条,运用Floyd算法对已知加权交互网络的最短路径进行求解,对获得最短路径后的每一个节点对,向其中插入已知交互网络中的其余所有节点,并计算此时的节点对之间的路径,通过与前次Floyd算法计算出的最短路径进行比较,筛选出构成最短路径的所有中间节点,并构建路径支撑树,基于路径支撑树确定任意节点对的最短路径集.     

面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法

摘 要: 为降低部署后的通信时延,提高智慧教室的数据发送与网络使用效率,提出面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法。以智慧教室场景中良好的通信、最大限度降低部署边缘节点成本为优化目标,构建边缘节点智能部署的目标函数。针对目标函数设定流量约束条件、无线传感网数据流约束条件、节点计算能力约束条件。自适应调整粒子群优化算法的惯性权重、粒子更新速度、Pareto最优解保存策略,设计多目标改进粒子群优化算法求解目标函数,实现面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署。测试结果表明,该方法的时延较低,网络计算能力较高,保证了智慧教室无线传感网通信和传输质量。     

无线传感器网络节点自定位技术

节点位置信息是许多无线传感器网络应用的基础,节点自定位技术在无线传感器网络中具有重要地位。目前已经出现了各种节点定位算法,其中的KPS算法不需要锚节点和复杂的测距技术,具有一定的优越性,但当网络部署在非理想的环境中时,存在定位精度较低的问题。该文针对这一问题,提出了利用运动学定位方法对KPS算法中的参考节点位置进行修正,从而提高节点定位精度。仿真结果表明,改进算法能够明显提高非理想环境中的节点定位精度。     

无线传感器网络中传感器节点的布置

在无线传感器网络中，传感器节点收集本地数据，通常通过其它节点将数据转发给基站，因而离基站越近的节点，消耗的能量越多．如果采用通常的方法，即均匀布置传感器节点，则基站附近的节点将很快消耗完能量，基站也就无法收集数据．本文通过研究无线传感器网络中的能量消耗，得到了一个布置传感器节点的密度函数，按此函数布置传感器节点可以有效地延长系统的生命期．理论分析和模拟结果表明，本文的布置方案将系统生命期提高到均匀布置方案的3R/2t倍，这里t为传感器节点的通信距离，R为传感器节点的分布区域半径．     

无线传感器网络定向扩散算法改进分析

在分析和比较多种现有传感器网络路由算法的基础上,针对网络层平面路由协议定向扩散算法的特点和应用性能,分析研究了定向扩散的两种改进路由算法,表明改进后算法比原算法更加有效。     

基于粒子群算法的WSN路径优化

采用粒子群算法对无线传感器网络进行路径优化,为了克服粒子群算法运算后期群体的多样性可能会有所下降的问题,对粒子群算法的各个环节进行分析与改进,设计并增加变异算子。仿真实验的结果表明,使用该算法能找到无线传感器网络有效的优化路由,解的质量优于传统的粒子群算法与遗传算法,而且在成功率方面也有所提高。     

嵌入式Web传感器网络通信模块的设计与实现

采用ARM体系结构32位RISC微处理器，以源码公开的嵌入式网络通信协议栈LWIP，实时操作系统μC／OS-Ⅱ为软件蓝本，采用嵌入式构件技术，提出了嵌入式Web传感器网络通信模块的实现方案。该方案实现了通信模块的高可靠、低功耗、低成本等优良性能，可应用于远程检测与故障诊断系统的数据采集、处理及安全传输。     

基于DSP的动态传感器网络实验平台的设计和开发

介绍了一种基于DSP2812的动态传感器网络实验平台的设计与开发．该实验平台的设计由配备各种低成本、低功耗的传感器和无线通信模块的可移动的传感器节点组成．在介绍动态传感器网络实验平台的各个组成部分之后，对系统进行了的基本实验测试，并给出了测试结果．     

无线传感器网络定位优化算法及其仿真

无线传感器网络节点定位是节点信息的重要话题,针对节点定位问题,在基于距离的极大似然估计法定位基础上,为了弥补其受测距误差影响较大的缺点,利用粒子群优化算法实现无线传感器网络节点定位。在论述粒子群算法的基础上,详细论述了基于粒子群优化的极大似然估计法进行节点定位过程。通过MATLAB实验对算法进行了验证,实验表明基于粒子群优化算法的节点定位精度要比极大似然估计法的精度要高,定位性能要比其优越。     

家庭网络通信平台的研究

通过分析家庭网络的通信情况和所面临的问题,以及研究目前家庭网络的特点和存在的不足,提出了家庭网络的网络通信平台方案,阐述了平台的系统结构、平台框架和功能设计,给出了通信平台关键部分(网络通信处理模块)的一种实现;针对家庭用户应用的广泛性与通信介质多样性的问题,以及可靠控制通信与高速数据传输之间的矛盾,通信平台提供了多种通信服务和丰富的应用接口,有助于构建廉价实用、适用广泛、易于扩展的家庭网络。     

基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位

针对经典DV-Hop定位算法第3阶段计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位方法。首先分析DV-Hop算法误差大的原因,并将定位问题转换成未知节点坐标的优化问题,然后采用改进粒子群算法对问题进行优化,并引入收缩因子加快搜索速度和精度,找到全局最优未知节点坐标,最后在Matlab 2012平台上进行仿真实验。仿真结果表明,本文算法提高了传感器节点的定位精度,大幅度降低了定位误差。