基于信任匹配机制的WSN主备节点更新算法

在无线传感器网络(WNS)的分区过程中,主备节点的更新过于频繁,使得网络传输的稳定性受到影响.为此,从减少WSN网络主备节点更新频率、强化网络传输稳定性的角度出发,提出了一种基于信任匹配机制的WSN主备节点更新算法.首先,引入聚类机制并结合剩余能量、拉氏距离、最短跳数等参数,建立基于动态维度判决方法的信任匹配机制,以减...     

基于关联度分析的WSN节点信任模型研究

该文基于社会网络关联度分析的无线传感网络节点信任模型进行研究。给出了无线传感器网络的模型并将其与社会网络模型进行了相似性分析;建立了基于社会网络关联度的WSN节点信任模型,提出了基于关联度的传感器节点信誉度的计算方法;并设计了基于滑动窗口的传感器节点信任值计算及更新算法(SNTUA)。通过仿真实验,证明了该算法的有效性和准确性,其性能优越于其他两种算法。     

融合多指标的WSN动态信任评估预测模型

针对无线传感器网络中恶意节点引发的安全问题,在贝叶斯信任模型基础上,引入信誉维护函数自适应降低前期节点交互行为次数的影响,引入异常弱化因子,降低由网络自身故障所带来的节点异常行为的误检,结合模糊评判方法进行直接信任计算,为提高推荐信任评估的可靠性,采用贴近度理论对不同的推荐节点赋予权重再分配获取间接信任,为提高信任模型的检测精度,采用加权因子,由直接信任值以及间接信任中的变量共同确定综合信任值的大小,借助自适应权值动态更新综合信任值,有效避免短时间内信任的迅速提升,并利用滑动时间窗对综合信任值进行预测,搭建了融合多指标的WSN动态信任评估预测模型FSEPM,将预测信任值与实际信任值的差值与信任阈值相比较,以判定节点性质。仿真结果表明：该信任评估模型可精确可靠评估节点之间的信任关系,能够有效检测出网络中的恶意节点,提高网络的安全性。     

基于罚函数与水波优化的WSN定位算法

为了提高启发式定位算法的搜索效率和定位精度,提出了基于罚函数和水波优化的无线传感器网络（WSN）定位算法.首先利用bounding-box方法构造罚函数,提高算法搜索的效率和定位精度;然后利用动态学习策略对传统水波优化算法的传播阶段进行改进,促使个体对周围优秀个体的学习,并通过动态波高提高个体在后期局部搜索的概率,进一步提高搜索效率和求解精度.仿真结果表明,罚函数策略与改进水波优化算法能提高搜索效率和定位精度,所提出的算法在WSN节点定位上有较好的可行性和有效性.     

一种基于信任评估的连通支配集生成算法

针对无线自组织网络中存在的恶意节点攻击问题,提出一种基于信任评估的可信支配集改进算法。在构建连通支配集时利用推荐信任检测模型移除恶意支配节点,保留可信支配节点,通过添加合适的可信节点对于可信支配集的连通性进行维护,最后对可信连通支配集中的冗余支配节点进行缩减,得到最小可信连通支配集。仿真结果表明,改进算法可以有效避免恶意节点攻击对于连通支配集的影响,提升虚拟骨干网的可靠性与安全性。     

基于簇首连任和多汇聚节点的WSN路由算法

为延缓传感器网络寿命,减少网络能量消耗,通过分析LEACH路由算法的不足,提出一种基于簇首连任机制和多汇聚(sink)节点的无线传感器路由算法.即在成簇阶段采用一个簇首在多轮中连续担任簇首的机制,以减少每轮因选簇首而耗费的能量;在数据传输阶段使用多个sink节点接收簇首发来的信息,以降低通信中的能量消耗.仿真实验结果表明,该算法能有效延长网络生命周期且减少网络能量消耗.     

一种基于WSN的目标跟踪节点唤醒策略

针对基于无线传感器网络的目标追踪应用提出了一种节点唤醒策略。对于目标是否进入网络监测范围,提出了巡逻监测法。对于已经进入监测范围的目标,提出了基于传感器节点自身的唤醒方法。理论分析与仿真表明该方法相对基于目标位置预估计的节点唤醒方法,提高了节点唤醒效率,减少了能量消耗。     

WSN路由节点优化分布设计的免疫克隆算法

对于无线传感器网络(WSN)路由节点的优化分布设计,人工免疫进化算法存在几何选择区域局限,为了缓解此问题,避免系统收敛于局部最优解,提出一种基于免疫克隆算子的设计方案。根据WSN节点覆盖原理,构建WSN路由节点自适应人工免疫分布模型,用免疫平衡机理计算染色体在每个节点部署网格中的信息浓度概率,采用克隆检测算法监测WSN网络中节点冗余浓度,以使每个WSN路由节点辐射信息素最大化,突破几何选择区域的限制,实现最优节点部署和覆盖。仿真实验表明,新算法能提高网络连通性和节点利用率。     

一种基于节点信誉度的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络节点存在不信任因素的问题,利用无线传感器网络节点的数据、带宽和能量建立信任模型,并将信任模型引入到无线传感器网络管理体系中,此时网络组建和节点各种行为都以信任度为依据.从模拟实验结果可以看出,该模型可以减少网络的丢包率,网络具有更高不信任行为检测率.     

基于中值滤波的分布式扩散最小均方算法

研究无线传感网潜在的恶意攻击节点对系统整体估计性能的影响,从节点选择的角度入手,改进原有扩散最小均方算法的融合步骤。针对接收到的相邻居节点估计值采用中值滤波处理,替代原来的融合方法,以降低恶意攻击节点对整个网络的影响。通过改变恶意节点攻击强度或恶意节点度,对改进算法进行仿真,结果显示全局均方偏差值有所降低,且改进算法对恶意节点攻击强度和恶意节点度的改变并不敏感。     

基于多节点协作的认知WSN能耗优化算法

针对节点能量受限的认知无线传感器网络,该文研究了多节点认知无线传感器网络中基于节点机会协作的能耗问题.该文首先推导了节点传输能耗解析式与采用二进制相移键控调制时汇聚节点误码率闭式解,并基于能耗最小化原则对协作节点集进行优化,从而得到在传输距离一定时,基于能耗最小化与最佳协作节点集合的认知无线传感器网络节点误码性能.仿真...     

一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法

为了实现无线传感器网络对节点能量的高效利用,提出了一种蚁群优化的分簇路由算法CRAACA。该算法引入簇内平均剩余能量参数,对簇首选择阈值进行改进,以均衡簇内能耗;根据节点间的位置关系建立节点的可中继节点集,控制蚁群算法的搜索空间;蚁群在对可中继节点集进行路径搜索时考虑节点间的距离和节点的剩余能量,以生成节能和较好均衡网络能耗的多跳网络路由;对生成的多径路由依相应概率选择数据传输的路径,提高数据传输的可靠性。仿真结果表明,该算法在网络能量的利用效率、数据传送成功率,以及延长网络生存周期等方面具有较好的性能。     

基于层次架构的WSN标签寻址技术研究

针对基于地址的寻址方式无法满足以业务为中心的大规模无线传感器网络(WSN)寻址要求的问题,提出了一种适合大规模异构WSN的层次架构和基于该架构的一种标签寻址(LBA)机制。LBA寻址机制将不同业务类型进行编码从而形成标签,对业务数据进行标记,通过建立标签与节点地址之间的映射关系,实现基于业务的寻址。仿真结果表明,LBA寻址机制在数据查询响应时间、报文递交率等方面都优于传统的基于地址和其他基于内容的寻址方式,更适合大规模分层WSN的应用。     

基于分簇算法的恶意节点的监测与隔离机制

在传感器网络中,基于分簇方法的层次路由协议在能量节约方面表现出色,因而得到广泛应用.但是它对于解决恶意节点攻击的预防不足,尤其是那些获得了网络安全密钥并成功成为簇头的节点,因此会对整个网络安全造成威胁.为此,提出了一种基于分簇机制安全成簇方案DIS(Detection and Isolation Scheme),利用多个节点合作及信任判定机制,解决了由于恶意节点入侵所导致的密钥泄漏和网络安全性下降等问题.     

WSN中基于多功率移动锚节点的智能定位算法

针对无线传感器网络节点定位,提出一种基于多功率移动锚节点的改进鸡群定位算法。移动锚节点按照移动模型遍历定位区域,通过功率控制发射信标信号,未知节点接收到信标信号后,利用测距模型建立距离方程并采用最小二乘法计算节点坐标,再使用鸡群算法对节点坐标进行修正。仿真结果表明,改进鸡群定位算法的定位精度和收敛速度皆有所提高。     

基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法

针对无线传感器网络节点冗余和数据重叠的问题,提出一种基于深度自编码网络的实验室WSN数据压缩算法来减少传感器通信和计算开销.使用K-means算法将传感器节点划分为不同的簇,使用深度神经网络对相同簇中节点采集的数据进行压缩编码与分类,从而减小数据规模.使用贝叶斯估计算法对压缩编码后的数据特征进行融合.仿真测试与实验结果表明,所提出的算法能明显减少数据量,相比于Megrez算法与E-CPDA算法的数据融合精度分别提升了4.2%和19%,同时能够增加无线传感器网络的生命周期.     

WSN中一种改进的三维DV-Hop节点定位算法

本文在研究传统的DV-Hop3D算法基础上提出了一种新无线传感器网络定位算法。新算法在算法的第一阶段设置了跳数阈值参数以减小通信开销,并且在算法的第二阶段用可选择的平均跳距代替固定的平均跳距来计算未知节点到锚节点的距离,最后用Matlab7.1进行了仿真。仿真结果表明,该改进算法可明显提高节点定位精度,并且能有效降低网络通信量。     

基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法

为了减少WSN网络中数据传输量、优化无线传输距离,提出了一种基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法.该算法构造数据融合树并根据WSN网络的传输特点改进了蚁群算法,考虑了路径偏转角对路由的影响,调整节点选择概率;同时对最优的多个路径更新信息素,以提升最优路径的全局搜索能力.在WSN网络节点能量消耗、传输延迟方面与经典算法对比,发现该算法能够有效延长网络的生命周期、降低节点能耗,并能改善网络负载均衡.     

基于选择机制的实体间最信任路径发现方法

提出了一种基于选择机制的实体间最信任路径发现算法.该算法采用动态规划思想,同时利用乘关系特点和信息反馈,在计算信任路径过程中可过滤掉无关路径,解决了恶意实体干扰问题、信任路径数目爆炸问题以及回路问题.仿真结果显示,本算法能有效隔离恶意实体,同时具有通信量小,收敛性好的优点.     

基于蚁群算法的WSN路由协议研究

针对层次路由LEACH协议存在簇头分布不均,并且每次簇头轮换均在整个网络内进行,会造成耗能过多以及蚁群算法应用于LEACH协议建立簇间多跳路由仍存在能耗不均衡的问题,采用将网络节点进行区域划分,并将节点剩余能量作为参考因素,在区域内进行簇头节点的轮换选取的方法改进,并通过将节点能量引入到转移概率和信息素更新公式中,对蚁群路由算法进行改进,利用其建立从簇头节点到汇聚节点的多跳路由的最优路径.实验验证表明:与LEACH协议相比,改进协议整体上减少并均衡了能量的消耗,延长了无线传感器网络的生命周期.