基于虚拟场的能量高效传感器网络地理路由

针对现有的无线传感器网络(WSN)地理位置路由在遇到空洞时,集中使用空洞边缘节点转发而导致能量迅速耗尽的问题,提出利用虚拟场模型均衡节点能量消耗的路由算法.传输节点根据虚拟场模型,采用空洞信息、自身位置及目的节点位置作为参数,计算当前位置的虚拟场矢量.根据此矢量方向进行贪婪路由选择.受虚拟场模型的引导,数据传输路径在未遇到空洞时已提前开始绕行,路由能耗不再集中于空洞边缘,而是更均匀地分布于全网.实验表明,该算法在网络生命周期和数据包投递率方面明显优于现有的地理位置路由,在传输延迟方面两者接近,验证了虚拟场模型具有平衡节点能量消耗、提高能源利用率的效果.     

基于流内与流间网络编码的DTMSN广播传输机制

提出了一种基于流内与流间网络编码的延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)高效广播传输机制.在该机制中,汇聚节点利用随机线性网络编码将原始数据处理成编码包,然后转发给传感器节点.传感器节点间利用一种优化的机会网络编码算法交换编码包.当传感器节点收到足够多的线性无关编码包时解码得到原始广播数据.理论分析和仿真实验表明,与仅基于随机线性网络编码的广播传输机制相比,该机制能进一步减小广播时延和网络负载.     

基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合

针对无线传感器网络节点能量有限并且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法.该算法将均匀分布或非均匀的整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的位置、分布密度和剩余能量等信息选择传输数据的方式,从而形成传输数据的最短路径.根据集中式TDMA（时分多址）调度模型并运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优.仿真结果表明,该算法不但可以最大化网络的生存时间,还可以有效地降低数据融合时间,减少网络延时.     

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.     

基于几何方法的分布式无线传感器网络边界节点识别算法研究

针对目前边界节点识别问题中存在的网络节点密度要求高、依赖节点位置信息和识别精度低等问题,通过分析无线传感器网络覆盖空洞的结构特征和影响节点识别精度的关键因素,提出一种基于几何方法的分布式边界节点识别算法,该方法利用无线传感器网络节点的绝对角和二跳邻居连接信息,能够高精度低能耗地识别网络中的边界节点.基于MATLAB的仿真实验结果表明,其平均识别精度高于92%,平均错误识别率低于6%,同时有效降低识别过程节点的能量消耗,能够被较好地应用于无线传感器网络覆盖和覆盖空洞修补领域.     

自组网中基于定位信息的多径路由算法

针对移动自组网中,网络节点的移动性和拓扑结构的易变性,提出了一种基于位置信息的节点不相交多路径路由算法(GNDMR).该算法利用网格中节点的地理信息,选择稳定的节点不相交多路径路由,有效减少了路由发现泛洪的频率和网络开销,并对该算法基于相似性因子进行了优化(GNDMR-OP),同时通过选择与最短路径相似的不相交路径的优化方法,在增加路径可靠性的同时也减少了分组传输的端到端时延.仿真结果表明,该算法采用的节点不相交路由有着良好的可靠性,GNDMR和GNDIVIR-OP的性能超过了单路径路由协议(AODV)和节点不相交多路径路由协议(NDMR).     

多跳Ad Hoc网络中支持MIMO的广播传输调度算法

针对当前支持MIMO的多址协议仅支持点对点传输,提出多跳Ad Hoc网络中支持MIMO的广播传输时分多址接入协议,其核心算法是保证每个节点无冲突传输广播业务且保证最小帧长的时隙调度算法,充分利用了MIMO系统并行数据流传输的特性,该特性可使发生传输冲突的节点集从两跳范围内的邻节点减小到一跳范围内的邻节点,从而提高网络容量．结果表明该协议可极大地提高网络容量和减小平均分组时延．     

移动导标条件下的无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络定位目标和要求,提出了一种新的利用移动导标节点广播信号来实现未知节点位置估算的方法. 1个或多个移动导标节点随机游走于网络区域,并间隔性地广播自身位置信息,未知节点利用接收到的广播信息位置估算边界线进行节点定位. 仿真实验结果表明,新算法比传统算法具有更小的计算代价和更高的可靠性、稳定性.     

基于通信节点的WSN自主聚类非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中如何有效地利用有限的节点能量来延长网络的生命周期这一问题,提出一种基于通信节点和多跳传输相结合的多因素自主聚类分簇路由协议.该协议通过结合节点的剩余能量、簇头与基站之间的距离以及邻居节点的数目等因素来优化路径节点的选择,改进了多跳传输的局部最优路径构造算法.仿真结果表明:与现有协议相比,该协议能够有效地节省传感器节点的能量,平衡网络能量分布,延长网络的使用寿命.     

基于二次栅格划分的移动sink最小路径构建算法

在无线传感器网络中引入移动sink能够有效解决能量空洞问题,从而提高无线传感器网络的生存时间。但是移动sink的移动速度限制通常会影响数据收集的时延特性,文章的研究重点即如何为移动sink构建最佳巡航路径,从而减小信息收集时延。充分利用传感器节点的通信范围,将构建最佳路径问题转化为求解带邻域的旅行商问题TSPN(traveling salesman problem with neighborhoods),并提出了一种基于二次栅格划分的可变长编码单亲遗传算法的最佳路径构建方法。该算法首先在网络区域中使用粗粒度栅格进行划分,并利用可变长度编码的单亲遗传算法获得最佳途经栅格,从而构造出初始最佳路径。然后对于每一个途经栅格再次使用细粒度栅格进行划分以优化收集路径。仿真结果表明,新算法能够获得更短的数据收集路径,大幅度减低了网络信息收集时延,有效地拓展了网络的生存时间。     

有向传感网络中移动目标栅栏覆盖算法

通过调整有向传感节点的传感方向,实现网络强栅栏路径的构建.定义交点集和关联节点集以刻画区域边界以及相邻节点间位置关系,将问题从二维连续空间映射到二维离散空间;其次,构建全局覆盖图对问题进行建模,采用图论方法快速判定已知网络布局能否构成强栅栏覆盖.若存在,则选取满足最少节点数目的栅栏路径.仿真结果对算法的性能进行了有效验证.     

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。     

基于能量和传输路径的时间同步算法优化

在无线传感器网络中时间同步技术决定着各个节点之间是否可以精确及时地传输各种所需的数据.传统的分簇式时间同步算法是通过簇首节点广播各自的时钟信息,计算本地时间并补偿时钟偏移,因为簇首节点需要进行数据融合大范围的广播时钟信息,造成簇首节点的能量消耗十分巨大和时间同步效率的降低.针对这个缺陷,本文提出一种基于能量选择和最优传输路径的分簇式时间同步算法CSET(clustering time synchronization algorithm for energy selection and transmission path).其通过增加一个节点消耗能量与节点频率和节点广播距离之间的关系,限制节点的广播距离,并寻找节点与节点之间最佳的通讯路径.经过仿真证明,其可以有效地降低单个节点的能耗以及提高时间同步的精度.     

移动自组织网络的能量有效广播算法

为解决由最小连通支配集（MCDS）构成的虚拟骨干广播子网中个别节点因频繁转发而迅速耗尽能量的问题,针对移动自组织网络中数据传输的能耗模型和设备一次性供电的特点,通过建模对节点的广播中继效率进行评估,该模型以节点剩余能量和覆盖度为依据,参考不同节点的传输能耗,并以最近能耗强度对节点可用寿命进行预测.提出了基于多点中继的能量有效广播算法(EE-MPR).该算法通过优先选择广播中继效率较高的节点动态构建广播树,减少每次广播的能耗及中继节点数量,均衡设备的剩余能量,从而延长网络可用时间,较好地兼顾了最长网络寿命和最小广播耗能两项指标.性能分析及仿真结果均表明了算法的有效性.     

三维凸包的快速算法

很多情况下点集的凸包只是由其中一部分点的构成,在构造凸包时如能将其内部的点全部或大部分预先去掉,则可大大提高构造凸包的效率,通过地点集的最小包围盒进行剖分和利用凸集的凸性性质,给出了一个新的三维凸包快速算法,与传统方法相比,该方法具有计算简单,效率高的特点。     

移动参考节点动态路径最优规划

在利用移动参考节点对无线传感器网络进行时间同步或定位的过程中,参考节点的移动路径规划,直接影响节点同步精度、定位精度和能量损耗。将移动节点的移动路径规划转化为对广播点的选取及广播点间路径规划,对应数学模型为经典的选址问题和旅行商问题。通过建立两者的最优联合数学模型,提出利用贪婪算法寻找最优的广播点并获得最优移动路径的方法。仿真结果表明：该路径能够覆盖整个网络,同时缩短参考节点的移动距离。     

基于微粒群模型的无线传感器网络节点部署

提出了一种新的基于微粒群模型节点部署优化算法。该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型,利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置。仿真结果表明该算法有效的改善了网络的覆盖率。     

基于遗传算法的无线传感器网络路由优化

无线传感器网络节点能量及通信能力有限,建立节能高效的路由路径是延长网络生命周期的关键。针对这一问题,基于遗传算法对无线传感器网络进行路由优化,考虑多种约束条件,提出了一种快速构建节能高效信息传输路径的算法。该算法考虑了网络拓扑结构及节点间的通信距离,避免生成无效个体,进一步优化了网络性能,同时将节点剩余能量及节点间的距离作为路由优化的约束条件,保证最佳路由的有效性。仿真结果表明,与Flooding算法相比,所提算法的网络能量消耗减少了约68%,网络寿命延长了约64%。     

基于LEACH和压缩感知的无线传感器网络目标探测

为了解决在无线传感器网络监测的区域内进行信号目标源探测的问题,提出了一种联合低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）算法和贝叶斯压缩感知(CS)的方法. LEACH算法对网络节点进行分簇并选择簇头,将簇内节点的信息集中在簇头上,同时仅通过簇头向汇聚节点传递信息, 可减少向汇聚节点传输数据的节点数. 汇聚节点利用贝叶斯CS算法可从来自簇头的少量数据中恢复出信号源. 同时提出了一种阈值机制,以优化在数据量过少情况下CS算法的信号重构性能. 仿真结果表明,所提算法能对目标进行准确探测,具有较好的性能.     

基于位置辅助的自适应广播AODV路由协议

由于AODV路由协议采用洪泛的方式广播RREQ,这使得一些本不适合作为此次传输中继的节点也参与了进来.针对这一缺点,提出一种基于位置辅助的自适应广播AODV路由协议——AbAODV(Adaptive broadcast AODV based on location assistance).节点通过定期交互的HELLO报文获取网络内其它节点的位置信息,考虑到传输时延,提出 目的节点位置最大误差值以应对在拓扑快速变化的网络中出现的最恶劣情况.最后在路由发现过程中,节点根据自己与 目的节点的地理位置信息和其通信范围内的节点密度,自适应的调整广播角度、缩小RREQ消息的广播范围.有效地减少了过多冗余的路由消息和中继节点的数量,降低了由于节点的移动性出现路径断裂的概率和节点互相通信的能量开销.通过仿真实验表明,相比于传统的AODV路由协议、同类型的GeoAODV、LAODV路由协议,AbAODV都有更好的性能表现.