基于数据相似度的无线传感器网络节点休眠调度策略

针对无线传感器网络中感知数据高度冗余、网络能量不均衡等问题,提出一种基于数据相似度的节点休眠调度策略(N3SDS)。N3SDS利用不同子周期采集的感知数据间的相似度构造模糊等价矩阵,根据节点邻居表与相似度阈值的聚类标 准进行聚类分析得到冗余节点,为避免感知盲区,针对冗余节点的不同聚类情况综合考虑节点的相对位置及剩余能量?进一步筛选出休眠节点并进行休眠调度,从而减少冗余数据收集。仿真结果表明,与ESSM和SSTBC相比N3SDS的网络寿命分别延长了28.2％和72.4％,数据准确度分别提高了5.4%和18.1%,有效地减少冗余数据收集,均衡节点能耗。     

一种新的高能效无线传感器网络数据收集协议

为了更好地节省无线传感器网络的能量消耗,完成网络数据收集的使命,提出了一种新的高能效无线传感器网络数据收集协议(novel energy-efficient data gathering protocol,NDGP)。协议中簇生成阶段确定了近优簇半径、簇内工作节点数量的计算依据。以此为基础,节点综合自身剩余能量和到基站的距离竞争簇首,簇首在保证簇内覆盖率的前提下,选择关闭冗余节点,以达到网络节能的效果;接着以基站为中心按层往外有序地完成簇间多跳路由的建立。与另外两种数据收集协议(LEACH,DEEC-MR)进行仿真对比,结果表明NDGP能生成簇分布均匀的网络拓扑,有效降低了网络的运行能耗,延长了网络寿命。     

无线传感器网络数据收集问题综述

数据收集问题研究外界用户如何通过无线传感器网络从监控区域收集感知数据。传感器节点通过自组织方式构成网络,数据收集问题就是寻找高效可靠的方式将感知数据通过多跳的方式传输给用户进行分析和处理。近几年对数据收集问题的研究非常广泛,主要包含减少数据收集过程中的数据传输量、数据收集协议和大规模网络数据收集调度等问题。从以上几方面对数据收集问题进行综述。     

基于异步调度的低延时无线传感器网络MAC协议

无线传感器网络B-MAC协议采用低能耗监听与扩展前导技术,具有低能耗、无需同步的特点。针对智能障碍场网络低能耗、低延时等特点,提出一种基于异步调度策略的低延时MAC协议EB-MAC,改善了B-MAC协议的延迟与丢包率。仿真实验表明:提出的协议有效减小前导码序列的长度,保持了低占空比,降低了端到端的通信延时,对网络拓扑的变化具有良好的兼容性,能满足智能障碍场的性能需求。     

基于协作的无线传感器网络休眠调度算法

提出了一种新的保证覆盖的休眠调度协议CPSBC.该协议基于一种协作感知模型(CSM),与传统的圆盘感知模型和概率覆盖模型的不同之处在于,CSM充分利用了多个传感器节点的协作探测特性.基于CPSBC,对网络覆盖具有最小贡献的,同时休眠后并不影响原始覆盖的节点被调度进入休眠.理论证明和仿真试验表明,CPSBC协议能够以较少的能耗来保证原始网络覆盖率,从而达到较好的能量有效性.     

无线传感器网络中一种新型的混合型数据收集协议

无线传感器网络节点数量庞大,单个节点资源极其有限,其数据收集协议设计的首要目标是有效节约能源、延长网络生命周期.分析和比较了现有几种典型的数据收集协议,立足于实际应用需求,设计出一种基于分簇结构的混合型数据收集协议(MDGP). MDGP是一种具备区分服务机制和网内数据融合的数据收集协议,适合于矿井安全监测等大规模检测应用.提出了一个能平衡负载、减少簇头节点的簇头产生算法.采用反向汇聚树结构传输处理数据流,同时对一些紧急数据的处理也进行了详细的讨论.仿真实验表明,MDGP比传统的数据收集协议能获得更长的生命期,达到了较好的预期效果.     

无线传感器网络中一种高能效数据收集协仪

针对大规模无线传感器网络中收集数据的需要,提出一种基于簇的高能效数据收集协议CEDGP(Cluster-basedEnergy-efficient Data Gathering Protocol).在该协议中,首先,节点根据自身剩余能量竞争簇首;然后,为了均衡节点的能耗,簇首节点将收集到的数据通过多跳方式传送至sink...     

高效节能的无线传感器网络数据收集协议*

现有的数据收集协议的性能不是很好,为此提出了一种基于数据收集树的数据收集协议。它通过减少数据收集树中的节点深度和中间节点数来减少制约系统生命期的节点传输数据给基站的能量消耗和节点空闲侦听的能量消耗。仿真实验表明,该协议能将系统生命期延长36%左右。     

一种移动终端辅助的传感器网络数据收集协议

提出了一种利用具有传感器通信接口的移动终端设备（如手机、手提电脑、个人数字助理等）进行辅助数据获取的传感器网络数据收集协议。网络中固定汇聚节点与移动终端共存,全部传感器节点都维护到固定汇聚节点的路由,移动终端进入网络后定期向其附近小范围内的传感器节点扩散自己的存在信息,传感器节点向距自己跳数最小的汇聚节点或移动终端发送或转发数据包,移动终端和传感器节点之间通过应答和重传的机制来保证数据的可靠传输。仿真研究证明,该协议在延长网络生存时间的同时可以获得较高的数据传输成功率和较短的数据传输延迟,而且可靠性、灵活性、可扩展性较强。     

一种异步自适应无线传感器网络MAC协议

针对无线传感器网络低能耗、低延时的特点,提出一种异步自适应MAC协议:AA-MAC.该协议缩短了无线传感器网络MAC协议中异步唤醒方式的前导帧长度,同时采用自适应监听来减少数据发送延时.通过在NS2上的仿真模拟比较,发现AA-MAC相对于同类型的MAC协议有更好的节能效果和更短的延时,因此AA-MAC能更适合无线传感器网络的要求.     

一种无线传感器网络信道接入自适应占空比算法

无线传感器网络中MAC协议最重要的设计目标是减少能量消耗.*基于已有的低占空比工作方式,融入了"七折线"法和加权统计的思想,提出一种新的自适应占空比算法.分析与仿真结果表明,该算法在网络流量较小时,可有效降低空闲节点的占空比、减少能量消耗;并能预测节点下一周期的数据流量,调整其占空比,减少碰撞和阻塞发生的概率;尤其在任务突发模式下,能有效提高节点的数据吞吐量.     

面向批量数据采集的无线传感器网络双路径采集协议

能耗和采集延时都是无线传感器网络批量数据采集应用的重要指标。在LEMR-multichannel的基础上提出一种基于跨层设计的双路径采集协议EEDP（Energy-Efficient Dual-Path）。通过在MAC层进行适当的时槽和信道分配, EEDP把整个网络划分成两棵独立的采集树,结合动态路径选择,EEDP使具有冗余路径的节点可以利用双路径进行数据传输,有效降低采集延时。另外,EEDP结合二次竞争和RTS/CTS的方法解决了LEMR-multichannel在解决隐藏终端问题上的不足。仿真结果表明,与LEMR-multichannel相比,EEDP有效减少了批量数据的采集延时,并获得了更低的能耗。     

PA-MAC:一种被动的异步低占空比无线传感器网络MAC协议

空闲侦听是无线传感器网络能耗的主要原因之一,而占空比机制是减少空闲侦听能量损耗最主要的方法之一.提出了一种新的无线传感器网络异步MAC协议,称为PA-MAC(Passive Asynchronous MAC),即被动异步MAC.PA-MAC通过采用接收方发起数据传输机制、异步占空比机制以及节点唤醒时间估计机制,降低了节...     

大规模无线传感器网络数据收集与处理系统设计

数据收集与处理是无线传感器网络应用系统的重要组成部分.本文给出了一种集传感器数据实时收集、信息提取与存储、以及在线发布功能的系统设计方案,汇聚至Sink结点的传感数据由上位机收数模块采用独立线程进行批量收取、拆分、错误检测、翻译等处理后存入关系数据库,基于B/S模式提供了网络拓扑结构和多元时空数据的交互式可视化远程监测...     

面向动态传感器网络的数据汇集算法

传感器网络中移动终端广泛存在,针对无线传感器网络移动Sink场景,提出一种移动Sink代理机制和网络质量评估策略.根据网络质量决定Sink的移动路径,并在此基础上,从能量均衡的角度提出一种基于角度的数据汇集算法ADC-MS(Angle-based Data Collection algorithm for Mobile...     

移动低占空比无线传感网中数据收集的研究进展

移动低占空比无线传感网(Mobile Low-duty-cycle Wireless Sensor Networks,MLDC-WSN)是一种新型的传感器网络,它能克服传统无线传感网络(WSN)中仅考虑静态网络、网络能耗大等问题。但是,MLDC-WSN的新特性给数据收集应用带来了新的挑战,例如:移动性会导致网络拓扑结构不断改变,造成网络连通性不稳定;节点的苏醒时间短,造成通信延迟大。针对MLDC-WSN中数据收集的研究现状进行了分析和对比,分别从节点移动性管理、节点睡眠调度、数据收集协议等3个方面进行了综述。此外,还总结了该领域中待解决的重要科学问题,并对未来的研究方向进行了展望。     

分组敏感的无线传感器网络实时数据融合树算法

针对无线传感器网络中数据传输必须在指定时延约束下完成的特殊场景提出了一种能量有效的数据融合树算法,该算法首次将分组敏感的概念引入到传感器网络实时数据融合应用中,并通过特殊机制使得该算法在降低能耗水平的同时可以为实时数据动态地选择满足时延要求的路径。另外,针对该数据融合树算法设计了一种特殊的数据融合定时机制,从而进一步改善了该算法的性能。最后,通过仿真试验将该算法与已存在算法进行了比较,证明了该算法的优越性。     

基于Dubins曲线的无线传感网聚类移动数据采集算法

利用类车型Sink节点实现无线传感器网络的移动数据采集,可以有效延长网络生命周期。考虑类车型移动Sink节点的Kinematic约束,本文提出了一种基于聚类间Dubins平滑曲线的移动数据采集算法。整个无线传感器网络被划分为多个不重叠的聚类区间,聚类内采用最小生成树路由方法实现传感器节点的无线多跳式数据传输,Sink节点按聚类之间规划的Dubins曲线寻访数据采集点进行移动数据采集,从而兼顾移动数据采集的平滑性和节点能耗的优化性。仿真结果验证了本文算法可以在保证移动路径平滑的约束条件下提高无线传感器网络的能耗效率。     

数据融合技术在无线传感器网络中的应用

在大规模的无线传感器网络中,传输数据量巨大,必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题,高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。本文结合分簇路由算法的特征,采用两层融合技术,首先簇内节点与簇首节点的融合,簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据,簇首节点根据接收到的数据,进行数据一致性检验,剔除异常数据,第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合,得到所需要的结果。实验表明,进行融合后的数据可靠性高,较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗,从而提高了整个网络的性能。     

一种适合无线传感器网络的混合编码数据压缩算法

传感器节点通常由电池供电,充电和更换电池比较困难.如何有效地利用能源,减少损耗已经成为无线传感器网络的研究热点之一.传感器节点的能量大部分损耗在无线传输的过程中,因此,对数据压缩后再传输,能有效的减少传输的流量并提高节点的生存期.本文分析了传感数据的分布规律,指出当节点采集的数据符合慢变性质时,其分布将服从以0为中心的正态分布.依此提出了一种基于混合编码的传感器节点数据无损压缩算法,与传感器网络中的经典无损压缩算法相比,本算法以更少的性能开销获得了更高的压缩率.实验结果也证明了这一点.