一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

无线传感器网络分簇算法研究

研究无线传感器网络能耗和使用寿命问题.无线传感器网络由大量能量有限的传感器节点组成,节点靠电池供电,耗能不均衡将影响网络寿命.为了合理使能耗均衡、延长网络使用寿命,提出了一种新的高效节能无线传感器网络分簇算法.算法在簇头选择阶段,同时簇头的剩余能量及簇头与基站的距离来给选择;在簇生成阶段,考虑邻接簇头以及网关的剩余能量,选择一条最优化的路径,然后将融合后的数据以多跳方式传送到基站完成整个网络数据的转输.仿真结果表明,改进算法在簇头的选举和簇的生成两个阶段都综合考虑了能量和距离更能均衡各个节点能耗,证明延长了网络生存周期,提高网络的通信效率.     

无线传感器网络多路径聚集的改进

针对无线传感器网络数据聚集查询的需求,提出了一种针对无线传感器网络网内聚集的多路径路由算法EOD。EOD算法综合考虑了节点剩余能量、偏移角度、节点间距离三个因素对无线传感器网络数据传输过程的能耗、时延的影响,在多路径结构的基础上,对传感器节点的所有的邻居节点进行综合评估,选择转发成本最小的几个邻居节点作为转发节点,从而在确保可靠性和性能的前提下最小化WSN能量消耗。仿真实验表明,适当地调整各影响因素的权值,EOD算法可以有效地延长网络生存期,减少数据包在网络中的时延,使整个传感器网络的节点剩余能量趋于均衡。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

使用无线传感器节点有限的能量保证网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题,网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,提出一种蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力,通过蚂蚁并行地寻找从源节点到达目的节点的最优路径,使网络最优路径和能量均衡消耗之间进行平衡,以达到网络能量的优化均衡消耗,进而延长整个网络的寿命.进行了仿真实验,实验结果表明,与经典路由定向扩散算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗为设计提供了有效的方法.     

放置中继节点解决无线传感器网络能量空洞问题

在无线传感器网络中,传感器节点往往采用多跳的方式进行数据传输,造成了基站sink周围节点能量消耗过快,易形成能量空洞问题。针对这个问题,提出了一种改变中继节点能量的能耗均衡策略,即将中继节点的能量加大为原传感器节点能量的数倍,同时减少中继节点的数量。理论分析和仿真结果表明,这种方法有效地解决了能量空洞问题。考虑到成本和数据冗余问题,在中继节点数为理想数目的3/5时,网络能耗没有太大的提高,即放置少量的中继节点也能达到能耗均衡的目的。     

一种改进的无线传感器网络分簇路由算法

在无线传感器节能优化的研究中,能量约束问题是无线传感器网络网络协议设计最重要的问题.网络设计目标是要高效地使用传感器节点的能量,延长网络的存活时间.针对LEACH协议能耗大,为解决网络存活时间短等缺点,提高可靠性,提出了一种基于能耗均衡的分簇路由算法(IWA).IAW首先对LEACH协议的簇头选举过程进行了改进,把节点剩余能量作为簇头选举的依据,然后簇的形成根据簇所在层次和距离基站的距离实现,从而达到了能量均衡.仿真结果表明,IWA算法有效地节省了簇首的能量消耗,平衡了簇内节点能耗,延长了无线传感器网络的存活时间,使得到的监测结果准确可靠.     

基于能量感知的无线传感器网络拓扑演化

针对无线传感器网络中能源效率的问题,引入复杂网络理论的研究方法,提出基于能量感知无线传感器网络拓扑动态演化模型。在建模过程中考虑到无线传感器网络拓扑变化与节点的度数和剩余能量密切相关,而且网络中节点和链路是有增有减的动态行为,利用连续场理论推导出此模型具有无标度的特征,无标度网络对于节点的随机故障具有较高的鲁棒性。数值计算与实验仿真结果显示,算法可以有效地改善整个网络的结点均衡能耗。     

LEACH无线传感器网络中增加协作传输的能耗研究

针对LEACH分簇路由协议存在簇间能耗不均的不足,利用分集增益消除多径衰落的特点,将协同通信的思想应用于无线传感器网络,解决无线传感器网络中LEACH协议下的簇间能耗不均衡问题。仿真结果证明:当节点间距离大于阈值距离时,协作传输可以有效地降低节点的能耗,从而均衡了整个网络的能耗。     

基于汇聚节点移动的能量均衡路由协议的研究

在无线传感器网络路由协议的设计中,传感器节点的监测数据要以多跳中继的方式向sink汇聚节点进行传输。在sink汇聚节点固定网络,临近sink汇聚节点的传感器节点需要中转其他节点的监测数据,从而耗费大量的电池能量,很容易造成过早地死亡,使网络的连通度下降,甚至会造成网络的分割,缩短了网络寿命。为了解决这一问题,从sink汇聚节点的角度,提出了一个基于sink汇聚节点移动的能量均衡的路由协议——SERP路由协议,通过sink汇聚节点的移动,使其附近的传感器节点不断地发生变化也就是网络内的“热点”不断地发生变化,从而促使传感器节点间的负载得到均衡,达到延长网络寿命的目的。在协议中,首先将无线传感器网络的监测区域分成有限个虚拟单元格,然后以每个单元格的中心作为sink汇聚节点的移动位置,最后通过线性规划确定sink汇聚节点在每个位置的停留时间。针对上述路由协议,对它进行了仿真分析,结果显示网络内节点的能量消耗比较高效均衡,有效地延长了网络寿命。     

基于蚁群优化解决传感器网络中的能量洞问题

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为“能量洞”的现象.“能量洞”问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究“能量洞”现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况.     

移动社会网络中社会性路由算法研究

在无法部署Sink的无线传感器网络中, 数据采集者(即:能够收集数据的人或移动设备)在网络的任意位置收集数据, 即泛在数据收集。网络区域中的节点数量庞大, 能量有限, 如何能有效地采集到全部节点的数据是一个难点。提出一个网络生命周期最大化的泛在数据收集协议MULAC。MULAC以用户所在当前位置为圆心, 半径为r的区域内选择一个节点v。以v为根构造一棵最大化生命周期树T。网络中的节点可以通过T传送数据给v, 数据采集者可以通过v接收到网络中的全部数据。当数据采集者移动到其他位置, T将根据用户新的位置改变根节点, 并且以最小的能量耗费调整树结构, 从而延长全网的寿命。在收集数据过程中保证无线传感器网络生命周期最大化是一个NP完全问题, MULAC能够近似最优的解决此问题。仿真实验和理论分析表明, MULAC能有效延长网络生命周期。     

Energy efficient approximate self-adaptive data collection in wireless sensor networks

To extend the lifetime of wireless sensor networks, reducing and balancing energy consumptions are main concerns in data collection due to the power constrains of the sensor nodes. Unfortunately, the existing data collection schemesmainly focus on energy saving but overlook balancing the energy consumption of the sensor nodes. In addition, most of them assume that each sensor has a global knowledge about the network topology. However, in many real applications, such a global knowledge is not desired due to the dynamic features of the wireless sensor network. In this paper, we propose an approximate self-adaptive data collection technique (ASA), to approximately collect data in a distributed wireless sensor network. ASA investigates the spatial correlations between sensors to provide an energyefficient and balanced route to the sink, while each sensor does not know any global knowledge on the network.We also show that ASA is robust to failures. Our experimental results demonstrate that ASA can provide significant communication (and hence energy) savings and equal energy consumption of the sensor nodes.     

基于LEACH的WSNs分簇优化策略

针对LEACH算法中能量消耗不均匀的缺陷,本文提出了一种改进的路由协议来提高无线传感器网络的能量效率。在簇首选择阶段,引入节点剩余能量和初始能量来调节传感器节点随机数的大小;在成簇阶段,该算法将节点的剩余能量和距离汇聚节点的远近作为成簇的依据,使簇首的分布更加合理;在数据传输阶段,将节点与汇聚节点之间的距离及节点的剩余能量相结合,提出一种单跳与多跳相结合的传输方式,从而减少了能量消耗。仿真实验表明,改进后的算法能够更好的减少能耗,延长无线传感器网络的生命周期。     

基于单向多汇聚节点的WSN分层路由协议

针对分层无线传感器网络的簇首节点容易成为网络瓶颈制约网络性能的不足,提出一种低能耗的路由协议。采用多汇聚（Sink）节点模式来构建网络,利用RSSI（接收信号强度指示）测出各传感器节点与各Sink节点之间的距离,并依据距离的远近为Sink节点划分作用域。通过传感器节点单向与所属Sink节点通信来降低簇首节点的负担。仿真实验结果表明提出的路由协议能有效克服簇首节点网络瓶颈问题,从而降低网络能耗,提高网络生存时间,对于无线传感器网络应用于大范围数据收集的网络具有重要的价值。     

Termite-hill: Performance optimized swarm intelligence based routing algorithm for wireless sensor networks

A wireless sensor network (WSN) is a large collection of sensor nodes with limited power supply, constrained memory capacity, processing capability, and available bandwidth. The main problem in event gathering in wireless sensor networks is the formation of energy-holes or hot spots near the sink. Due to the restricted communication range and high network density, events forwarding in sensor networks is very challenging, and require multi-hop data forwarding. Improving network lifetime and network reliability are the main factors to consider in the research associated with WSN. In static wireless sensor networks, sensors nodes close to the sink node run out of energy much faster than nodes in other parts of the monitored area. The nodes near the sink are more likely to use up their energy because they have to forward all the traffic generated by the nodes farther away to the sink. The uneven energy consumption results in network partitioning and limit the network lifetime. To this end, we propose an on-demand and multipath routing algorithm that utilizes the behavior of real termites on hill building termed Termite-hill which support sink mobility. The main objective of our proposed algorithm is to efficiently relay all the traffic destined for the sink, and also balance the network energy. The performance of our proposed algorithm was tested on static, dynamic and mobile sink scenarios with varying speed, and compared with other state-of-the-art routing algorithms in WSN. The results of our extensive experiments on Routing Modeling Application Simulation Environment (RMASE) demonstrated that our proposed routing algorithm was able to balance the network traffic load, and prolong the network lifetime.     

基于SDMA应用的移动Sink节点的设计与实现

静态无线传感器网络(所有节点均为静止)不可避免地存在能量空洞(energy hole)、冗余覆盖(overlap)和热点(hot spot)等问题.在无线传感器网络中引入节点的移动性来解决上述问题.移动节点可以完成数据收集和转发等功能,有效地减少静态节点数据传输的跳数,节约静态节点的能量,延长网络的寿命.实现了一个基于ARM7内核的移动汇点DataTruck,具有容量大、速度快等特点.在此基础上引入SDMA(space-division multiple access)技术,在移动汇点上加入智能天线,使得该节点能同时接收同一频率上多个静态节点传输的数据.实验表明基于SDMA技术的移动汇点能高效地收集数据,并减少数据延时.     

一种输出功率分级的无线传感网络数据收集机制

The data gathering manner of wireless sensor networks, in which data is forwarded towards the sink node, would cause the nodes near the sink node to transmit more data than those far from it. Most data gathering mechanisms now do not do well in balancing the energy consumption among nodes with different distances to the sink, thus they can hardly avoid the problem that nodes near the sink consume energy more quickly, which may cause the network rupture from the sink node. This paper presents a data gathering mechanism called PODA, which grades the output power of nodes according to their distances from the sink node. PODA balances energy consumption by setting the nodes near the sink with lower output power and the nodes far from the sink with higher output power. Simulation results show that the PODA mechanism can achieve even energy consumption in the entire network, improve energy efficiency and prolong the network lifetime.     

Decomposition algorithms for maximizing the lifetime of wireless sensor networks with mobile sinks

We address the problem of maximizing the lifetime of a wireless sensor network with energy-constrained sensors and a mobile sink. The sink travels among discrete locations to gather information from all the sensors. Data can be relayed among sensors and then to the sink location, as long as the sensors and the sink are within a certain threshold distance of each other. However, sending information along a data link consumes energy at both the sender and the receiver nodes. A vital problem that arises is to prescribe sink stop durations and data flow patterns that maximally prolong the life of the network, defined as the amount of time until any node exhausts its energy. We describe linear programming and column generation approaches for this problem, and also for a version in which data can be delayed in its transmission to the sink. Our column generation approach exploits special structures of the linear programming formulations so that all subproblems are shortest path problems with non-negative costs. Computational results demonstrate the efficiency of the proposed algorithms.