无线多媒体传感器网络QoS路由算法研究

由于廉价的CMOS摄像头、麦克风的出现,以及对含有丰富信息的图像,视频和音频信息需求导致了无线多媒体传感器网络-(WMSN)的出现.WMSN具有资源有限、可变的信道容量、数据高度冗余等特点,使得WMSN的QoS路由具有极大的挑战性.提出了一种基于Mesh结构的WMSN,并在该结构体系下,提出了一种基于蚁群算法的QoS路由算法.实验研究表明,蚁群算法具有不依赖全局信息的优点,具有应用于WMSN的前景.实验同时表明,决定蚁群算法收敛速度以及会影响传感器网络性能的一些关键参数较难确定,需要进一步研究.     

基于分簇的无线传感器网络簇内数据融合算法

根据节点剩余能量、通信消耗量和节点IP,设计无线传感器节点分簇算法,减少了无线传感器网络的数据传输总量。分析对以分簇为基础的簇内数据的融合算法误差成因,提出先进行簇内传感器测量修正、再进行簇内传感器数据融合的改进算法。通过TOSSIM仿真平台的实验,改进后的簇内数据融合算法测量误差明显减少。     

无线传感器网络CDPMR路由算法研究

在无线传感器网络路由协议中,分簇路由具有扩展性强、数据融合简单、能量利用高效等特点。基于一些分簇算法和多路径路由算法,提出基于簇指挥路径的多路径路由算法（CDPMR）。仿真结果表明,与其他路由算法相比,CDPMR扩展性好,控制负载低,网络拓扑稳定,能减少网络重构开销带来的通信代价,有利于均衡网络能量消耗,延长网络生命周期。     

无线传感器网络QoS路由研究进展*

传统网络中的服务质量(quality of service,QoS)路由协议很难直接有效地应用到无线传感器网络中,因此人们针对无线传感器网络提出了一些新的QoS路由协议。首先探讨了无线传感器网络中QoS路由协议的一些特点,分析了设计QoS路由协议所面临的挑战;然后着重分析了当前提出的一些QoS路由协议的QoS机制、特点以及优缺点,并对这些路由协议进行了分类和比较;最后总结了QoS路由协议未来的研究策略和发展趋势。     

无线多媒体传感器网络能量均衡的QoS路由算法

为保障能量受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)多服务质量(QoS)需求,提出了一种能量均衡的QoS路由(EBQR)算法。该算法通过蚁群优化将网络带宽、时延、丢包率和能量等因素作为目标函数,并根据函数值大小动态调整蚁群信息素的挥发系数和浓度增量,提供网络业务中满足不同QoS需求的最优路径。仿真结果表明:与AntWMSNs算法和ASAR算法相比,EBQR算法平均端到端时延降低了16%,丢包率减少22%,生命周期延长了近50%,有效实现了网络中节点能耗的均衡性。     

无线传感器网络中数据融合算法研究

在提供高效的数据融合的同时保障数据的安全是无线传感器网络的研究的一个具有挑战性的问题。本文为加法融合函数设计了一种具有隐私保护功能的数据融合算法——基于分簇的安全数据融合。该算法利用了分簇协议和多项式的代数性质。其优点为带来的通信开销较小。研究的主要目标是提高无线传感器网络中数据融合效率的同时,保证数据的安全性。     

基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由

无线传感器网络QoS路由寻优问题是NP类问题,在寻找最优路径时,除了要满足时延、抖动、丢包率等约束条件,还要考虑路径的能量均衡。采用优化的蚁群算法求解该问题,将这些约束条件综合为适应度函数的参数,通过计算适应度值,找到最优路径。仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够搜索到时延最小和能量较均衡的路径,并尽量避免陷入局部最优解。     

无线传感器网络LEACH路由协议改进算法

路由协议是无线传感器网络网络层的核心技术,而路由协议中的路由算法却起着至关重要的作用。文章在LEACH协议基础上,提出了一种改进的LPEA路由算法。经过仿真分析,LPEA路由算法与LEACH算法相比,能进一步降低网络能量消耗,延长了网络生存周期。验证了该协议算法具有一定的可行性和有效性。     

基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法_cg10000147修改稿

为减少无线传感器网络的通信量,降低能量消耗,设计了一种基于神经网络的数据融合算法(BPNDA),该算法将BP神经网络和传感器网络分簇路由协议有机结合,将每个簇设计成一个神经网络模型,通过神经网络提取原始数据中的少量特征数据,然后将特征数据发送给汇聚节点,从而提高数据收集效率,延长网络生存时间。仿真实验证明,与LEACH算法相比,该算法可有效减少网络通信量,降低节点能耗。     

基于估计机制的分簇传感器网络数据融合算法

提出了一种基于估计机制的分簇传感器网络数据融合算法.在满足数据精确度要求的前提下,只有当数据的当前值与上一次采集值之差超过某一变化阈值时,才将当前采集数据发送到簇头节点,否则不发送.采用节点剩余能量自适应的簇头选择算法来平衡传感器节点的能耗,使得剩余能量越大的节点当选为簇头的概率越大.推导了使网络能耗最小的最优分簇规模...     

一种节能的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对QoS的不同要求,提出了一种新的QoS路由算法—EBQoS算法。算法通过记录邻居节点到Sink节点的最小跳数信息建立到Sink节点的多条路径,并根据信息包的QoS要求和节点剩余能量选择合适的路径进行路由。通过仿真实验与顺序分配路由（SAR）算法的比较,结果表明该路由算法在提供差别服务和提高网络生存期方面具有明显的优势。     

无线传感器网络中最大化网络寿命的数据聚合路由

针对数据聚合无线传感器网络寿命最大化问题,分析了网络流量和节点能耗,提出了数据聚合路由问题的网络流量模型,并将网络最大寿命与流量模型相结合设计了一组混合整数规划代价函数.采用对偶分解的方法,获得了近似最优的中继传输速率和路由.仿真实验表明,该算法能有效减少数据通信量,均衡各个节点的能量消耗,延长网络寿命.     

支持QoS的无线传感器网络数据聚合技术研究

结合数据聚合技术的特点,通过分析现有无线传感器网络的QoS研究,提出了数据聚合的三个QoS度量指标,即网络生命周期、数据时延、数据质量,讨论并分析了保证这些数据聚合QoS指标的关键技术,对于进一步深入研究无线传感器网络的数据聚合技术具有比较重要的参考价值.     

传感器网络中基于角度的数据汇集多径路由算法研究

传感器网络具有严格的能量限制,冗余的低速数据流和多对一的通信方式等不同于传统Ad Hoc网络的特点,针对这些特点,提出一种新的基于角度的数据汇集多径路由算法。算法结合数据汇集技术和基于角度的多径路由方法进行数据转发。理论分析和模拟实验表明,新算法在很大程度上节省了节点能量,具有良好的路由性能。     

一种模拟退火遗传算法的传感器网络数据融合技术研究

研究无线传感器网络(WSN)数据融合技术。传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗。结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA)。采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合。仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时。     

一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

事件驱动传感器网络中基于数据聚合的自适应路由算法

为优化事件驱动传感器网络总能耗,提出一个基于数据聚合的自适应路由算法,它能够实现低控制开销的事件域节点分布式成簇,计算并借助于路由汇聚中心,建立一棵基于事件的近似Steiner树,有效减少网内数据分组与控制分组的传输量.理论分析与实验表明,该算法的路由结构建立与维护开销较少,能优化数据聚合效率,实现高能效的数据收集,提升网络性能.     

无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。