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.     

功率控制在无线传感器网络定位中的应用

节点定位是目前无线传感器网络研究的热点之一,如何在定位过程中尽可能地减少能量消耗是节点定位必须考虑的关键问题.将功率控制应用到无线传感器网络定位算法中,利用无线信号的传输功率和传播距离之间的关系实现节点定位.仿真结果表明,该算法定位精度较高,并且可以有效地降低节点能耗、延长网络寿命.     

一种无线传感器网络路由协议的研究与改进

无线传感器网络由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点组成,能够有效地感知、采集和处理网络覆盖区域中的相关信息,并发送给远处的基站进一步处理。由于传感器节点能量有限,路由协议必须尽可能地减少能量消耗,延长网络生命周期。对经典的LEACH路由协议进行研究,并针对簇头节点和基站的通信方式提出改进,用M atlab平台下对LEACH算法和改进后的算法进行仿真分析,结果显示:改进后的算法在延长网络生命周期和减少能量消耗上比LEACH算法有了很大改善。     

WSN软实时系统的DVS控制优化算法

为降低无线传感器网络（WSN）软实时系统中的能量消耗,建立能量消耗数学模型,引入离散事件系统框架中的优化控制问题使目标函数最小化,采用线性规划方法求解,得到一种可扩展的低复杂度算法,并对该算法进行优化。数值结果表明,应用优化算法对WSN节点进行动态电压调节,能在满足时限要求的基础上更大程度地节省节点能量。     

蚁群优化的无线传感器网络分簇方法研究

分簇算法是无线传感器网络中减少网络能量消耗的一种重要方法。为了有效使用无线传感器节点有限的能量,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在分簇产生的簇头节点之间找到最优路径,进而达到均衡网络负载、延长整个网络寿命的目的。模拟仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于小波的DVS在无线传感器网络中的应用*

为了最大限度节约能源的使用,使无线传感器网络使用寿命延长,针对无线传感器网络的节点在运行状态提出了基于小波的动态电压调度(DVS)算法.该方法首先通过使用小波、Kalman和AR三种算法相结合对下一任务量进行预测,并根据预测结果判断处理器(使用SA-1100处理器)进入何种操作频率等级(处理器的工作电压与操作频率一一对应),使较小任务量进入较小操作频率等级的状态,从而减少了节点在周期内的能量消耗.仿真实验结果表明,该方法是有效的.     

无线传感网络中基于综合因素的分布式路由算法

近年来由于在多方面的广泛应用,无线传感器网络受到了越来越多的关注.然而限于无线传感器网络自身的限制,如何更好地节省能量,仍为无线传感器路由协议设计中面临的主要问题之一.LEACH等基于分簇的路由协议通过成簇来减少能量消耗,但是成簇过程却带来额外消耗以及冗余.对LEACH协议中簇头生成算法进行了研究并提出了改进,提出了基于节点能量、节点距离以及节点度的分布式优化算法,并对优化算法进行分析与仿真.仿真试验表明,基于综合因素的分布式簇头选举算法优化了簇头选举方式和簇头的分布,从而节省了能量消耗,延长了网络生存周期.     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

无线传感器网络中的能效优化路由算法*

根据无线传感器网络节点能量消耗和网络生存周期的特点,通过建立动态规划能量优化模型,在路由总能耗满足能量阈值约束条件下,均衡消耗网络中各节点能量,在此基础上提出一种适合无线传感器网络的动态规划路由算法。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并降低节点的平均能耗。     

粒子群优化的无线传感器网络仿真研究

研究优化无线传感器问题,针对延长传感器网络的寿命,保证簇的平均分布,提高簇的负载均衡,从而减少能量消耗.传统算法在确定簇首过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早的出现盲节点现象,从而降低网络的生存时间.要解决上述问题,延长网络生命周期和有效降低能耗,提出一种粒子群优化的无线传感器分簇算法.在充分考虑了簇内邻居节点的能量和距离分布信息的前提下,通过粒子群优化分簇和簇首选择,并进行仿真.仿真结果表明,与LEACH算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗和显著地延长网络寿命,并有效地避免了盲节点现象的过早发生.     

无线传感器网络动态电压调度算法

针对无线传感器网络的节点在运行状态提出了动态电压调度(DVS)算法。DVS是通过改变处理器的工作电压和工作频率来减少处理器的消耗能量。该方法首先必须对节点各部分发出的信号进行分析和预测,并根据预测后的信号对处理器设定处理速率,最后,设定合适的工作电压和工作频率。     

适合无线传感器网络的自适应动态电压调节算法*

对于能量有限的传感器网络,在计算复杂度较高的应用中,节省CPU的能耗具有重要意义。针对以事件为驱动的无线传感器网络的任务模式,提出一种基于零散任务模型的自适应DVS算法——ADVS。ADVS算法根据CPU的任务量实时调整工作频率和电压,能在很大程度上降低CPU能耗的同时,保证任务的实时性要求。理论分析和实验结果表明,ADVS算法的实际节能效果接近理论分析值的80%左右,可在很大程度上延长节点的生命周期。     

无线传感器网络异步任务集双效节能延迟调度算法研究

深亚微米技术的发展,使得漏电功耗在CMOS电路总功耗中所占比重日益增大,传统的传感器节点CPU节能研究主要针对动态功耗,其能耗估计和优化方法已凸显局限.针对此问题,提出动态电压调节(DVS)和动态功耗管理(DPM)相结合的双效节能延迟调度算法.从相对截止期小于等于周期的异步实时任务调度出发,结合DVS技术,综合考虑动态功耗和漏电功耗的影响,在满足任务实时性的前提下,选取每个任务的CPU执行速度,以降低总能耗,并通过任务的延迟调度对CPU空闲时段加以合并,采用DPM方法使CPU在空闲时段有选择性的进入低功耗状态,从而进一步降低漏电能耗.仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于硬件剖析的DVS能耗优化

如何在满足系统性能要求的前提下尽可能降低系统能耗已成为嵌入式系统设计所面临的挑战之一。动态电压调节是降低能耗的有效技术，它能通过硬件剖析来识别“热点”，根据指令级并行(ILP)的变化情况动态调节处理器的电压和速度。实验表明该方法可在性能损失较小的情况下，有效节省能耗。     

无线传感器网络节点太阳能供电系统设计

ZigBee无线传感器网络节点太阳能供电系统由太阳能电池板、充电控制电路和锂电池组成,采集光能并将其转换为电能存储在锂电池中。通过锂电池充电管理芯片CN3063组成充电控制电路对锂电池进行充电管理。利用超低功耗锂电池电压检测芯片CN301组成放电保护电路,最大限度地延长锂电池的寿命。由于电源能量来自太阳能,因此非常适合野外布置的ZigBee无线传感器网络数据采集节点使用。     

基于PSoC的无线传感器网络系统设计

无线传感器网络能够实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息,但是无线传感器网络节点能耗高、容易失效。针对这一问题,提出一种基于PSoC的无线传感器网络系统设计方案,采用CYPRESS公司PSoC芯片(可编程片上系统)CY8C29466作为节点处理器,实时采集网络各节点的电池电量,引入抗干扰能力较强的Wire-lessUSB通信技术构建无线网络,提高无线数据传输的可靠性,以车位锁管理系统设计为例,详细阐述了该传感器网络系统的硬件和软件设计。实际应用结果表明,该方案充分利用PSoC芯片内部的模拟资源和数字资源,缩小了体积,缩短开发周期,且能有效地降低系统的能耗,检测网络各节点当前的电量,通知管理人员及时更换电池。     

基于多级多路径控制的无线传感器电源管理方法

无线传感器通常长期在野外工作,其电源能耗一直是受业界关注的技术问题.针对采用低压锂电池供电的无线传感器,提出采用多级多路径控制的电源管理方法,实现超低压降、电源超低功耗和大电流输出.采用本电源管理方法的无线传感器不仅能充分利用电池电能量,还能兼容多种供电电源(如锂电池、锂亚电池、干电池、铅酸电池等)的应用场景.     

EPTS:一种实时动态电压调整的抢占阈值调度器

低功耗目前已成为嵌入式实时系统设计中非常重要的性能需求。动态电压调度DVS机制通过动态调整处理器电压进而有效降低系统功耗,正在逐渐得到广泛应用。抢占阈值调度策略实现双优先级系统,每个任务具有两个优先级,任务优先级被用于任务之间竞争处理器,而抢占阈值作为任务开始运行后实际使用的优先级,从而减少现场切换次数,降低系统功耗,同时也提高整个任务集合的可调度性。本文提出一种在线节能调度算法EPTS,拓展抢占阈值调度模型,在任务执行过程中动态调节处理器电压,力求在保证任务集合可调度性的前提下尽可能减少系统功耗,提高系统性能。而后在AMDAthlon4处理器和RT-Linux平台上实现了EPTS调度器,实验证明对于实际任务集合能够有效节能,提高了处理器的利用率,改善了RT-Linux的实时性能。     

光伏供电系统在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络中每个节点电源的有限性极大地束缚了无线传感器网路的发展;从硬件构成和软件流程等方面分析了光伏控制系统作为无线传感器网络节点能源供电的过程,着重描述了对锂离子电池充电过程的管理和保护;在电池电量计算方法上,结合供电系统的实际运行情况,将电流积分法和测量电压法相结合,提高了电池电量计算的精确度及可靠性;并结合实验情况,分析了系统供电性能的可靠性、高效性及智能化等优点。     

Feedback fuzzy-DVS scheduling of control tasks

To consider the energy-aware scheduling problem in computer-controlled systems is necessary to improve the control performance, to use the limited computing resource sufficiently, and to reduce the energy consumption to extend the lifetime of the whole system. In this paper, the scheduling problem of multiple control tasks is discussed based on an adjustable voltage processor. A feedback fuzzy-DVS (dynamic voltage scaling) scheduling architecture is presented by applying technologies of the feedback control and the fuzzy DVS. The simulation results show that, by using the actual utilization as the feedback information to adjust the supply voltage of processor dynamically, the high CPU utilization can be implemented under the precondition of guaranteeing the control performance, whilst the low energy consumption can be achieved as well. The proposed method can be applied to the design in computer-controlled systems based on an adjustable voltage processor.