WSN中基于能量均衡的优化覆盖算法

针对无线传感器网络中覆盖保持的节点调度算法存在的利用率低、能量不均衡问题,提出一种改进的算法,将网络节点划分为若干个相异的节点集合,根据集合平均能量设置一个权值,通过权值大小选取合适的节点集合进行工作,从而均衡节点能量、延长网络的生命期。通过模拟仿真实验证明了算法的有效性。     

基于遗传算法的能量均衡覆盖控制策略

研究优化网络通信、延长网络寿命问题,由于无线传感器网络中覆盖率、工作节点数和能耗均衡互相矛盾。为了选择最优覆盖节点集基础上,同时考虑网络区域能耗的均衡特点,提出一种遗传算法的能量均衡覆盖控制策略。构建概率感知模型网络,定义一个能耗均衡系数用以表示网络能耗均衡程度,以覆盖率、工作节点数和网络能耗均衡系数为优化目标,然后利用遗传算法进行仿真。仿真结果表明,覆盖控制策略能够在达到较高覆盖率的同时,有效降低能耗并保证网络能量均衡,从而延长网络生存时间。     

基于事件驱动机制WSN覆盖算法

针对无线传感器网络覆盖方法自身特点以及在覆盖过程中消耗大量传感器节点能量的不足,提出了一种事件驱动机制的覆盖算法。该算法通过事件驱动机制使节点之间完成了状态转换,同时建立了传感器节点与目标节点之间的关联属性,从而有效地减少节点能量的消耗,延长了网络生存周期,优化了网络资源,确保了以最少的节点完成对目标区域的完全覆盖。仿真实验结果表明,该算法中节点能量的消耗与LEACH协议相比降低了7%,验证了该算法的实效性和稳定性。     

EMAC:能量有效的多目标关联覆盖空洞补偿算法

覆盖问题是无线传感器网络研究的基本问题。节点数量以及覆盖范围直接影响到网络性能和网络服务质量。因此,为了更好研究覆盖问题,提出了一种能量均衡的多目标关联覆盖空洞算法(Energy Efficient Multi-target Associate Coverage Holes Compensation Algorithm,EMAC),该算法利用节点间关联性和动态分组调整覆盖区域。在覆盖区域内,利用贪心算法对覆盖区域进行优化,并给了空洞存在时的必要条件以及移动目标拟合函数的收敛条件,保证了所关注目标节点被传感器节点均匀覆盖的同时又优化了网络资源。在每个周期内采用唤醒部分传感器节点,使之轮流工作,确保了整个网络体系能量的均衡,从而延长了网络生命周期。实验结果表明,在满足一定覆盖率的前提下,该算法不仅可以有效地抵制节点能量的快速消耗,而且具有更好的适应性和有效性。     

无线传感器网络中能量均衡和覆盖半径自适应调整的分布式目标覆盖算法

为了最大化目标覆盖的生命期,提出一种能量均衡和覆盖半径自适应调整的分布式目标覆盖算法.首先提出本地h 跳的目标覆盖问题的定义,分析目标覆盖的能量模型,发现最小生命期的目标是目标覆盖生命期的瓶颈,引入关键目标的概念;设计了基于覆盖收益和能耗代价的能量效用函数,在能量均衡原则和能效优先原则的基础上设置节点等待时间,并建立了节点的覆盖半径和等待时间自适应调整的机制.实验表明该算法网络生命期延长25%左右.算法复杂度低,效率高,可扩展性好.     

面向异构网络的基于 k-覆盖的休眠调度算法

异构无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的多数监测应用要求兴趣区域FoI(Field of Interest)是k覆盖(k-cover),且k≥1.而冗余节点被安排为休眠,进而最小化能量消耗.为此,提出面向异构网络的基于k-覆盖的冗余节点休眠算法k-CRSS(k-cover based sleep Scheduling algorithm for redundant node).k-CRSS算法引用概率方法判断节点是否为冗余节点,并推导判断一个节点是否为冗余节点的概率表述式.然后,引用调度算法识别所有冗余节点,并让它们进行休眠,且在FoI内不出现覆盖空洞.k-CRSS算法属分布式算法,并无需任何地理信息,仅通过少量控制消息收集邻居节点信息.实验数据表明,k-CRSS算法通过调度算法减少了活动节点数,进而延长了网络寿命.     

基于粒子群算法的混合无线传感网覆盖优化

为优化混合传感网络覆盖性能,基于粒子群算法提出一种优化策略,并通过引进扰动因子,有效地避免了算法陷入早熟陷阱,加速了算法收敛。通过仿真实验,验证了该优化算法能够有效地提高网络覆盖性能,并与最新的算法进行了比较。     

基于和声搜索的能量有效路由算法

在节点能量有限的前提下,为提高整体网络的使用时长,设计一个高效节能的无线传感器网络路由算法.通过分析无线传感器网络的运行模式,引入能量模型及传输模型,在此基础上提出BTPHS算法.将网络生存期分为3段,针对网络不同时期的能量分布及能量消耗特点,提出两种新的节点选择策略,提供新的目标函数作为参考标准;抛弃HS算法的调整过...     

基于事件概率的无线传感器网络K覆盖算法

无线传感器网络在对目标区域进行K覆盖过程中易产生大量冗余节点,消耗网络中大量节点能量,并受外界环境因素制约。为此,提出一种基于事件概率的K覆盖算法。根据对监测目标区域节点关注程度的大小赋予不同概率值,通过节点之间信息交换和关联属性确定最小节点集和最大目标集,从而完成对目标区域节点K覆盖,优化网络资源,减少节点能量的消耗。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价完成对目标区域节点K覆盖,延长网络生存周期,具有较好的实效性和稳定性。     

Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

线形异构传感器的网络生命周期

无线传感器网络的能耗决定了网络的生命周期,如何有效部署传感器节点来延长网络的生命周期是一个重要的研究课题。针对由高级节点和普通节点组成的线形异构传感器网络,给出了最大化网络生命周期模型。通过分析节点的能量消耗,求解出了两种节点的分配比例,得出了最大化网络生命周期的节点部署方案。     

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.     

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.     

无线传感器网络中的高效链式成簇算法

在PEGASIS协议的基础上,针对以上PEGASIS协议的不足提出了ECBP算法。ECBP算法改变了在构链的过程中链上下一个节点的选取方式,在链头的轮换中考虑了节点的剩余能量和节点到基站的距离因素,通过仿真表明,ECBP算法比PEGASIS在延长网络生存时间和平衡节点的能耗方面有更好的性能。     

无线传感网优化生存时间的分布式功率控制

为延长无线传感网的生存时间,提出优化生存时间的分布式功率控制算法(DPCOL).该算法分析节点发送功率变化下的链路流量平衡约束,链路最大传输速率约束,节点能耗约束等条件,建立最大化生存时间的网络模型.采用分布式功率迭代和次梯度算法求解该模型.节点获知与各邻居节点通信所需要的最低发送功率集,随机选择发送功率集中的功率作为...     

一种协作和中继混合的传感网寿命最大化路由算法

周期性监控、多对一数据传输是无线传感网的典型场景之一.其中存在固有的能耗不均问题,即与sink 节点距离不同的节点能耗差异大,严重缩短了网络寿命.提出了一种基于协作和中继混合传输模式的路由方法,利用协作和中继在远、近距离传输时能耗的互补性,通过调整节点采用中继模式传输的负载比例(称为中继率),均衡节点间的能耗,延长网络寿命.定量地描述了节点能耗和中继率的关系,将网络寿命最大化建模为关于中继率矢量的高阶非线性优化问题.为了求解该问题,深入分析了寿命最大化时节点间能耗的关系,得到的结论是：若以中继模式传输单比特的能耗小于sink 一跳邻节点的协作模式能耗,则寿命最大化时所有节点能耗相等;否则,寿命最大化时节点中仅满足协作模式能耗大于中继模式的部分节点能耗相等.由此将多元非线性的网络寿命最大化问题转化为关于单变量的优化问题,求得了最优中继率.利用理论分析结果设计了分布式路由算法DORRCR.仿真结果表明,该算法能够有效延长网络寿命,显著提高全网的能耗均衡性.     

WSN中节点功率不对称对网络寿命的影响分析

针对功率不对称的无线传感器网络中网络寿命问题进行分析,通过数学分析与计算机辅助分析相结合的方法,分析得到了网络寿命与非对称情况的关系式。从节点的平均寿命的角度来看,网络的寿命会随着网络中节点的功率不对称的程度增加而减小。     

隐藏Sink 位置的无线传感器网络寿命界

攻击无线传感器网络（wSNs）的基站（sink）可能使整个网络无效．因此,某些情况下隐藏sink物理位置显得非常必要．鉴于以往研究都是假定了一个弱对手模型．通过线性规划（LP）框架,提出了两种sink隐藏方法：假s址（Fs）方法和平衡流量（BF）方法．通过仿真实验,分析并比较了两种方法对网络寿命的影响．研究结果表明：（1）保护sink不可观测对网络寿命的影响相当大;（2）在大型网络中,BF的网络寿命优于FS．     

基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。