基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

无线传感器网络网内数据融合技术研究

网内数据融合技术可以消除无线传感器网络中的冗余信息，提高数据的精确度，并延长网络的生命周期。本文通过分析现有网内数据融合技术的不足，提出一种新型网内数据融合技术，它通过利用一种新型的融合定时机制，对节点的融合定时时间进行合理配置，取得网络能量利用效率和数据精确性之间的良好平衡。     

无线传感器网络中新型的网内数据融合定时机制

大部分现有的数据融合策略都会给网络数据的传输造成很大的延迟,影响网络的精确性。为此,提出了一种新型的网内数据融合定时控制机制。它将网络中感应数据划分为实时数据和非实时数据,通过对不同数据采用的区分服务,对节点的融合定时时间进行合理配置,取得了网络能量利用效率与数据精确性之间的良好折中。     

低时延的无线传感器网络数据融合算法

由于网内数据融合过程中融合节点在等待其孩子结点传输数据的时间对数据融合过程有很大影响,为减少此等待时间,降低整体的融合时间,提出一种改进的数据融合算法.该算法根据节点的传榆范围,一个簇被分为多个区域,每个节点根据自己所处的区域选择多跳或单跳通信方式向簇头传输数据,减少了等待时间.仿真结果表明,该算法可以降低数据融合时间,减少网络时延.     

无线传感器网络能耗均衡路由技术研究

无线传感器网络的路由技术提供了从源节点到目的节点的优化路径,因关系到网络的能耗和生命周期而成为当今的技术研究热点。文章介绍了无线传感器网络特点及其经典的路由协议,简要分析了这些路由技术的特点,并针对这些技术存在的不足提出了一种新的兼顾无线传感器网络局部和全局的分类多路径能耗均衡路由方法,阐述了该方法的设计思路。     

均衡无线传感器网络能耗的AODV改进方案

无线传感器网络多对一的数据流使节点能耗不均衡,影响网络公平性,缩短了网络生存时间。该文提出一种AODV改进方案,通过改进RREQ协议帧,使节点的剩余能量值参与到路径中,优化RREQ洪泛传播。经J-Sim仿真证实,该方案能有效均衡网络能量消耗,改善网络流量的不均匀性,缓解热点区域问题,从而延长网络寿命。     

无线传感器网络中数据融合机制的能量有效性研究

建立基于数据融合机制的无线传感器网络模型,并对不同融合强度下网络总能耗和单节点能耗进行理论计算得到能耗公式.分析表明,当监测区域扩大时,强融合率将有效节省网络能耗;随着融合强度的增加,网络中节点能量消耗趋于平均.     

无线传感器网络数据融合技术的研究进展

首先对无线传感器网络的特点进行了介绍,分析了数据融合技术对无线传感器网络发展的重要性,之后简要介绍分析了部分有代表性的研究成果．最后讨论了无线传感器网络中数据融合问题的未来研究方向。     

事件驱动型无线传感器网络能量监测机制研究

在分析现有无线传感器网络能量监测机制的基础上,针对事件驱动型无线传感器网络,提出EDEMM机制.该机制采用成簇结构,簇成员周期性地监测自身剩余能量,当且仅当能量消耗的幅度较大时才向簇头节点汇报,簇头对簇成员发来的消息进行处理,当簇头融合后的能量超过一定幅度时向汇聚节点汇报.仿真结果表明:EDEMM机制降低了能量消息包的数量,有效地降低了能耗,可以延长网络的使用寿命.     

基于博弈理论的无线传感器网络融合路由

主要研究了无线传感器网络路由路径的链路质量及节点剩余能量对网络整体可靠性及能效的影响,提出了无线传感器网络数据融合可靠路由的博弈论模型。该模型的求解属于NP问题,论文还提出了一种基于节点效用进行路由选择的分布式实现算法。仿真结果表明该算法能提高网络路由路径的可靠度和能效性。     

一种新的传感器网络能量有效路由算法

基于对LEACH、PEGASIS经典分簇算法的研究,提出一种基于分簇的传感器网络能量有效的路由算法NCEER。NCEER每隔20轮进行一次簇重构,簇内利用贪心算法形成短链,选取剩余能量最大者为簇首。然后,以基站为树根,各簇首节点根据跳数和能量级别建立层次路由树。最后,各簇首通过最优路径将采集到的数据发送到基站。该算法减少了簇重构的开销,建立了一条负载均衡的簇内路由、能量有效的簇间路由,减少了数据的传输时延。仿真结果表明,该算法的性能优于LEACH和PEGASIS。     

基于二次规划的无线传感器网络数据恢复算法

为提高无线传感器网络数据压缩感知中恢复算法的实时性,提出一种基于二次规划的无线传感器网络数据恢复算法。该算法将压缩感知重构中的欠定线性方程组求解转化为有界约束二次规划问题,在此基础上结合阿米霍步长准则对二次规划进行求解,从而对网络数据进行恢复。理论分析和仿真结果表明,所提算法可准确恢复网络数据,并且相比传统压缩感知恢复算法,可明显降低数据恢复的计算复杂度,有效提高网络数据恢复算法的实时性。     

无线传感器网络中分布式存储方案的改进

本文提出了一种效率较高的无线传感器网络的分布式数据存储方案。该方案将数据D加密成n个秘密共享份分别存储于无线传感器网络的n个存储节点中,只有从这n个存储节点中获得有效秘密共享份数大于或等于预先设定的阀值k（1≤k≤n）时才可重构原始数据;而获得任意小于份的共享份数将得不出原始数据。这样,在加密了数据的同时,又能使得WSN在一部分节点失效（失效的节点数小于k）的情况下仍然能获得原始数据,从而提高了数据的可靠性和容灾性。相对于运用Shamir秘密共享方案,本方案将更有效率。     

无线传感网中数据传输延时优化的路由协议

针对无线传感器网络中存在的数据包丢失严重以及端到端延时较高的问题,提出了一种数据传输延时优化的路由协议（RPODTD）。首先,根据数据包传输结果对信道探测情况进行分类,引入有效探测占比与传输效率作为节点的评价指标;然后,通过实际延时以及理论延时的差值估算数据包的排队延时;最后,给定最大和最小排队延时阈值,根据排队延时所属的区间判断是否更改传输路径。在OMNeT++上进行的仿真实验中,与基于链路质量和延时的复合负载均衡路由协议（ComLoB）和拥塞避免多路径路由协议（CA-RPL）相比,RPODTD节点的平均端到端延时分别降低了78.87%和51.81%,节点丢包率分别降低了40.71%和68.43%,节点的死亡率分别降低了25.42%和44.62%。仿真结果表明,RPODTD能有效地减少端到端延时,降低丢包率,延长网络生命周期。     

无线传感器网络最小能量簇群构造策略

尽可能延长无线传感器网络（WSNs）的生命周期是设计和部署网络所面临的最大挑战之一。由于节点配备的能量有限，采用分簇方式组织节点可以极大地降低节点与Sink节点通信的能耗。簇群成员节点和簇头的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度。文中分析了簇群节点采用Multi-hop通信方式时，节点通过中继节点与簇头通信时能量消耗的模型，然后在选择链路的最优跳数的基础上，提出建立最小能量中继链路的方法，实现通信能耗的最小化。对WSNs的设计和实施具有一定的指导意义。     

基于节点度-限制的数据融合树构建算法

在无线传感网络部分应用中,数据传输必须在指定时延约束下完成.因此,最小化网络时延和最大化网络寿命成为无线传感网络的研究热点.为此,提出基于节点度-限制的数据融合树构建DC-DATC(Degree-Constrained-Based Data Aggregation Tree Constructing)算法.DC-DATC算法减少了高节点度对数据融合时延的影响.依据预设的节点度阈值,只有节点度小于阈值的节点才能加入数据融合树.利用数据融合树传输数据,降低了数据传输量,提高了能量利用率.实验结果表明,DC-DATC算法降低了融合时延,且平衡了网络能耗,最终实现了网络寿命的扩延.     

无线传感器网络中数据汇聚技术的研究

无线传感器网络能量和计算资源严重受限,数据汇聚技术是减少能耗、消除数据冗余、增加从源节点到基站的有用信息流、延长网络寿命的重要方法。数据汇聚可以集成在路由协议中,也可以实现与路由协议紧密交互的独立的协议(或技术)。首先介绍了无线传感器网络中数据汇聚协议的背景;然后分析和综述了主要的数据汇聚技术,包括汇聚路由、聚集函数、数据挖掘;最后提出了这个快速发展领域的研究方向。     

一种能量均衡的无线传感器网络分簇算法

在无线传感器网络分簇算法的多跳网络模型中,越靠近基站的簇首其转发任务越频繁,从而造成耗能更多,传统分簇算法中对于此问题的考虑较少。在传统算法的周期性更换簇头的思想基础上,进行了改进,一方面动态地对成簇范围进行控制,使越接近基站的区域形成的簇规模越小,减小收集簇内数据的任务,平衡转发任务的能耗。同时引入在簇内选取多个候选簇首的机制来减少簇结构的更换,降低频繁组簇的能耗问题。通过与传统分簇算法的仿真比较证明新算法有效地均衡了网络中节点的能耗,延长了网络生命周期。     

一种能量高效的WSN跨层设计MAC协议

融合MAC和路由功能的跨层协议设计方案是高效的无线传感器网络协议的重要解决思路。在深入研究AIMRP协议的基础上,提出一种增强型的协议E-AIMRP。它针对事件检测与快速报告型应用,跨层融合设计MAC和路由功能,并解决了AIMRP中由于多节点检测和报告而造成的能量浪费问题,同时引进一种高效的能量节省模型,使其在事件增加或节点增加的情况下,能量消耗维持在一个常数。仿真结果表明,相对于AIMRP,E-AIMRP增强了协议的扩展性,进一步提高了能量效率和减少了时延。