无线传感器网络的时间同步

在无线传感器网络中,时间同步是十分必要的,但是由于无线传感器网络有限的电池能量,存储以及带宽限制等因素的存在,使传统的时间同步算法不能适应于传感器网络,本文给出了专门用于传感器网络的几种时间同步算法,对比了各种算法的优缺点和应用环境的限制。     

无线传感器网络中一种自适应时间同步算法

介绍了时钟同步算法在无线传感器网络中的应用及需求,并分析了性能参数和时间同步的误差。介绍了基于层次的传感器网络时间同步算法,进而提出了比较有价值的节省能量消耗自适应的同步算法。     

无线传感器网络中基于层次时间同步算法

介绍了时钟同步算法在无线传感器网络中的应用及需求,并分析了性能参数和时间同步的误差.阐述了基于层次的传感器网络时间同步算法.     

无线传感器网络多跳时间同步算法

针对多跳网络中同步误差累积和同步开销大的问题,提出了一种最优拓扑结构的时间同步算法.通过构造最优拓扑结构和在网络节点之间传递时间同步报文来减小累积误差和时间同步开销.借鉴无线传感器网络时间同步延迟测量算法的打时间戳技术进行时间偏差估计来提高时间同步的精度.应用结果表明:在具有33个节点的传感器网络中,相比无线传感器网络时间同步协议算法,该算法的时间同步开销减小了2/3,引起累积误差的关键路径长度减小了1/2.     

一种简单的分布式无线传感器网络时间同步方案

无线传感器网络缺乏基本架构,具有分布式、能量受限、存储及计算能力受限的特点.这些特点决定了在设计无线传感器网络时间同步方案时,不能有太复杂的计算和路由选择.为了实现快速时间同步和较低的能量消耗,提出一种简单的无线传感器网络时间同步方案.各个节点广播自己当前的时钟信息,相应的邻居节点接收到这些信息后,对接收到的信息进行简单的算术平均,将平均值作为下一个时刻的时钟刻度再进行广播.此过程反复进行,最终会使网络所有节点的时钟达到一个相同的平均值,实现无线传感器网络的分布式同步.由于网络节点只接收来自邻居节点的广播信息,故该方案无复杂的路由选择,并且计算简单,收敛快速,能耗较低.用随机矩阵理论对该同步算法的收敛性进行了理论证明,对收敛速度和能耗以及同步误差进行了分析.最后用计算机仿真对本方案进行了仿真实验,实验结果符合预期分析.     

无线传感器网络扩张型时间同步协议

针对无线传感器网络时间同步问题,提出扩张型时间同步协议.协议采用尽可能同步的思想,建立节点对信息交互模型,可同步节点对通信范围并集内所有节点.算法提供多跳同步方案,采用分布式贪婪算法选取最合理的同步节点对.单跳同步实验表明,算法可扩大单跳同步范围并提供准确的时间信息;多跳同步实验表明,算法具有更高的多跳同步精度;MATLAB仿真结果证明,协议可减少同步节点数量并节省网络同步能量消耗.     

传感器网络异常时间同步数据过滤算法

利用节点时间偏移的分布特性和时间同步数据的线性特征,使用概率统计中的样本空间估计理论和方法,设计时间同步数据过滤预测区间,提出基于线性回归的无线传感器网络数据过滤算法．该算法利用预测空间过滤异常时间同步数据,解决了因传感器网络数据错误率高且容易受到攻击而影响网络时间同步的难题．算法判定过程简单,避免针对异常数据而运行复杂的线性回归算法,有效降低节点的计算开销．仿真结果表明,该算法有效消除了异常数据对线性回归估计值的影响,提高了基于线性回归的传感器网络时间同步精度．     

基于统计的无线传感器网络时钟同步协议

在Arvind提出的概率时钟同步算法基础上针对传感器网络进行了改进,采用在线测量传感器节点间消息传输时延值的方法,从根本上解决了传感器网络进行时钟同步时即要保证同步精度又要降低能耗和带宽消耗的矛盾.针对不同网络拓扑结构设计了簇内时钟同步协议和全局时钟同步协议,针对节点的事件触发工作模式设计了主动同步协议.实验结果表明,基于统计的时钟同步协议能够适应传感器网络的工作特性和需求.     

无线传感器网络基于概率分发的时间同步协议

针对移动传感器网络中的网络特性,提出了一种基于概率分发的时间同步协议. 该协议中已同步节点根据自身的当前状态,以动态变化的概率发送同步信息对其他节点进行同步,在保证网络同步信息充足的前提下,大幅降低了同步信息的冗余度. 该协议不需要建立网络的层次拓扑结构,节点之间只需要进行一次通信即可实现同步,能够满足移动传感器网络的时间同步需求.     

一种低开销的传感器网络时间同步算法

作为传感器网络应用的一项重要支撑技术,时间同步方法受到国内外传感器网络研究人员的广泛关注.由于传感器节点受到成本、能量和体积的限制,传感器网络的时间同步面临一些新的挑战.提出一种低开销的时间同步算法(Low-cost Time Synchronization Protocol,LTSP),通过两次同步操作实现全网的时间同步.实验结果表明:该算法在低开销设计的基础上,同步精度满足预期目标.     

二层拓扑结构的Zigbee时间同步算法

为了解决大规模无线传感器网络中同步误差随跳距的累积问题,提出一种基于二层拓扑结构的时间同步算法.首先,通过根节点发送时间同步报文,沿二层拓扑结构从父节点到子节点传递时间同步报文;其次,支配节点根据同步报文到达时刻调整本地时间,更新并发送同步报文;最后,非支配节点根据同步报文到达时刻调整本地时间.依此类推,最终可实现所有节点的时间同步.应用结果表明,在由31个节点组成的无线传感器网络中,该算法的同步开销相比较于RBS算法减少了93%.而引起累积误差的关键路径长度相比较于连通支配集算法减少了50%.     

一种基于树的能量高效传感器网络调度算法

针对无线传感器网络中能量紧缺的情况提出一种基于树的能量高效调度(TREES)算法。该算法构造以sink为根的骨干树保证信息采集节点和sink的连通性。位于骨干树的节点处于通信模式,其它节点根据应用要求处于探测或休眠模式,按需激活通信模块。在NS-2平台上对TREES算法仿真,结果表明:TREES在保证信息采集的完整性和传输可靠性的基础上,能够降低能耗,有效延长网络寿命。     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

无线传感器网络三维抽样定位

为了减小定位误差、提高算法的适应性,利用三维空间抽样和范围约束的方法,并结合对成功样本点的加权筛选,获得节点的三维估计坐标以实现定位.针对不同的节点功能,算法可以在基于跳数和基于距离两种方式下进行,并采用三种不同的抽样方案对这两种方式进行了分析和比较.初步仿真实验显示了该三维定位算法可以在锚节点比例20%的情况下,定位误差低于通讯半径的25%;测距误差增大到通讯半径的50%时,定位误差不超过通讯半径的35%.     

基于密度分簇的无线传感器网络定位算法

针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。     

一种复杂环境下无线传感器网络定位算法

通过对建立定位算法求解数学模型,针对RSSI(接收信号强度)受环境影响较大而提出了基于RSSI实际检测的定位算法。该算法利用锚节点实地测量信号损耗来确定定位算法的权值因子,以此进一步提高复杂环境下节点定位精度。通过模拟障碍物环境仿真实验分析可以看到,与加权质心算法相比,此定位算法的平均定位误差可下降1/4左右,而随着环境复杂度的提高,尤其是障碍物地带,其定位精度可提高一半左右。     

采用免疫遗传的无线传感器网络波束成形机制

针对无线传感器网络中单个节点能量和通信距离有限的特点,提出了一种基于免疫遗传的波束成形机制.首先分析了存在相位差的情况下的节点发射系数和选取节点数对系统能耗的影响;然后根据节点的剩余能量和相位结合旋转因子来循环选择参与发射的节点,并引入免疫遗传算法对各节点的发射系数进行调整.理论分析和仿真结果表明,该机制有效均衡了节点间的能耗,延长了网络寿命.     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。