一种改进的无线传感网连通性自修复算法

研究了无线传感网中的连通性自修复问题,以减少移动节点数与总移动距离为目标提出了新的算法。当网络中有节点损坏时,本算法进一步缩小了修复的规模,减少非一跳节点的移动。并且引入了节点间的互助合作机制,把移动任务集中在无覆盖任务的一跳节点上。算法降低了大量节点一起移动的可能性,从而减少了总移动距离,且总距离的样本值保持在均值15%区间范围内。此问题可以看作特殊的瓶颈Steiner树问题,算法在多项式时间内解决连通性修复,其性能通过仿真进行了验证。     

智能家居无线传感网的设计和分析

智能家居无线传感网有着广泛的应用前景,如家庭监控、家庭养老和家庭医疗等方面。文章首先给出一种智能家居传感网系统架构的设计,包括前端和后台两大部分,并说明智能家居异构WSN(无线传感网)的体系结构和轻量级数据查询处理协议。随后,探讨智能家居WSN面临的能量管理、数据查询访问和安全隐私等问题。     

无线传感网中基于卡尔曼预测的自适应压缩感知

针对无线传感网中节点间相关性较弱但节点内相关性较强的情况,本文提出了基于卡尔曼预测的自适应压缩感知算法。在中继传输模型下,通过卡尔曼预测来决定观测节点是否发送数据,减少发送节点来构建空间稀疏性,同时在融合中心采用自适应选择中继数量的序贯重构算法,降低中继节点的传输能耗。仿真结果表明,和其他基于预测的压缩感知算法相比,本算法观测节点的计算复杂度和中继节点的传输能耗大大降低而不会带来误差的增加。      

无线传感网与移动通信网融合业务流模型和预测算法研究

由于移动通信网和无线传感网各有特点,且各自的网络结构和协议栈差别较大,两网异构融合产生的多业务数据流量将同时具备局部性、周期性、随机性、突发性等多重特点,结构复杂,对网络运营能力及安全监测带来了技术难题。文中针对多业务流的场景,分析各类业务流模型的特点,提出一种基于异构网的融合业务流模型,并对业务流量通过预测算法进行预测。仿真结果表明,该模型算法的预测精度较高,为异构网的多业务融合起到了重要的支撑作用。     

基于移动锚节点的无线传感网RSSI定位改进算法

文章针对三维空间下固定锚节点在定位精度、成功率不高的问题,研究分析了基于RSSI算法的ERSS算法,提出了一种新的改进方法:利用移动锚节点采用特定移动轨迹并结合ERSS定位方法,修正了选取RSSI值时的合理性。针对边缘地区锚节点数量较少的情况,利用单一移动锚节点在空间内为圆柱体式旋转上升,平面上为以恒定角速度,自内而外逆时针旋转,周期性广播其坐标信息,从而确定未知锚节点的位置信息,同时利用ERSS算法,从而实现较为准确的定位。仿真结果表明,定位精度比未使用此方法的有了一定的提高。     

无线传感网技术综述

无线传感网技术已广泛应用于工业、农业、交通、环境保护、医疗卫生等领域,本文详述了无线传感网的应用领域、技术体系结构、能耗特点,同时解释Mesh协议、ZigBee协议的技术特性.     

无线自组网节点定位算法综述

节点移动性使无线自组网络在军事、医学、环境保护等领域展现出广阔的应用前景。然而随着人们对移动节点位置信息的需求,节点定位问题也成为一个研究的热点问题,到目前为止,己有许多有关无线自组网的自定位系统和算法。在对这些定位算法进行分类的基础上,把节点定位过程分为4个基本步骤,着重分析阐述各类申具有代表性的定位算法的原理和各自特点,并提出一个对定位算-法I陛能评价的标准。     

基于粒子群的无线传感网络节点休眠调度算法

针对传统节点休眠调度算法中覆盖率低、活跃节点数量多以及能量消耗不均匀的问题,基于可信信息覆盖模型,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的无线传感网络节点休眠调度算法.算法充分利用可信信息覆盖模型的优势构建最优的可信信息覆盖集合和簇头候选集合,从可信信息覆盖集合和簇...     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

无线传感网节点自适应优化定位研究

文中提出了一种有效的基于RSSI的无线传感网节点自适应定位优化算法.该算法用对具体环境条件下RSSI测距的自适应校正及误差修正来提高测距精度,基于小世界网络理论遴选侯选锚节点,结合MDS-MAP算法进行定位.与同类算法相比,该算法能适应不同的应用环境,且定位稳定性和精确性均显著提高.     

无线传感器网络节点定位研究与实现

无线传感器网络在军事和民用领域都有着广阔的应用前景,其许多应用都是基于节点的位置信息.文中分析了节点定位算法,研究并实现了一种基于无线信号与超声波时间差(TDOA)定位技术的短距离精确定位系统.该系统由中心节点、接收超声波的参考节点和发射超声波的信标节点构成,结构简单,易于实现.     

无线传感器网络基于参数可调增强型覆盖控制算法

覆盖问题是无线传感器网络领域的一个基本问题,也是无线传感器网络特性当中的一个重点问题.如何通过某种算法达到以最少传感器节点对监测区域的有效覆盖已成为目前研究的一项重要课题.因此,提出一种增强型覆盖控制算法(Enhanced Coverage Control Algorithm, ECCA).该算法通过概率理论知识可以有效地求解出对监测区域进行有效覆盖下的最少节点,给出了传感器节点概率的期望值计算方法以及目标节点首次被传感器节点覆盖和多次覆盖后的期望值求解过程,验证随机变量相互之间不独立时的比例函数关系.仿真结果表明,ECCA算法可以使用较少的传感器节点数量完成对监测区域的有效覆盖,提高了对监测区域的覆盖质量.     

基于无线传感器网络的活动目标跟踪

无线传感器网络WSN是目前通信和计算机领域的研究热点。WSN的各种应用中,活动目标跟踪在军事和民用上都具有广泛的应用前景,也是技术上具有挑战性的课题。总结了目前传感器网络目标跟踪中节点的组织和路由,目标的侦测、定位,目标轨迹的估计和预测等方面的一些研究成果,比较了各个方法的优缺点,提出了以后跟踪应用中值得注意的问题和方向。     

基于Gossip算法的定向扩散协议研究

通过对现有定向扩散协议的研究,考虑到无线传感器网络对于各节点的能量和整个网络的开销的要求,提出将逾渗算法应用于定向扩散协议的兴趣扩散阶段。定向扩散协议的兴趣扩散是以广播的形式发送数据,而逾渗算法的加入是使各个节点以一定的概率p（P〈1）发送数据给邻居节点,只要这个概率值大于或等于整个网络连通的临界值,就能保证这个网络中的各个节点都能顺利地接收到信息,并同时达到减少网络开销的目的。     

无线传感器网络拓扑结构研究

随着处理技术、存储技术以及无线传输技术的不断发展,由体积小、重量轻、价格低的无线传感器节点所组成的传感器网络已经充分具备了感知客观事物及自然现象,随时随地为用户提供精确信息的能力。通过对于星状网、网状网和混合网等几种常用传感器网络拓扑结构的比较,以及针对这些拓扑结构所形成的网络寿命的仿真,说明了对于常用的基站距离远、节点密度大的传感器网络,分层式的拓扑结构能够大大的节省网络能量,延长网络寿命,改善网络性能。     

面向目标跟踪的无线传感器网络动态分簇

在考虑节点剩余能量和节点探测信号强度的基础上,提出了一种面向目标跟踪的无线传感器网络动态分簇方法。由于在簇首选择时考虑了节点的剩余能量,因此可以有效地避免簇首节点能量不足导致的跟踪失败。方法既能保证各个节点均衡地担任簇首节点,又能避免簇首切换过于频繁,因此可以延长网络的使用寿命。计算机仿真结果表明,在满足簇首节点能量需求和簇内节点大部分能观测到目标的情况下,应该取尽量小的能量阈值和尽量大的距离阈值。     

采用RSSI提高无线传感网络定位精度的算法

为了提高无线传感网络中节点的定位精度,同时又希望降低节点的定位开销,提出接收信号强度(RSSI)定位算法。以RSSI和三边定位原理为基础,详细阐述了该算法的定位思想,以伪代码的形式描述未知节点定位的实现过程。从存储、计算和通信开销3个方面与ALA方案做了定性分析,针对不同的冗余系数、不同的定位轮数和不同的信标数量进行了仿真,与ALA方案做了定量分析。分析结果表明,该算法达到了提高无线传感网络定位精度的目的。     

一种改进的无线传感器网络节点定位技术

无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景。文中针对传统的网络定位算法。提出的改进算法实验结果表明,算法能够有效地对节点进行定位、减少了误差率。     

基于EKF的无线传感器网络移动信标定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度较低的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的移动信标节点定位算法。该算法采用等距三重优化覆盖思想确定虚拟信标分布,利用蚁群算法获取最优遍历路径,同时引入扩展卡尔曼滤波算法以提高节点定位精度。通过对节点通信半径、虚拟信标数目、路径长度、迭代次数等参数分别进行仿真验证,结果表明本文算法定位精度明显优于普通质心定位算法,同时该算法在提高网络覆盖度、降低网络成本等方面也有较大优势。     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)的无线传感器网络静态分簇路由算法.BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度.通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性.通过与基于BWAS的动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性.