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.     

基于增强型gossip算法的无线传感器网络时间同步

提出一种增强型无线传感器网络的小道消息(gossip)时间同步算法,利用无线信道的广播特性来提高同步性能. 传统的gossip同步算法是点对点的通信方式,增强型gossip同步算法是点对多点的通信方式. 理论分析和计算机仿真均表明此方法可以提高无线传感器网络时间同步的收敛速度,并且可以降低网络能耗.     

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.     

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.     

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．     

一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法

在分簇算法中,有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度.针对簇首选取问题,文章提出了一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法,该算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数选取簇首,网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减,簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信.仿真结果表明,与LEACH算法比较,该算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布,延长了网络生存时间.     

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.     

无线传感网络数据压缩方法

概述了典型的无线传感器数据压缩算法,提出了基于压缩感知的无线传感器网络数据压缩方法,介绍了压缩感知技术及基于压缩感知的数据压缩算法设计与实现,仿真模拟试验证明了该算法的可靠性和可行性。     

无线传感器网络分布式同步协议

针对无线传感器网络同步问题,提出分布式时间同步和分布式数据同步的解决方法.前者要求簇头网络进行局部信息交互,并采用低通滤波技术去除噪声干扰;后者为节点提供网络数据均值,要求簇头网络执行比例一致性算法,簇头在迭代过程中引入簇内节点数量.实验结果表明,分布式时间同步具备抗噪声能力,该算法在前期收敛速度最快.网格状网络和随机网络实验表明,分布式时间同步和分布式数据同步的通信开销非常低,它们的收敛速度均高于普通数据同步.     

WSN虚拟骨干构造方法及其洪泛时间同步应用

基于连通支配集构造虚拟骨干网可以大幅度降低无线传感器网络的广播开销和路由操作,分析了TsaiYaopin等提出的连通支配集算法,针对其支配节点可能被多个邻节点覆盖以及闭合环路中支配节点冗余,提出一种改进的连通支配集算法,并构造虚拟骨干网来限制洪泛时间同步协议(FTSP)的洪泛广播。仿真实验结果表明,该算法在通信和计算复杂度不变的情况下支配集尺寸更小,有效地限制了同步过程中的洪泛广播和能量消耗。     

基于最大似然估计的时间同步优化算法

为了提高时间同步的精度,利用消息传递过程中的时延呈高斯分布的特性,在 STSP算法的基础上提出一种基于最大似然估计的时间同步算法 MLE-STSP,对时钟偏移量进行估计并修正.仿真实验表明,MLE-STSP算法有效减小了不确定时延的影响,具有更高的同步精度和稳定性.     

无线传感器网络安全研究综述

由于无线传感器网络中的节点在计算能力、电池容量以及存储能力上受到限制,使得WSNs面临较多的安全威胁.针对WSNs的安全问题首先简要回顾WSNs安全问题的早期研究成果;其次,将近年来WSNs的安全问题划分为密码算法与密钥管理、安全路由、安全数据融合、安全定位及隐私保护5个方面,并深入讨论这5个方面的攻、防策略.最后,指...