基于物理干扰模型的WSN拓扑控制算法

拓扑控制是无线传感器网络研究中的重要问题。现有的大多数关于拓扑控制的工作集中于如何降低能耗,但是没有考虑干扰带来的影响。针对网络容量的最大化问题,提出一种在信号干扰信噪比模型下的拓扑控制算法PLTCA。该算法无需任何节点的位置信息,通过计算3跳以内的前向和后向列表来构建拓扑。在PLTCA算法中,采用功率控制技术,节点通过改变发射功率或者发射方向选择自己的邻居节点,从而控制网络拓扑结构。通过理论分析对算法的连通性进行论证。仿真结果表明,PLTCA算法在保证网络连通性的基础上,减少了网络总体的能量损耗,与MaxSR算法相比,节点的平均链路能量损耗减少10%~20%。     

无线传感器网络的拓扑控制算法综述

无线传感器网络的首要设计目标即延长网络生命期,而网络拓扑作为路由层协议和MAC层协议的重要平台,对其进行控制是实现这一目标的支撑基础.本文总结和分析了传感器网络领域已有的拓扑控制方面的研究成果,阐述了多种受研究者关注较多的典型拓扑控制算法,并指出其中有待解决的问题,进而归结了拓扑控制算法设计中需考虑的因素,随后针对功率控制和分簇控制分别设计了两种算法模型,最后探讨了今后应研究的问题,指明了下一步研究中的重点和难点.     

无线传感器网络拓扑控制研究

随着无线传感器网络的广泛应用,传感器节点的部署环境也更加复杂,网络性能受到很大影响,通过优化拓扑结构,最大化利用节点有限资源成为拓扑控制研究的重要内容,网络拓扑控制在延长网络生命周期、节约节点资源、降低网络干扰等方面发挥着重要的作用,它能够提高路由协议和MAC协议的效率,为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面提供基础。设计实现一种高效的拓扑控制机制已成为无线传感器网络的研究重点,该文中主要是针对现有的部分拓扑控制算法进行了分析和比较。     

无线传感器网络分簇算法研究

无线传感器网络是当前研究和应用的热点,拓扑控制是其研究的重要领域。在与其他传统无线网络拓扑控制机制比较的基础上,归纳了无线传感器网络分簇算法应具有的特性,并对近年来针对无线传感器网络提出的有代表性的分簇算法进行了研究,总结了各种分簇算法的特点和适合的应用场合,重点分析了它们的不足之处,最后指出了无线传感器网络分簇算法未来发展的趋势。     

水下移动无线传感器网络拓扑愈合与优化

为解决水下移动无线传感器网络(MUWSNs)存在的拓扑失效问题,考虑水流对MUWSNs网络拓扑的影响,提出一种水下移动无线传感器网络拓扑愈合算法。采用鱼群算法部署AUVs节点,建立系统的失效感知机制、消息传递机制和移动愈合方案,并在此基础上进一步设计鱼群启发的MUWSNs拓扑优化方案。通过两组仿真实验分别验证了方案的可行性和算法的有效性。实验结果显示,拓扑愈合方案可确保网络对监测事件的覆盖度维持在90%左右,且拓扑优化方案能够进一步提高网络覆盖度。     

基于移动Agent的无线传感器网络拓扑发现机制

对监测区域中部署的传感器节点的拓扑发现是传感器网络应用的前提,它反映了传感器网络的监测能力。考虑目前拓扑发现算法中能量消耗过多、网络连通性不强等问题,文中结合移动Agent的特点,提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络拓扑发现机制,通过建立数学模型,利用相关邻近图（relative neighborhood graph）理论生成网络拓扑。实验结果表明,基于移动Agent的拓扑发现机制相对于当前存在的拓扑发现算法具有很好的稳定性和良好的节能效果,该算法可以解决节点拓扑请求信息讨多导致过多能量消耗的问颢．     

一种基于分簇的分布式无线传感器网络拓扑控制算法研究

拓扑控制是无线传感器网络的一个重要研究方向。无线传感器网络中一般节点数量大,分布范围广泛且不规则,难以进行集中式控制。本文提出了一种基于分簇的分布式无线传感器网络拓扑控制(CDTC)算法。利用分簇思想将网络划分为可重叠的簇,簇内各节点按照局部最小生成树算法思想确定邻居关系,调整发送功率,生成合适的网络拓扑。仿真实验证明运行CDTC算法后,网络中节点平均发送功率明显减少,平均节点度较低,节点间干扰较少。     

基于能量的无线传感器网络拓扑发现算法改进

对于自组织的无线传感器网络而言,网络拓扑控制对网络性能影响很大。良好的拓扑结构能够提高路由协议和MAC协议的效率,为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面提供基础,有利于延长整个网络的生存时间。本文提出了一种基于能量因素的无线传感器网络拓扑发现算法,该算法是以TopDisc算法为基础,在此基础上考虑根据节点的剩余能量控制等待转发时间,在响应拓扑发现请求时把节点自身的剩余能量考虑在内,与距离加权后影响邻节点的发送时延,即对算法的时延机制进行改进。     

无线传感器网络的拓扑控制研究*

讨论了拓扑控制的目标,利用随机图理论研究了无线传感器网络拓扑控制的模型及代表性算法;基于网络结构的不同,分析和比较了无线传感器网络中各种拓扑控制机制的特征;深层剖析了无线传感器网络拓扑控制与连通、调度之间的关系;最后对拓扑控制亟待解决的问题进行了总结和展望。     

一种基于模糊控制的无线传感器网络拓扑控制算法

在无线传感器网络乃至无线网络邻域中,拓扑控制一直是研究热点之一,是无线传感器网络中一种重要的能量节省技术。当前已有很多能量高效的拓扑控制算法,它们试图寻求一个合适的节点发射功率或者一个良好的网络拓扑结构,实际应用中两者往往都需要考虑。提出一种新的拓扑控制方法——HFLTC,该方法基于模糊控制和链路质量评估模型优化进行功率控制,并引入XTC算法思想成链。仿真结果表明,这种把拓扑结构和功率控制结合考虑的方法,更节省网络的平均能耗,提高了整个网络的生命周期。     

Joint routing, scheduling, and power control for multichannel wireless sensor networks with physical interference

Reliability and real-time requirements bring new challenges to the energy-constrained wireless sensor networks, especially to the industrial wireless sensor networks. Meanwhile, the capacity of wireless sensor networks can be substantially increased by operating on multiple nonoverlapping channels. In this context, new routing, scheduling, and power control algorithms are required to achieve reliable and real-time communications and to fully utilize the increased bandwidth in multichannel wireless sensor networks. In this paper, we develop a distributed and online algorithm that jointly solves multipath routing, link scheduling, and power control problem, which can adapt automatically to the changes in the network topology and offered load. We particularly focus on finding the resource allocation that realizes trade-off among energy consumption, end-to-end delay, and network throughput for multichannel networks with physical interference model. Our algorithm jointly considers 1) delay and energy-aware power control for optimal transmission radius and rate with physical interference model, 2) throughput efficient multipath routing based on the given optimal transmission rate between the given source-destination pairs, and 3) reliable-aware and throughput efficient multichannel maximal link scheduling for time slots and channels based on the designated paths, and the new physical interference model that is updated by the optimal transmission radius. By proving and simulation, we show that our algorithm is provably efficient compared with the optimal centralized and offline algorithm and other comparable algorithms.     

无线传感器网络中干扰最小化问题的后悔贪心算法

无线传感器网络是当前信息领域的一个研究热点,由于无线传感器携带的能量有限,限制了无线传感器的使用寿命,通过减少由于邻近节点同时传输信号产生的干扰可以降低节点的能耗。拓扑控制技术可在保持网络连通的情况下,调整节点传输半径,以降低干扰。以接收者为中心的干扰模型中,求解无线传感器网络中基于拓扑控制技术的干扰最小化问题是NP难问题。现有的贪心算法求解思路是依据某个贪心准则依次确定每个节点的传输半径,求解速度快,但精度有待提高。探讨了增强目前最好贪心算法精度的策略,允许部分后悔操作,即每个贪心迭代步中当前网络的最大干扰增加时,通过两个后悔策略重新调整某些节点的传输半径,力图降低当前网络的最大干扰。模拟实验结果表明,针对随机产生的算例,所提出的后悔贪心算法在略有增加的时间内有效提高了现有贪心算法的精度。     

Fuzzy Logic-Based Multicast Routing in Multiradio Multichannel Wireless Mesh Networks

The availability of bandwidth in wireless mesh networks (WMNs) introduces it as a prominent choice for implementing bandwidth sensitive services. Multicast services such as teleconferencing, push-based systems, multiplayer games, etc., can be implemented in an efficient way in such networks. Moreover, the severe performance degradations that can result from the interference generated by concurrent data transmissions and environmental noises call for the development of interference-aware routing mechanisms. This paper investigates the impact of wireless interference on network performance for multicast transmission in WMNs. We show that by taking wireless interference into consideration in the design of routing mechanisms, better resource usage can be achieved. Hence, a fuzzy logic–based approach is proposed to choose optimal routes from source to the multicast group in multichannel case. Three fuzzy variables are considered in route selection phase, which are interference, available bandwidth, and hop count. Extensive simulations are conducted aiming at verifying the high performance of the proposed algorithm. Simulation results demonstrated that our proposed algorithm outperforms Link-Controlled Multi-Rate Multi-Channel (LC-MRMC) and Channel Assignment with Multiple Factor (CAMF) algorithms in terms of throughput, packet delivery ratio, and end-to-end delay.     

无线传感器网络的拥塞控制技术

无线传感器网络的多对一通信方式、无线链路的相互干扰、网络的动态变化和资源受限等特性,使得无线传感器网络容易出现拥塞,严重影响网络的QoS传输性能和生存周期,因此拥塞控制成为无线传感器网络服务质量保障机制的关键技术之一.在分析无线传感器网络特点的基础上,说明了拥塞检测和拥塞避免的策略,重点介绍和分析了基于速率控制、流量调度和传输调度等典型的拥塞解除算法,最后对拥塞控制技术的发展趋势进行了展望.     

一种ZigBee无线传感器网络拓扑发现算法

ZigBee无线传感器网络(WSN)不同于有线网络,由于无法直接观察到其网络结构和设备部署情况,因此不利于对ZigBee WSN进行管理和控制。为解决该问题,提出一种针对ZigBee WSN的拓扑发现算法(ZigBeeTopo),确定网络中的活跃节点以及节点之间的相互关系,设计WSN拓扑管理模块,实现ZigBee网络拓扑的可视化。测试结果表明,该算法能正确发现多种WSN拓扑。     

基于节点增益不同的无线网络拓扑控制技术

无线网络拓扑控制通过调节网络节点的传输功率等措施,从而提升网络性能。无线异构网络因为其网络节点的不同特性,使得适用于无线同构网络的拓扑控制技术无法获得理想的网络性能。以无线网络的图论模型为基础,将信号的能量域指标引入图论模型,从而有效地解决了无线异构网络节点接收增益不同所带来的网络干扰等问题。采用异构无线网络层次类聚等算法,获得接收增益不同条件下的拓扑控制策略。仿真表明,该拓扑控制算法对无线异构网络性能有较大改善。     

一种无线传感器网络拓扑的启发式分簇控制算法

无线传感器网络的首要设计目标即延长网络生命期,而网络拓扑作为上层协议的重要平台,是实现这一目标的支撑基础,为了研究符合网络生命期目标要求的传感器网络拓扑控制方案,针对传统分簇算法的部署受限或可靠性缺乏等弊端,从理论上对分簇需求进行了建模分析,最终转化为携近似优化目标的簇划分及簇头选取问题,进而提出了一种启发式的分簇控制算法,通过实验对方案进行了性能分析和验证,结果表明该算法以较合理的簇规模进行分簇划分,所获拓扑结构具有全局能耗低、骨干网健壮性高的特点,能有效地延长WSN的生命期.     

现代无线传感器网络拓扑控制浅析

拓扑控制对网络拓扑结构的形成起着至关重要的作用,能够控制无线传感器网络的能量高效分配,对网络的通信机制、数据融合等有着重要的影响。本文针对目前多级簇树网络拓扑结构的簇头选取典型算法做了简单介绍,重点提出了其中的不足之处,为以后的研究工作提供参考。     

基于准瓶颈节点的干扰优化拓扑控制算法

干扰是严重影响Ad hoc网络的网络吞吐率主要原因之一。已有的基于网络链路和路径的局部干扰优化算法并未考虑网络中准瓶颈节点对网络干扰的影响,准瓶颈节点不仅影响网络的吞吐率,还可能破坏网络的连通性。利用分布式算法找出准瓶颈节点,构建链路干扰度的本地最小生成树,提出一种新的干扰优化拓扑控制算法（Quasi-bottleneck node-based Interference-optimization Algorithm,QIA）,有效地降低准瓶颈节点对网络的干扰。仿真实验结果表明,QIA算法在保证网络连通性的前提下,降低了网络干扰。该算法同经典干扰优化拓扑控制算法相比,网络吞吐率提高了约10%~30%。     

一种无线传感器网络蚁群优化路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一.将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络的路由,提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法.该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力进行网络优化路径的建立与维护,采用Stigmergy的概念来减少控制信息的流量,以实现网络数据的高效传输.仿真分析表明,该算法和DD算法相比在传输延时方面性能相当,在路由代价方面效果显著.另外,该算法还具有可靠性高、适应性强等优点,并能够根据需要实现网络的拥堵控制和能量均衡等综合优化.