面向低概率事件场景的传感器网络分簇控制算法

为了延长网络生命期,无线传感器网络必须高效地消耗电池能量,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.WSN的一个显著特征即具有应用多样性,为了研究符合低概率事件场景的传感器网络拓扑控制方案,建立并分析了传感器网络模型.由于在低概率事件场景下节点侦听能耗占据主导地位,经研究发现此时生命期目标与k 中心问题本质上具有密切联系,可视为k 中心问题的对偶问题,因此针对分簇机制分别设计了3个阶段执行：邻居信息获取阶段、簇头确定阶段和节点归属阶段,从而引入了一种基于k 中心问题的周期性分簇控制算法PCA,PCA算法体现了负载均衡的思想,同时尽可能减少了簇头数目.模型理论分析和仿真实验结果都表明,PCA算法能得到快速部署,并且PCA算法能获得较优的拓扑结构,有效地延长了WSN的生命期.     

基于事件概率的无线传感器网络K覆盖算法

无线传感器网络在对目标区域进行K覆盖过程中易产生大量冗余节点,消耗网络中大量节点能量,并受外界环境因素制约。为此,提出一种基于事件概率的K覆盖算法。根据对监测目标区域节点关注程度的大小赋予不同概率值,通过节点之间信息交换和关联属性确定最小节点集和最大目标集,从而完成对目标区域节点K覆盖,优化网络资源,减少节点能量的消耗。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价完成对目标区域节点K覆盖,延长网络生存周期,具有较好的实效性和稳定性。     

无线传感器网络中基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法

多跳无线传感器网络中,部分节点由于担当数据转发任务,能量消耗较快,缩短了网络的生命期。充分考虑节点承担数据转发任务时负载过大的特点,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点担当数据转发任务的可能性,并通过设计的拓扑维护概率周期性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法,有效地解决了节点由于担当转发任务而造成能量过早耗尽的问题在一定程度上均衡了节点负载,延长了网络生命期。     

基于热点区域场景的传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络具有应用多样性特点,文中基于热点区域场景研究其拓扑控制问题.建立了无线传感器网络拓扑控制通用模型,进行了形式化描述和定义,分析了面向热点区域场景的拓扑控制目标和需求,提出了一种融合功率控制技术和分簇控制技术的混合式拓扑控制近似算法HTCA.HTCA能区分热点区域与非热点区域,在热点区域形成树结构并进行适当的剪接,而在非热点区域形成簇结构,该混合式拓扑结构能有效地降低全局能耗.仿真实验结果表明,HTCA能获得较优的拓扑结构,有效地延长了基于热点区域场景的无线传感器网络生命期.     

基于送达率约束的无线传感器网络低时延拓扑控制算法研究

基于数据紧迫采集应用场景(如地震、火灾预警),分析了其拓扑控制的目标和需求,建立了网络模型并且进行了形式化描述和数学分析,提出了一种基于送达率约束的低时延拓扑控制算法(LDBDC)。该算法可以根据给定的送达率约束计算给定区域的近似最优平均跳数,从而得到虚拟网格的边长。仿真实验表明,LDBDC能够获得近似最优的拓扑结构,在满足送达率约束的前提下使得网络的平均时延最小。     

无线传感器网络低占空比 MAC协议研究

无线传感器网络因其巨大的应用前景,已成为计算机与通信领域一个活跃的研究分支.恰当的通信协议对降低无线通信能耗、延长网络寿命具有重要的意义.低占空比MAC(媒体接入控制)协议通过节点的休眠机制,大大降低了通信模块的空闲监听能耗.本文对其中的典型协议进行了分析比较,给出了进一步的研究方向.     

无线传感器网络概率覆盖模型研究

针对无线传感器网络中随机部署节点的网络覆盖问题,提出一个基于正方形区域的概率覆盖模型。根据一定的覆盖期望值,在考虑网络边界影响的条件下给出所需部署的节点数。模拟实验结果表明,该模型可以在不依赖节点信息的前提下,以尽可能少的节点实现网络覆盖。     

分析无线传感器网络的拓扑控制

无线传感器网络的拓扑控制可以生成能量高效的数据转发网络拓扑结构。本文从无线传感器网络拓扑控制的重要性与设计目标出发,就拓扑控制算法等方面的内容进行了分析与探讨。     

无线传感器网络自适应性拓扑控制的研究

自适应拓扑控制方法用到多跳两层无线传感器网络(WSNs),在每个簇中用两类传感器,有效且低开销的传感器节点N感知环境现象信息,并传输它们的信息到汇聚节点S,所有Ss协同工作去除随机信息并传输数据到基站BS。因为覆盖范围依赖于它的汇聚节点的工作情况,而汇聚节点的能耗在网络的生命期中是关键性因素。这个方法主要是从节点路由能量匹配角度出发,设计可控制数据流路由路径,用于尽可能有效地保持网络能量,并不是仅仅考虑路径的最优选择,而是考虑能效的最优方式选择路由,从而增加整个网络的生命期。     

用于矿井环境监测的无线传感器网络

提出了利用无线传感器网络进行矿井环境探测的方法,给出了适用于矿井环境探测的无线传感器网络的网络框架、拓扑结构和网络协议。     

分布式无线传感器网络容错事件边界检测

事件监测是无线传感器网络的一种重要应用。针对该应用中软故障节点提供的错误数据会降低监测的准确性的问题,提出了一种分布式的容错事件边界检测算法。节点只需与邻节点交换一次传感数据,通过简单地计算识别故障;正常的事件节点利用统计比较的方法判断其是否处于事件边界,边界宽度可根据网络用户的要求调节。该算法执行时所需的通信量小,计算复杂度低,时延小,对大规模网络具有很好的可扩展性。仿真结果表明即使节点故障率很高,应用该算法仍可以获得很好的检测效果。     

LTRES: A loss-tolerant reliable event sensing protocol for wireless sensor networks

Many Wireless Sensor Network (WSN) transport protocols proposed in recent studies focus on providing end-to-end reliability as in TCP. However, traditional end-to-end reliability enforcement is energy and time consuming for common loss-tolerant applications in WSNs. In this paper, a Loss-Tolerant Reliable Event Sensing protocol (LTRES) is proposed based on the particular reliability requirements for dynamic event observation in WSNs. According to the application-specific requirements, a reliable event sensing threshold at the transport layer is determined by the sink. A distributed source rate adaptation mechanism is designed, incorporating a loss rate based lightweight congestion control mechanism, to regulate the data traffic injected into the network so that the reliability requirements can be satisfied. An equation based fair rate control algorithm is designed to improve the fairness among the traffic flows sharing the congestion path. The performance evaluations show that LTRES can provide event-based loss-tolerant reliable data transport service for multiple events with short convergence time, low loss rate and high overall bandwidth utilization.     

传感器网络中一种新的基于能量的分簇算法

传感器网络节点大部分采用电池供电,致使节点能量非常有限。为了节省能量进而延长网络寿命,文中提出了一种新的簇头选择算法EBC,EBC算法除了能够在局部网络内完成数据采集和数据处理外,还能够形成由簇头和网关节点组成的骨干网并完成整个网络通信。通过在Mambo节点上的实验证明,该算法能够有效地均衡整个网络的能量,并很好地应用于实际的传感器网络中。     

无线传感网络中的节点边缘分布方法

针对基站仅能部署在监控区域边缘这个新问题,形式化定义了节点边缘分布问题。为用最少的基站尽可能多地覆盖监控区域,提出了一个有多项式时间复杂性的部署算法。算法分为两个阶段,首先分析了初始部署的覆盖率,当初始覆盖率大于保证覆盖率时,减少初始部署集的大小是可能的;然后,改进算法以递增的方式来改进初始部署集,以实现在满足最大覆盖率的前提下最小化最终部署集。实验结果显示了在3种不同的测试环境下,算法的覆盖率和部署集均优于随机部署算法,是部署无线传感节点的有效方法。     

基于网格的无线传感器网络分簇方法

由于无线传感器网络的能量约束,所以为了延长网络寿命,对无线传感器网络的网络层路由技术的研究至关重要.网络分簇是无线传感器网络中的一个重要研究课题.主要研究传感器节点均匀分布的网络中簇的划分方法,得出了一种能量节省的分簇个数计算方法,提出了一种基于网格的分簇方法.在基于网格的网络分簇模型下给出了两条定理来保证采集的信息可以传输到基站.     

能量均衡的无线传感器网络分簇方法

在对节点通信模式和簇群划分过程分析的基础上,提出一种在节点分布不均匀的条件下,构建能量均衡簇群的方法.该算法兼顾了簇群成员节点与簇头通信的能量消耗和簇群能耗负载,实现各簇群间能耗的平衡.仿真表明,该方法在网络生命期、节点平均生命期和网络扩展性方面比基于最短距离的分簇算法具有更好的性能.     

水下无线传感器网络协作式节点定位方法

针对无线传感器网络信标节点受水下条件限制不能布置很多的问题,利用非信标节点参与定位是提高定位精度的一种途径.协作式定位算法就是通过测量所有相邻节点间的信号传输往返时延来计算距离,利用信标节点和未知节点间的距离确定自身初始区域,并利用相邻2个未知节点间的距离来缩小这个区域,用迭代方式提高节点的定位精度.该算法无须额外的硬件支持,仿真结果显示:即使只有很少的信标节点,算法的定位精度也可以超过传统的只用信标节点的定位方式.     

An energy-efficient topology construction algorithm for wireless sensor networks

Topology management schemes have emerged as promising approaches for prolonging the lifetime of the wireless sensor networks (WSNs). The connected dominating set (CDS) concept has also emerged as the most popular method for energy-efficient topology control in WSNs. A sparse CDS-based network topology is highly susceptible to partitioning, while a dense CDS leads to excessive energy consumption due to overlapped sensing areas. Therefore, finding an optimal-size CDS with which a good trade-off between the network lifetime and network coverage can be made is a crucial problem in CDS-based topology control. In this paper, a degree-constrained minimum-weight version of the CDS problem, seeking for the load-balanced network topology with the maximum energy, is presented to model the energy-efficient topology control problem in WSNs. A learning automata-based heuristic is proposed for finding a near optimal solution to the proxy equivalent degree-constrained minimum-weight CDS problem in WSN. A strong theorem in presented to show the convergence of the proposed algorithm. Superiority of the proposed topology control algorithm over the prominent existing methods is shown through the simulation experiments in terms of the number of active nodes (network topology size), control message overhead, residual energy level, and network lifetime.     

基于DBSCAN的无线传感网定位方法

在NLOS传播环境下,为了获得更好的定位性能,由多个已知传感器节点测量来自未知节点的电波到达时间TOA,对TOA测量数据进行分组处理和加权最小二乘估计进而获得未知节点的初步定位结果,依据多次测量和估计并采用DBSCAN进行聚类处理从而剔除坏点获得较小的定位误差,实现了对未知节点的精确定位,最后进行实验仿真。计算机仿真结果表明所提出的定位方法能有效地抑制NLOS误差,具有较小的定位误差,鲁棒性较强,并较其他传统定位法进一步提高了定位精度。