基于802.15.4的无线传感器网络查询质量优化算法

在簇形结构的无线传感器网络中,针对基本单元簇,在IEEE 802.15.4协议的MAC层讨论查询质量的优化问题。建立了以查询质量为目标,带宽限制为约束条件的优化模型,并提出了动态规划法和查询质量因子动态更新算法相结合的动态查询质量保证算法。仿真实验表明,该方法能提高IEEE 802.15.4的实时带宽利用率,减少查询响应时间,并能根据不同的查询质量要求提供相应的服务。     

基于谓词的无线传感器网络水质达标采样算法

水质达标检测是水资源优化利用的基础。利用无线传感器对水质进行采样,通过无线传感器网络将达标结果发送给基站进行融合处理,数据服务器在接收到采样数据后实施应用决策。在无线传感器网络、基站和数据服务器三层结构的基础上讨论基于谓词的水质达标采样算法,对算法进行分析、设计和仿真。实验结果表明,该算法实用且高效。     

基于询问机制的传感器网络查询优化算法

基于无线传感器网络(WSNs)独特的性能以及数据库的特点,同时基于WSNs数据库最理想的"网内处理"工作模式,设计出了一种基于节点询问通信机制的WSNs数据库查询优化算法。最终的NS2仿真实验表明:减少了网络中数据包的传送次数,提高了有效发包率,最小化了WSNs的总能源消耗,延长了网络的生命周期。     

无线传感器网络中的查询优化技术研究

对于无线传感器网络,用户需要通过查询网络中的感知数据来分析检测某个环境中的物理现象。和节点本地数据处理操作相比,数据通信消耗了网络的大部分能量。因此,如何优化查询以尽量减少数据通信量成为无线传感器网络中数据处理工作的核心技术之一。本文以两个典型的数据管理系统为例,探讨了传感器网络中查询优化的关键技术。     

无线传感器网络Top-k多查询算法

针对无线传感器网络中多个Top-k查询问题,提出了一种Top-k多查询处理的算法,对接收到的多个Top-k查询请求进行预处理,预处理依据是约束条件,得出两类不同的查询集合:单约束条件的多查询和多约束条件的多查询。针对单约束条件的多查询提出了ETOP算法,该算法首先对排在时间序列最前面的Top-k查询请求进行基于网内处理,然后把查询结果存入基站缓存,并把结果的最小值设定为阈值传输到各个节点,再根据后续查询请求的查询范围进行相应的查询,从而快速地获得Top-k查询结果。实验表明:Top-k多查询方法在能够很好地实现查询的同时,减少了无线传感器网络中的传输消耗和能量消耗。     

无线传感器网络中基于采样的查询处理方法研究

本文系统介绍了PROSPECTORPROOF算法。PROSPECTORPROOF算法在预先分配一定带宽的基础上,在传感器节点内部将感知数据排序,上传被各节点证明的感知数据的数量。在改进算法中引入了本地过滤策略,使得在查询过程中节点内部实现了感知数据的过滤。改进的算法利用了PROSPECTORPROOF算法中产生的数据作进一步的查询优化,能够缩小查询范围而且能够得到准确的感知数据。较好的实现了查询的基本功能,将系统能量消耗降低了11.5%。     

基于无线传感器网络的低能耗近似查询算法

目前大量无线传感器网络应用都要求查询或上报具有某种集合类型的数据,如节点平均温度值,该文针对其中精确度受限的单步近似查询问题提出了2个低能耗的查询算法,通过基于NS-2扩展的模拟网络环境,对算法进行了验证和性能分析,达到了较好的性能。对影响应用系统性能的重要参数即算法中的精确度参数的最优化配置进行了讨论。     

无线传感器网络中滑动窗口轮廓查询算法

提出了一种基于过滤的算法(filter based algorithm,FBA)来连续地维护传感器网络中的滑动窗口轮廓查询。首先,研究了利用元组过滤器和格过滤器来减少网络中数据传输量的两种方法。由于它们各有利弊,提出了根据数据分布来选择合适的过滤器的自适应过滤法;另外,提出了一系列的优化方法来进一步提高算法的能量有效性。仿真和真实数据的实验结果表明,FBA及其优化方法能有效地减少连续维护传感器网络中滑动窗口轮廓时的通信代价,进而节约传感器网络的能量。     

基于无线传感器网络的控制系统采样频率优化算法

针对基于无线传感网的网络化控制系统,讨论了采样频率的优化问题．建立了以数字和模拟控制系统性能差距指数最低为目标,以无线节点的通信容量为约束条件的非线性优化模型,并以障碍函数法进行求解,提出了基于节点缓冲区信息的分布武迭代算法．该算法在传感节点的计算量小,易于实现．仿真表明该算法能有效收敛到系统的最优目标点,并能适应于系统的负载变化．     

无线传感器网络多查询的节能优化

提出了一个无线传感器网络多查询的节能优化方案。该方案通过建立相似查询判断算法把多查询中的相似查询分为一组,并在每一组找一个能使传输能耗达到最小的中继节点作为处理节点。组内节点的数据都传送到该处理节点,并由该节点利用数据处理函数处理数据,然后再传到基站。这样就减少了网络中数据的传输量,从而有效地节省了网络的能量,达到能量的最大化利用。     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

基于遗传算法的WSNs多路径路由优化

对WSNs的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型,结合遗传算法基本原理,提出了一种求解WSNs最优多路径路由算法。该算法采用可变长度染色体编码,采取选择、交叉和变异操作,充分利用基站的信息资源和强大功能,全局优化了WSNs多路径路由。仿真结果表明,该优化机制有效延长了WSNs的生命周期,改善了网络性能。     

路径优化的无线传感器网络CTP路由算法

针对无线传感器网络普遍存在因负载不均衡导致的转发率过高,网络寿命短的问题,提出了一种基于汇聚树协议(CTP)的路径转发优化协议深度和孩子汇聚树协议(DC-CTP).通过研究节点路径深度和孩子节点个数对当前节点以及对全网络转发数据量的影响,对CTP网络节点的路由算法进行优化.TOSSIM仿真的结果表明:DC-CTP协议选择优化后的路径,将整个网络的节点的数据转发量减少了平均10.25％左右,能够延长无线传感器网络的存活时间.     

基于免疫机制的无线传感器网络路由优化

针对无线传感器网络节点能量受限,路由协议鲁棒性不强的特点,提出了一种基于免疫机制的路由优化算法。利用组播理论与人工免疫全局优化性能,建立路由优化与免疫系统映射关系,设计路由优化算法中的抗体表示、克隆繁殖、克隆选择和基因变异等免疫规则,并从计算方式、局部收敛预防和鲁棒性三方面分析算法的性能。仿真验证了算法的有效性。     

基于人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点的定位精度,提出一种基于改进人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法.首先设计一种三点估计未知节点坐标模型;然后利用该模型求取未知节点的坐标,并将计算出的节点位置作为人群搜索的初始位置;最后采用改进的人群搜索算法优化未知节点的位置.仿真结果表明,通过与已有的相关定位算法相比较,所提出算法具有更高的定位精度.     

无线传感器网络中数据查询处理算法研究

提出一种改进的定向扩散路由,将传感器网络分簇,查询兴趣由sink节点发,只在各簇头节点扩散,簇头以广播的方式在簇内发散兴趣消息,簇成员将感知数据传送到簇头节点,簇头负责将收到的数据进行融合后传到sink节点。仿真结果表明,改进后的查询路由比典型的查询路由定向扩散具有更高的能量有效性和更低的时延,能较好地延长网络的生命周期,提高了传感器网络数据查询处理效率。     

A chain-cluster based routing algorithm for wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) are an emerging technology for monitoring physical world. Different from the traditional wireless networks and ad hoc networks, the energy constraint of WSNs makes energy saving become the most important goal of various routing algorithms. For this purpose, a cluster based routing algorithm LEACH (low energy adaptive clustering hierarchy) has been proposed to organize a sensor network into a set of clusters so that the energy consumption can be evenly distributed among all the sensor nodes. Periodical cluster head voting in LEACH, however, consumes non-negligible energy and other resources. While another chain-based algorithm PEGASIS (power- efficient gathering in sensor information systems) can reduce such energy consumption, it causes a longer delay for data transmission. In this paper, we propose a routing algorithm called CCM (Chain-Cluster based Mixed routing), which makes full use of the advantages of LEACH and PEGASIS, and provide improved performance. It divides a WSN into a few chains and runs in two stages. In the first stage, sensor nodes in each chain transmit data to their own chain head node in parallel, using an improved chain routing protocol. In the second stage, all chain head nodes group as a cluster in a self- organized manner, where they transmit fused data to a voted cluster head using the cluster based routing. Experimental results demonstrate that our CCM algorithm outperforms both LEACH and PEGASIS in terms of the product of consumed energy and delay, weighting the overall performance of both energy consumption and transmission delay.     

EQOWSN: Evolutionary-based query optimization over self-organized wireless sensor networks

In this paper, a new approach has been introduced that integrates an evolutionary-based mechanism with a distributed query sensor cover algorithm for optimal query execution in self-organized wireless sensor networks (WSN). An algorithm based on an evolutionary technique is proposed, with problem-specific genetic operators to improve computing efficiency. Redundancy within a sensor network can be exploited to reduce the communication cost incurred in execution of spatial queries. Any reduction in communication cost would result in an efficient use of battery energy, which is very limited in sensors. Our objective is to self-organize the network, in response to a query, into a topology that involves an optimal subset of sensors that is sufficient to process the query subject to connectivity, coverage, energy consumption, cover size and communication overhead constraints. Query processing must incorporate energy awareness into the system by reducing the total energy consumption and hence increasing the lifetime of the sensor cover, which is beneficial for large long running queries. Experiments have been carried out on networks with different sensors Transmission radius, different query sizes, and different network configurations. Through extensive simulations, we have shown that our designed technique result in substantial energy savings in a sensor network. Compared with other techniques, the results demonstrated a significant improvement of the proposed technique in terms of energy-efficient query cover with lower communication cost and lower size.     

一种优化算法物联网技术分布式协作路由研究

研究无线传感器网络分布式协作优化问题。针对无线传感器网络资源利用率和传输效率低下等问题,建立了一种基于遗传优化算法的无线信道质量预测的分布式优化协作路由技术。该技术充分利用遗传算法,采用启发式方法建立无线链路信道信噪比预测模型,然后根据信道质量选择最优者作为协作节点,以较小代价在动态无线网络拓扑中搜寻到最优路由。数学分析表明,遗传算法收敛速度快、可靠性高,可以准确地预测无线链路质量;同时该协作路由技术对无线传感器网络具有更好的适应性,并有效延长了网络生命周期。