机会传感网络连通度影响因素与连通度模型

机会传感网络中,节点移动导致其连通度呈动态变化,使得应用于静态网络的连通度研究方法不能直接应用于机会传感网络,针对机会传感网络的特点刻画网络连通程度尤为重要。为此,定义了区域连通度和Ferry节点连通度,分析其影响因素,通过实验,采用灰关联分析法筛选出主要因素。通过逐步回归分析对区域连通度和Ferry节点连通度进行拟合,获得数学模型,在此基础上构建了网络连通度模型,为刻画网络连通度提供了依据。实验结果表明,该网络连通度模型能够较好地反映网络的连通性。     

表征机会传感网络连通性的方法

机会传感网络的连通性具有时间演化性,很难用传统的图模型直接建模.为此,采用时间图对机会传感网络的连通性进行建模,通过时间路径、时间距离和连通效率计算得到整网连通度,提出采用整网连通度表征机会传感网络的连通性能.仿真实验结果表明,整网连通度能够较准确地反映不同实验场景下的网络连通性.     

基于平均度与平均聚类系数的RWP模型的研究

RWP模型作为节点仿真移动模型被广泛应用在传统移动自组织网络研究中,而机会网络作为移动自组织网络的一个分支,具有不保证连通的网络拓扑特性,这种特殊性可能导致RWP模型不适合作为仿真机会网络的节点移动模型.结合复杂网络理论中平均度与平均聚类系数的概念,对RWP模型仿真数据与实验数据进行了对比分析.分析结论指出,在平均度相近的条件下RWP模型的平均聚类系数与实验数据有明显的差异,因此RWP模型不适合作为描述机会网络的移动模型.     

机会网络中节点相遇的时-空特征

节点相遇特征是构建机会网络节点运动模型、实现数据机会转发的基础,也是研究机会网络的动态拓扑演化规律,指导网络部署,特别是移动节点部署的重要依据.以4个实测数据集为对象,研究了基于节点度的节点相遇空间特征:节点度分布很不均衡;随着节点度的增加,任意相遇次数按照幂律递增,核心节点比孤僻节点对消息传输成功率的贡献更大;研究了基于任意相遇时间间隔的节点相遇时间特征:多数任意相遇时间间隔和相遇持续时间都很小,相遇持续时间较小的记录对消息传输成功率影响较大,而相遇持续时间达到一定值后,时间的增长对消息传输成功率的贡献可以忽略不计.这些时空特征对于构建机会数据传递方法,解决无网络覆盖或覆盖不佳区域的通信难题具有重要意义.     

一维无线ad hoc网络的连通性

在节点服从一维泊松分布，仅考虑路径衰落和等发射功率的假设下，分析了一维无线ad hoc网络的连通性，推导了节点处于静态和移动两种情况下的网络连通概率.在节点处于静态情况下，推导了网络的闭环连通概率，以及达到给定网络连通概率所需要的发射功率，证明了保证网络渐近全连通时节点发射半径应满足的条件.在节点处于移动情况下，推导了基于一般移动模型下的网络连通概率公式，并应用此公式进一步求得随机路点(random waypoint, RWP)移动模型下的网络连通概率.在静态和移动的情形下，通过仿真对理论分析的真确性进行了验证，结果表明，在大多数情形下理论分析所预测的连通概率与仿真结果吻合较好.     

多层移动传感网络的移动策略模型研究

本文结合未来传感网络发展方向,研究多层移动传感网络中移动聚集节点sink的移动控制策略。首先介绍移动传感器网络的相关研究工作,进而介绍多层移动传感网络结构模型,研究网络结构中移动聚集节点Sink的移动策略,提出了一种基于Delaunay三角剖分的Sink节点移动控制策略模型。     

基于节点中心性的移动机会网络网关选择算法

移动机会网络中,为使用户快速从因特网获取数据,需要选择某些合适节点担任网关。研究了移动机会网络网关选择问题。证明了k网关选择判定问题是NP难的。基于移动节点的中介中心性、度中心性、接近中心性,利用贪婪策略,提出了移动机会网络的网关选择算法。实验结果表明,基于节点中心性的3种网关选择算法均可改善网络性能。特别是基于节点接近中心性的算法可使性能得到最大幅度提升;基于节点中介中心性和度中心性的算法的性能受网络规模、需选择网关数目影响不大;基于节点接近中心性的网关选择算法对网络性能的改善幅度随需选择的网关数目的增多而增大。     

基于特征分类的机会网络多因素预测路由

为了对复杂的机会网络进行分类分析并且确定有效的路由机制,提出基于特征的分类,根据节点的移动特征、类型特征和信息传递特征对机会网络进行了形式化的分类,并给出一个基于特征分类的机会网络评价标准.在特征分类以及冗余-效用路由机制的基础上,提出基于多因素预测的路由规则,其中包含了基于节点运动时空局限因素、节点运动地理倾向因素、网络固定节点因素考虑的一系列启发式规则.特征分类和基于此的多因素预测路由规则都是开放式的,可以进行不断地完善与扩充.实验结果表明,基于特征分类的多因素预测路由规则的性能,显著优于经典的基于冗余的路由机制,以及基于冗余-效用混合的PROPHET机制.     

动态融合复杂网络节点重要度评估方法

为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.     

基于移动传感网络的随机分布参数系统的镇定控制

针对移动传感网络带有执行器的情况,研究了基于移动传感网络的随机分布参数系统的镇定控制问题.通过Lyapunov稳定性理论和It^o公式,设计相应的反馈镇定控制器,得到每个传感器/执行器节点的移动轨迹,最终保证基于移动传感网络的分布参数系统是渐近稳定的.仿真结果表明:移动传感网络在增强系统性能方面具有明显的优越性.     

基于非合作博弈模型的多移动节点任务分配

针对随机部署情况下混合无线传感器网络多移动节点任务分配问题,文章分别将参与任务分配的移动节点、待分配的任务以及移动节点完成任务所获收益视为博弈的3要素即博弈参与方、博弈策略和博弈收益,建立起基于非合作博弈数学模型的多移动节点任务预分配方法。在证明了该博弈的纳什均衡的存在性后,利用遗传算法求解非合作博弈的纳什均衡,该博弈均衡就是各移动节点都能够接受的任务分配方案。     

UWSNs节点运动模型及预测定位

为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位.     

移动参考节点动态路径最优规划

在利用移动参考节点对无线传感器网络进行时间同步或定位的过程中,参考节点的移动路径规划,直接影响节点同步精度、定位精度和能量损耗。将移动节点的移动路径规划转化为对广播点的选取及广播点间路径规划,对应数学模型为经典的选址问题和旅行商问题。通过建立两者的最优联合数学模型,提出利用贪婪算法寻找最优的广播点并获得最优移动路径的方法。仿真结果表明：该路径能够覆盖整个网络,同时缩短参考节点的移动距离。     

移动锚节点辅助的DV-hop定位方法研究

该文简要分析了DV-hop算法的定位原理,在分析锚节点比例、节点部署密度对该算法定位精度影响的情况下,针对稀疏的随机无线传感器网络引入移动锚节点。移动锚节点使用一种在自组织网络中经常用到的移动模型。仿真结果表明,改进的M-A-DV-hop算法很大程度地降低了硬件成本,并显著提高了算法在稀疏随机传感网中的定位精度。     

能够克服局部NLOS影响的自主移动节点定位方法

针对非视距(NLOS)对无线传感器网络节点定位的影响,提出一种适用于非视距影响严重的低速自主移动节点的定位方法. 利用自主移动节点的速度和方向2个运动信息实现节点的初步定位,再利用未受非视距影响的信标节点发送的精确坐标与超声波测距信息经过比例运算得到精确的移动节点位置信息.仿真结果表明,该方法能够克服局部的非视距影响,具有定位精度高、计算工作量少等特点,适用于具有运动感知能力和硬件资源有限的低速移动节点定位．     

基于GA-SVR的数据采集算法

为了减少节点间的通信数据量,降低无线传感器网络的通信能耗,提出一种基于GA-SVR的数据采集算法。通过构建感知数据预测模型,用节点的预测数据表示实际监测值,并能自主决策是否进行实测数据的传输。仿真实验结果表明,该感知数据预测模型预测结果准确率高,能有效地减少节点之间的数据通信量,降低网络的总能量消耗,延长网络的生命周期。     

无线传感器网络一维区域随机覆盖研究

研究了一维区域上的无线传感器网络覆盖问题,首先提出了一维区域上的传感器节点随机覆盖模型并给出了节点覆盖概率计算公式;其次研究了一维区域上的传感器节点发射半径的确定方法,理论证明了传感器节点发射半径应大于或等于2倍感知半径;最后讨论了一维区域覆盖数计算方法.仿真实验表明节点感知半径是影响节点覆盖率和覆盖数的主要参数.论文的研究结果可作为一维区域上传感器网络设计的技术参考.     

Coordinated node scheduling for energy-conserving in large wireless sensor networks

Aiming at developing a node scheduling protocol for sensor networks with fewer active nodes, we propose a coordinated node scheduling protocol based on the presentation of a solution and its optimization to determine whether a node is redundant. The proposed protocol can reduce the number of working nodes by turning off as many redundant nodes as possible without degrading the coverage and connectivity. The simulation result shows that our protocol outperforms the peer with respect to the working node number and dynamic coverage percentage.     

移动无线传感器网络的能耗均衡路由算法研究

研究了节点移动的无线传感器网络的路由问题,提出了一种能耗更为均衡的改进路由算法.在经典分簇路由算法的基础上进行了改进：一是簇结构的范围限制在自由空间模型的传输临界距离d0半径范围之内,较小范围的簇结构在移动环境能相对保持稳定,还能节省数据传输的能耗;二是簇头采用了复合权值的方式进行选择,权值不仅考虑节点能量,还考虑节点的移动速度和聚集性.仿真实验证明改进后的算法有效提高了无线传感器网络的能耗均衡性,延长了网络的生存时间,节点的数据发送成功率相对于经典分簇路由算法也得到了较大提高.