无线传感器网络中基于时效的最优数据包长

在移动无线传感器网络中,MAC协议采用包分割的方法进行数据传输。当分割的数据包较大时,数据包传输出错的概率较大;当分割的数据包较小时,会增加控制开销和传输总时间,影响移动节点间的通信。通过构造基于数据包传输时间效率的最优化模型来说明数据传输时间与最优数据包长之间的关系。通过仿真验证了这种关系。     

障碍物对无线传感器网络信道影响试验

为研究常见障碍物对无线信道的影响和构建日常生活环境下安全可靠的无线传感器网络,针对当前典型信道拟合公式精度低的不足,以433 MHz和2.4 GHz为载波频率,选择常见物体为障碍物;以接收信号强度指数、平均丢包率等为测试衡量指标,进行信道传播试验和数据分析,研究不同障碍物对信道和通信质量的影响,提出精度更高的分段数学拟合模型。试验结果表明,采用该文提出的无线信道数学模型具有更高的拟合系数R2;无线传感器网络工作频率越高,路径损耗越大;墙体对无线信道的影响最强,铁架最弱。选择铁门为障碍物进行验证试验,试验结果表明,分段拟合方案的拟合系数R2在0.97以上,分段数学模型可以提高拟合精度。     

一种基于ARIMA的无线传感器网络链路质量预测方法

针对无线传感器网络里上层协议选择数据链路的问题,提出一种采用ARIMA(差分自回归滑动平均模型)模型的EPRR算法,首先根据历史数据确定参数,然后综合考虑链路中的不对称性对PRR( Packet Reception Ratio)进行预测.实验证明,对比使用移动窗口平均模型对PRR的预测结果,该模型的预测准确度比SPRR( Smooth Packet Reception Ratio)算法有很大提高,并且能够较好地反映链路质量的变化趋势.     

基于线性回归的无线传感器网络链路质量估计方法研究

针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题,提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数,分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据,建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理,明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比,提出方法易于和网络层协议适配,并且复杂度较低,适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示,ELR-LQE具有较高的精度,在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R2为0.99。     

无线传感器网络的链路分析与建模

无线传感器网络的链路通信质量对上层协议及定位算法有重要影响.在网络仿真软件中,对信道和链路的过分简化会影响协议或算法的可靠性.本文通过在伯克利Mica2 Motes[1]上的大量实验,分析了无线链路的各种非理想特性,包括时空特性、不规则连接单元和链路不对称性等.通过解析和实验分析相结合的方法对信道和链路质量进行了建模,该模型可以应用于改善仿真工具中的物理层和链路层模型,帮助我们更好地理解上层协议的性能.     

无线传感器网络中一种抗无线局域网干扰的信道分配机制

无线传感器网络(WSN)易受到与其共享信道的无线局域网(Wifi)干扰,造成通信可靠性及吞吐量下降.当具有不同优先级的多个WSN受到Wifi干扰时,如何按优先级分配信道,并兼顾整体通信可靠性及吞吐量是一个重要问题.针对该问题,作者提出了一种抗Wifi干扰的信道分配机制EasiCAP(Channel Allocation for wireless sensor networks with Priority).该机制利用基于干扰强度和活跃比率的干扰特征模型(External Interference Model,EIM)度量WSN中各信道的Wifi干扰;同时,采用以接收端为中心的模型(Internal Interference Model,IIM)度量各WSN之间的干扰.然后,各WSN根据EIM和IIM度量的结果,采用局部化贪婪信道分配算法独立、实时地选择信道,通过保持信道、切换信道及抢占信道操作实现按优先级分配信道,并尽可能降低所有网络所受干扰之和.实际测量和仿真结果表明,EasiCAP可为各WSN提供与其优先级相对应的通信可靠性和吞吐量;而且该机制下的平均通信可靠性及吞吐量也比现有方法高.此外,EasiCAP未带来过大的开销.     

面向农田应用的无线传感器网络链路度量

利用无线传感器网络可细粒度地感知农田环境参数,但农田中的无线传感器网络链路质量差、接收率低,不能准确及时地收集信息。针对该问题,通过分析大量现场采集数据发现农田中无线链路的质量具有稳定性和局部性的规律,提出2个链路度量因子：平均连续成功发包次数和最近连续成功发包次数。模拟实验结果表明,将这2个链路度量因子应用到路由协议中可有效提高网络接收率。     

一种Beacon协助的传感器网络定位方法

对无线传感器网络中的定位问题进行了研究,提出一种基于移动beacon协助的定位方法,该方法仅使用一个移动beacon即可完成对整个无线传感器网络的定位.给出两种beacon移动方式来进行定位,经过大量详实的仿真实验,验证了方法的有效性及定位的高精确度,可以将平均误差缩小到30厘米.     

无线传感器网络中一种基于虚拟坐标的路由选择策略

针对无线传感器网络中的障碍物问题,设计了一种基于虚拟坐标的分布式路由策略--VCBR,VCBR能够较精确地判断两节点之间是否存在障碍物.针对存在障碍物的情况,VCBR以较短的路径绕开障碍物,从而避免了由障碍物引起的死端节点问题,进而高效地完成路由选择.理论分析与实验结果表明,本文提出的路由策略能够降低数据丢包率,并显著地缩短了平均路径长度.     

一种休眠机制下无线传感器网络的自治愈方法

为减少无线传感器网络(WSNs)大规模应用中出现的节点同步失效、数据丢失的问题,通过对现有WSNs应用系统的研究,提出了一种全网节点同步休眠机制下WSNs的自治愈方法.详细介绍了该方法的设计思路、实现方法及测试过程.测试结果表明:此方法可针对数据丢失和时间同步失效的节点进行节点自救,实现丢失节点的再入网、再同步,提高WSNs系统的稳定性,为WSNs的应用提供更好的条件.     

基于DSP的障碍物环境的簇状传感网络路由算法

分簇是延长无线传感网络寿命的有效技术之一,然而现有的簇状传感网络的路由技术没有考虑障碍物环境.为此,提出了面向障碍物的簇状传感网络的Dijkstra最短路径路由DSPR(Dijkstra shortestpath-based routing)算法.DSPR算法首先利用能量有效的同质簇EHC(energy-efficient homogeneous clus-tering)技术周期地选举簇头CH(cluster head).每周期定义一帧,每帧利用EHC技术选举簇头CH.簇头CHs构成数据传输的主干路径,并利用Dijkstra最短路径DSP(Dijkstra shortest path)算法选择最优路径,当遭遇障碍物时,将障碍物的顶点作为中间终点,再运行DSP,从而缩短数据传输路径.仿真结果表明,提出的DSPR有效减少传输路径和能量消耗,并提高了数据传输效率.     

SAR~2:针对无线传感器网络丢包的自适应修复与调整策略

网络传输丢包是无线传感器网络中的一种常见现象,频繁非受控的丢包严重降低了网络性能。导致丢包的原因复杂多样,而已有的针对这一问题的解决方案通常趋于复杂和低效。本文通过对大规模无线传感器网络系统GreenOrbs的观察发现,RSSI(接收信号强度指数)是网络丢包的重要指标。当数据包在接收端的RSSI接近接收端的灵敏度下限(即灰度区域)时,丢包现象就会显著发生。基于这样的观察结论,本文提出了一个轻量级自适应修复与调整策略(SAR2):基于节点间的RSSI,把丢包原因进行对应分类,并相应地采取调节发包速度、调节发送能级和切换路由等策略以缓解网络丢包。基于TelosB节点实现了SAR2,实验结果表明,SAR2可以有效降低丢包率,提高网络性能。     

基于干扰模式的无线传感器网络链路调度算法

传感器网络把各种各样的微型传感器设备通过Ad Hoc网络连接起来,以便完成某些特定任务。但是,由于Ad Hoc无线网需要通过共享信道来实现节点间的通信,所以本文基于节点之间可能存在的信道干扰研究了：给定一个源和目的节点对的集合{（si,ti）},怎样在链路层上对从源到目的的数据流进行调度,以使带宽资源得到充分的利用,并设 计了链路的调度算法。     

链路感知的传感器网络空间范围查询处理算法

在无线传感器网络环境中,用户经常提交空间范围查询以获取网络某局部区域的统计信息,如最大温度、平均湿度等。现有的基于路线的空间范围查询处理算法假设节点通信模型为理想的圆盘模型,而实际的网络并不满足该假设,导致其能量消耗大且查询结果质量差。提出了一种链路感知的空间范围查询处理算法LSA,它根据网络拓扑和链路质量动态地将查询区域划分为若干个网格,依次收集各网格中节点的感知数据,以生成最终的查询结果。LSA算法通过遍历查询区域内的所有网格,保证了算法查询结果的质量。提出了启发式的网格划分方法以降低节点间数据通信的丢包率,给出链路感知的数据收集算法,以减少算法的能量消耗,提高查询结果的质量。通过仿真实验系统地分析和比较了LSA算法和现有的IWQE算法的能量消耗及查询结果质量,结果表明,在绝大多数情况下,LSA算法优于IWQE算法。     

无线传感器网络QoS机制研究

分析了无线传感器网络QoS机制的需求．讨论了实施QoS的难点和可采用的策略，并对现有工作进行了归纳和总结．最后，给出了今后可能的研究方向．     

组移动模型中基于链路稳定性的传感器网络分簇算法

分簇技术是传感器网络中的一项关键技术,然而对于组移动模型中的传感器网络,现有分簇算法对其群组特性的应用考虑不足。本文提出了一种基于链路稳定性的传感器网络分簇方法——LSBC算法。该方法用链路已存活时间对剩余存活时间进行预测,并将预测剩余存活时间作为链路稳定性的度量,将具有较大稳定性的链路两端节点划为一簇,再从中选出簇头,该方法有效地利用了节点的移动特征。仿真结果表明,在组移动模型中,该算法较其他已有算法能取得更好的性能。     

一种无线传感器网络中事件区域检测的容错算法

特殊环境中的事件区域检测是无线传感器网络的一种重要应用.由于传感器的错误会导致事件区域检测的不准确,所以相关的容错算法成为近年来的研究热点.已有研究工作都仅考虑了事件的空间相关性,通过相邻传感器之间的数据交换实现容错.文中从事件的空间相关性和时间相关性入手,提出了一种以局部检测为主的分布式事件区域检测算法.该算法通过检验传感器本地采样值构成的时间序列与事件随机过程统计特征的符合程度实现容错.算法分析的结果表明,该算法可以减少传感器之间的数据交换,从而有效地利用传感器的能量.模拟实验表明,当有10%的传感器发生错误时,该算法可以检测到93%的事件区域和88%的错误传感器.     

基于灰色预测的分布式传感器网络故障检测方法

针对无线传感器网络节点故障原因复杂,基于灰色预测理论,提出一种故障检测方法。算法通过分析在某一采样间隔内,观测节点数据变化趋势是否与邻居节点变化趋势一致,从而确定节点是否异常。仿真实验表明,算法故障检测能力较强,且避免了节点瞬间失效情况的出现。同时该算法设计简单,易于硬件实现。