一种低能耗的无线传感器网络强栅栏重建方法研究

无线传感器网络栅栏被破坏后,重建栅栏是延长其生存周期的重要手段之一。因此提出一种低能耗的WSN栅栏重建方法BRMLE(Barrier Reconstruction Method with Low Energy consumption),在充分利用静态节点的基础上,派遣可移动节点完成栅栏的重建工作。首先在栅栏重建区域构建静态传感器节点的全连接拓扑图,然后计算拓扑图中每条边被感知范围完全覆盖所需的节点数量,接着利用KSP(Top-k-Shortest Path)算法寻找拓扑图中k条重建路径?,最后利用匈牙利算法选择最佳重建路径并派遣可移动节点完成栅栏重建,BRMLE方法综合考虑了栅栏的重建路径和可移动节点的派遣优化,使得重建栅栏的能耗最低。仿真实验与Optimal方法对比,证明了BRMLE方法需要的可移动节点数量更少,节点的平均移动距离更短,消耗的能量更低。     

基于集合最大流算法的WSN栅栏修复方法研究

无线传感器网络栅栏覆盖在入侵检测方面发挥着重要作用,如何修复栅栏间隙是该领域重点研究问题之一。栅栏将监测区域划分为二部分,任何入侵目标从一个区域穿越到另外一个区域都会被栅栏中至少一个传感器节点监测到。栅栏中的节点由于某些原因过早死亡导致栅栏出现间隙,监测目标可以通过间隙而不被栅栏监测到。提出一种利用移动节点修复栅栏间隙的方法,该方法采用基于集合的最大流算法计算出能修复间隙的数量并且具有较高的效率,然后利用移动节点修复栅栏,修复过程中,移动节点的总移动距离最短。最后仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种基于最优匹配的低能耗栅栏修复方法

无线传感器栅栏覆盖通常被应用于室外环境,用来监测特定区域。由于传感器自身原因或外界环境影响,栅栏覆盖易被破坏,高效且低能耗的栅栏修复算法尤为重要。本文提出了一种基于最优匹配的低能耗栅栏修复方法(Low-Power Barrier Coverage Repair Method Based on Optimal Match,BCR-OM),该方法首先遍历栅栏搜索栅栏间隙;然后计算完整修复栅栏间隙时,所需要的可移动传感器节点的最小数量;随后利用传感器节点构建栅栏间隙修复路径;最后利用Hungarian算法得出节点的最佳派遣方案,将节点派遣至对应位置,完成栅栏间隙修复。通过仿真实验验证,当栅栏间隙长度为300 m时,本文方法修复栅栏消耗的能量仅为Optimal算法消耗能量的57%,且栅栏修复率比Optimal算法高出近8%,减少能耗的同时有效提高了栅栏修复率。     

一种节点混合运动的有向传感器网络强栅栏构建方法

有向传感器网络栅栏覆盖在入侵检测方面发挥着重要作用,现有的有向传感器网络栅栏构建方法存在节点利用率不高、栅栏构建率低等问题。本文设计了一种节点混合运动的有向传感器网络强栅栏构建方法,构建时先将节点沿着部署线进行部署,完成初始子栅栏节点和冗余节点的归类,随后对间隙处节点进行旋转以拼接子栅栏,无法拼接的间隙需要建模以寻找栅栏间隙待修复位置,使用Hungarian算法对冗余节点的派遣方式进行优化,以更低能耗使冗余节点移动到待修复位置,完成最终的构建工作。仿真实验表明,该方法对于增加节点利用率,提高栅栏构建率具有较好的性能。     

基于区域划分的可移动中继节点数据收集策略

针对WSN中利用可移动中继节点进行数据收集的问题,提出了一种基于区域划分的数据收集策略。该策略首先利用CPSA算法选择网络中的中心节点,以减少可移动中继节点经过的止点数。然后利用CPPA分区算法对监测区域进行分区,引入代价函数,通过迭代计算得到最优分区结果,使网络在满足时延要求的前提下,最小化可移动中继节点移动距离,并使各分区内可移动中继节点负载均衡。实验结果表明,该策略可最小化可移动中继节点移动距离,且可保证可移动中继节点负载均衡。     

一种低能耗的有向传感器网络强栅栏构建方法

无线传感器网络栅栏覆盖在入侵攻击、目标隔离等领域发挥着巨大的作用,然而目前基于有向传感器节点的栅栏构建和间隙修复方法都需要消耗大量的能量且构建率不高,这无疑会大幅降低栅栏生存时间、提高网络部署成本,针对上述不足,提出一种低能耗的有向传感器网络强栅栏构建方法,该方法首先搜寻节点部署后自然形成的子栅栏,然后通过旋转子栅栏到合适的位置,完成栅栏的初步构建,由于子栅栏旋转拼接后仍存在间隙,本文利用改进的匈牙利算法派遣可移动节点到栅栏的间隙处,使得以最低的移动能耗完成栅栏间隙的修复和构建。实验结果表明提出的方法较EEBR栅栏构建方法的栅栏构建率提高了5.7%,栅栏构建能耗降低了12.9%。     

移动传感器栅栏覆盖研究

栅栏覆盖保证当某个移动目标沿任意路径穿越监控区域时都能被检测到,适合于移动监测和边界保护等应用.随机部署静止传感器时,为保证栅栏覆盖需要大量节点,造成了不必要的浪费.本文利用可移动传感器进行栅栏覆盖,移动传感器随机部署后能够自动再部署,可以利用少得多的节点保证栅栏覆盖.本文研究了能量有效的栅栏覆盖再部署问题,并设计了一个集中式再部署算法,为所有节点计算最优的再部署位置.     

异构WSNs中节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法

针对异构无线传感器网络中初始节点随机部署或节点失效产生覆盖盲区的问题,提出一种节点稳定匹配的覆盖空洞修复优化算法(ROA-NSM)。首先,对静态节点进行Voronoi多边形划分确定节点覆盖盲区,通过Delaunay三角形计算虚拟修复节点位置;其次,基于距离和能量阈值函数计算节点优先级,建立虚拟修复节点与移动节点的稳定匹配关系;最后,通过移动节点位置的移动,实现覆盖空洞修复的优化。仿真实验表明,优化算法使每个虚拟修复节点有最优的移动节点匹配,通过与已有相关覆盖空洞修复算法比较,ROA-NSM优化算法收敛速度加快,匹配次数和节点移动距离减少,覆盖率提高。     

一种水面WSN弱栅栏覆盖方法研究

无线传感器网络栅栏覆盖在水面与陆地场景中存在较大差别,在水面覆盖栅栏需要考虑节点受外界因素影响导致位置漂移等问题。目前大量的研究都是针对陆地应用场景而很少研究水面栅栏覆盖,因此提出一种水面WSN弱栅栏覆盖方法（A method of WSN weak barrier covering for water surface WBWS）,由于在部署传感器节点时已经形成一些子栅栏段,因此首先在部署区域中搜索已经形成的子栅栏,然后利用匈牙利算法派遣可移动节点拼接子栅栏完成弱栅栏的构建,且保证该过程中移动节点移动距离之和最小,最后研究了水面栅栏的维护问题。实验结果表明该方法能够有效的构建弱栅栏且能耗较低。     

无线传感器网络栅栏覆盖改进

栅栏覆盖是无线传感器网络中的研究热点,鉴于移动节点的高昂造价以及在移动过程中的巨大能耗,针对高效节能的修复栅栏漏洞问题进行研究.建立静止节点的权重图,并利用迪杰斯特拉算法(Dijkstra)寻找所需最少数目的移动节点和构建栅栏覆盖的最短路径.根据构建栅栏覆盖的最短路径和基于路径上的每个栅栏漏洞所需的最少移动节点,将栅栏漏洞划分为简单情况和一般情况,借助于最大权匹配算法(Kuhn-Munkres)求解移动节点的最短移动距离.仿真实验表明,所提出算法明显减少了移动节点的移动距离,实现了栅栏覆盖.     

基于最优跳距处理策略的无线传感器网络智能定位算法

针对传统DV-Hop算法存在较大定位误差及忽略锚节点自身误差的问题,提出了一种基于最优跳距处理策略(PSOHD)的智能定位算法。该策略充分考虑了网络拓扑结构和锚节点自身误差对定位精度的影响,首先对锚节点引入两个通信半径,并分别统计每个锚节点通信半径范围内的节点数;然后采用加权最小二乘估计修正锚节点间的平均跳距;最后对用于未知节点位置估计的平均跳距进行筛选并加权处理。另外在定位阶段引入了粒子群优化(PSO)算法对未知节点进行定位。仿真结果表明,在适当增加节点能量消耗的条件下,改进算法的定位精度有明显改善,是一种可行的无线传感器网络(WSN)节点定位的解决方案。     

基于蜂窝网络拓扑的无线传感网定位算法

针对无线传感网中DV-Hop定位算法过于依赖信标节点数量以及定位精度低的问题,提出基于蜂窝网络拓扑的定位算法(LABCNT).通过对网络中节点的有向筛选,选取满足特定条件的节点,构造一个蜂窝的网络拓扑结构,得到网络上节点的相对位置;根据拓扑结构中的第二个信标节点确定网络上节点的绝对位置;将已定位的节点升级为协作节点,采...     

基于斯坦纳树和泰森多边形的连通恢复算法

针对无线传感器网络容易遭受恶劣环境破坏，连通恢复后各关键节点的能量损耗远大于其他节点从而导致网络断连的问题，提出基于斯坦纳树和泰森多边形的连通恢复算法（CRAST）。首先，将被分割的节点分区抽象为离散点，枚举出离散点区域内的所有非退化四边形，再使用四边形斯坦纳树结构对这些非退化四边形部署中继节点以达到连通恢复。然后，用关键节点构建Delaunay三角网，通过Delaunay三角网构建出整个无线传感器网络的泰森多边形拓扑结构。最后，在泰森多边形所有顶点部署可移动的备用中继节点，在关键节点损坏时通过比较备用节点所占关键节点对应的所有备用节点比重选择要移动的备用节点，移动备用中继节点替换损坏的关键节点。整个算法能使传感器网络以最少的代价实现连通恢复，并且拥有较强的高效性和健壮性。     

MRABM:一种新的基于mesh结构的多径路由算法

针对移动AdHoc网络提出了一种新的基于mesh结构的多径路由算法MRABM(MultipathRoutingAlgorithmBasedonMeshStructure),该算法采用目的节点建立和更新mesh结构的机制。该算法不仅为每个源节点、中间节点提供了到目的节点最优路径,而且为每个节点建立了到目的节点的多条路径。当节点移动造成链路断开时,该算法能避开断开的链路,迅速沿其它路径转发数据,不需要路由修复和路由重建过程,从而降低了丢包率和端到端的延时。对大流量数据的传输,该算法能有效利用网络资源,减少网络拥塞。因此该算法能很好地适应网络拓扑结构的动态变化。     

基于DV-Hop定位算法的改进

针对DV-Hop算法采用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间的跳距,利用三边测量法或极大似然估计法估算节点坐标信息,算法过程存在缺陷从而造成定位误差过高的问题。为此提出一种基于节点密度区域划分的DV-Hop改进算法（DZDV-Hop）,依据网络的连通度和节点密度限制参与估算的信标节点的跳数,采用加权质心法估算定位坐标。Matlab仿真测试结果表明,在相同的网络硬件和拓扑结构环境下,改进后的算法能有效地减少节点通信量,且平均定位误差率比传统的DV-Hop算法减少了13.6%左右,提高了定位精度。     

基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法

针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟力移动锚节点,在降低定位成本的同时可使锚节点移动路径遍历整个网络空间且不会进入网络空洞区域;通过RSSI值辅助测距与三维跳距加权修正节点间跳数和跳距,利用所有锚节点定位误差修正各未知节点估计坐标;同时,结合最大似然估计法对邻居节点数不小于3的节点继续精化,以进一步降低定位误差.     

基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案*

提出了基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案,此方案提出以簇内节点数量为度量参数的簇生成算法,在簇生成算法中,总是簇内节点总数最多的簇首节点首先发起簇的生成过程,因此实现了簇首节点数量最小化。此外,本方案还提出了簇首节点及簇关联节点移动或失效时的簇及簇树的修复算法,即基于簇内节点的权值选举新的簇首节点或簇关联节点,以维护簇或簇树的拓扑结构,确保IPv6地址配置和路由的连续性及正确性。对本方案进行了性能分析,分析结果验证了其构建的网络结构稳定性更强,路由功耗更低。