基于灰色模型和改进Chan的海洋移动传感器定位

为了实现海洋水下传感器网络中的移动节点定位,并改善传统节点定位方法在应用于无人值守和复杂环境的海洋生态监控中具有的定位误差大的问题,提出了一种基于灰色模型预测和改进Chan算法的海洋移动传感器节点定位方法;首先,采用灰色模型对节点在下一时刻的采集数据进行预测,然后将预测值与实际采集值进行比较从而判断出移动节点的状态是否正常;在此基础上,采用改进的Chan算法对处于正常状态的移动节点进行定位,从而提高水下移动传感器节点的定位精度;在Matlab中进行仿真实验,实验结果表明:文中方法能在节点运动速度增加、通信半径变大和锚节点密度增加的情况下,均具有比其它方法更低的节点定位误差,具有一定的优越性。      

水下移动无线传感器网络拓扑愈合与优化

为解决水下移动无线传感器网络(MUWSNs)存在的拓扑失效问题,考虑水流对MUWSNs网络拓扑的影响,提出一种水下移动无线传感器网络拓扑愈合算法。采用鱼群算法部署AUVs节点,建立系统的失效感知机制、消息传递机制和移动愈合方案,并在此基础上进一步设计鱼群启发的MUWSNs拓扑优化方案。通过两组仿真实验分别验证了方案的可行性和算法的有效性。实验结果显示,拓扑愈合方案可确保网络对监测事件的覆盖度维持在90%左右,且拓扑优化方案能够进一步提高网络覆盖度。     

基于AUVs的水下移动无线传感器网络愈合算法

水下移动无线传感器网络（MUWSNs）动态演化特性制约着网络的拓扑的可靠性,很大程度上限制了MUWSNs的推广应用。针对水下实体移动导致的MUWSNs拓扑失效,提出了一种基于自主式水下航行器（AUV）的MUWSNs拓扑愈合算法,并构建了水下实体移动模型,利用AUV自主移动特性对失效拓扑进行快速愈合。仿真结果验证了该算法的正确性和有效性,极大地提高了MUWSNs可靠性,对MUWSNs拓扑领域研究具有一定贡献。     

水下移动无线传感器网络研究综述

水下移动传感器网络是水下机器人与水下传感器网络的结合,解决了传统水下监控网络存在的无法自动实现节点投放与回收,容易存在监测盲区以及不能动态组网等问题,按照自下而上的体系结构,对水下移动传感器网络的研究内容及发展方向进行了归纳阐述,包括水下节点设计、节点互联和动态组网,即点、线、面的层次结构;着重分析了节点移动特性对水下传感器网络的影响及相应的解决方法.虽然水下移动传感器网络的研究面临很多挑战,但它必将具有广阔的应用前景.     

基于差分进化算法的移动传感器网络节点的分布优化

针对传感器节点的分布优化问题,研究了在保证网络连通性的前提下,极大化移动传感器网络的有效覆盖面积问题,提出了一种基于差分进化算法的移动传感器网络节点分布优化机制.仿真实验结果表明,该算法能以相对较小的代价快速完成移动传感器网络节点的分布优化,提高网络的有效覆盖率,实现移动传感器网络布局的全局优化.     

基于移动WSN目标追踪算法

水下移动无线传感器网络是追踪水下目标的重要手段,由于水下环境复杂,传感器节点会因为损坏或能量耗尽等问题脱离WSN网络,造成目标追踪困难。针对该问题,在拓扑熵理论基础上建立移动WSN目标追踪算法模型,利用拓扑熵对空间中点集拓扑关系描述移动WSN节点的部署情况。当有节点脱网后,通过不断计算拓扑熵值的变化合理调度节点移动,实现节点移动过程中的分布式自适应部署。仿真结果表明,在传感器节点损耗的情况下,提出算法和现有WSN目标追踪方法相比,在优化移动传感器网络的部署和目标追踪方面,具有更高的算法性能和效率。     

基于移动节点的三维水下传感器网络定位

为有效解决传感器节点在水中的移动性问题,而节点移动主要是因为水流和随机干扰,提出了一种基于移动节点的定位算法—MNLS（移动节点定位算法）．移动节点定位算法是在分析现有相关定位算法的基础之上,提出了首先预测节点的运动轨迹,然后进行节点的测距与定位的算法思路．利用MATLAB对算法进行了仿真,实验结果表明MNLS与chan算法相比较,单个节点的定位精度以及不同速度下节点的定位精度都得到了提高,因此,该算法对水下传感器网络定位有着实际的应用价值．     

基于冗余节点选择模型的水下传感器网络拓扑修复

现有水下传感器网络的拓扑修复算法大多只是完成网络连通性修复,未考虑节点能耗过快造成网络寿命缩短的问题。为此,提出一种基于冗余节点选择模型的拓扑修复算法。该算法在网络部署完成后利用分布式的方法选择关键节点并对其进行监控。当节点失效时,使用冗余节点选择模型选择冗余节点,通过移动冗余节点对失效节点进行修复,同时对冗余节点采取睡眠唤醒策略以延长网络寿命。实验结果表明,与区域移动修复算法相比,该算法在节点移动总距离、网络寿命、失效节点首次出现时间、投递率等方面性能均有所提高。     

基于信噪比-虚拟力算法的水下传感网络节点移动策略研究

针对水下传感器网络节点移动过程中造成网络拓扑结构变化导致的节点能耗不均衡、网络吞吐量和生存时间下降的问题,提出一种基于信噪比的虚拟力算法。首先,考虑水下网络信道传输特性,构建信道信噪比数学模型。然后,以信噪比和节点度双指标修正传统虚拟力模型,讨论节点移动策略。最后,建立数值仿真环境验证移动策略的有效性。结果显示:相比于传统节点移动策略,本文所提出的移动策略可以有效提升网络吞吐量,延长网络生存时间。     

活动受限三维水下传感器网络节点定位算法

针对水下传感器网络的部署方式,设计活动受限三维水下传感器网络节点定位算法(localization foractive-restricted UWSN,简称LAR).LAR 利用水下节点活动受限的特点辅助定位,通过分层定位的实施方式得到部署区域内全部节点的位置,并根据水下传感器网络中的节点移动规律,设计动态环境下的补偿机制.LAR 过程简单、易于实现,仿真结果表明其定位误差明显小于现有算法.     

Key distribution scheme for peer-to-peer communication in mobile underwater wireless sensor networks

Wireless Sensor Networks (WSN) consist of small battery-limited devices called sensor nodes. The communication between sensor nodes is a type of peer-to-peer communication, since each node has the same capability and role. One of the recent application areas of these nodes is underwater sensing. Communication in Underwater Wireless Sensor Networks (UWSN) is challenging since radio frequencies cannot be used. Instead acoustic waves, which cause extra challenges, are used in UWSN. Since UWSNs are deployed in hostile environment, nodes can be captured by an adversary. In order to secure UWSNs, key distribution problem must be addressed. Moreover, UWSNs are inherently mobile since the nodes may be drifted in the sea. In this paper, we propose a key distribution model which is applied for two group mobility models, namely nomadic mobility model and meandering mobility model. In both schemes hierarchical structure is used and communication is handled via well-known Blom’s key distribution scheme. Our simulation results show that mobility causes some temporary decreases in the connectivity, but our schemes help to heal the connectivity performance in time. Moreover, our schemes show good resiliency performance such that capture of some nodes by an adversary only causes very small amount of links between uncaptured nodes to be compromised.     

基于虚拟力的混合感知网节点部署

感知网一般是由静态的或移动的节点组成,为保证感知网的感知功能,节点应该有自部署和自修复能力.然而全部由移动传感器组成的感知网的成本太高,为保证感知网的覆盖功能和低成本,提出了一种在静态传感器节点中加入移动传感器节点的混合感知网形式.为了更好地部署这些节点,最大化覆盖待感知区域,提出了一种基于节点间虚拟力的移动节点部署方法,利用静态节点和移动节点以及移动节点之间的虚拟人工势场产生的作用力来控制移动节点的运动,使移动节点能够在较短的时间内,以较少的能量消耗到达自己合适的位置.在理论上分析了算法的可行性,用仿真实验验证了此算法的有效性,并和其他3种类似算法进行了性能比较.     

一种非对等的移动Ad hoc网络密钥管理方案

针对实际应用中移动Ad hoc网络节点可能存在身份差异的情况,提出一种非对等的移动Ad hoc网络密钥管理框架及一个密钥共享方案,该方案可以生成2类不同的主私钥共享份额,结合2类共享份额才能恢复主私钥。基于上述方案中的密钥配置结构,给出一个移动Ad hoc网络限制验证者的数字签名方案。分析结果表明,该方案在签名阶段需执行1次模幂运算和1次欧几里得算法,在验证阶段需执行O(t)次模幂运算,并且方案具有较好的实用性,安全性与部分分布式密钥管理签名方案相同。     

基于WSN目标跟踪的移动Agent路由算法

设计一种基于无线传感器网络目标跟踪的移动Agent路由算法OSER。基于传感节点对目标信息的感知强度和节点的剩余能量确定Agent的目标跟踪路径,在有效相邻节点间建立局部网路拓扑,选择能量度最大的有效邻节点作为Agent的下一迁移节点,依次形成最优路由。实验结果表明,OSER能量消耗和传输延迟较小,有利于维持网络的稳定性和延长网络的生命期,提高目标跟踪效率。     

城市灾区无人机网络自适应覆盖优化算法

城市灾区中,地面用户节点的移动特性使得应急网络覆盖成为难题。针对城市灾区移动用户节点的应急网络覆盖优化问题,提出一种无人机网络自适应覆盖优化算法。对布谷鸟搜索算法进行改进,并对目标函数进行优化调整,将城市灾区地面用户节点的移动模型应用于改进的布谷鸟算法模拟中,最终实现对城市灾区重点区域移动用户的自适应覆盖优化。仿真结果表明,所提算法与相同实验环境下的标准布谷鸟算法（CSA）和模拟退火算法（SAA）相比,对重点区域的覆盖率分别提升了2.98个百分点和1.87个百分点。多次实验表明无人机网络的覆盖率、连通性及路径损耗稳定,且随着仿真时间变化,应急网络的性能稳定。证明了该算法不仅能够对城市灾区移动节点提供稳定的动态网络覆盖,有较强的全局以及局部寻优能力且能够更加有效地提高对重点区域的覆盖率。     

基于局部信息的移动感知网覆盖方法

移动感知网是一个由许多带有传感器的自主移动机器人组成的分布式传感器网络。为了更好地部署这些移动机器人节点,形成最大化覆盖感知区域,提出了一种基于机器人局部信息的分布式感知网覆盖方法。每个节点利用与邻居节点之间的虚拟人工势场产生的虚拟作用力来控制移动节点的运动和节点间的避碰,使移动节点能够在允许的时间内,以较少的能量消耗移动到各自理想的位置。采用李亚普诺夫函数进行了感知网节点势场梯度的理论分析,用计算机仿真实验验证了该方法的有效性,并与模拟退火算法进行了性能比较。     

WSN中面向数据源搜索的MA任播路由策略

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,将任播运用到WSN的MA路由之中,提出了一种面向数据源搜索的移动代理路由策略。首先利用人工免疫系统的多样性和自适应的特点,找出MA访问数据源的最佳顺序,然后利用基于能量限制的任播算法,在一个数据源的多个感知节点中,选择满足能量条件的节点进行迁移。仿真实验表明,该策略能够以最小代价访问各个数据源,且均衡地使用网络各节点的能量,从而延长了WSN的生存周期,具有较好的通用性。     

基于簇首移动的无线传感器网络路由算法

以往的无线传感器网络分簇算法中,簇首位置固定无法移动,缺乏针对网络实时变化的灵活性,在均衡网络节点能量消耗的问题上存在着缺陷。鉴于此,提出一种簇首移动的无线传感器网络路由算法（MCHCA）。MCHCA算法将簇首设置为移动节点,通过网络区域大小及节点传输半径确定合理的移动簇首数目;根据簇内成员的位置坐标和剩余能量的信息,确定簇首每轮所需移动到的最佳位置;移动簇首收集簇内成员的数据并将其融合,传递给Sink节点。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高了网络的生命周期。     

基于簇头选择的移动传感网拓扑控制算法研究

针对移动传感网节点的移动性、能量有限性、动态变化性特点,提出了一种移动传感网分簇拓扑控制算法NACA.NACA算法吸收最小ID算法简便的优点,将其改进,提出新概念响应率,同时考虑了能量有限、移动速度和邻居节点数目等因素.通过实例分析,将NACA算法和WCA算法、HD算法进行比较,分析表明该算法初次收敛快,能够使得移动传...     

Energy efficient secure data collection with path-constrained mobile sink in duty-cycled unattended wireless sensor network

This paper addresses the problem of secure data transmission and balanced energy consumption in an unattended wireless sensor network (UWSN) comprising of multiple static source nodes and a mobile sink in the presence of adversaries. The proposed system comprises of three phases: the identification of data collection points (convex nodes), path planning by the mobile sink, and secure data transmission. An energy-aware convex hull algorithm is used for the identification of data collection points for data transmission to the mobile sink. Data transmission from sensor nodes to the nearest data collection point is performed using multihop communication and from sensor nodes to the mobile sink in a single hop. Data are securely transmitted through an elliptic curve cryptography based ElGamal scheme for message authentication. A data packet is associated with a digital signature. The variation in a digital signature and threshold energy obtained using support vector machine is used to determine the presence of malicious nodes in the network. The performance of the proposed system is evaluated using Cooja simulator by Contiki for various node counts under a static sink and mobile sink, with different threat scenarios. The results indicate that the proposed system is resilient against threats and provides satisfactory performance