一种无线传感器网络冗余节点定位方法

由于传统的无线传感器网络冗余节点识别方法忽略了节点的方向性,单纯依靠拓扑结构的关联规则进行节点定位,存在节点定位误差较大、节点识别精度较低的问题,提出基于TOPSIS算法的无线传感器网络冗余节点定位方法。该算法首先建立网络节点的方向虚拟坐标,通过拓扑保留图确定所有节点在图中的坐标;其次建立无线传感器网络冗余节点判断指标体系;最后利用TOPSIS算法判断节点冗余度,确定节点在拓扑保留图中的位置,完成无线传感网络中冗余节点定位方法的设计。仿真分析表明,应用所提方法对无线传感网络中冗余节点进行识别的逼近度最高为0.98,冗余节点定位准确率为95%,真阳性率为98%,假阳性率为2%,说明所提方法对于网络冗余节点的识别精度较高,识别效果较好。     

无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一.重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大.从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较.     

无线传感器网络基于能量效率的分布式拓扑控制

无线传感器网络通过调节节点的发射功率来控制网络的拓扑结构。在满足网络覆盖度和连通度的前提下，剔除节点间不必要的无线通信链路，生成一个高效的数据转发网络拓扑结构。建议一种分布式思想：功率控制机制调节网络中每个节点的发射功率，在满足网络连通度的前提下，减少节点的发射功率，均衡节点单跳可达的邻居数目，从而节省节点的能量，延长网络的生存期。最后的仿真分析结果表明了算法的有效性。     

无线传感器网络分布式连通算法

针对离散目标覆盖集的连通问题,设计了一种分布式构造连通集的算法,这种算法并不要求网络的全局信息,仅仅依赖每个节点的3跳内的邻居信息;对于大规模密集型的无线传感器网络,这种分布式算法更适合无线传感器网络的实际应用。     

无线传感器网络综述

无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,其应用已经由军事领域拓展到反恐、防爆、环境监测等众多领域,具有广阔的发展前景。     

改进的分布式无线传感器网络多维标度定位算法

为提高无线传感器网络集中式多维标度MDS-MAP算法的定位精度,提出了一种改进的基于MDS的分布式定位算法。该算法在构建距离矩阵时引入Euclidean算法距离估算思想,同时采用一种优化的基于最小二乘逼近的坐标转换方法实现节点由相对坐标到绝对坐标的转换。实验结果显示,与经典MDS-MAP算法相比,改进算法在多种网络拓扑结构下均能有效提高节点的定位精度。     

无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一。重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大。从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较。     

无线传感器网络分布式节点定位算法研究

深入分析比较了在无线传感器网络领域中有代表性的4种分布式定位算法,着重关注了算法的能量消耗问题。节点的能量消耗主要由计算和通讯开销组成,对于算法的计算复杂度和通讯开销,做出了定量的分析。在此基础上,对未来的研究与算法的改进提出了建议。     

无线自组传感器网络

传感器技术正向着智能化、网络化的方向发展,无线自组传感器网络正是适应这种需求而出现的,它集传感器技术、微机电技术和网络通讯技术于一身,具有信息采集、处理和传输等技术.无线自组传感器网络在军事、工业、医疗、交通和民用等诸多方面潜在的巨大应用价值,引起了军事部门和工业界的广泛关注.本文以综述的形式介绍了无线自组传感器网络的特点和结构形式,对其广泛的应用前景做了描述,同时,对于目前国外在此方向的研究动态和研究方向作了介绍.希望本文的发表能引起国内同行对这个新兴领域的重视,争取早日将无线自组传感器网络的研究成果投入到应用领域.     

无线传感器网络研究综述

无线传感器网络是计算机技术、传感器技术、通信技术结合的产物,在社会多个领域均有应用。文章对无线传感器网络的特点、关键技术及应用领域做了分析与总结,有助于在其他方面更深入的研究。     

基于虚拟栅格的无线传感器网络路由协议

提出一种基于虚拟栅格的分簇路由协议.在本协议中汇聚节点动态、随机地建立虚拟栅格,同时形成簇结构;并依据剩余能量以及簇的整体能量消耗选择簇头.本协议不但减少了控制信息和冗余信息,而且均衡了传感器节点的能量消耗.仿真的结果表明本协议是能量有效、可扩展的无线传感器路由协议.     

Convex Subspace Routing (CSR): Routing via anchor-based convex virtual subspaces in sensor networks

Convex Subspace Routing (CSR) is a novel approach for routing in sensor networks using anchor-based virtual coordinates. Unlike geographical routing schemes that require physical location information of nodes, obtaining which is often difficult, error-prone and costly, the Virtual Coordinate (VC) based schemes simply characterize each node by a vector of shortest hop distances to a selected subset of nodes known as anchors. Even though VC based routing (VCR) schemes benefits from having connectivity information implicitly embedded within the VCs, VCs lack the directional information available with physical coordinates. The major issues affecting routing using VCs are addressed. Due to local minima problem in the virtual space, the VCR schemes rely on backtracking or hill climbing techniques to overcome the local minima. Convex Subspace Routing, in contrast, avoids using anchors that cause local minima. It dynamically selects subsets of anchors that define subspaces to provide convex distance functions from source to destination. Consequently, it is less sensitive to anchor placement and over anchoring, and does not require tracking route history for backtracking, resulting in shorter packet lengths and energy efficient operation. Three techniques for selection of convex subspaces are proposed and evaluated. Performance evaluation for several different network topologies indicates that CSR significantly outperforms the existing VCR scheme, Logical Coordinate Routing (LCR), while being competitive with geographic coordinate based Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR), even though latter makes use of node location information.     

基于锚节点动态选择和调整的传感器网络定位

随着无线传感器网络的研究,无线传感器网络的定位已经成为非常重要的研究内容。提出基于锚节点动态选择和调整的定位方法。它首先通过传感器智能节点发射功率的控制动态地选择最优的三个锚节点,在把接收到的信号强度(RSSI)转化成估算距离之后,提取最精确的两个距离,最后根据锚节点坐标转移的方法来对节点进行定位。实验证明此优化手段可以显著改善定位精度,具有较好的抗干扰能力。     

基于锚节点的无线传感器网络分簇路由协议

该协议假设在观察区域内配置锚节点并随机抛洒普通节点,它包含分簇和路由两个部分.分簇过程是分布式的,采用从锚节点开始逐级分层的策略将网络分为3层,各节点感知邻居节点的信号强度并确定后继节点,然后将这些信息传送至锚节点;在路由过程中,通过分析上述信息,产生各簇的中转路径和冲突模式,于是路由调度方案由锚节点集中完成.实验结果显示,各簇结构均衡,簇内结构清晰,路由调度方案的产生简单高效.     

现代无线传感器网络拓扑控制浅析

拓扑控制对网络拓扑结构的形成起着至关重要的作用,能够控制无线传感器网络的能量高效分配,对网络的通信机制、数据融合等有着重要的影响。本文针对目前多级簇树网络拓扑结构的簇头选取典型算法做了简单介绍,重点提出了其中的不足之处,为以后的研究工作提供参考。     

基于送达率约束的无线传感器网络低时延拓扑控制算法研究

基于数据紧迫采集应用场景(如地震、火灾预警),分析了其拓扑控制的目标和需求,建立了网络模型并且进行了形式化描述和数学分析,提出了一种基于送达率约束的低时延拓扑控制算法(LDBDC)。该算法可以根据给定的送达率约束计算给定区域的近似最优平均跳数,从而得到虚拟网格的边长。仿真实验表明,LDBDC能够获得近似最优的拓扑结构,在满足送达率约束的前提下使得网络的平均时延最小。     

一种用于事件监测的传感器网络拓扑控制策略

针对事件驱动型传感器网络应用系统,基于简化的ＡＯＤＶ（ａｄｈｏｃ ｏｎｄｅｍａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅｖｅｃｔｏｒｒｏｕｔｉｎｇ）（Ｓ-ＡＯＤＶ）算法,提出一种结合预先路由和按需路由的混合拓扑控制策略,通过随机选择一部分节点预先运行Ｓ-ＡＯＤＶ算法来减小事件发生时任务节点的初始拓扑建立时延．仿真实验表明,该策略能以较小的能耗代价换取较快的系统响应速度,满足了事件监测类应用的实时性要求．     

A framework based on barycentric coordinates for localization in wireless sensor networks

Localization is a fundamental and vital problem in wireless sensor networks. This paper presents an optimizing framework for localization based on barycentric coordinates. The framework consists of two components. The first component retains the structure revealed by the distances between pairs of nodes; the second component constrains the boundary nodes to maintain the distance with their neighbor nodes. A hybrid localization algorithm is derived on top of the optimizing framework. A part of the computation is performed collaboratively by nodes, whereas the rest is executed on the sink node. Experimental results show that the proposed localization algorithm obtains lower location errors without higher communication costs.     

基于能耗均衡的LEACH改进方法

针对传统低功耗自适应集簇分层型拓扑控制算法(LEACH)存在以随机数选取簇头以及在选簇头时未考虑节点剩余能量而易导致低能量节点过早死亡的问题,提出一种改进方法。优化整个网络的能耗推导确定网络的最优簇头数,并通过均衡化思想设定簇头选择阈值。仿真结果表明。该算法与LEACH算法相比,网络能耗更加均衡,有效延长了网络生存期。