基于遗传算法的移动Sink数据采集信宿路算法

数据收集是部署无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)基本目的。而采用移动Sink方式收集节点数据是解决数据收集效率的有效措施。为此,提出基于遗传算法的移动Sink数据采集算法GMSDC(Genetic algorithm-based Mobile Sink Data Collecting)。GMSDC算法利用遗传算法求解最佳驻留点,再由这些驻留点构建Sink移动路径。仿真结果表明,相比于EDAMS算法,GMSDC算法增加了数据收集量。     

基于全局时延最小化的移动Sink数据收集算法

针对Sink节点移动所带来的时延问题,提出了一种基于最优路径的移动Sink数据收集方案OPDG（Data Gathering Based on Optimal-Path）。首先由MWHA（Minimum Weighted Heuristic Algorithm）算法得到汇聚节点RP（Rendezvous Point）的集合,然后根据这些RP节点求出移动Sink的最佳驻留点集合,最后求出经过驻留点的最短路径。Sink沿着这条路径周期性采集数据。通过NS-2中大量的仿真实验结果表明,与已有算法相比,OPDG算法能最大限度的减小时延,延长网络的生命周期。     

WSN中基于移动Sink的高效数据收集算法

针对无线传感器网络中的数据收集问题,提出一种改进的MWSF算法。该算法结合A*算法求解出移动Sink在传感器节点之间移动的最短路径,利用MWSF算法找到移动Sink所需访问的下一个传感器节点,并与单跳通信范围内的其他传感器节点进行通信,从而收集数据。仿真结果表明,该算法能降低数据溢出发生率,提高网络的数据传输效率。     

基于移动Sink的WSN安全数据收集方法

由于目前基于移动Sink的WSN数据收集方法存在网络攻击检测率不高、内存开销大等问题,导致网络较易受到网络攻击且难以被实际应用。针对该问题,提出一种基于移动Sink的WSN安全数据收集方法,利用能量感知的凸壳算法,识别数据收集点,使用椭圆加密算法（ECC）为网络内的所有节点生成密钥,通过ElGamal算法实现节点身份和消息的认证,使用支持向量机（SVM）识别网络攻击类型。仿真实验结果表明,所提出的安全数据收集方法在攻击检测率、内存开销以及数据包投递率方面都表现出较好的性能。     

多Sink协同移动的最大化网络生存期优化算法

针对无线传感器网络中因能量消耗不平衡造成的“能量洞”问题,提出多Sink协同移动的最大化网络生存期优化算法.该算法将监测区域分割成有限个虚拟单元格,通过蚁群优化算法ACO(Ant Colony Optimization)协同多Sink节点移动;同时,将多Sink节点在备选位置的停留时间归结为LP(Linear Program),最大化网络寿命.仿真结果表明,LP-ACO(Linear Program-Ant Colony Optimization)较好地均衡了传感器网络节点间的负载,网络寿命优于多Sink节点静态部署(STATIC)和随机移动(RDM)时场景,且具有良好的可扩展性.     

无线传感器网络中一种基于移动Sink的数据收集算法

针对移动无线传感器网络设计一种不依赖于节点地理位置的基于移动汇聚节点( Sink)的数据收集算法(Mobile Sink-based Data Gathering,MSDG).该算法解决了无线传感器网络中多跳路由通信时出现能量空洞的“热点”问题.Sink沿途以最近的固定节点作为根节点动态构建路由树.簇内移动节点感知的数据经簇头进行数据融合计算,然后将融合后的数据沿路由树反向逐跳转发给Sink.仿真结果表明,MSDG在节点的平均能耗和网络生存时间等方面的性能远超过LEACH、ACE-L等数据收集协议.     

基于改进PSO算法的WSN移动Sink路径规划算法

尽管基于汇聚节点(Sink)的移动可缓解无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSNs)的能量空穴,但规划汇聚节点的移动路径是一个复杂问题。为此,提出基于改进PSO算法的WSN移动汇聚节点路径规划算法(Improved Particle Swarm Optimization- based Path Planning of mobile Sink- IPS- OPP)算法,IPS- OPP算法利用改进的粒子群优化算法选择驻留点(Ren-dezvous Point ,RP),再将基于RPs的构建移动路径看成旅行商问题(Travelling Salesman Problem, TSP),并通过Christofides算法求解,得到满足数据时延要求的移动路径。仿真结果表明,提出IPS- OPP算法缩短了移动路径,减少了收集数据时延。     

基于移动Sink节点剩余能量树路由算法

在深入研究了异步可延伸能效(SEAD)算法和MintRoute算法的基础上,提出了剩余能量树路由算法,该算法将网络中的节点分成能量相近的区域,再利用SEAD算法的思想,在每个能量相近的区域中构建以采样节点为根,传递节点作为枝叶的树状网络结构模型,将树最末端的节点作为代理节点,Sink节点移动时,只需要保持同代理节点的通信,便可以保证Sink节点同整个网络连通。运用该路由算法可以很好地解决无线传感器网络中的因某个节点过早死亡而导致网络路由"瓶颈"问题和节点间的信息泛洪问题。采用剩余能量树路由算法,可以使网络能量得到更均衡合理充分的利用,仿真实验结果表明,该算法可以很好地延长网络寿命。     

优化网络生存时间的Sink节点移动路径选择算法

为克服无线传感网的能量空穴问题,采用最优化方法,研究一种优化网络生存时间的Sink节点移动路径选择算法(MPSA)。在MPSA算法中,将单跳传输的无线传感网监测区域分成多个大小一致的网格,Sink节点可移动到任一网格中心,停留收集单跳最大通信范围内的传感节点数据。分析停留位置的全节点覆盖条件和所有传感节点的能耗,建立权衡网络生存时间和Sink节点移动路程的优化模型。提出一种改进的遗传算法,用于求解优化模型,即迭代执行染色体评估、选择、交叉、变异、最小覆盖处理、孤立节点处理等步骤,最终获得优化网络生存时间的Sink节点移动方案。仿真结果表明:MPSA算法能提高网络生存时间,将移动路程保持在较小范围。在提高网络生存时间方面,比RCC算法更优。     

Sink 节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN).该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型.提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据.将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值.仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负     

基于轨迹受限的移动Sink低能耗数据收集协议

无线传感器网络数据收集的能耗问题一直以来都是研究的热点。本文主要研究基于移动Sink轨迹受限的数据收集协议。首先针对轨迹受限的无线传感网络提出一种通用的系统模型,将该问题形式化为最大化降低全网总路径长度轨迹设计问题(Maximizing total length reduction for constrained trajectory,MTRC),并证明了MTRC为NP-Hard问题;然后设计一种轨迹约束低能耗贪心算法(Trajectory constrain of low energy consumption,TCLEC),通过TSP近似算法设计最大化降低有效长度的Sink移动轨迹。理论分析和仿真实验结果表明,TCLEC在网络拓扑数据收集树的初始化以及优化方面是高效的,并且相对于同类基于移动Sink的无线传感网络分层数据收集方法,其能耗降低了7%左右。     

Sink节点移动的三维无线传感网数据收集算法研究

为克服三维静态无线传感网中的能量空穴问题和提高网络生存时间,考虑Sink节点移动,提出一种Sink节点移动的三维无线传感网数据收集算法(DCA-TWSN),在DCA-TWSN中,提出三维环境下的正方体网格划分方法,建立包括Sink 移动路径选择约束、数据流量约束、能耗约束、链路约束等约束条件的数据收集优化模型,采用最优化方法求解已知Sink节点移动路径的数据收集优化问题,采用修正的蚁群算法求解Sink节点的移动路径问题,获得最优方案。仿真结果表明:不管Sink节点的最大数据收集跳数和传感节点数量如何变化,DCA-TWSN都能寻找到较优的移动路径和数据传输方案,从而提高了网络生存时间和传感节点的平均数据传输率,降低了移动路径长度、平均节点能耗方差和丢包率,比RAND、GREED和EDG-3D更优。     

SNMP数据采集引擎的采集算法及其优化

1 引言基于SNMP的数据采集引擎是网络管理系统的重要组成部分,是关系到网络管理准确性和有效性的关键。为了不断地从被管理网元中获取实时的动态变化的管理数据,引擎通常以简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)作为其数据采集支撑协议,以轮询(Polling)的方式反复地执行数据提取操作,获取包括性能、故障、配置、计费和安全等数据在内的各类数据,并将其提供给其他网络管理系统,进行进一步的分析处理,以便能最终向网络管理人员报告网络的实际运行状态。     

移动Sink的传感器网络路径优化策略

在无线传感器网络（WSNs）中引入移动 Sink 可以避免网络拥塞和能量空洞并降低网络能耗,但由于移动速度的限制导致时延较大。针对这一问题,提出了时延约束下的移动 Sink 路径优化策略,根据时延和网络能耗之间的关系设计了可调节的节点权重,通过模拟退火遗传算法得到最优节点权重,并依据此权重通过迭代得到汇聚节点和最佳移动路径。仿真结果表明：该策略能保证在满足时延约束的前提下降低网络能耗,且收敛速度快。     

基于移动Sink的自组织视频传感网络目标跟踪算法

基于自组织视频传感网络的目标跟踪方法利用节点的分布式观测能力,实现目标的精确跟踪。在研究视频节点观测投射模型和通信模型的基础上,提出一种基于移动Sink的自组织视频传感网络目标跟踪算法MSTTA。该算法包括感知信息聚合和目标位置评估两个部分,利用节点分类机制周期性地更新网络拓扑以适应Sink位置的变化,根据目标运动状态预测目标位置的评估节点小组。仿真实验表明,MSTTA算法能够适应Sink移动带来的网络拓扑变化,具有较高的目标跟踪精度。     

基于三链混合遗传算法的WSNs 中 Sink节点布局优化

对无线传感器网络的设计和布局中,多Sink 节点的布局是其拓扑设计的关键,对网络通信的能量控制至关重 要。本文通过分析其Sink 节点布局模型,提出一种改进的三链混合遗传算法对Sink 节点布局求取最优解。实验表明,三链混 合遗传算法在针对Sink 节点的布局算法中相对于枚举算法,具有较优解,并且算法效率高,可降低无线传感器网络的能耗,改 善网络性能。     

容忍延迟传感器网络中基于分簇的移动Sink动态路由算法

在无线传感器网络中使用移动Sink能有效延长网络寿命。提出一种在容忍延迟传感器网络中基于分簇的移动Sink动态路由算法MSDR（Mobile Sink Dynamic Routing）,移动Sink根据簇头位置构建遍历所有簇头的Hamilton回路,并沿着该路径收集数据。进一步提出基于标记的数据缓存机制,有效解决算法中每一轮之间的数据存储问题。仿真实验结果表明,MSDR算法使网络具有较长的生命周期,能有效平衡网络能耗。     

数据收集单元和移动Sink辅助下的信息上传方法

为提升无线传感网数据收集能效,提出了一种基于移动Sink节点的数据上传策略。网络被划分为若干由三个数据收集单元构成的虚拟区域,并在各区域中根据节点剩余能量及其与区域中心的距离远近选出簇头。在数据收集过程中,Sink以固定的速度在遍历点间移动,而仅有簇头节点向其上传数据,从而有效降低了能耗。