无线网络冲突感知广播调度算法*

文章在协议干扰模型下,通过证明、计算、仿真实验等方法,提出了一个冲突感知广播调度算法（简称CBS算法）,以解决无线网络中的广播调度延迟问题。研究结果表明,CBS算法能够保证节点在广播调度过程中不会相互干扰,避免冲突产生;只需发送少量消息,就能完成网络广播调度;能够同时调度广播树中多个层的节点进行传输,有效地提高了网络信道的利用率。仿真实验结果表明,CBS算法能在较短的时间内完成广播调度,有效地降低了广播延迟。     

基于中继节点的多跳CR Ad Hoc网络广播算法

针对避免广播冲突的CR Ad Hoc网络的分布式广播协议广播成功率低和基于选择性广播信道集的低延迟广播算法广播冲突率高的问题，提出基于中继节点选择的多跳CR Ad Hoc网络广播算法。根据节点可用信道集的大小和基于邻居度的转发概率选取中继节点，并对相应中继节点的可用信道集随机左移，在保证一定广播成功率、广播时延和广播冲突率的前提下，降低节点转发率，减少网络中的冗余信息；建立综合评价函数对广播算法的综合性能进行了定量分析；给出广播冲突概率推导。仿真结果表明，该算法与分布式广播协议相比，提高了广播成功率，降低了广播时延；与低延迟广播算法相比，降低了节点转发率和广播冲突概率。根据综合评价函数，该广播算法的综合性能更好。     

WIA-PA网络中的无冲突资源调度算法

在使用TDMA和FDMA机制的WIA-PA网络中,由于其无线多跳的mesh结构,时隙和信道的调度复杂变得更为复杂.本文归纳分析了多信道无线多跣mesh网络中资源冲突的类型,提出了一种对时隙和信道进行调度的算法.算法利用无线mesh网络中数据传输的路由特征,以网关为根,使用广度优先搜索算法构造uplink路由,对路由图中的节点着色,从而确定每个链接使用的时隙;然后根据链接在路由中的层次,为连续三个层上的链接分配互不相同信道.算法使用至多2倍图的度数减2个时隙,使用不多于三个信道保证了各链接的无冲突传输.最后,分析证明了算法的有效性,并通过仿真验证了算法的性能.     

一种新颖的无线网状网的混合调度策略

提出一种新颖的时分复用与最大调度的混合调度算法,解决了单信道无线网状网中,当同一时刻待传输链路突增时,信道竞争冲突加剧,网络容量显著下降的问题.算法根据链路与系统子时隙染色,使每条链路都有唯一系统子时隙相对应,链路在同色子时隙上实现时分复用调度;在异色子时隙空闲时,实现链路的最大调度.此算法具有时分复用和最大调度两种调度算法的优点.文中利用李雅普诺夫稳定性定理证明了算法的效率比率.仿真结果表明,该算法下的网络容量有明显提升.     

基于EPA控制网络的ZigBee无线接入研究与实现

分析了ZigBee接入EPA的网络模型,并针对节点需要周期性发送数据的特定无线传感器网络应用,提出了基于周期性的消息调度算法.该算法通过采用令牌和轮询相结合的集中式消息调度模型,构建节点周期性消息发送调度机制,保证节点之间无冲突地使用无线信道,是一个确定性的消息调度机制.该算法已应用于ZigBee-EPA接入点,实际运行良好,具有较好的性能.     

Dual-Radio传感器网络链路调度算法的研究

针对传感器网络中正交信道较少和传感器节点不易配备过多Radio的特点,提出一种Multi-Sink Dual-Radio传感器网络中分布式信道分配算法（Channel Allocation,CA）,并在此基础上提出一种半分布式链路调度算法（Link Scheduling,LS）。根据节点距离Sink节点的最少跳数,将网络划分为不同的层次,形成层次结构网络。CA能消除不同层次节点间的通信冲突,而LS能消除同层次节点间的通信冲突。从而CA和LS高效率地实现数据无冲突并行传输,可较好地解决传感器网络中的数据收集问题。实验结果表明,提出的算法可显著减少数据收集时间,提高网络吞吐量。     

优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首WSNs路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明：在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.     

数据广播调度自适应信道划分与分配方法

随着移动网络的不断发展,移动终端设备的计算能力与日俱增,越来越多的用户倾向于通过移动网络获取信息资源,这使得实时按需数据广播面临新的挑战：（1）数据内容和规模的多样化;（2）用户请求的实时性与需求多样性使得热点数据增加,直接导致广播数据总量的剧增;（3）用户对服务质量和水平的要求越来越高.当前的研究成果主要集中在固定信道模型和算法上,一定程度上忽略了当前数据广播调度环境的变化.固定信道存在如下问题：（1）局限于特定的网络,缺乏通用性;（2）信道大小、个数不能随着网络环境的变化而自动调整,降低了广播效率.基于以上考虑,对实时按需数据广播调度的自适应信道划分和分配进行研究,提出一种自适应信道划分与分配方法OCSM （optimized channel split method）,其根据数据请求特征的不同,实时自适应地调整信道个数和大小,从而提高系统敏感性、鲁棒性以及广播效率.该方法包括：（1）广播数据均衡聚类算法WASC （weight average and size clusteralgorithm）,其挖掘数据特征,为信道划分提供依据;（2）数据项广播优先级评定算法R×W/SL,其实时评定数据项调度优先级;（3）信道划分与分配算法CSA （channel split algorithm）.实验包括两个方面：（1）确定不同数据项大小和请求截止期分布下的信道划分策略,并分析聚类算法中聚类距离K在不同情况下的最佳取值以及最佳信道划分;（2）验证自适应信道划分与分配策略的有效性,并通过对比实验验证在不同情况下OCSM的有效性.实验结果表明：OCSM优于其他调度算法,并具有较强的自适应.     

基于优先级分类的工业无线网络确定性调度算法

确定性调度技术对于工业无线网络数据的实时性和确定性传输有着重要意义.本文针对工业无线网络数据流本身存在优先级分类属性的情况, 基于多信道时分多址接入(TDMA)技术, 在分析高优先级数据流对低优先级数据流造成的链路冲突延时和信道竞争延时基础上, 对网络进行调度预处理, 进而排除参数不合理的网络, 并向网络管理者反馈.对于通过预处理的网络, 调度算法优先为高优先级数据流的链路分配时隙和信道资源, 而对属于同一类优先级的数据流, 提出一种基于比例冲突空余时间的调度方案, 在满足可调度性条件的前提下, 根据各链路的比例冲突空余时间值从小到大依次分配时隙和信道资源.实验结果表明, 所提出的调度算法可以取得较高的网络调度成功率.     

无冲突的无线传感器网络广播算法

无线传感器网络的节点众多,各种资源严重受限,广播引起的冗余转播加剧了资源的消耗,因而慎重选择转播节点非常关键.提出了一种无冲突的广播策略,该策略利用邻节点能量和度等信息构建最小连通树,减少了转播节点的数量,同时对最小连通树中的节点的转播进行调度,避免冲突的发生.该策略减少网络中节点的能量消费、延长了网络寿命,同时确保了广播的可达性.仿真结果表明该算法提高了广播的效率.     

WSN in cyber physical systems: Enhanced energy management routing approach using software agents

Recently, the cyber physical system has emerged as a promising direction to enrich the interactions between physical and virtual worlds. Meanwhile, a lot of research is dedicated to wireless sensor networks as an integral part of cyber physical systems. A wireless sensor network (WSN) is a wireless network consisting of spatially distributed autonomous devices that use sensors to monitor physical or environmental conditions. These autonomous devices, or nodes, combine with routers and a gateway to create a typical WSN system. Shrinking size and increasing deployment density of wireless sensor nodes implies the smaller equipped battery size. This means emerging wireless sensor nodes must compete for efficient energy utilization to increase the WSN lifetime. The network lifetime is defined as the time duration until the first sensor node in a network fails due to battery depletion. One solution for enhancing the lifetime of WSN is to utilize mobile agents. In this paper, we propose an agent-based approach that performs data processing and data aggregation decisions locally i.e., at nodes rather than bringing data back to a central processor (sink). Our proposed approach increases the network lifetime by generating an optimal routing path for mobile agents to transverse the network. The proposed approach consists of two phases. In the first phase, Dijkstra’s algorithm is used to generate a complete graph to connect all source nodes in a WSN. In the second phase, a genetic algorithm is used to generate the best-approximated route for mobile agents in a radio harsh environment to route the sensory data to the base-station. To demonstrate the feasibility of our approach, a formal analysis and experimental results are presented.     

改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化

研究无线传感器网络路径优化问题,针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,通过把蚁群算法作为WSN路径优化的主框架,采用遗传算的选择、交叉和变异算子提高蚁群算法搜索速度,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法。仿真结果表明,改进蚁群算法有效地克服了基本蚁群算法的缺陷,提高了WSN路径优化效率和成功率,减少了能理消耗,有效延长了网络生存时间。     

融合信道分配的无线Mesh网络多目标网关部署

信道分配和网关部署是无线Mesh网络规划面临的重要挑战,作为影响网络性能的关键问题,传统上针对它们的研究都是独立的.为了有效结合二者规划网络,提升网络性能,提出了一种无线Mesh网络联合信道分配和网关部署策略,综合考虑了最小化链路冲突量和网关部署代价,在部署网关过程中有效地分配信道以消减无线链路间干扰.利用链路冲突量衡量网关附近节点流量聚集的特征,使用基于多目标粒子群算法来优化信道分配和选择部署网关,在信道分配和网关选择已定的情况下构建了负载均衡的转发树.仿真结果表明,相对于基于平面网络的均衡信道分配网关部署算法,该算法可以有效降低网络干扰、优化网络性能、减少节点路径长度,实现了网关间的负载均衡.     

基于模糊神经网络的WSN无线数据收发单元故障诊断

在一些无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)安全监测系统中,节点长时间传输大量数据,导致无线数据收发单元容易出现功率下降和功率放大器(Power Amplifier,PA)被烧毁的现象,而此类故障的诊断方法一般比较复杂且低效。针对上述问题,在分析WSN单元级故障诊断的基础上,利用无线数据收发单元的电流模型,提出了一种基于模糊神经网络的无线数据收发单元故障诊断方法。首先,根据无线数据收发单元中发射消耗的电流与温度和供电电压的关系,建立电流模型;然后,利用聚类算法确定模糊神经网络模型结构,结合混合学习算法优化模糊规则的前件参数和后件参数;最后,提取训练完的模糊神经网络参数,以建立WSN节点故障诊断模型。实验结果表明,提出的无线数据收发单元故障诊断方法的计算量小,诊断准确度高;与高斯过程回归模型相比,其计算量降低了22.4%,诊断准确度提高了17.5%。     

多宿点无线传感器网络时分多址时隙优化分配算法

针对单宿点无线传感器网络的时延大、容易出现传输瓶颈等问题,提出了多宿点无线传感器网络模型以及该模型的基于遗传算法(GA)的时分多址(TDMA)时隙分配算法。该算法根据宿点的数量以及位置将整个传感器网络划分成多个小传感器网络,并采用遗传算法对时隙分配结果进行优化。仿真结果表明,基于遗传算法的多宿点无线传感器网络TDMA时隙分配算法得到的时隙分配结果在时隙分配帧长度、数据包平均时延以及节点平均能耗方面均要优于图着色算法。     

面向配电网故障检测的WSN可信路由算法

为了提高配电网故障检测数据传输的可信性,提出一种面向配电网故障检测的WSN可信路由算法。算法提出一种防范针对信任模型攻击的轻量级信任值计算方法,并在簇头选举与簇间多跳路由中引入信任值,避免恶意节点降低网络安全;簇间多跳阶段中,对邻居节点的位置因子、距离因子、信任值及剩余能量等参数进行融合判决,构建最优数据传输路径。仿真结果表明,提出的算法能够自适应剔除网络恶意节点,防范恶意攻击,最大化网络生存时间。     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

基于改进蚁群算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。     

基于地址空间的树型网络地址分配

无线传感器网络(WSN)是由大量部署在监测区域内的微型传感器节点通过无线通信方式组成的一个多跳、自组织的网络。分布式的环境感知能力和简单灵活的部署方式,使得WSN成为影响人们日常生活的重要因素;并且随着微电子技术和通信技术的不断发展,WSN已被广泛应用于国防军事、环境监测、医疗健康、智能家居和工业制造等领域。ZigBee是一种支持低速率传输、低功耗、安全可靠的面向可用产品及应用的无线个人局域网的全球标准,与蓝牙、Wi-Fi等其他无线个人局域网标准不同,其提供了低功耗的无线树状和网状网络,可以支持上千个无线传感器设备在网络中使用。ZigBee技术的分布式地址分配机制(Distributed Address Assignment Mechanism,DAAM)中存在网络孤立节点,这种情况导致闲置地址无法使用,且造成了资源浪费。针对这一问题,提出了一种新的树型网络地址分配和路由算法(Address Assignment Algorithm for Tree Network,AAN),在保持与原有协议兼容的基础上通过协调器节点对网络进行维护和控制,各节点根据算法设定的步骤依次进行地址空间分配。...     

一种无线传感器网络节点的故障检测算法

在无线传感器网络(WSN)中,容易因为故障节点存在冗余的故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,从而产生传输错误数据,这将极大地消耗WSN节点中能量和带宽,向用户形成错误的决策。为此,提出了基于蚁群算法和BP神经网络模型的WSN节点故障检测方法。通过使用蚁群算法,使用户通过寻找优化路径来定位WSN节点的位置,通过这种随机搜索算法以及蚁群算法的搜索策略使用户对WSN故障节点的位置进行总体把握。然后又基于BP神经网络模型对获取的WSN故障节点信息进一步学习,在数据训练过程中,依据WSN故障节点预测误差,并进一步调整网络的权值和阈值,增加了故障诊断的精度。采用的算法对检测WSN故障节点具有较好的性能,使无线传感器网络的服务质量大大提高,增强了系统的稳定性,实验结果验证了算法的可行性和有效性。