无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法.在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪.算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计...     

WSNs中基于协作通信的分簇路由算法研究

针对无线传感器网络数据信息传输可靠性,提出一种无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法。该算法主要对分簇、簇间路由和簇内路由三个阶段进行了设计,依据信噪比寻找满足网络数据传输可靠性的最佳路由,实现源节点和目的节点之间的协作通信。仿真结果表明,无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法能够有效地优化网络路径,提高频谱利用率,增强数据信息传输的可靠性。     

基于LEACH协议的簇头辅助路由算法

为了平衡无线传感器网络的负载,延长网络生存时间,针对大规模无线传感器网络场景,对低能量自适应分簇分层协议进行改进,提出一种簇头辅助路由算法。新算法采用控制信息与数据信息分离的思想,由簇头实现控制信息处理的功能,由簇内聚合节点和簇间转发节点实现数据的融合、转发功能。仿真结果显示,在大规模无线传感器网络场景下,该算法比低能量自适应分簇分层协议的网络寿命和数据接收总量均有明显提高。     

无线传感器网络中的动态聚类分簇算法研究

能耗问题是无线传感器网络的关键问题之一。通过深入分析已有算法存在的诸多不足,该文提出了一种基于动态聚类的分簇算法。该算法首先分析了低能耗自适应分簇的一阶能耗模型,给出了基于最小能耗的簇首数计算公式,然后在此基础上引入动态聚类思想,以最优簇首数将传感器网络内的所有节点进行聚类,得到最优的簇首节点及其内部簇成员。仿真结果表明：算法划分的网络具有低能耗、高稳定性等特点,弥补了已有算法的不足。     

基于改进卡尔曼滤波目标跟踪分簇方法研究

针对现有的目标跟踪分簇算法没有从根本上解决参与跟踪的节点数量过多,导致整个无线传感器网络(WSN)能耗的增加问题,提出一种基于Fisher信息矩阵的改进卡尔曼滤波的目标跟踪分簇方法 (Fisher Matrix for Kalman Filter,FMKF),用于针对性的选择节建立跟踪簇。该算法利用随机矢量估计的克拉美罗下界获得未知噪声的统计特性,优化卡尔曼滤波器的误差协方差。在无线传感器网络动态分簇时,创新的使用信息判据作为标准,并且加入节点剩余能量判据。仿真结果显示,FMKF算法与控制簇的激活半径算法和无分簇算法相比,FMKF算法可以在减少跟踪节点的数量的同时提高跟踪精度。     

基于聚类的无线传感器网络的分簇算法研究

针对无线传感器网络中的LEACH算法的簇头节点分布不均匀的不足之处,提出了一种基于聚类的无线传感器网络的分簇算法．该算法将传感器网络按照节点的实际分布情况采用聚类算法聚成几个类（分簇）,在各分簇中分别选择簇头节点．模拟实验结果显示算法与LEACH相比具有更好的性能．     

一种能量有效的无线医疗传感器网络动态分簇协议

在无线医疗传感器网络体系结构中,由于信息的采集是由大量医疗传感器节点合作完成的,因此采用分簇路由协议能够有效减少节点能量的消耗和方便节点的拓扑管理。在相关研究的基础上提出一种新的动态分簇协议WMDCP(dynamical clustering protocol in wireless medical sensor networks),以解决目前分簇协议中缺少对医疗传感器节点动态分布的支持问题。仿真实验表明,相对其它分簇协议,WMDCP不仅可以有效地改善无线传感器网络的性能,而且可以有效延长网络中传感器节点的生存时间。     

考虑网络吞吐量的异构无线传感器网络分簇路由算法

针对在异构无线传感器网络信息聚类过程中,当层数为3～5层时,存在网络吞吐量较低的问题,提出一种异构无线传感器网络分簇路由算法.分析异构无线传感器网络能耗的无线电一阶模式,构建异构无线传感器网络的能耗模型.当簇群请求节点接收到发送于簇头的码分多址编码与时分多址时隙后,转发数据并使其稳定传输;引入狼群算法建立路由路径,实现异构无线传感器网络分簇路由算法优化.结果表明,异构无线传感器网络层数为3～5时的网络吞吐量均得到提高.     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

基于角度聚类的无线传感器网络分簇路由算法

将节点角度信息引入分簇路由算法,通过改善簇首选取来增长无线传感器网络的生命周期。计算各节点与基站的角度信息,以此改进模糊C均值聚类算法中的初始隶属度矩阵,从而对节点进行均匀分类,并选取初始簇首,形成初始簇。再利用灰狼优化器对初始簇进行优化,以选取实际簇首并划定实际簇。在100 m×100 m的网络范围内部署100个传感器节点,实验结果显示,与LEACH、SEP、FIGWO等算法相比,改进算法可使网络生命周期分别延长63.4%,35.0%和8.6%。     

一种面向分簇实时监测应用的WSN时间同步算法

为了建立一种适用于分簇实时监测无线传感器网络的时间同步算法,同时建立具有较高精度的时钟偏移补偿模型,首先在分析分簇无线传感器网络特性的基础上,提出了一种基于分簇网络路由协议的跨层式同步拓扑构建方法;通过利用簇头路由信息和由邻居握手协议建立的簇内节点间的邻接关系,分别建立基于簇间双向组播和簇内双向广播的同步机制;最后结合参数估计理论构建基于线性模型的非簇头节点时钟偏移估计方法以及基于最大似然估计的簇头节点时钟相位补偿方法。理论及实验结果表明:该算法不仅保证了同步拓扑的有效性,而且使得同步开销较HRTS算法降低33%,较TPSN算法降低88%;单跳平均误差与TPSN算法相差仅6.36μs,较RBS算法提高12.87μs。     

一种基于节点相关度的无线传感器网络分簇算法

提出了一种基于节点相关度的无线传感器网络分簇算法。该算法根据接收信号强度、节点剩余能量和网络连通度选取簇头节点,根据节点相关度确定簇内成员。分析与仿真结果表明,与经典的LEACH算法相比,该算法选出的簇头分布更均匀,并提高了簇内负载平衡程度,延长了网络生存时间。     

无线传感器网络LEACH算法的研究

无线传感器网络能够实时监测、采集和处理环境信息,应用前景十分广阔。目前,路由算法已成为无线传感器网络的关键技术之一。LEACH算法是一种典型的分簇路由算法,簇头的选取直接影响到算法性能的优劣。通过对LEACH算法的分析,在簇头节点的选取方面提出了改进方案。     

无线传感网合作式充电与数据收集算法研究

为同时改善无线传感器网络的能量补充效率和网络服务质量,本文提出了一种利用电子标签的无线传感器网络合作式无线充电和数据收集算法,根据通信方式的不同,具体提出了TBR和TDC 2种方案,通过将网络中的节点进行分簇,并在单个簇内部署簇内移动读取器进行路径移动,对簇内的各个节点进行充电和数据收集;在簇间部署簇间移动读取器收集簇内读取器内的数据并将数据传输给汇聚节点进行数据处理,通过分簇完成对节点充电和数据收集任务的分层处理。通过仿真验证,证明合作式充电策略可应用在大型区域内部署的网络,并且保证所需的移动读取器数量最少,数据传输至汇聚节点的时延最短,TBR方案与TDC方案有效。     

基于分簇和定向扩散混合路由协议的研究

分簇算法是无线传感器网络路由算法研究的主要方向之一.为了解决无线传感器网络中网络节点能量负载不平衡的问题,提出基于分簇和定向扩散混合路由算法的方案.将传感器节点分簇,簇间通信采用定向扩散算法,充分考虑能量均衡的问题,从而实现整个网络的能量消耗更加均衡,最大限度地延长网络生命周期的目的.仿真表明,该混合算法能量均衡性更好,能提供更长的网络生命周期.     

基于粒子群聚类优化的分簇路由算法

为延长无线传感器网络的生命周期,给出一种基于粒子群聚类优化的分簇路由算法。根据网络内存活节点的数目确定最优簇首数,将能量均方误差引入粒子群聚类算法的适应度函数中,以此改进粒子群聚类算法,并利用改进后的粒子群聚类算法对整个网络进行能量均衡化分簇。基于节点的剩余能量、节点与基站的距离以及簇首节点到簇内其他成员节点的平均距离等因素,评选簇内最优簇头。在100m×100m区域内撒播100个传感器节点进行仿真实验,结果表明,与低功耗自适应集簇分层协议算法相比,改进算法的首个节点死亡时间可延长34.04%,有效节点死亡时间可延长12.12%。     

基于能量预测的分簇可充电无线传感器网络充电调度

为及时对可充电无线传感器网络中的"饥饿"节点补充能量,提出了一种基于预测的分簇低能量路径移动充电算法(CLP)。网络采用非均匀分簇的多跳路由协议,每个簇选取能量最低的节点作为簇头节点,移动充电车仅为簇头节点充电并收集簇内节点的能量信息。每次充电调度完成后,移动充电车将所收集的能量信息发送至基站,基站根据马尔科夫模型预测各簇内节点的能耗,以优化选取下一次的充电目标。仿真结果表明,采用CLP算法比旅行商问题(TSP)算法的网络效用提高约20%,数据传输能力提高约17%。     

基于加权优化树的WSN分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)是由大量具有感知和传输数据能力的传感器节点组成的自组织网络,被用来部署监测物理环境.针对无线传感器节点存储空间小、能量有限、路由不稳定、能耗不均衡等问题,提出一种改进的基于加权优化树的路由算法,将树型结构应用于分簇路由算法中.根据节点的剩余能量、可用内存、相邻节点的距离、信道质量设定数据传输代价,并以此为基础对树型拓扑结构进行加权优化,分布式地在簇内创建树型网络拓扑结构.改进的算法降低了网络中数据传输的总代价.仿真实验结果表明:与传统的树结构和分簇路由算法相比较,结合了树型拓扑结构的分簇路由算法,在延长网络生存时间和平衡网络能耗方面更具有优势.     

多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法

针对现有异构无线传感器网络分布式分簇结构路由算法的竞选簇头机制并未充分考虑节点位置和剩余能量的影响,提出一种多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法.该算法依据节点位置与剩余能量来改进竞选簇头的阈值函数,使得距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率增大,避免距离基站远的簇头过多而导致簇头死亡过早,从而优化全网能量消耗.理论分析和仿真实验表明新的分簇算法与现有的一些分簇算法相比明显提高了网络生存周期,增加了网络吞吐量.     

基于距离分簇算法的WSN组网方法

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限不能及时供给的问题,提出一种基于距离分簇算法的无线传感器网络组网方法,旨在均衡节点负载,提高通信效率。算法由Sink节点发起,主要通过设置Sink节点的不同通信距离来划分传感器网络,根据网络层数设定每个簇的最大节点数目,引入簇首轮换机制保证网络存活周期,根据多跳通信路由函数选取簇间通信最佳路由。仿真结果验证了算法能够有效降低网络能耗和延长网络生存周期。