基于RSSI的精确室内定位算法

无线传感器网络的关键问题是实现节点的精确定位。为了解决基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法在有些情况不适用的问题,本文提出一种新型的基于RSSI的精确室内定位算法,此算法提出了虚拟信标节点的概念并用此来修正未知节点位置。实验表明,该算法具有较高的定位精度,能满足大多数的应用场合,具有一定的实用价值。     

机会网络中基于活跃度的主动拒绝路由算法

针对机会网络Epidemic路由算法投递率较低的问题,提出了基于活跃度的主动拒绝路由算法。该算法根据节点转发能力和投递能力估算节点活跃度,缓存不足时,节点基于活跃度拒绝或接收新消息。在ONE仿真平台上实现了该算法,仿真结果表明,此算法能有效地减少消息抛出现象,在传输延迟没有明显增加的情况下,改进后的算法能够提高投递率,降低投递开销。     

无线传感器网络用于监测系统中的定位算法

从硬件设计入手,介绍了自主设计的以片上系统（SOC）STM32W108为核心的WSN节点,在此基础上采用了一种基于RSSI的加权质心定位算法实现了节点的自定位。该算法将RSSI测距和质心定位算法相结合,用测得的RSSI值作为质心定位的加权因子,合理体现了不同锚节点对定位未知节点的约束力。通过测试证明,该定位方法在较少的通信开销情况下具有较高的定位精度,且易于实现。     

基于等价网络的WDM光网络多播路由与波长分配算法

针对节点功能不同光网络中的路由与波长分配问题,建立了一种具有节点功能区分的波分复用器(WDM)多波长光网络模型,根据节点功能将其分为A,B两类,并提出了波长等价弧、等价网络,以及等价多播树等概念.在此基础上基于节点功能区分的WDM光网络的特点和相应的路由和波长分配策略,提出了一种如何在此类WDM光网络中实现多播连接的快速有效的算法,分析了算法计算复杂度,指出了算法的优缺点.     

无线传感器网络用于监测系统中的定位算法

从硬件设计入手,介绍了自主设计的以片上系统(SOC)STM32W108为核心的WSN节点,在此基础上采用了一种基于RSSI的加权质心定位算法实现了节点的自定位。该算法将RSSI测距和质心定位算法相结合,用测得的RSSI值作为质心定位的加权因子,合理体现了不同锚节点对定位未知节点的约束力。通过测试证明,该定位方法在较少的通信开销情况下具有较高的定位精度,且易于实现。     

无线传感器网络传输错误统计的测距算法

无线传感器网络的拓扑结构是动态变化的,因此网络中节点的定位至关重要。提出了一种以传输错误统计方式实现节点间距离计算的方法。通过计算不同功率下节点间传输数据包的PLR(包损率)值,得到统计PLR值,对节点间距离进行计算。在Matlab环境下对此算法仿真,仿真结果表明,此算法呈近似线性函数特性,算法机制简单明了。     

一种面向三维感知的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

 覆盖作为无线传感器网络中的基础问题直接反映了网络感知服务质量.本文在分析现有无线多媒体传感器网络覆盖增强算法的基础上,构建节点三维感知模型,提出面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法(Three-Dimensional Perception Based Coverage-Enhancing Algorithm,TDPCA).该算法将节点主感知方向划分为仰俯角和偏向角,并根据节点自身位置及监测区域计算并调整各节点最佳仰俯角,在此基础上基于粒子群优化调整节点偏向角,从而有效减少节点感知重叠区及感知盲区,最终实现监测场景的区域覆盖增强.仿真实验表明:对比已有的覆盖增强算法,TDPCA可有效降低除节点感知重叠区和盲区,最终实现网络的高效覆盖.     

基于博弈论功率控制的串行干扰消除算法

无线网络实现串行干扰消除算法可以提高网络吞吐量,在采用串行干扰消除算法的无线网络系统中,如何控制节点间传输功率使系统效用最大化是一个NP-Hard难题。针对此问题提出非合作博弈算法来解决节点间的传输功率控制,提出了串行干扰消除算法功率控制的非合作博弈,证明了纳什均衡,所提算法可以获得较高的无线网络吞吐量,仿真实验证实了分析结果并展示了算法的优越性。     

基于二维图形学的MEMS节点单元识别算法研究

设计了一种MEMS(Microelectronic mechanical system)器件节点单元自动识别的方法,介绍了如何根据工艺和版图信息实现识别的过程,对图形学相关算法进行了详细论述。结合节点单元特征提炼了各种单元的识别规则,并基于此规则实现了具体的识别流程。详细讨论了识别过程中用到的二维图形学相关理论、算法。最后以多种常用MEMS器件为例进行了节点单元类型识别,均获得了正确的结果。     

无线Mesh网络集中式信道分配算法设计

以集中式无线Mesh网络(WMN)为基础,分析和研究了传统多信道分配算法,并在此基础上提出了以节点优先级和分组为特点的多接口多信道分配算法(Channel Assignment based on Rank of Node and Link group,CAR-NL),该算法结合节点分级和链路负载预期评估机制,通过节点链路分组按级分配信道。通过仿真实验表明,该算法能有效提高无线Mesh网络多业务流并发执行时系统整体吞吐量,并实现较低的丢包率。     

WSN中节点定位方法的改进

无线传感器网络节点位置信息的获取非常关键。首先考虑节点分布问题提出了一种新的节点分布模式,并改进定位算法,将节点定位过程主要分为一级定位和二级定位。一级定位采用基于优先值阈值的质心定位算法,并将一级定位的节点作为新锚节点参与二级定位。二级定位使用基于优先值阈值的DV-Hop最小二乘定位算法。Matlab仿真结果证明,提出的节点分布模式利于节点定位,一级定位算法降低了计算量,并与二级定位算法一起提高了定位精度。     

一种P2P网络的信誉度快速计算方法研究

提出一种局部信誉度模型计算P2P网络的信誉度.根据网络节点之间的交易记录,计算系统的时间和空间开销,依据系统开销最小的原则从网络节点中选取多个局部中心节点,来替代传统的集中式模型中的单一中心节点,完成系统的信誉度计算,这样就避免了传统的集中式模型中心节点计算量大、耗时长的问题.实验证明,这种方法能够减少信誉度计算的耗时,提高计算的实时性,及时有效地保护了网络的安全.     

基于ZigBee室内定位算法研究

研究了基于信号强度的 ZigBee 定位算法,以接收信号强度指示(RSSI)定位算法为基础。通过全局坐标系中已知的参考节点位置以及与各个参考节点之间的信号强度,分析计算得到盲节点的坐标位置,即室内移动机器人当前的坐标位置。通过实验研究和数据分析,可以借助 ZigBee 低功耗及组网稳定等特性对室内定位领域有进一步的理解和应用。     

无线传感器网络中DV-Hop定位方法的一种改进策略

原DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法的定位步骤可归纳为两步：距离估计与位置计算。其中,距离估计精度对网络拓扑敏感,而位置计算算法对距离估计精度敏感,从而导致方法整体对多样性网络拓扑分布的鲁棒性较差。针对这一问题进行分析与改进,在距离估计阶段提出基于1跳内最近邻信标与其余信标的跳数连接关系独立确定未知节点与各信标间平均跳距的策略,以此改善未知节点与信标之间的距离估计误差;在位置计算阶段提出在原有Lateration算法的基础上增加牛顿迭代法优化步骤,以此提高定位精度。实验结果表明,在相同的网络条件下,与原DV-Hop方法和其他典型改进方法相比,改进策略首先在距离估计阶段提高了距离估计精度,进而在位置计算阶段提高了对距离估计误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高全网未知节点的定位精度。     

最小化延迟的无线传感器网络节点调度算法

如何实现节能和减小延迟一直是无线传感器网络中研究的热点及难点问题。提出一种新的最小化延迟的能量均衡的节点调度（MDS）算法,算法通过对能量以及延迟的分析计算,计算出节点的能量判定阈值,并在选择下一跳的时候,总是选择节点剩余能量在限定范围内且延迟最小的节点,以此实现最小化网络延迟的目的。理论分析及实验结果表明,MDS算法能够较好地把网络的生命周期控制在可接受范围内,同时可以解决在能耗限定条件下的最小化延迟的问题。     

一种基于有序二元决策图和布尔函数性质计算网络可靠性的算法

有序二元决策图(OBDD)被广泛用到网络可靠度的计算中,在基于OBDD计算网络可靠度时,其计算时间主要取决于参与操作的OBDD的大小,而OBDD的大小严重依赖于OBDD的变量序。该文根据布尔函数的性质和OBDD原理提出一种优化计算网络可靠性的算法(BF-OBDD),提高计算网络可靠性的效率。实验结果表明改进的算法有较少的 OBDD节点数量,在计算网络可靠性时,花费的时间较少。     

无线传感器网络自适应目标跟踪节点调度算法

在无线传感器网络中,设计合理的节点调度算法是提高网络感知能力、降低系统能耗的关键。在分析节点能耗模型的基础上,针对移动目标跟踪型网络应用,提出一种高能效的无线传感器网络自适应节点调度算法ANSTT。该算法根据节点对移动目标的感知能力,以及节点的相对剩余能量水平,自动调整节点工作模式。仿真实验表明,ANSTT算法在维持低感知延时、高目标感知率的同时,可有效降低系统能耗,延长网络寿命。     

基于灰色预测容错时钟同步算法

针对分布式实时系统中无主式时钟同步存在时钟拜占庭故障和节点通信链路丢失故障的问题,文中提出一种基于灰色预测容错时钟同步算法。该算法基于广播式通信网络LL模型,使用GM(1,1)的灰色预测方法对前轮次的校正偏差值进行分析,从而预测出该节点在故障伦次中的校正偏差值,再通过计算得到修正值。实验结果表明,文中提出的灰色预测算法能够容忍拜占庭故障,同时可克服节点通信链路丢失故障带来的问题,提升了FTA算法的普适性。通过数据对比分析结果表明,该算法的时钟同步精密度相比于原始算法提高了24.3%;相较于其他算法,文中算法在复杂度上也有一定的优势。     

基于动态复合优先级的海上节点网络选择算法

针对海上移动节点完成业务时出现高优先级业务完成率低、业务拥堵率大、网络接入算法对波动环境适应性不足的问题,提出一种基于动态复合优先级的网络接入算法.首先,移动节点收集周围机动站点的网络属性参数,计算产生业务的执行紧迫性和剩余价值,再将不同类型业务的参数权重加入VIKOR法,形成最终的动态复合优先级,针对环境网络参数提供...     

交通路灯监控系统的无线传感网链状路由算法

在交通路灯监控系统中为节省网络节点能耗和降低数据传输时延,提出一种无线传感网链状路由算法（CRASMS）。该算法根据节点和监控区域的信息将监控区域分成若干个簇区域,在每一个簇区域中依次循环选择某个节点为簇头节点,通过簇头节点和传感节点的通信建立簇内星型网络,最终簇头节点接收传感节点数据,采用数据融合算法降低数据冗余,通过簇头节点间的多跳路由将数据传输到Sink节点并将用户端的指令传输到被控节点。仿真结果表明：CRASMS算法保持了PEGASIS算法在节点能耗方面和LEACH算法在传输时延方面的优点,克服了PEGASIS 算法在传输时延方面和LEACH算法在节点能耗方面的不足,将网络平均节点能耗和平均数据传输时延保持在较低水平。在一定的条件下,CRASMS算法比LEACH和PEGASIS算法更优。