基于能量收集技术的无线协作网络中继选择

针对目前能量收集技术能够收集到的可用能量受限,导致无线协作网络中继节点处易出现能量短板的问题,为了避免整个网络因中继节点大量死亡而瘫痪,提出了一种基于能量收集技术的无线协作网络中继选择方案,即联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案。首先,基于节点的能量收集状况,选出每跳中能量最大的节点进行解码转发;然后,结合每连续两跳的链路传输状态,选出与源节点和目的节点之间的数据传输信道最优者作为中继节点。结合Nakagami-m信道衰落模型,将该方案与随机选择方案、最大数据链路信道增益(MaDs)方案和基于中继-窃听链路最小信道增益(BNBF)方案进行对比分析,结果表明:在满足收集的能量足够用于下一时隙能量收集和数据传输的前提下,用于能量收集的比例越小,网络中断概率越小;联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案在网络中断性能方面优于其他方案,其中断概率随信噪比的增大而减小,特别是当平均信噪比为38dB时,网络中断概率降到10^-5。     

具有副本抑制能力的多跳无线网络路由协议

针对多跳无线网络中机会路由的副本传输问题,提出一种新的机会路由协议。提出的策略不再简单采用单跳广播的方式转发数据,而是通过节点间的距离确定转发开销,再让数据包携带下一跳候选节点信息并根据候选节点的ACK选择下一跳节点,从而保证了每个数据包只有一个候选节点进行转发。仿真结果显示,提出的方案能减少不必要的传输行为,有效改善了网络吞吐率。     

一种基于邻接节点信息的合作式Ad Hoc网络协议

在802.11协议中,DCF（Distributed Coordination Function）机制是节点共享无线信道进行数据传输的基本接入方式,为了解决无线网络中隐藏节点问题,使用RTS/CTS机制减少冲突,然而当网络节点数增加时,节点传输的冲突次数亦增加,从而使网络性能明显下降。因此,需要设计新的MAC协议,以适应当前Ad Hoc网络应用的快速发展。在IEEE 802.11的分布式协调功能访问机制（DCF）基础上,本文设计新的节点合作式的网络协议（C-MAC）。C-MAC节点通过控制帧获得本节点2跳内的邻接节点信息,并且根据邻接节点的信息设计调度算法,使节点以轮询的合作方式传输数据,有效地避免冲突。仿真实验表明,在改变节点速率、帧长度、网络节点数等参数情况下,分别以吞吐量、单帧传输时间和公平性为指标,对DCF和C MAC协议进行性能比较。在节点传输速率为11Mbps时,C MAC协议吞吐量比标准DCF最多可增加50%。     

结合距离与队列积压的无线Mesh网络拥塞感知路由协议

针对无线Mesh网络中路由的拥塞问题,提出了一种结合距离与队列积压信息的拥塞感知路由协议(DR-CAR)。首先,结合链路质量源路由(LQSR)协议中的距离度量和E-Backpressure协议中的队列积压度量构建一种新的链路质量度量。然后,每个节点通过探测数据包来计算链路质量,并通过控制数据包和其邻居节点进行交互,以此来更新链路质量。最后,节点根据链路质量来选择下一跳节点,从而构建从源节点到目的节点之间的最佳路径。另外,在MAC层中为控制数据包分配最高的优先级,同时保证控制数据包的安全性。仿真实验表明,在不同的链路负载下,该协议在网络传输时延和网络吞吐量方面都具有优越的性能,具有可行性和有效性。     

Minimum Energy Transmission Over a Wireless Channel With Deadline and Power Constraints

We consider optimal rate-control for energy-efficient transmission of data, over a time-varying channel, with packet-deadline constraints. Specifically, the problem scenario consists of a wireless transmitter with $B$ units of data that must be transmitted by deadline $T$ over a fading channel. The transmitter can control the transmission rate over time and the required instantaneous power depends on the chosen rate and the present channel condition, with limits on short-term average power consumption. The objective is to obtain the optimal rate-control policy that minimizes the total energy expenditure while ensuring that the deadline constraint is met. Using a continuous-time stochastic control formulation and a Lagrangian duality approach, we explicitly obtain the optimal policy and show that it possesses a very simple and intuitive form. Finally, we present an illustrative simulation example comparing the energy costs of the optimal policy with the full power policy.      

GAER: genetic algorithm-based energy-efficient routing protocol for infrastructure-less opportunistic networks

In infrastructure-less opportunistic networks (Oppnets), the routing of messages is a challenging task since nodes are not aware of the network topology and they look for an opportunity to send the message by finding or predicting a best temporary path at each hop towards the destination. As nodes perform various computations for next hop selection, a lot of battery power gets consumed, which in turn reduces the network lifetime. Thus, there is a clear demand for routing protocols for such networks which are energy-efficient and consume lesser power of nodes in forwarding a message. In this paper, a novel routing protocol named genetic algorithm-based energy-efficient routing (GAER) protocol for infrastructure-less Oppnets is proposed. This protocol uses a node’s personal information, and then applies the genetic algorithm (GA) to select a better next hop among a group of neighbour nodes for the message to be routed to the destination. With the application of GA, optimal results are obtained that help in the selection of the best possible node as the next hop, which in turn, leads to prolonged battery life. Simulation results show that GAER outperforms the Epidemic, PROPHET, and Spray and Wait protocols in terms of messages delivered, overhead ratio, average residual energy, and number of dead nodes. The results obtained for average latency and average buffer time using GAER are comparable to those obtained for the aforementioned protocols.     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

WSN中基于博弈论的节点功率控制算法

针对如何降低无线传感器网络中节点传输的能量消耗,延长网络生存周期,本文将博弈论引入WSN功率控制中,综合考虑节点的剩余能量、发射功率等因素构建效用函数,将剩余能量较大的节点作为下一跳节点,连接其他节点并承载较多的传输任务.节点在通信过程中以功率博弈算法作为策略方案,不断调整各自的策略,提高信息传输的准确率,并证明该算法纳什均衡的存在.仿真结果表明,与传统分布式功率控制算法相比,该算法通过控制节点传输功率实现了降低能耗的目的,能更快迭代出最优发射功率,并得到较大的信干比.     

无线传感器网络中事件驱动的能量均衡多流聚合路由算法

如何在均衡地使用监测节点能量的同时降低监测数据的回传时延是无线传感器网络被动式路由研究中亟待解决的一个难点.综合网络传输快速性与能量均衡性需求,针对过程特征性事件,提出一种能量均衡的多流聚合路由算法（EB-MPA）.该算法依据网络层次图选举区域中心节点,降低了数据到达基站的延迟.另外,EB-MPA引入能量耗损代价作为节点单跳路由选择的指标,在节点具备融合能力的情形下,进一步均衡了能量开销,延长了网络生命周期.     

基于分层的河流水下传感器网络路由算法

为了获取传感器节点的实时位置,在河流水下传感器网络(UWSN)的独特环境中,采用流体力学的方法对河流水下传感器网络进行建模,模拟真实河流环境下传感器节点的运动规律。为了研究河流水下无线传感器网络数据传输的问题,提出了一种河流环境下基于分层的路由算法(RALM)。每个节点根据收到Sink广播的速度信息周期性地计算并更新各自的拓扑信息,数据待发送节点优先选择当前剩余能量最多的上一层的邻居节点进行数据转发,若上层无邻居节点,则转发给剩余能量最多的同层邻居节点。仿真实验表明,所提算法在网络的冗余度和丢包率上都要优于基于深度的路由算法(DBR)和基于分层的水下传感器网络路由协议(Layered-DBR),网络生存周期分别提高了71%和45%。     

三协作节点的功率分配及其信道容量

针对多协作用户的功率分配及其信道容量问题,讨论了在三个协作用户的通信模型中,当信道增益固定情况下的功率分配。以信道容量为目标函数,给出了最优的功率分配算法。实验结果表明,当信源节点到目标节点的信道增益大于信源节点到各中继节点的信道增益时,信源节点可以直接传送给目标节点。当信源节点到各中继节点的信道增益的平方与信源节点发射功率的乘积小于相应中继节点到目标节点信道增益的平方与相应中继节点发射功率的乘积时,信源节点可以完全通过中继节点来传送给目标节点,在其它情况下,信源节点可以一部分通过中继节点传输,一部分直接传输到目标节点。     

基于能耗均衡的无线传感器路由算法

为了延长无线传感器的使用寿命,弥补传统路由算法的不足,提出一种基于能耗均衡的无线传感器路由算法。首先,分析了无线传感器节点能量的消耗过程,建立了源节点到目的节点的路由表;然后,通过单跳消息方式确定每一个传感器节点的相邻节点,并把剩余能量信息传递给其相邻节点;最后,根据蚁群算法中的信息素浓度与局部能量来选择无线传感器传输数据时的下一跳节点。通过具体实验对其性能进行了测试,实验结果表明,该算法能耗低,保证了能耗均衡,最大程度地延长了传感器节点的寿命。     

ZigBee网络Cluster-Tree优化路由算法研究

通过分析ZigBee协议中Cluster-Tree和AODVjr算法的优缺点,提出一种基于Cluster-Tree+AODVjr的优化路由算法。该算法利用ZigBee协议中的邻居表,通过定义分区来确定目的节点的范围,从而控制广播RREQ分组的跳数,防止无效的RREQ泛洪。此优化算法能够有效地减小路由跳数,缩短传输时延,减少网络中死亡节点的数量,提高数据传送的成功率。     

一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法

以节能为主要目标,基于最小跳路由的思想提出一种基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法——MH-TO算法。该算法采用折半匹配的功率调整策略对网络拓扑进行优化,并引入“塔模型”实现节点的最小跳信息的学习,使得信息包路由时沿着最小跳的路径向sink节点传送。理论分析和仿真实验结果表明,与基于最小跳数场的自组织路由算法相比,该算法能够降低能量消耗并均衡能量负载,从而显著延长网络的生存期。     

Layered Diffusion-based Coverage Control in Wireless Sensor Networks

Coverage is an important performance metric for many applications, such as surveillance in wireless sensor networks. Coverage control is used to select as few active nodes as possible from all deployed sensor nodes, such that sufficient coverage of the monitored area can be guaranteed while reducing the energy consumption of each individual sensor node to prolong the network lifetime. This paper classifies three types of coverage control protocols based on the available information about nodes’ distances or locations, and reviews several representative protocols for each type. We also propose a new distributed and localized coverage control protocol, called Layered Diffusion-based Coverage Control (LDCC). The LDCC protocol does not require information about the node location coordinates when selecting active nodes. Instead, it exploits hop count information, which is easily obtained in a WSN, to select active sensor nodes. Furthermore, the LDCC protocol is very simple and does not require any sophisticated computation such as distance or covered area computation. Our simulation results show that the LDCC protocol achieves a high coverage ratio while incurring very low message overhead compared with other existing protocols. Furthermore, simulation results suggest that in a large-scale sensor network with medium to large localization errors, LDCC performs even better than location-based coverage control protocols.     

LED路灯无线传感网络的智能监控设计

为了实现对LED路灯网络的智能监控,提出LED路灯无线传感网络的解决方案。在以IEEE 802.15.4协议作为物理层和数据链路层协议的基础上,设计一种简易的网络协议。该协议通过采用单跳、双跳以及变跳3种接力通信模式,可以实现对整个路灯网络所有节点快速命令覆盖,也可以对任意节点进行控制与状态数据收集;当网络节点出现故障时,能准确地报告故障节点的相关信息,也能跳过故障节点继续信息的传输。     

无线传感器网络信息感知中的自组织算法

构造了信息获取与能量节省的综合性能指标,通过在线优化该函数自适应地选择簇首及簇内成员,提出了一种无线传感器网络动态协同自组织算法(DCS),从而实现综合性能优化意义下的网络自组织．仿真表明:与IDSQ算法相比,DCS算法能有效避免“乒乓效应”问题,节省通讯能量明显,而跟踪精度相当．