一种基于元胞自动机的无线传感器网络拓扑控制方法

设计良好的网络拓扑控制方法能够减少能量消耗,实现网络能量的高效利用.利用二维元胞自动机,考虑节点的随机分布和工作/休眠/失效三态,建立无线传感器网络系统拓扑的演化规则.在设定初始条件下研究得到了演化规则的最佳控制参数,利用该参数的仿真表明,优化的元胞自动机网络拓扑控制在保证覆盖率和连通度的前提下延长了网络寿命.     

基于元胞自动机的无线传感器网络抗毁性分析

因能耗敏感与有效连通性特征等所造成的网络抗毁性能低下是制约无线传感器网络规模应用的主要技术瓶颈之一。针对该问题,利用二维元胞自动机考虑能耗失效、连通性失效等五种失效情形,建立无线传感器网络拓扑演化规则,并基于随机性失效策略与选择性失效策略对网络抗毁性能展开分析。研究表明,网络面临随机失效时抗毁性能明显优于选择性失效。通过失效节点构成分析,在随机失效策略下,能耗失效为造成网络失败主因,而在选择性失效策略下,连通性失效对性能影响更为显著。基于所得结论,为进一步研究网络抗毁性能提升方法提供有益借鉴。     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

无线传感网络的非分簇拓扑控制方法研究

无线传感网络通常由能量受限、通信半径较小的传感器节点构成,其中拓扑控制是重要的工程问题。提出了一种基于元胞自动机的非分簇的拓扑控制算法,与传统分簇方法的区别在于本方法试图通过牺牲小部分拓扑连通度和覆盖度来换取更长的系统生存时间。基于元胞自动机模型的研究表明,节点的状态转移规则对系统整体性能起决定作用,在一些规则下系统拓扑呈现稳定变化,符合对无线传感网络拓扑控制的要求。进一步探讨了该机制在工程上的具体实现问题,并与LEACH算法进行了对比,验证了以拓扑性能换取生存时间的设想。     

一种能量感知的无线传感网拓扑控制算法

本文为不平衡能量分布的异构无线传感网构建一种拓扑控制算法EADCA。在该算法中,每个节点根据自己的剩余能量和邻居节点的平均剩余能量计算簇头声明报文发送的理论时刻;在该理论时刻,没收到任何簇头声明报文的节点成为簇头,该簇头广播簇头声明报文;收到簇头声明报文的节点成为普通节点并放弃发送簇头声明报文。同时,该算法在簇头竞争过程中使用经验数据,并对孤立节点和能量过低节点进行休眠。仿真结果表明,EADCA能够延长网络生命周期,有效控制簇头分布密度。     

基于元胞自动机的网络舆论激励模型

为了研究网络舆论的传播过程及发展趋势，建立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型，用于模拟网络舆论形成过程中个体发表言论数的变化以及个体观点的变化。在模型中，将网络空间的个体抽象为以情感描述的元胞，用情感倾向度和情感倾向度门限来确定元胞发表言论的状态，用情感激励来描述元胞的移动规则。同时，该模型考虑了个体数量增减和社会突发事件对网络舆论传播的影响，从而更能准确地模拟网络现实事件。     

无线传感器网络的一种可调节的拓扑控制算法

在无线传感器网络的拓扑控制问题中,保持节点能耗最低路径和低节点度之间存在一种平衡.最佳的平衡点与具体的应用和网络状态有关.文中提出一种新的拓扑控制算法,使所构造的拓扑能在这两个不一致的目标之间进行调节.该算法所构造的拓扑结构在一极能保持所有能耗最低路径,另一极能使平均节点度逼近理论最小值.仿真结果证实新算法在比已有方案更真实的能量消耗模型下可以保持所有能耗最低路径,同时也显示新算法对节点度有更大的调节范围.     

基于元胞自动机的软件架构设计

探讨元胞自动机思想在软件架构设计领域内的应用。通过元胞抽象(Form、Controls、Operate、Process、Verify)和规则定义(显示加载规则、交互调用规则、提交卸载规则),构造出离散的可循环迭代的平行运算体系,实现普适各类业务的通用的软件架构设计。     

基于元胞自动机的交通流计算机模拟

元胞自动机是把复杂系统量化为简单的个体,在元胞自动机模型中.空间、时间都被离散化,每一个相互作用的单元仅为有限的状态.以元胞自动机理论为基础,把车辆在路段上交通流中运动的变化规律表述为元胞自动机的演化规则,建立了基于元胞自动机理论的交通流模拟模型,标定了元胞长度和最大速度等参数,分析了元胞变换的原则;详细探讨了元胞自动机在道路交通模拟中的应用,设计出了交通元胞自动机的结构,分析了交通元胞自动机所采取的状态变换原则,建立了一维(单车道)交通流模拟模型;并利用C语言编程实现模拟.模拟结果符合实际交通流的特点.     

无线传感器网络中基于链路转发的拓扑控制算法

提出一种基于链路转发的混合分簇(LTHC)拓扑控制算法.该算法是在传统低功耗自适应集簇分层型(LEACH)算法的基础上,通过改变簇首的通信方式来降低能耗.算法主要思想是:在网络生成若干簇后,在簇首与SINK节点之间建立一条链路,并且链路节点为非簇首节点,簇首通过该链路转发数据到SINK节点.通过这种通信方式可以有效降低离SINK节点较远的簇首能量消耗,使得网络的能量消耗平均分布到网络其他节点上,从而延长网络的生命期,提高网络通信量.通过仿真,发现LTCH算法远远优于传统LEACH算法,在通信量和网络生存期上都有很大的提高.     

基于模糊压缩感知的无线传感网络拥塞控制算法

针对无线传感网络(WSN)的拥塞问题,提出了一种将模糊控制和压缩感知(CS)技术相结合来缓解无线传感网络拥塞的算法。首先,将压缩感知技术引进到无线传感网络的拥塞控制中,理论分析了压缩感知对缓解传感网络拥塞的效果,通过对采集数据进行压缩感知处理来减少网络冗余信息,从而缓解网络拥塞。其次,针对网络拥塞时压缩感知技术不能动态适应无线传感网络复杂环境的问题,设计了一种模糊-压缩感知的拥塞控制算法,该算法结合网络拥塞状况对压缩感知的观测矩阵维数进行动态调节,从而使压缩感知技术更好地适应传感网络拥塞状况的变化。该机制在不同的拥塞状况下能够提高网络吞吐量10%~50%,降低网络的丢包率10%~50%,减少网络时延将近5 s。通过NS2仿真表明,该机制对无线传感网络的拥塞缓解有较明显的效果。     

基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对“距离-损耗”模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明：提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数，导致网络能量消耗过快，全网能耗不均衡。针对这个问题，提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先，在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型，得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系，并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后，利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选，得到备选簇头节点；再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选，得到网络簇头节点。最后，通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标，与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比，该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍，网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数,导致网络能量消耗过快,全网能耗不均衡。针对这个问题,提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先,在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型,得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系,并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后,利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选,得到备选簇头节点;再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选,得到网络簇头节点。最后,通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标,与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比,该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍,网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于控制角度的无线传感器网络时钟同步优化算法

针对无线传感器网络(WSN)时间同步过程中易受干扰,易发生通信延迟所造成的同步精度不高、收敛速度不快的问题,从控制的角度提出一种时钟同步优化算法。该算法首先建立时钟同步状态模型,然后通过现代控制理论的思想,引入中心控制策略,建立基于控制的时间同步状态模型。该控制策略是通过全局的时钟状态信息进行设计,在卡尔曼滤波最优估计前提下,使控制满足使性能指标函数最小的条件下,得到最优控制。仿真结果表明,所提出的时钟同步优化算法和无线传感器时钟同步协议(TPSN)相比,从第6步时钟同步开始,前者的同步误差逐渐比后者的同步误差小;在实现同一较高精度的同步需求时,前者需要的同步次数是后者所用的同步次数的20%左右;由时钟同步误差收敛均值的方差对比值显示,前者比后者的同步误差均方差小了两个数量级,因此所提出的时钟同步优化算法比时钟同步协议同步精度高、收敛速度快、网络通信负荷低。     

基于变宽直方图的无线传感器网络异常数据检测算法

数据的准确性是衡量无线传感器网络(WSN)性能的重要指标,异常数据检测是无线传感器网路面临的关键问题和主要挑战。提出了一种基于变宽直方图的异常数据检测算法,通过数据聚合的方式将网络中的动态感知数据聚合成变宽的直方图来准确检测出异常数据,同时避免不必要的数据传输。对算法的性能进行了理论分析,并基于真实大规模无线传感器网络系统数据进行了实验评估,结果表明算法具有很高的准确率,并有效降低了网络通信开销。     

无线传感器网络拓扑识别算法

获取无线传感器网络(WSN)的拓扑信息对于网络规划和管理具有重要意义。针对采用数据融合机制的无线传感器网络(WSN),证明了以某一节点的父节点的数据成功传输为条件时,该节点丢包的条件概率最小;以上述结论为基础,提出了一种新的WSN拓扑识别算法,仅以端到端的测量信息作为依据,可以在不增加网络负载、无需中间节点协作的情况下,获得准确的拓扑结构。NS-2仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于模拟退火算法的传感器网络聚类方案

针对传感器网络聚类间能耗负载不均衡而引发的“能量热点”问题,提出一种在节点随机分布情况下构建能量负载均衡的聚类方法。网络中高于平均能量的节点率先成为候选首领,候选首领根据剩余能量、节点连通度以及当选首领的总时间来竞争聚首,普通节点首先依据信号强弱选择加入聚类,然后借鉴模拟退火算法动态调整所拥有的成员节点,直到所有聚类的能耗状态趋近均衡。仿真表明,与基于均匀分布假设的聚类方案相比,新方案具有能耗负载更均衡的聚类和更长的生命周期。     

基于动态树拓扑的多时隙分配无线传感器网络数据传输算法

针对无线传感器网络(WSN)在数据传输过程中节点能量负载不均衡问题,提出了一种基于动态树拓扑的多时隙分配无线传感器网络数据传输算法。该算法首先建立了树链路模型来分析无线传感器网络的数据传输模式以及时隙需求问题;接着通过在树拓扑上使用父代和子代的关系,使节点基于时隙需求执行帧时隙分配,并给出了接收时隙的一个序列模式和发送时隙的序列模式,允许节点更加有序且在干扰更少的信道下接收其他节点发送的数据包,减少时隙的浪费并提高信道利用效率。最后,实验仿真结果表明,与基于数据传输优化的无线传感器网络的生命周期延长算法,以及基于能量感知和时隙分配的可靠数据传输算法相比,所提算法的网络能量效率分别提高了42.8%和51.7%,节点平均寿命延长了1.7%和37.5%,网络的能量效率和网络生命周期得到了提高。