基于PID神经网络的无线体域网功率控制算法研究

无线体域网络(WBSN,Wireless Body Sensor Networks)在远程医疗保健、特殊人群监护等领域的应用已引起广泛关注。能量严格受限的场景使WBSN对节点的能耗要求非常高,因此能量消耗问题已经成为了对于无线体域网发展的主要挑战,而功率控制可以有效的节省能量的消耗。本文设计了一种基于比例,积分,微分的神经网络SPIDNN（Single-out PID Proportion Integral Differential Neural Network）自适应网络功率机制来动态调整无线体域网中传感器节点的发射功率控制方法,是一种利用具有自学习的PID控制算法来动态的调整发射功率的大小。通过实验将所提算法与体域网中网内经典功率控制算法乘增加减（MIAD Multiplicative Increase Additive Decrease)算法以及传统基于偏差的比例,积分,微分(PID Proportion Integral Differential)控制算法进行了对比,实验结果证明,该算法不仅提高了收包率,保证了链路的质量,而且在相同的实验环境下,发送2000个数据包的总耗能分别降低了20%以及16.6%,该算法在性能上优于MIAD和PID控制算法,为无线体域网中传感器的控制节能问题提供了一个较好的解决方案。     

一种基于节能的无线传感器网络MAC协议

无线传感器网络中节点能量十分有限,为了进一步提高能量的利用效率,提出了一种基于节能的改进型媒体接入控制(MediumAccess Control,MAC)协议.该协议结合了BASIC算法与自适应S-MAC协议的优点,采用一种简单易行的算法根据节点实际分布情况调节RTS、CTS、DATA、ACK四种帧的发送功率,从而达到节省能量的目的.协议中采用的自适应侦听机制不仅可以减少数据的传输延迟,而且可以避免由于在S-MAC协议中引入功率控制策略时带来的一些问题.协议与S-MAC算法相比节省了能量,减少了时延,同时并没有降低无线传感器网络的其他性能.     

一种基于功率控制的无线传感器网络MAC协议

提出了一种基于功率控制的无线传感器网络MAC协议,根据节点接收阈值,计算出节点发送最优功率,在根本上减小发送功率从而节省节点能量。为了减少节点间的碰撞,引入了自适应调整竞争窗口和快速退避机制,减少节点空闲时间,从而进一步减少节点耗能。仿真结果显示在能量和吞吐量上都有显著提高。     

为移动体域网供能的射频能量源布置方法

得益于无线能量传输技术的突破,体域网节点可以捕获射频能量源的无线电波能量进行充电,从而持续不间断地工作.对能量源数量和位置进行合理规划可以有效提高节点的能量捕获功率,降低部署成本.现有工作大多考虑节点静止情况下的能量源部署问题或通过概率统计模型转化为节点静止的情况,因此具有明显的局限性.考虑体域网应用背景下,携带可穿戴节点的用户具有特定停留-移动模式,基于该模型归纳了满足节点能量不中断概率要求的能量源优化布置问题,并将该问题的限制条件分解,转化为一个等价问题.分别基于贪婪算法和分治-粒子群算法设计了能量源优化布置算法.通过多组仿真实验,在不同参数下将两种算法与现有路径覆盖算法的性能进行了对比.实现结果表明,在满足节点能量不中断概率要求的前提下,分治-粒子群算法相比贪婪算法和路径覆盖算法更能节省能量源部署成本.     

传感器定位测距过程的改进方法研究与仿真北大核心CSCD

针对在实现传感器定位测距的过程中,由于节点的特征参数与自身损耗功率存在一定的局限性,导致定位不准确的问题。提出采用加权数据融合的传感器定位测距算法,将节点定位模型划分成两部分,路径损耗模型将接近发送端某距离处的平均接收功率当做参考,对另一距离上的平均接收功率进行计算,模型的另一部分指出距离不变时,传感器节点接收的信号能量满足对数正态随机变化。充分利用多测距源提供的冗余信息,通过自适应加权数据融合测距算法,依据先验知识或仿真数据得到所有单一测距算法在不同情况下的加权系数,完成对单一算法测距结果的加权融合。仿真结果表明,改进算法的定位测距准确度高、速度快。     

无线体域网低能耗功率控制与分布式调度算法

传输能耗在无线体域网的能耗中占比最大,降低传输能耗的核心是解决2个问题:传输时隙到来时选择哪个节点传输和所选节点以何种功率传输.针对前者现有调度算法忽视网络公平性要求的局限性,提出了一种包含公平性指数的分布式调度算法;针对后者当前功率控制算法采用固定函数模型的局限性,设计了一种基于比例—积分—微分的单输出神经网络(SPIDNN)自适应网络功率机制动态调整无线体域网中传感器节点的发射功率控制方法.仿真实验表明:相对其他方案,方案在保证网络公平性的前提下,降低了能量消耗.     

基于能量收集和链路感知的无线体域网路由协议研究

为了提高无线体域网的能效和数据传输可靠性,提出一种基于能量收集和链路感知的无线体域网路由协议(EHLA)。针对传感器能量匮乏且电池不易更换等问题,引入能量收集技术为传感器补充能量。通过分析网络的能耗和信道特性,建立由剩余能量、链路质量和节点间距离所组成的多目标成本优化模型。最终根据EHLA路由协议得到最佳的下一跳转发节点和到Sink节点的最优路径。仿真分析表明,与现有EVEN和ELR-W协议相比,该协议有效地增加了网络寿命和数据传输可靠性。     

基于概率优化的水下通道感知能量优化路由

针对水下传感器网络能量损耗较大,延迟较严重的问题,提出一种基于概率优化的水下通道感知能量优化路由（PPUN）。在能量优化上,针对水下节点随机覆盖存在的多余感测覆盖范围所造成的额外能量损耗问题,采用传感器节点数量的概率优化方法,在保证覆盖率和节点连通率的情况下推导出网络所需要的最小节点数目,从减少传感器数目的问题上来优化总体能量。而针对路由的能量损耗问题,在节点的链路规划上采用了通道感知路由算法,考虑了在一定能量损耗阈值条件下的最短节点路径,避免水下节点盲目选择能量损耗较大的最短路径而导致数据转发失败,消耗更多能量。延迟问题抓住主要的解码延迟问题进行了分析并利用HARQ-III方案对延迟时间加以控制。实验对比分析表明,算法采取控制传感器数目和链路规划的方法,在实现能量优化上具有一定优势,延迟控制方案也得到了较好的效果。     

无线传感器网络功率控制的路由协议改进

路由技术是传感器网络的核心技术之一。针对无线传感器网络节点能量有限、节能至关重要的特点,提出基于功率控制的无线传感器网络路由协议。结合自由空间传播损耗模型和双径传播模型,导出了节点最优发送功率。考虑网络层路由选择与物理层功率控制,在AODV协议帧中附加了一个字段,即在路由请求与回答报文中加入了最优发送功率。仿真结果表明,在保证低延迟和高吞吐量的前提下,该方法降低了网络能量消耗,延长了网络生存时间。     

一种基于信噪比的自组网功率控制算法

能量是影响无线自组网性能的一个很大的瓶颈,作为事实上的无线自组网媒体接入协议,802.11并没有动态调整传输功率的能力,网络在实际应用中的节能效果不好.为了降低网络节点的能量消耗,在媒体接入层802.11协议基础上,,提出一种功率控制算法,以物理层信噪比为基础估计控制帧和数据帧的发送功率.通过OPNET网络仿真软件对算法进行了计算机仿真,仿真结果表明.相比802.11协议,算法有效降低了节点能量消耗,提高了能量利用率,延长了网络的生存时间,同时保持了网络的吞吐量性能,对自组网的理论研究和实际应用提供了一定的参考价值.     

无线体域网节点数据压缩节能方法

无线体域网(WBAN)节点通常采用电池供电,能量有限且不易频繁更换.为降低节点能耗,提出了一种数据压缩节能方法,采用稀疏表示分类算法识别正常信号,运用压缩感知(CS)理论进行信号压缩采样,将压缩信号发送至基站并进行重构.对WBAN节点采集的心电图信号进行仿真分析,结果表明:心电图信号经压缩后,具有较好的识别与重构性能,在确保数据传输精度前提下,减少了数据采集量和传输量,有效地降低了WBAN节点能耗.     

Hash message authentication codes for securing data in wireless body area networks

There are numerous medical applications for the growing use of wireless body area networks (WBANs), including remote patient health monitoring, early illness detection, and computer-assisted rehabilitation. WBAN links many sensor nodes implanted or affixed to the human body to monitor physiological data. WBAN technology has the potential to benefit medical healthcare systems tremendously. However, the gathering and transferring sensitive physiological data in an unprotected environment raises severe security and privacy concerns. The limited resources and broadcast transmission of a WBAN pose grave safety issues in biomedical applications. Keeping sensitive patient data safe during broadcasts is critical in the healthcare business. As a result of the massive memory and processing requirements required by traditional public or private key architectures, tiny sensor nodes cannot use them. WBAN sensor nodes can communicate securely using the KHMAC key-agreement technique proposed in this article. Measurements and confirmations of shared physiological parameters at the transmitter and recipient sensors are key to the proposed protocol KHMAC before communication is established. The proposed KHMAC protocol enables sensors to use their prior session knowledge for secure communication within a predetermined time window. This will shorten the time it takes to establish a shared key, prevent the retransmission of extracted characteristics in the medium and eavesdropping attacks, and preserve the unpredictability of the key. Both the feature extraction and key agreement stages will be shown to have higher precision and lower error rates with KHMAC's proposed key management methodology. The proposed protocol is proven to be more energy and memory efficient than existing key agreement systems.     

无线传感网络中基于无线能量补给的能量感知路由算法

针对无线传感网络中随机分布传感器节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于无线能量补给的能量感知路由算法。休眠节点不仅可以在无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)传输方式下通过功率分割方法进行无线能量补给,还可以在信息传输方式下通过无线能量收集方法进行能量补给,重新进入活跃状态,为信息传播提供更好的路由,提高传感器节点的能量利用,延长传感网络的使用寿命。在该算法中,通过优化节点间的信息和能量分配,最小化传输功率,引入能量路由度量方法,选择能耗最小的路径作为传输路径。仿真结果表明,本文提出的算法可以有效地利用节点资源,均衡多跳能量受限无线传感器网络中的能量分布。     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.     

Object extraction scheme and protocol for energy efficient image communication over wireless sensor networks

To date, wireless sensor networks lack the most powerful human sense – vision. This is largely due to two main problems: (1) available wireless sensor nodes lack the processing capability and energy resource required to efficiently process and communicate large volume of image data and (2) the available protocols do not provide the queue control and error detection capabilities required to reduce packet error rate and retransmissions to a level suitable for wireless sensor networks. This paper presents an innovative architecture for object extraction and a robust application-layer protocol for energy efficient image communication over wireless sensor networks. The protocol incorporates packet queue control mechanism with built-in CRC to reduce packet error rate and thereby increase data throughput. Unlike other image transmission protocols, the proposed protocol offers flexibility to adjust the image packet size based on link conditions. The proposed processing architecture achieves high speed object extraction with minimum hardware requirement and low power consumption. The system was successfully designed and implemented on FPGA. Experimental results obtained from a network of sensor nodes utilizing the proposed architecture and the application-layer protocol reveal that this novel approach is suitable for effectively communicating multimedia data over wireless sensor networks.     

无线传感器网络自适应链路层FEC控制策略*

提出一种适用于无线传感器网络的自适应链路层FEC控制策略。该策略基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,在数据链路层采用FEC控制机制,根据FEC能耗分析的自身特性自适应地调整FEC参数n,以便改善无线传感器网络的通信性能,并建立单跳无线传感器网络模型和能量模型。数学分析和仿真验证表明,该策略能够有效地提高无线传感器网络数据传输的可靠性,降低无线传感器网络的能量消耗。     

Data censoring with network lifetime constraint in wireless sensor networks

In wireless sensor networks (WSNs), senor nodes are usually battery-powered with limited energy budget. The network lifetime is directly related to the energy consumption of each node. Online censoring is an effective approach to reduce the overall energy consumption by only transmitting statistical informative data. However, the network lifetime is not proportionally extended with online censoring, since individual sensor may still suffer from energy shortage due to frequent transmission of informative data or transmission over long distance. In this paper, a parameters estimation problem is considered in WSNs, where the goal is to minimize the estimation error under the network lifetime constraint. Two censoring algorithms are developed, which allow sensor nodes to make decisions locally on whether to transmit the sampled data. The proposed algorithms can extend the network lifetime with little performance loss. Simulation results validate their effectivenesses.     

WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法

针对无线传感器网络(WSN)汇聚传输中的数据传输时间和功耗问题,提出了考虑时间同步和唤醒延迟的汇聚传输时隙选择重排算法。将时分多址接入(TDMA)用作介质访问协议,并允许每个节点在传输时隙期间可以发送或接收数据;设计新的WSN数据收集树模型,将传感器节点生成的数据通过无线链路形成的多跳网络发送到汇聚节点,在数据收集树的每条链路上分析时隙顺序,优化时隙选择,并基于蚁群算法优化路径选择,减少传输能量消耗和均衡簇头能量。实验结果表明,提出的算法可以实现显著的数据传输性能提高和功耗节约。     

基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法

为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法。在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离。寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点间的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费。仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期。     

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。