基于无线传感网的虚拟MIMO的能量有效性研究

基于一种无线传感网模型,提出了一种新的虚拟MIMO结构,此结构不需要接收端协同,避免了以往虚拟MIMO结构中接收端协同的复杂性。文章从整个网络生存周期角度出发,分析并推导了在相同条件下虚拟MIMO相比SISO会有更小的能耗,此外,还考虑了基于导频序列信道估计对能耗的影响,仿真结果表明了协同虚拟MIMO比SISO情况下能量节省很多。     

基于分组的无线传感网多轮分簇路由算法

针对LEACH算法中簇头能量消耗过快的缺陷,提出一种基于分组的无线传感网多轮分簇路由算法LEACH-G。在分簇过程中采用分组的策略,利用信标节点signpost,在选出簇头之前承担通信任务,均衡整个网络能耗,并在簇头选取阈值中引入节点与基站之间的距离以及能量参数,降低网络能耗。仿真结果表明,与LEACH相关算法相比,LEACH-G算法能够有效降低节点10%～15%的平均能耗,延长网络生命周期,提高簇头工作效率。     

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。     

虚拟网络映射模型和算法研究

虚拟网络映射是网络虚拟化的关键问题之一,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下,为该虚拟网络分配合适的底层网络节点和链路资源,从而在共享的物理网络基础设施之上构建彼此隔离的多重异构虚拟网络,为网络基础创新研究提供实验环境和平台,为网络新应用提供承载服务。论述了虚拟网络映射模型和映射算法,并提出基于最小割集理论设计VN映射算法。     

无线传感网中移动节点的自适应定位算法

介绍了一种在无线传感网中针对移动节点的自适应定位算法,通过建立移动节点运动模型,借助运动模型估计信息辅助移动节点的定位,解决了只有2个或1个信标节点的无法定位的问题,本算法能够适应不同移动节点的运动状态,动态地调整定位时间间隔,从而既能提高节点定位的精度,也能在保证定位误差的情况下降低定位频率,节省定位能量的消耗,延长整个无线传感网的生存时间。     

基于拓扑预配置的公平虚拟网络映射算法

虚拟网络映射是实现云环境下资源多租赁运营及弹性计算资源服务的关键基础环节,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下将虚拟网络植入到合适的底层物理节点和链路.现有虚拟网络映射算法的研究成果大多以极大化物理资源利用率为目标,对虚拟网络请求排队中的公平性问题考虑较少.为此提出了一种基于虚拟拓扑预配置及可重用技术的虚拟网络映射算法以提高映射公平性.将虚拟网路映射过程分为2步骤：拓扑预配置过程和映射过程.1)对在线队列中较大的虚拟网络拓扑进行等价变换,将其变换为节点及链路数目更小的拓扑,减少虚拟网络请求在拓扑上的差异从而提高公平性;2)建立形式化的虚拟网络映射模型,并利用离散粒子群算法对优化模型进行求解;为了充分利用可重用技术能在求解过程中节省带宽资源的特性,引入粒子位置分配增强机制以提高物理网络资源利用率.仿真实验结果表明：提出的算法在物理网络资源利用率、收益/成本比及虚拟网络接受公平性等方面均优于已有同类算法.     

无线传感网中一种基于从信标辅助的改进质心定位算法

针对当前无线传感网质心定位算法的不足,提出了一种基于已定位节点辅助下的改进质心定位方法.通过独立定位计算与综合定位分析,最终获得精确的位置信息.本方法同时扩展了网络中可定位节点的范围,从而使得全网内的节点都可以方便地进行定位.     

无线传感网在嵌入式数字视频检测监控系统中的应用研究

以无线传感器网络技术和数字视频检测监控技术为核心,初步研究了一种新型的、实时性强的、基于嵌入式的森林旅游资源火情检测监控系统。系统将传感节点遍撒指定区域,再将传感节点采集的视频信号数据传送至监控中心,为快速发现森林火情提供智能保障。     

不同调制机制下无线传感网收发器能耗优化模型*

针对无线传感网节点能量约束问题,提出单位比特数据传输能耗最小化模型。从物理层和硬件电路角度,建立收发器能耗模型,根据不同的调制机制,并考虑数据重传机制,提出了基于单位数据传输能耗最小化的最佳负载大小模型和最优通信距离模型。分析了在不同信号干扰、通信距离、负载大小、发射功率以及不同调制机制下的最优能耗值。实验结果进一步验证：当信号干扰强度较大时,短距离通信更有利于系统节能;随着通信距离的增加,最佳负载大小值趋于常量;采用自适应发射功率能明显降低数据传输能耗;随着通信距离或者干扰强度的增大,数据传输能耗以指数形式增加。     

节点拓扑感知的高效节能虚拟网络映射算法

针对现有网络资源过度饱和的问题,提出一种节点拓扑感知的高效节能的虚拟网络映射算法。该算法在节点映射阶段,量化节点映射成本的同时考虑拓扑属性,通过改进后的节点排序方法对每个虚拟节点的候选物理节点进行资源评估,计算最佳映射节点。在链路映射阶段,采用Dijkstra算法,对于每条候选物理链路,综合考虑链路剩余带宽资源、途径节点剩余资源以及跳数,重新计算链路排序值,从而获得高效节能的最佳映射链路。仿真实验数据表明,该算法能有效降低能量成本,节省物理网络资源,在虚拟网络请求接受率和收益开销比等参数指标上具有显著提升。     

改进的无线传感网混沌Hopfield盲检测算法

在密集部署的无线传感器网络中,相邻传感器的信号可能高度相关。在无线传感网传输模型分簇的基础上,针对Hopfield神经网络极易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,利用混沌序列的遍历性和类随机性,提出一种改进的混沌Hopfield盲检测算法解决无线传感网簇内传感器信号盲检测问题。算法的思想是:利用混沌映射产生初始发送序列,并且在算法出现早熟收敛时进行小幅度的混沌扰动,借此降低算法的误码率。仿真结果表明,改进的混沌Hopfield神经网络算法所需数据量极短,从而成功实现簇内簇首传感器信号盲检测。     

无线传感网节点群的远程控制研究

随着通信技术、嵌入式技术和传感器技术的飞速发展,传感器网络由于具备自组织性、协作性和动态组网变化等特点,在经济生活各方面应用广泛;但目前商用传感网络多为有线的局域网连接,对一些离散型的节点适用性不强,特别是在一些需要远程接入的控制场合就很难实现;针对上述不足,提出了一种基于无线网络与GPRS网络相结合的无线传感网络节点群远程控制方式;离散型终端节点通过433MHz频点组成无线传感网络,经过本地嵌入式中心节点实现与GPRS网络的异网连接,进而通过手持式终端实现远程监控;实验系统比较了节点群在不同气候条件下数据传输的距离与可靠性,结果表明系统能实现上述两种无线网络的异网数据交换,有效地解决了传感网节点群的远程控制等问题。     

多移动汇聚节点的无线传感网中基于服务质量的能耗

针对无线传感网（WSN）中传感节点能耗过高、传输时延过长、数据完整性过差的问题,提出一种基于多移动汇聚节点考虑服务质量（QoS）的路由算法——时延敏感和数据完整性（MSTSDI）算法。首先,通过从基站接收信号的强度判断节点的密度,用K-means聚类算法将传感网划分成自治区域;其次,给每个自治区域分配一个移动汇聚节点,利用支持向量回归（SVR）的方法确定移动汇聚节点的轨迹;最后,引入深度引力域和队列引力域,通过Improved-IDDR算法对时延敏感数据包和数据完整性要求高的数据包进行传输。理论分析和仿真表明,与GLRM算法和LEACH算法相比,Improved-IDDR算法的路由策略的能耗下降幅度分别为21.2%和23.7%;而该算法的时延分别降低了15.23%和17.93%;该算法的所传输数据包的完整性也更好。实验结果表明,MSTSDI在传感网络中能够有效提高系统的性能。     

基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法

针对当前节点多属性网络链路映射长度较长、网络请求接受率和收益开销较低的问题,提出基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法.根据无向图描述节点多属性网络映射问题,采用拓扑结构感知,构建节点多属性网络模型和节点链路映射评测指标,利用回溯算法,计算sumTR值,获得备选网络节点集合.使用子区域作为物理节点映射区域进行资源分配,按照映射优先级排列网络节点依次映射,分析节点多属性,使用最短路径算法,排序跳数最小链路映射,实现节点多属性网络映射.实验结果表明,所提算法能够有效缩短链路映射长度,提高网络请求接受率和收益开销.     

一种基于云计算的无线传感网体系结构

提出了一种基于云计算的无线传感网体系结构。整个传感网被划分为若干个分区; 云作为虚拟汇聚节点, 有多个汇聚触点, 每个触点负责一个分区中传感器的数据收集; 每个分区中的传感器组成本地传感网, 所有本地传感网通过云连接成一个整体; 数据在云中分布存储、并行处理。模拟实验表明, 新结构传感网的数据传输性能明显提升。该结构适用于以数据为中心的无线传感网。     

无线传感网概述

无线传感网作为多学科交叉的一个研究方向,已获得了国内外众多学者的关注。随着研究的深入和相关技术的发展,无线传感器网络被广泛地应用到各个领域,并表现出巨大的潜力。本文从无线传感网的结构、应用和研究现状三方面总结了无线传感网的发展。     

Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

基于ZigBee的无线传感网的分群算法

无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是通信、传感、计算机技术结合的产物，已成为当前研究的热点。分群是诸多研究中的重点，针对WSNs的特点，提出了一种基于最大连接度算法的传感网络的分群算法，适合ZigBee传感网络的异质节点的情况，在网络结构变化时能快速地重新分群，保证网络的稳定、可靠。     

基于复合AUVs的水声传感网拓扑优化机制

为提高网络拓扑的健壮性和自适应性, 基于拓扑重构思想提出基于复合自主式水下航行器的水声传感网拓扑智能优化机制来提高网络的连通性; 进一步, 在发现水声传感网拓扑结构形成的内在规律的基础上, 提出三角淡化关键节点网络拓扑优化方法, 该方法有助于提高网络抗毁再生能力. 最后通过仿真实验对比分析验证了所提出机制的有效性, 实验结果表明, 在牺牲约8.5\%覆盖度的条件下, 抗毁性能提高约50\%.