无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

WSN中基于可调感知半径的节点睡眠算法

讨论在无线传感器网络中节点的感知半径可调的情况下,如何合理设计节点的拓扑结构,实现网络的能量负载均衡、延长网络的生存周期。在保证覆盖和连通的前提下,分析当感知半径可调时节点的分布特征和拓扑结构,并对现有的冗余节点移除算法进行改进,提出一种自适应调节感知半径冗余节点睡眠算法(AASRS)。实验结果表明,该算法可以提高网络的能量负载均衡水平,并能最大化节点的感知覆盖区域,且使用的活动节点较少。     

基于节点识别的协作频谱检测算法

在认知无线网络协作频谱感知过程中,感知节点所处的恶劣信道环境会导致本地频谱检测结果发生偏差,有时一些故障节点或恶意节点发送的误导信息来干扰认证网络融合中心的全局判决.根据认知网络感知节点的历史感知信息,将感知节点分为可信节点、不可信节点和故障或恶意节点,提出了一种基于节点识别的协作频谱检测算法.在该算法中,融合中心舍弃故障或恶意节点,使其不得参与数据融合,同时也不考虑不可信节点当前发送的本地检测结果.这样,一方面消除了故障或恶意节点对全局频谱判决的影响,另一方面降低了融合中心计算复杂度.仿真结果表明,该算法能有效克服故障或恶意节点的干扰,提高认证网络协作频谱检测性能.     

无线传感器网络MM模式随机覆盖控制模型研究

在传感器节点随机、高密度部署的环境中,覆盖控制算法可以有效降低能耗和减少冗余数据。无线传感器网络MM（MIN NODES-MAX COVERAGE）模式随机覆盖控制算法采用最少节点最大覆盖率策略,在节点呈泊松分布的网络模型中,根据不同的区域覆盖率,采用区域局部节点覆盖率计算方式,在通信半径和感知半径不同情况下,充分考虑节点复杂重叠对覆盖率的影响,适当允许主动覆盖空洞的出现,使得最少节点仍然可以达到非常接近设置的覆盖率。仿真表明算法可以最大化面积覆盖,有效降低网络能耗。     

基于虚拟引力约束的光纤传感器网络节点空洞智能修复算法研究

针对传统光纤传感器网络节点空洞修复算法存在感知半径较低、距离阈值较短等问题,提出了基于虚拟引力约束的光纤传感器网络节点空洞修复算法.引入IVFA-B(Intensity-based Virtual Force AlgorithmWith Boundary Forces,IVFA-B)算法中的虚拟引力模型,分析异构网格中实现最大覆盖时两种异构节点感知半径的关系以及节点之间的最佳距离.将最佳距离和虚拟引力算法中的最佳距离阈值相结合,提供对异构网络的适应度,同时将节点移动概率引入节点移动距离公式中,实现光纤传感器网络节点空洞修复.仿真结果表明,所提出算法可以有效解决现有算法中存在的问题,在保证较为理想的覆盖效果基础上,延长感知半径和增大距离阈值.以此验证了所提算法具有较优应用性能.     

面向节点失效的无线传感器网络覆盖空洞修复算法

为了保持无线传感器网络的覆盖率,保证网络有效性,提出了一种面向节点失效的无线传感器网络覆盖空洞修复算法;在网络分簇与簇内冗余节点调度已经完成的基础上,算法首先为每个节点设置一个能量阈值,当节点能量低于该阈值时立即向簇首发送失效信息,簇首收到信息后首先默认该失效节点的所有邻居节点都是空洞边界节点,然后通过计算失效节点与所有邻居节点的交点角来判断是否有邻居节点为非边界节点,最后在失效节点的感知半径内选择邻居节点(同时也是边界节点)个数最多的冗余节点激活;分析以及matlab仿真表明,算法的复杂度较低,网络保持一定覆盖率的情况下运行轮数比采用算法之前增加了19%,同时算法的修复效率与网络节点密度以及节点监测半径也有密切关系。     

一种基于采样点判别冗余的无线传感器网络随机覆盖控制算法

在节点随机分布情况下,利用节点自身及邻居的位置信息,根据逆向检测从节点开始由阿基米德螺旋曲线散开的点的覆盖信息,判断其是否属于冗余节点,同时最小化节点通信半径和感知半径,采用休眠机制节能,实现对监测区域覆盖,并通过仿真实验验证了算法的可行性和高效性。     

自适应半径调整的无线传感器网络覆盖算法

针对随机分布的无线传感器网络中节点分布不均匀造成的覆盖冗余,以及同时存在的覆盖空洞,提出了一种自适应半径调整无线传感器网络覆盖算法,通过阈值判断监测区域内传感器节点密度,根据监测区域内传感器节点疏密程度,利用节点半径步长系数对监测区域内节点半径进行自适应调整,建立无线传感器节点发射功率与节点发射半径的模型,计算无线传感器发射功率,通过实验和仿真,表明上述方法能够保证网络覆盖率的基础上减少无线传感器网络总功耗,提高网络寿命.     

基于压缩感知的无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络中存在大量的数据冗余,数据融合技术通过对采样数据进行压缩,消除冗余,有效的减少了节点发送的数据量,延长传感器网络的寿命．提出了压缩感知与数据转发相结合的数据融合算法,在网络采样数据收集的过程中根据节点的子节点个数选择利用压缩感知对数据进行压缩还是直接对数据进行数据转发．仿真结果表明,和基于压缩感知的数据融合算法相比,数据转发与压缩感知相结合的数据融合算法,有效地在平衡节点间负载的同时减少节点的发送量．     

无线传感网中三维覆盖控制和节点调度的研究

无线传感器网络中采用二元感知模型方法计算休眠冗余节点具有局限性和不精确性.本文考虑到实际应用环境对节点感知能力的影响以及传输过程中的路径损耗问题,对监测区域采用三维网格建模,并在概率感知模型的基础上提出一种概率感知衰减模型,同时对当前二维覆盖控制算法存在的各种局限性,提出了一种基于概率的分阶段冗余唤醒策略.仿真结果表明,该算法均衡了网络节点能量,实现了网络能耗的有效性,延长了网络的生存期.     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

基于多层节点相似度的社区发现方法

社区发现是复杂网络研究中的一项重要研究内容,基于节点相似度的凝聚方法是一种典型的社区发现方法。针对现有节点相似度计算方法中存在的不足,提出一种基于多层节点的节点相似度计算方法,该方法既可以有效地计算节点之间的相似度,又可以解决节点相似度相同时的节点合并选择问题。进一步基于这种改进的节点相似度计算方法和团体之间的连接紧密度度量准则构建社区发现模型,并在真实世界的网络上进行社区发现实验。与GN算法、Fast Newman算法和改进的标签传播算法的实验结果相比,该模型可以更加准确地找到各个社区的成员。     

移动传感器网络中基于概率分布的动态的低冗余路由算法

受到节点移动、有限的存储空间及能量等因素的影响,容延迟移动传感器网络在将数据汇聚至Sink过程中伴随着较高的丢包率与数据冗余,传统的确定性路由机制难以应用。对此,利用节点在一定数量时间槽内与Sink点连通的概率分布,提出了一种动态的、分布式的路由算法。该算法充分利用了节点的移动性,使网络在保持低冗余的同时,具有较高的数据送达率。实验结果表明,在节点数多、移动速度快、节点传输距离大的网络中,该算法更具优势。     

基于全神经网络增强算法的WSNs故障预警与检测

针对现有WSNs故障检测算法存在的故障分类检测率低、耗时长、节点能耗控制差等问题,提出一种全神经网络增强故障预警与检测算法。全神经网络的神经元节点与临近层的节点连接,形成具有强大故障数据训练功能的深度网络结构,选择平滑性更好的sigmoid函数作为模型的激活函数,并基于感知机合理调节相邻两个隐含层之间的阈值权重,降低模型的训练损失;采用Adam优化算法抑制模型的梯度膨胀和梯度消失等异常情况,并消除训练中产生的数据冗余,以降低故障数据训练中产生的虚预警。实验结果显示:提出算法的总体故障检测率和不同类型故障的分类检测率都优于传统算法,此外全神经网络增强算法在节点故障检测耗时和能耗控制方面,也具有显著优势。     

基于事件驱动和神经网络的无线传感网络数据融合算法研究

为降低突发事件监测的无线传感器网络(WSN)的能量消耗和数据冗余,设计并实现一种基于事件驱动的动态分簇BP神经网络数据融合算法(EBPDF)。其中动态成簇以及簇头选举过程基于事件严重程度和节点剩余能量,簇的生命周期和簇的覆盖范围根据事件紧急程度和节点剩余能量进行动态调整。同时,为减少网络通信量,将神经网络层次结构与WSN的簇结构相结合,在动态形成的簇结构中应用三层神经网络模型,通过神经网络算法从采集到的大量原始数据中提取出少量特征值,并发送到汇聚节点,从而延长网络生命周期,降低数据传输的冗余度。理论仿真实验证明,与LEACH算法相比,该算法既能有效降低网络通信流量,又能减少节点通信次数。     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。     

煤矿井下无线传感器网络路由算法的研究

为了降低能耗,均衡网络开销,提出了一种高效节能的TSSM算法。该算法规定在网络初始化时进行簇的划分,以后各轮簇内的成员节点将不再发生改变,从而降低了多次生成簇的能量消耗;通过循环选举簇头节点来分散网络的开销;通过划分虚拟单元格以及规定非活动节点休眠,活动节点设定软、硬门限工作的方法,有效降低了网络冗余度;通过簇间多跳将距离网关较远节点的能耗分散到了网络中的其它簇头节点。仿真结果表明,TSSM算法更能有效利用网络资源,均衡节点能源的分配,在一定程度上延长了网络的生命周期。     

WSN中入侵节点检测的节点测距方法

提出基于节点测距的无线传感器网络（WSN）入侵节点检测算法,用于检测无线传感器网络中是否存在外来的伪造节点。该算法运用节点自身的各种传感器进行节点间测距,通过综合分析测距结果保证该算法能成功检测到网络中存在的伪造节点,检测中不需要网络同步时钟和节点位置信息。该算法可适用于不同规模、不同应用的无线传感器网络。通过理论分析和仿真实验验证了该算法在无线传感器网络节点攻击检测中的有效性和可行性。     

物联网感知层高能效覆盖优化节点调度算法

为了更好地节约能量并有效解决节点不均等休眠问题, 探讨了基于容忍覆盖区域的节点调度算法, 并在此基础上进行了两方面改进：通过引入相对剩余能量水平参数Eremain优化覆盖冗余判断策略, 并通过增加“预活动”和“回退”两种节点状态来改进节点状态分布情况, 从而提出一种高能效覆盖优化节点调度算法ECO-NS。最后运用MATLAB对该算法进行了验证, 结果表明, 相对于同类算法, 该算法有效提升了网络覆盖质量, 延长了网络寿命。