无线传感器网络能量均衡拓扑模型研究

针对BA模型仅考虑节点寿命对网络拓扑结构影响的现状,考虑到拓扑能量利用率不高会缩短网络生命周期,在分析网络平均剩余能量和通信半径对网络生命周期影响的基础上,提出一种无线传感器网络能量均衡拓扑模型.该模型在拓扑演化过程中,综合考虑节点剩余能量、通信半径和节点度,并引入剩余能量调节参数、通信半径调节参数和节点度调节参数,最终使剩余能量大的节点连接概率更高.理论分析和仿真实验结果表明,该模型不仅具有无标度网络的幂律特性,具有较好的稳定性,且能够均衡节点和网络能耗,延长网络的生命周期.     

基于小世界模型的WSN簇间拓扑优化方法

针对无线传感器网络节点因能量消耗、硬件故障、通信因素等导致的链路失效问题,提出一种基于复杂网络小世界模型Kleinberg的无线传感器网络簇间拓扑优化方法,该方法依据簇头节点的局部视图ViewList信息中的长链与短链构建WSN簇间拓扑.实验分析表明,利用该方法演化的无线传感器网络拓扑在节点失效概率为0.2时,网络寿命比DECDC提高25%,并具有良好的能量均衡性和较低的消耗代价.该方法构建的拓扑具有较好的容错性和较强的鲁棒性.     

一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）中通常节点能量受限,节点间能耗不均衡会导致网络生命周期缩短.针对该问题,综合考虑节点的能量效率和能耗均衡,通过引入阿特金森指数设计了一种改进优化的综合效用函数;基于此,建立了一种能耗均衡的拓扑博弈模型,并证明了该拓扑博弈模型是序数势博弈且存在帕累托最优;提出了一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法（DTCG）.通过仿真实验及对比分析表明,相较于其它基于博弈理论的拓扑控制算法,DTCG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下,降低节点发射功率,拥有更好的能量均衡性和能量效率,可以有效延长网络生命周期.     

无线传感执行器网络中多源容错拓扑控制算法研究

拓扑控制是延长无线传感器网络生命时间的关键技术.针对异构网络的复杂性,提出了基于功率控制的分布式多源容错拓扑控制算法MSFT.在由大量计算、能量受限的传感器节点和少量性能较优的执行器节点组成的异构无线传感执行器网络模型中,算法保证任意传感器节点与执行器节点之间至少存在k条不相交路径同时选择权值较优节点使路径总功耗尽可能少,这样当任意k-1个节点失效时并不影响网络的连通性.理论分析证明算法能以O(n)的时间和消息代价构造网络拓扑,仿真实验进一步证实算法的有效性.     

一种无线传感器网络能耗均衡的自适应拓扑博弈算法

针对无线传感器网络节点能量有限与能耗不均衡导致网络生命周期提前结束的问题,运用势博弈理论将节点的平均寿命、节点最短寿命、网络的连通性以及覆盖性应用到效益函数的设计中,建立一种基于序数势博弈的能耗均衡的拓扑控制模型,以证明博弈模型是序数势博弈.基于该势博弈模型,提出一种能耗均衡的自适应拓扑博弈算法.该算法根据节点平均寿命调整自身的功率,帮助最短寿命节点降低功率,延长整个网络的生存时间.仿真实验及对比分析表明,所提出的算法相比于其他基于博弈论的拓扑控制算法,能够改善网络能量的均衡性,提高网络能量效率,保证网络拓扑的健壮性,增强网络拓扑的自适应性.     

面向异构WSNs的基于能量感知的簇路由算法

有效地使用传感节点的能量,进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.为了延长网络,现存的多数簇路由是面向同构网络.为此,提出分布式能量感知的异构WSNs非均匀分簇路由DEAC(Distributed Energy Aware unequal Clustering)算法.DEAC算法是以EADUC(Energy Aware Distributed Unequal Clustering)为基础,并进行优化.与EADUC不同,DEAC算法从簇头竞选机制、簇间多跳通信中的下一跳转发节点的选择策略以及自适应的节点通信半径的设置三方面进行优化.在簇头竞选机制中,采用退避算法,利用节点的剩余能量以及邻居节点的平均能量设置延时时间;在选择下一跳转发节点时,建立节点的关于能量的度量函数,选择具有最大剩余能量的节点作为下一跳;而在设置节点通信半径时,考虑了距离、剩余能量以及邻居节点数信息.仿真结果表明,与EADUC协议相比,提出的DEAC算法能够有效地延缓第1个节点失效的时间,减少了能耗,扩延网络寿命.     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

大规模无线传感器网络仿真节点随机部署分析

无线传感器网络具有密集型、随机分布的特点.大规模节点部署的无线传感器网络给实际应用和科研工作带来困扰,甚至无法完成.文章基于OPNET平台,在仿真无线传感器节点和应用层进程模型的基础上,采取接收信号强度指示测距定位技术控制节点传输距离,在一个相对较小的空间区域部署大量节点.仿真模型运行后,分析了网络应用层若干性能,包括网络传输半径、传输半径与能量消耗关系、网络延时和吞吐量,验证了网络拓扑结构的收敛性和合理性.根据多路衰减模型,综合考虑数据分组传输距离与能量消耗之间的平衡,计算出节点传输半径与最大传输半径及最小传输半径的数值关系.     

A two-hop clustered image transmission scheme for maximizing network lifetime in wireless multimedia sensor networks

In traditional wireless sensor networks, normal sensor nodes which measure scalar physical phenomena like temperature, pressure and humidity usually compress the data before sending them out to minimize the communication energy consumption. However, this strategy may not be suitable for image transmission in wireless multimedia sensor networks. In the traditional clustering structure, when the camera-equipped node or the cluster head compresses the images, an energy hole will appear. This is a key factor that affects the lifetime of the network. To avoid the energy hole problem, a two-hop clustered image transmission scheme is proposed in this paper. In the proposed scheme, many redirectors are used to compress and forward the images for the purpose of reducing energy consumption of the camera-equipped node and the cluster head. With adaptive adjustment of the transmission radius in the camera cluster and tasks allocation based on the residual energy of the normal sensor nodes by the camera-equipped node, the energy consumption of the nodes in the network is balanced. The experimental results show that the proposed scheme can prolong the network lifetime dramatically in the case of the sensor nodes deployed densely.     

跨层优化的WSN能耗均衡拓扑博弈算法

由于无线传感器网络承载服务的多样性和工作环境的复杂性，使得基于单层信息设计的拓扑控制方法面临挑战。针对该问题，通过引入博弈理论和超模博弈的概念，将节点度、网络连通性和MAC层干扰程度等跨层信息融入到效用函数的设计中，构建了一种新的拓扑博弈模型，并证明了该模型属于超模博弈且存在纯策略纳什均衡，进而提出了一种跨层优化的WSN能耗均衡拓扑博弈算法（COETG）。通过仿真实验与对比分析表明，COETG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下，降低节点发射功率，拥有良好的能耗均衡性和能量效率，有效延长了网络生存时间，提升了网络性能。     

基于能量感知的无线传感器网络拓扑演化

针对无线传感器网络中能源效率的问题,引入复杂网络理论的研究方法,提出基于能量感知无线传感器网络拓扑动态演化模型。在建模过程中考虑到无线传感器网络拓扑变化与节点的度数和剩余能量密切相关,而且网络中节点和链路是有增有减的动态行为,利用连续场理论推导出此模型具有无标度的特征,无标度网络对于节点的随机故障具有较高的鲁棒性。数值计算与实验仿真结果显示,算法可以有效地改善整个网络的结点均衡能耗。     

无线传感器网络中干扰最小化问题的后悔贪心算法

无线传感器网络是当前信息领域的一个研究热点,由于无线传感器携带的能量有限,限制了无线传感器的使用寿命,通过减少由于邻近节点同时传输信号产生的干扰可以降低节点的能耗。拓扑控制技术可在保持网络连通的情况下,调整节点传输半径,以降低干扰。以接收者为中心的干扰模型中,求解无线传感器网络中基于拓扑控制技术的干扰最小化问题是NP难问题。现有的贪心算法求解思路是依据某个贪心准则依次确定每个节点的传输半径,求解速度快,但精度有待提高。探讨了增强目前最好贪心算法精度的策略,允许部分后悔操作,即每个贪心迭代步中当前网络的最大干扰增加时,通过两个后悔策略重新调整某些节点的传输半径,力图降低当前网络的最大干扰。模拟实验结果表明,针对随机产生的算例,所提出的后悔贪心算法在略有增加的时间内有效提高了现有贪心算法的精度。     

UCUBG:基于等级划分的水下传感器网络非均匀分簇算法

随着海洋经济发展,水下无线传感器网络已成为研究热点.针对水下传感器网络中集中式分簇困难,能耗不均和水声时延长问题,提出一种基于等级划分的分布式非均匀分簇算法.该算法首先利用平均能量与节点密度相结合的阈值函数以及综合考虑节点深度和节点密度的簇首竞争半径函数,选择簇首节点,使簇首分布更加合理和均匀;然后划分簇首等级,优化入簇过程,均衡具有不同簇间传输任务的簇内负载;最后结合簇首等级和贪心算法,构建簇间多跳传输路由,降低整体通信能耗和时延.仿真结果表明,所提出的算法不仅能均衡能耗,延长网络寿命,而且能够有效降低网络通信时延.     

异构监测传感器网络寿命最大化模型及其求解

对于有两类无线传感器节点组成的异构监测网络,给出了考虑连通覆盖约束条件的求解网络寿命的最优化模型;根据KKT条件,最优解处的不等式约束可以转化为等式约束,得到了模型的最优解,该最优解对于实时调整传感器网络的感知/发射半径具有很强的指导意义.数值结果表明,网络最大寿命值随传感器的感知/发射半径的增加而减小;同时传感器发射半径的调整,可以提高网络寿命.     

自适应异构传感网节能优化拓扑控制研究

针对传统的节能优化算法没有充分考虑节点间的通信距离和节点失效后重新分簇等问题,为了延长网络的生存期,提出一种自适应优化异构无线传感器网络拓扑结构控制算法.提出的算法首先基于传输数据跳数和相邻传感器之间通信距离,依据相似三角形几何原理,结合具体应用场景对传感器节点的分簇、成簇等操作进行自适应优化控制.仿真实验表明:改进的...     

基于均匀分簇的无线传感器网络寿命最大化理论分析

无线传感器网络路由协议的一个重要目标是均衡节点能量消耗并延长网络寿命.基于均匀分簇的无线传感器网络模型,对网络寿命最大化进行了理论分析.在此基础上,提出了一种改进的数据传输方式,有效地均衡了节点的能量消耗,并显著地延长了网络寿命.模拟实验表明,在网络半径一定时,通过合理地选取最优的簇半径,可以最大化网络寿命.改进数据传输方式后的最大网络寿命比改进前的提高了13%.最后,结合该领域当前研究现状,指出了基于分簇路由协议的最大网络寿命未来的研究重点.     

HDEEC：面向异构网络的一种基于簇路由协议

有效地使用传感节点的能量进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.为了延长网络,现存的多数簇方案是面向同构网络.为此,面向异构网络,提出基于簇的分布式能量有效路由HDEEC(heterogeneous WSN distributed energy-efficient clustering)协议.HDEEC协议首先提出异构网络模型,考虑了普通节点、特优节点和超特优节点三级能量节点;然后,提出能量消耗模型;最后依据这两个模型,提出了簇头选择方案.HDEEC协议以平衡、有效方式动态改变节点被选为簇头的概率.仿真结果表明,提出的HDEEC协议能够有效延长网络寿命,比DEEC、DDEEC的网络寿命分别提高了72％、68％.     

基于蚁群优化解决传感器网络中的能量洞问题

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为“能量洞”的现象.“能量洞”问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究“能量洞”现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况.     

无线传感器网络拓扑三级分簇优化算法

针对大规模分布式传感器网络提出一种拓扑三级分簇结构优化算法. 通过引入传感器休眠模式, 并考虑到分簇数目较多的情况, 对多个簇头节点采用生成最小刚性图的方法进行拓扑优化, 以实现传感器网络整体能量均衡,使传感器网络具有较好的连通性和鲁棒性. 仿真实验表明, 与已有相关算法相比, 采用所提出的算法可使网络延缓出现节点死亡现象, 有利于实现网络负载均衡, 并且网络中节点整体存活时间较长, 从而延长网络的生命周期.

     

一种能量高效的无线传感网分簇路由算法

针对无线传感网节点能耗不均造成的生命周期短的问题,提出一种能量高效的无线传感网分簇路由算法（NUC&GDF）。该算法从三个方面对无线传感网的路由进行优化;a）改进簇首选举机制,选择合适的簇首;b）改进簇首节点成簇半径规则,形成合理的簇规模大小;c）在簇首与基站的稳定数据传输过程中,引入改进的梯度下降法强化学习来计算权值最小的自适应无线簇间路由。实验结果分析表明,提出的算法性能比LEACH算法、LEACH-C算法以及DEBUC算法更优;在网络规模为100 m×100 m时,网络生命周期分别提高约50.3%、21.5%、16.4%,能更有效地延长网络生命周期。