无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

基于模拟退火的无线传感器网络最大生命期路由*

将节点功率控制与数据聚合有机结合,为进一步降低网络能耗提供了可能,但是也给路由算法的设计带来了新的挑战。为此,针对WSNs中结合数据聚合的节能数据传递方式进行了研究,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法。该算法采用模拟退火算法最优化数据聚合点的选择,均衡节点能耗,最大化网络生命期。仿真结果表明该算法性能明显优于现有算法,达到了提高网络生命期的目的。     

无线传感器网络中最大化网络寿命的数据聚合路由

针对数据聚合无线传感器网络寿命最大化问题,分析了网络流量和节点能耗,提出了数据聚合路由问题的网络流量模型,并将网络最大寿命与流量模型相结合设计了一组混合整数规划代价函数.采用对偶分解的方法,获得了近似最优的中继传输速率和路由.仿真实验表明,该算法能有效减少数据通信量,均衡各个节点的能量消耗,延长网络寿命.     

无线传感器网络中基于骨架的路由协议*

传感器节点能量有限且通常不可补给,有效的路由协议有助于降低网络的能量消耗,延长网络寿命。提出了无线传感器网络中基于骨架的路由协议,在仅利用连接信息的基础上,首先提取出传感器网络的骨架,然后利用骨架对每个传感器节点命名,利用节点名称就可以实现源节点与目标节点间的路由。仿真实验表明了算法的有效性。     

基于蚁群的无线传感器网络路由算法*

提出了一种智能无线传感器网络路由算法,利用蚁群的分布式特点,通过有限寿命蚂蚁的协作在源节点与目的节点之间的运动获取主路径和备选路径,然后根据节点信息实时更新路由表.仿真结果显示ACRA(蚁群路由算法)降低了能耗,延长了网络寿命.     

无线传感器网络中事件驱动的能量均衡多流聚合路由算法

如何在均衡地使用监测节点能量的同时降低监测数据的回传时延是无线传感器网络被动式路由研究中亟待解决的一个难点.综合网络传输快速性与能量均衡性需求,针对过程特征性事件,提出一种能量均衡的多流聚合路由算法（EB-MPA）.该算法依据网络层次图选举区域中心节点,降低了数据到达基站的延迟.另外,EB-MPA引入能量耗损代价作为节点单跳路由选择的指标,在节点具备融合能力的情形下,进一步均衡了能量开销,延长了网络生命周期.     

基于能量的无线传感器网络分簇路由算法*

无线传感器网络存在严重的能量约束问题,网络协议的首要设计目标就是要高效地使用传感器节点的能量,延长网络的存活时间。在分析经典的分簇路由协议LEACH的基础上,针对其不足提出了基于能量的改进算法和分簇规模约束机制平衡节点能量消耗。仿真实验表明,改进算法有效地延长了网络生存周期。     

基于改进蚁群的无线传感器网络路由*

在结合无线传感器网络的情况下,利用蚁群算法对无线传感器网络路由在MATLAB中进行了仿真,并对基本的蚁群算法作了改进,取得了较好的结果。     

无线传感器网络中的能效优化路由算法*

根据无线传感器网络节点能量消耗和网络生存周期的特点,通过建立动态规划能量优化模型,在路由总能耗满足能量阈值约束条件下,均衡消耗网络中各节点能量,在此基础上提出一种适合无线传感器网络的动态规划路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期并降低节点的平均能耗。     

基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

带数据融合的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络以数据为中心的特点以及不同业务对QoS的不同要求,提出了一种结合数据融合的QoS路由算法(DAIQoS算法).该算法借鉴TopDisc协议的分簇路由过程对数据进行融合处理.在此基础上借鉴定向扩散(DD)协议中梯度路由的思想,通过维护簇内和簇间两个梯度场建立到sink节点的多条最短路径.选择既能满足数据的QoS要求,又能尽量时其进行融合处理的路径转发数据.仿真实验结果表明,DAIQoS算法能够在满足数据QoS要求的同时有效减少冗余数据,节约能源.     

一种容错的传感器网络数据融合隐私保护算法

由于网络通信具有易错的特点,提出一种具有容错性的隐私保护数据聚集算法。通过椭圆曲线加密方案对节点数据进行加密,保证数据的隐私性,采用加同态加密技术,实现了端到端的聚集加密,节省能耗和带宽。同时,构造轨道图拓扑结构,使得每个节点有多个父节点,当节点与主父节点发生链路失效时,其他父节点能够修复聚集值。仿真实验结果显示,提出的方案在适当增加通信量的情况下,具有较高的数据安全性、很好的容错性和高精度的聚集值。     

无线传感器网络中数据融合算法研究

在提供高效的数据融合的同时保障数据的安全是无线传感器网络的研究的一个具有挑战性的问题。本文为加法融合函数设计了一种具有隐私保护功能的数据融合算法——基于分簇的安全数据融合。该算法利用了分簇协议和多项式的代数性质。其优点为带来的通信开销较小。研究的主要目标是提高无线传感器网络中数据融合效率的同时,保证数据的安全性。     

无线传感器网络中数据密度相关度融合算法

无线传感器网络节点部署在复杂环境时,节点间相关性无法通过节点间距离来准确描述.为了克服该缺陷,本文提出了数据密度相关度公式.该公式反映了节点数据的ε邻域内数据的聚集程度,也反映了该节点数据相对其ε邻域内数据的相对位置.同时,将数据密度相关度公式应用到代表式数据融合算法中,提出了数据密度相关度融合算法.该融合算法得到的相关区域具有相关区域内节点数据相关度大,相关区域问节点数据相关度小的优点.仿真实验结果表明了该融合算法在数据准确性和能耗方面较基于α-局部空间数据融合算法和基于皮尔森相关系数的数据融合算法优越.     

无线传感网中一种改进的分布式数据聚集调度算法

针对无线传感器网络中实时数据收集具有较高的延时问题, 提出了一种改进的无通信冲突的分布式数据聚集调度近似算法。该算法首先在最大独立集的基础上建立一棵根在sink的数据聚集树, 然后各个节点按数据聚集树分层进行数据调度。在数据聚集树的构造过程中, 对于两个相距两跳的支配点, 它们共同的、相距两跳的支配点, 通过距sink最近的支配点加入数据聚集树; 而在数据调度过程中, 采用一种新的选择标准从竞争集中选择节点进行数据调度。通过这两方面的改进, 有效地降低了数据的聚集延时。理论分析表明, 该算法的延时上界为14R+Δ; 仿真模拟的结果表明, 该算法产生的数据聚集延时远低于现有算法。     

传感器网络中基于域的聚集算法

聚集运算是传感器网络查询处理中最重要的一个运算。提出了一种基于域聚簇的网内聚集算法PIA。在PIA中,首先结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出了一种基于域的分布式数据汇聚模型,把传感器网络按域划分来构建连通核,查询只需在连通核中寻径,因而能明显降低寻径时间复杂度并且具有更好的分布性。在PIA中,核心节点把当前路径中的Max和Min值传送到节点上,如果节点的值不符合要求就放弃本次传送,因而能够明显减少数据的传送次数,从而达到节省能量的目的。理论分析和实验表明该算法较传统算法在节省能量上有较好的表现。     

基于MMAS的无线传感器网络数据融合算法*

提出了一种基于MAXMIN蚂蚁系统（MMAS）无线传感器网络的数据融合算法。该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMAS算法构造一个最小Steiner树,源节点的数据发送到构造好的最小Steiner树上,经过融合后传输到sink节点,降低了网络中传输的数据量。通过与Dijkstra算法比较,NS2仿真表明该算法降低了网络能耗,增加了网络生存时间。     

基于虚拟网格的无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络的能量供应和通信带宽等资源相对有限,难以适应大量数据的传输,需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理.为了充分利用其空间和时间相关性来进行数据压缩,提出了一种基于虚拟网格的数据融合算法.该算法基于虚拟网格来构建采集数据矩阵,并分别利用时域差分和二维离散余弦变换来去除时间和空间冗余.仿真实验和理论分析表明:该算法具有良好的压缩性能,有效地降低了节点能耗和提高了网络生命周期.     

无线传感器网络中的数据融合及其能效评估*

首先介绍当前无线传感器网络中具有代表性的数据融合算法;然后基于树型网络拓扑结构,结合节点休眠调度机制,建立传感器节点的能量模型;最后提出从能量的角度评价不同数据融合算法性能的方法,并通过模拟对典型数据融合算法进行分析.