基于分簇的无线传感器网络簇内数据融合算法

根据节点剩余能量、通信消耗量和节点IP,设计无线传感器节点分簇算法,减少了无线传感器网络的数据传输总量。分析对以分簇为基础的簇内数据的融合算法误差成因,提出先进行簇内传感器测量修正、再进行簇内传感器数据融合的改进算法。通过TOSSIM仿真平台的实验,改进后的簇内数据融合算法测量误差明显减少。     

无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法

在无线传感器网络(WSNs)中,一般采用电池供电,节能是WSNs设计的研究重点。为了提高测量结果的准确度和降低网络的能耗,提出了一种两层模式数据融合方案。在传感器节点上用格林贝斯准则和顺序加权算法进行低层次数据融合,在簇头节点上用神经网络算法进行高层次数据融合。仿真实验结果表明:两层模式数据融合方案有效减少了网络中的数据传输量,提高了融合数据的精度,降低传感器节点的能耗。     

基于簇头预测的无线传感器网络节能算法

针对无线传感器网络寿命受节点能量制约的问题,提出基于簇头预测的节能算法。分析节点接收、发送和处理数据所需能耗与通信中数据包长度的近似线性关系,给出节能算法的能耗模型。以已有融合数据为基础,簇头利用灰色预测算法求出该簇的数据,降低簇头与非簇头节点的通信频率,使簇头以较低能耗延长其轮回周期。仿真结果表明,该算法能有效降低节点死亡速度,延长网络寿命。     

无线传感器网络簇内分级数据融合算法

根据无线传感器网络(WSN)资源受限的特点,在主成分分析融合方法的基础上提出一种WSN簇内分级数据融合算法。采用自学习加权方法估计各个传感器的测量方差,通过线性无偏最小方差估计法对簇内传感器节点的测量数据进行修正,用主成分分析方法得出各传感器的综合支持度和数据融合的公式。通过应用实例和仿真结果验证该方法的有效性和可靠性。     

基于簇内分层的无线传感器网络隐私保护数据融合算法

在无线传感器网络中,提供高效的数据融合的同时又保证数据的隐私性是一个具有挑战性的研究问题。提出一个基于簇内二叉分层的完整性和机密性保护的数据融合算法(TIPDA),算法将簇内节点按照二叉树的逻辑结构进行组织,并引入了数据切片的思想完成数据融合,同时将中国剩余定理的思想引入进行端到端的完整性验证。理论分析和实验结果都表明,TIPDA算法可以有效地保护无线传感器网络融合数据的机密性和完整性,且花费较少的通信开销和计算开销。     

无线传感器网络簇内实时数据融合研究

现有的无线传感器网络数据融合技术存在数据延迟和数据正确性两方面的问题。针对该问题设计一种基于簇内实时数据融合的方法．该方法首先通过量化计算将数据划分为紧急数据和非紧急数据并作标记,将紧急数据迅速融合传给用户以提高实时性。在融合过程中引入传感器测量修正并结合关系矩阵法对数据进行相应的融合处理．然后对融合结果进行分析并进行反馈调整。仿真实验结果表明．该方法能够提高簇内实时数据融合正确性并且降低数据延迟．     

无线传感器网络簇内自适应融合算法研究*

无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,且影响数据的可靠性。针对这个问题,分析了簇内数据误差成因,提出了一种改进后的自适应数据融合算法。该算法从节点测量数据自身着手,通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值,以各个节点与估计值的欧氏距离作为各节点可信度的描述。实验证明,该融合算法提高了数据的精度和可信度。同时,通过与分批估计融合方法和传统的自适应加权融合方法的比较分析,表明该方法融合效果更好。     

无线传感器网络中基于压缩感知的分簇数据收集算法

针对无线传感器网络(WSNs)能量有限、通信链路不可靠的特点,提出一种基于稀疏分块对角矩阵进行压缩感知的分簇(SBDMC)数据收集算法.该算法以稀疏分块对角矩阵作为观测矩阵以减少参与收集节点数目;采用分布式分簇路由实现数据的分布式收集;通过分析能耗模型得到最优簇头数目以减少网络能耗.在此基础上,给出一种有效的分簇路由数据收集算法.仿真分析表明:提出的算法较之已有算法可以减少通信能耗、延长网络寿命,同时均衡能耗负载.     

无线传感器网络中基于分层的非均衡分簇算法

降低网络能量消耗、延长网络寿命是无线传感器网络设计的重要目标,分簇是实现该目标的主要方法之一。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的非均衡分簇算法。算法根据节点的能量消耗情况计算出了每层的宽度,可以有效实现网络的能耗均衡。将非均衡分簇算法与LEACH协议进行了比较,仿真实验表明:基于分层的非均衡分簇算法可以更好地实现能耗均衡,能有效延长网络的寿命。     

无线传感器网络的一种数据管理底层协议

以数据为中心(data-centric)的数据管理是当今公认的无线传感器网络数据管理模式,由于其通讯量小、可扩展性好、适应网络规模和拓扑变化等优良性能而受到日益广泛的关注。提出一套适用于无线传感器网络的数据管理底层协议,其基本功能是利用传感器节点的数据通讯和存储能力,使某区域的数据(包括历史数据)总保存在离该区域最近的传感器节点中,而不随最初采集该数据节点的关闭或移动而丢失或移动。该协议在网络中建立起的结构稳定性,使网络中的数据查询过程避免了因网络拓扑的动态变化造成的访问中断和路由更换,为以数据为中心(data-centric)的数据管理的可靠实现提供了支持。     

无线传感器网络数据管理技术

无线传感器网络主要应用于环境监控,需要对网络运行过程中产生的大量数据进行有效的管理,从而提高网络性能。该文讨论无线传感器网络数据管理技术的发展情况,分析传感网中的数据管理与传统分布式数据库管理的区别,总结在传感网中进行数据管理的关键技术和难点,介绍各项关键技术的进展,指出传感网数据管理技术面临的挑战和研究方向。     

基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法

针对无线传感器网络数据汇集应用中, 由于数据流量大, 相邻路径之间容易发生串扰、信道竞争和冲突, 造成拥塞问题, 提出了基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法(Data gather tree algorithm based on congestion control, DGT-CC). DGT-CC算法通过层次发现、邻居发现、启发式搜索和流量均衡策略构造一棵最短路径最小拥塞权值树. 理论分析证明DGT-CC算法收敛, 并能够构造一棵最短路径最小拥塞权值树, 仿真实验表明DGT-CC算法在丢包率、网络吞吐量和时延方面都较普通的最短路径树具有更好的性能.     

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．     

无线传感器网络中的信任管理

作为对基于密码体系的安全手段的重要补充,信任管理在解决WSNSs(wireless sensor networks)中的内部攻击,识别恶意节点、自私节点及低竞争力节点,提高系统安全性、可靠性和公平性等方面有着显著优势.综述了WSNs环境下信任管理的特点、分类方法、框架设计、脆弱性分析、攻击模型及对策,在此基础上介绍了WSNs下的典型信任管理系统.以信任计算模型为中心的WSNs环境下信任管理框架的设计是信任管理系统的核心,从信任要素、信任计算模型和信任值的应用这3个方面对其进行了深入讨论.最后,总结了WSNs环境下信任管理的研究现状,提出了值得参考的研究发展方向.     

无线传感器网络的网络管理

无线传感器网络是由许多能量和处理能力有限的传感器节点组成.传感器网络主要用来监测环境、建筑和结构和动物习性的监测.网络管理是任何网络,包括传感器网络的重要功能.而由于无线传感器网络的特点,对其管理要比传统网络都要困难,而其中网络管理的最主要方面是网络拓扑结构的管理.开发节能并且能够维护网络连接的拓扑的算法是非常必要的.本文介绍了网络管理的基本知识,以及如何应用在无线传感器网络中.文中主要描述了网络的拓扑结构,并且对现在主要的网络拓扑结构算法进行描述和比较.     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.     

无线传感反应网络综述

从传感器网络衍生出来的传感反应网络是一种全新的信息获取和处理技术.本文先简要介绍了传感反应网络体系结构和特点,再结合已有研究,在设计和开发传感反应网络协议方面,讨论传感节点-反应节点和反应节点-反应节点协调中存在的问题,并探讨反应节点给通信协议带来的问题与挑战.     

一种无线传感器网络隐私保护数据聚合方案

隐私保护是基于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)的数据聚合技术中最具挑战性的安全问题之一.在WSNs环境中,现有的隐私保护数据聚合机制不能同时满足安全性及节能性要求,存在计算复杂、通信量大及安全性低等缺点.提出一种能量有效的、抗数据丢失的隐私保护数据聚合方案,该方案利用2次不同形式的数据扰动同时实现了数据对基站及网内其他节点的隐私保护.首先,从防止基站入侵角度,给出了初次扰动数据设计方法;在此基础上,为实现对邻居节点的隐私保护,提出二次扰动数据的构造方法,并给出中间聚合节点及基站的聚合验证操作流程.通过引入消息认证码技术,有效抵御了多种外部攻击.安全及性能分析表明,该方案可在不过多消耗节点能量的前提下保证节点的安全性,且具有较好的抗数据丢失能力,安全性及能效性均优于现有方案.     

无线传感器网络MAC协议研究进展

近年来, 无线传感器网络 (WSNs) 作为国内外一个新兴的研究方向, 吸引了许多研究者和机构的广泛关注. 无线传感器网络具有与传统无线网络不同的特点, 且与应用高度相关. 无线传感器网络主要的一个设计目标是有效地使用网络节点的受限资源 (能量、内存和计算能力), 以最大化网络的服务寿命. 传统网络的介质访问控制 (MAC) 协议, 并不能直接应用于无线传感器网络. 针对无线传感器网络的特点和应用背景, 研究人员提出了很多 MAC 协议. 本文通过分析无线传感器网络的特点, 讨论了影响 MAC 协议设计的有关问题, 着重研究和比较了当前一些重要的无线传感器网络 MAC 协议. 结果表明, 不存在一种适用于无线传感器网络应用的标准 MAC 协议, 好的 MAC 协议必须能在能量有效性和网络性能之间进行折中. 最后, 展望了无线传感器网络 MAC 协议的进一步研究策略和发展趋势.