一种无线传感器网络自适应定位算法

针对无线传感器网络中未知节点分布不均的问题,提出了一种无线传感器网络自适应定位算法。首先通过遍历未知节点,对区域密度进行划分,自适应改变各个区域信标节点虚拟力系数,使得信标节点合理分布于被监测区域中,提高了定位精度。理论分析和实验表明：算法是行之有效的。     

无线传感器网络自适应预测加权数据融合算法

为提高无线传感器网络监测系统的可靠性及寿命,提出了一种基于分簇的自适应的预测加权数据融合(AFWDF)算法.AFWDF算法依据数据在时间上的相关性,建立预测模型.源节点与簇头利用前期监测数据的变化态势自适应调整预测模型参数对后期数据进行预测,源节点通过预测值与测量值比较提取特征值和剔除异常值,簇头根据特征值和预测值还原监测值,并计算监测值可信度和权重进行加权数据融合.通过性能分析及仿真,得出AFWDF可靠性较高,且在模拟环境下网络寿命周期比SAEMDA和BPNDA算法提高了15％左右.     

无线传感器网络自适应实时路由协议

针对无线传感器网络中节点能源和带宽受限等问题,提出一种基于位置的自适应实时路由协议。该协议自动调整数据包在不同时刻的实际传输速率,选择较匹配的传输路径,满足了不同应用情况下不同层次的网络实时性需求,提高了网络节点的能量有效性。OMNET++软件平台上的仿真实验结果证明,该协议提高了网络的实时性、数据包有效到达率,并延长了网络的寿命。     

一种基于数据驱动链路估计的传感器网络实时路由协议

提出了一种适用于无线传感器网络的基于数据驱动链路估计的实时路由协议。此协议基于地理位置感知,依据前向路径距离矢量构造路由下一跳节点的候选集,同时协议引入数据驱动的思想,结合延时、投递率以及单跳距离构造速度矢量,并以速度矢量和剩余能量来选择下一跳节点,提供端到端的软实时数据传输。协议以实时性和能耗作为主要评价指标。利用ns2仿真平台实现了此路由协议,当数据速率为50数据报文/s时,此协议比AODV和DSR的延时减少50%以上,能耗降低30"0,可以看出协议可以有效地提高实时性,降低网络能耗。     

一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题。通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,文中基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法(AHP休眠算法)。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠和定时休眠算法对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

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。     

无线传感器网络中一种自适应定位算法的实现

本文基于应用,采用事件触发机制,融合了两种已有的无线传感器网络节点自定位算法:质心算法和Dv-Hop算法,提出了一种自适应分级定位算法.该算法根据触发事件的级别使用循环求精的方法,使得定位结果满足不同的应用需求,实现了定位精度和能源开销的较好平衡.仿真实验结果显示,该算法能够满足不同的应用需求.     

基于回归的传感器网络数据抑制方案*

提出了三种基于回归模型的数据抑制方案：其中两种利用了无线传感器网络中数据的时序相关性;另一种利用了感知数据的时序—地理位置相关性。模拟实验表明,相对于简单的数据抑制方案,基于回归的数据抑制方案的通信代价更低。     

基于回归的传感器网络数据抑制方案*

提出了三种基于回归模型的数据抑制方案:其中两种利用了无线传感器网络中数据的时序相关性;另一种利用了感知数据的时序—地理位置相关性。模拟实验表明,相对于简单的数据抑制方案,基于回归的数据抑制方案的通信代价更低。     

一种传感器网络最大化生命周期数据收集算法

从理论上分析了最大化网络生命周期的数据收集问题.主要做了以下4项工作:(1)分析了简化的静态路由模式,其中只有一棵路由树用于收集数据.(2)分析了真实的动态路由模式,其中有一系列的路由树用于收集数据.(3)提出了一种近似最优的最大化网络生命周期的数据收集和聚集算法MLDGA,MLDGA一方面试图最小化每轮数据收集中所消耗的总能量,另一方面试图最大化每轮数据收集中所使用的路由树的生命周期.(4)用Java语言实验模拟了MLDGA算法,并与现有的算法进行比较.实验结果表明,无论基站的位置还是传感器的初始能量发生变化,MLDGA都取得良好的性能,而现有的数据收集算法只适应于特定的变化.     

无线传感器网络中一种自适应的退避算法

802.15.4协议中CSMA/CA信道接入方式为了避免再次碰撞使用BEB退避算法,在重负载的情况下网络性能较差。提出一种自适应的退避算法,它用报文的冲突概率来预测节点附近信道的争用状况,在不同的网络状况下,竞争窗口的取值采用相应的退避策略,动态地控制节点的退避范围,以达到改善网络性能的目的。分析与仿真结果表明,新的算法与传统的退避算法BEB算法相比,在网络负载重的情况下,有效地降低了数据包的冲突概率,减少了时延,提高了网络的吞吐量,同时对信道的公平性也有所改善。     

基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法

数据融合是无线传感器网络研究热点之一。为了减少传感器节点间的数据通信量,有效地节省传感器节点能耗,延长无线传感器网络的寿命,提高数据融合的准确性,减少网络时延,提出一种基于博弈理论的无线传感器网络数据融合算法。该方法将所有网络节点根据能耗最优进行分簇,簇头与监控中心通过博弈来自适应地选择不同融合因子的融合算法,使整个网络的总效益最大。实验仿真表明,在丢包率不同时,自适应融合算法可以得到最佳的融合因子,有效实现了时延和精确性的均衡。该方法为无线传感器网络中各个指标的折中提供了参考方向。     

基于区域分割的无线传感器网络定位算法

针对传统APIT算法在定位精度方面的不足,提出一种基于区域分割的无线传感器网络定位算法(RSLA)。为了减小边界效应造成的误差,RSLA算法为每个待定位节点添加一个计数器。PIT测试之后,RSLA算法利用三角形的三条中垂线将三角形划分成多个小区域,通过比较待定位节点收到三角形三个顶点发来的信号强度,进一步判断待定位节点属于哪一个小区域,最后利用三角形重心扫描算法估算待定位节点位置。仿真实验表明,相比传统APIT算法,RSLA算法在定位精度方面有较大的提高。     

环境监测无线传感器网络节点定位算法研究

无线传感器网络节点的定位技术是其关键技术之一,具有十分重要的地位。传感器节点采集到的数据必须结合其位置信息才有意义。结合环境监测无线传感器网络,通过对节点定位的基本原理和近几年国内外典型定位算法的分析研究,采用信号强度测距（RSSI）方法对其进行节点定位。为了提高定位精度,进一步对该方法进行了算法改进及节点坐标修正,最终实现了对目标的有效定位。通过仿真结果分析比较表明该方法平均定位误差小,是一种可行的定位算法。     

Markov编码模型在传感器网络加密算法中的应用

改进了一种基于神经网络吸引子计算的无线传感器公钥加密算法,通过引入改进的q-composite密钥分发机制替代原有的Differ-Hellman密钥协商算法,利用其对神经网络初始化从而产生加密数据的吸引子。在对明文加密之前使用吸引子Markov模型编码,最后将吸引域作为密文输出从而达到加密效果。在OMNet++与Matlab环境下对算法进行了仿真并与同类算法在能耗方面进行了对比。对算法的雪崩效应,密文平衡性及独立性进行了测试,并给出了算法的安全性、扩展性和抗破译能力相关分析。     

多通信半径的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了实现无线传感器网络中基于无需测距DV-Hop定位算法的高精度定位,改进基于2、3通信半径的DV-Hop节点定位算法,并利用最小均方差准则改进计算平均每跳距离的公式,在最佳指数值下,修正锚节点平均每跳距离。MATLAB仿真结果表明,改进的算法在随机分布环境能提高节点定位精度;在最佳指数值下,进一步提升节点定位精度;在锚节点人工部署环境下,大大提高节点定位精度。改进的算法实现高精度定位同时,不需要增加网络泛洪次数和硬件成本。     

无线传感器网络节点实时流量负载的时隙调度算法

目前无线传感器网络基于TDMA的MAC协议基本考虑节点处于连续工作而忽略事件驱动状态,没有考虑到复杂多变的网络环境,造成节点能量过度的浪费.提出了一种根据节点实时流量负载的时隙调度算法(TART),TART算法基于簇结构, 采用分布式与集中式相结合的方式,成员节点实时向簇首发送自己数据流量信息,由簇头动态调节簇内节点时隙更新频率和顺序,降低时隙划分的能量和时间代价,减少节点的空闲侦听时间.仿真表明,算法有效地提高了网络能量有效性,延长了网络生存周期,降低数据包的延时.     

一种基于认知无线电的无线传感器网络邻点搜索算法

为了提高无线传感器网络中节点在多个频点工作环境下的搜索效率,提出了一种基于认知无线电技术的节点搜索算法。在分析了影响节点成功搜索的各个因素并映射这些因素到算法中相应参数的基础上,通过多种方法建立了各参数之间的联系并得出了在一定使用情况下的最优配置。算法既汲取了认知无线电中对频点利用率高、抗干扰能力强和安全性好等优点,还克服了其相对于定频通信在节点搜索能力方面的不足。     

一种基于次锚节点的无线传感器网络质心定位算法

质心定位算法是无线传感器网络无需测距定位的一种典型算法。针对其定位精度和覆盖率的不足,对质心定位算法进行改进,提出一种新的WCSA算法。在三角形测试原理(PIT)的基础上,优化选择锚节点,利用三角形质心的特性,对不同的锚节点赋予权值,体现不同锚节点对定位的影响,修正定位结果,提高定位的精度;针对网络中的边缘节点和不可定位节点,采用特征计数的方式引入次锚节点进行二次定位,在降低应用成本的同时能有效地提高定位覆盖率。仿真实验表明,新的算法相比于质心算法,有效提高了定位精度,具有一般的适用性。