基于组移动模型的移动传感网数据聚集算法的研究

目前,无线传感器节点可以绑定到各种移动物体和设备中(如动物、车辆、移动电话等).移动载体按某种规律在区域内移动,可构成组移动网络.由于传感器节点计算能力、存储空间、通信带宽都很有限,导致移动无线传感器网络中的数据聚集十分具有挑战性.提出了组移动模型下的数据聚集算法DAG-C,它是基于传染方法将聚集结果转发出去.采用ns...     

WSN中基于冗余度的移动代理路由算法

在基于移动代理(MA)的无线传感器网络数据融合中,MA路由的选择直接影响系统能耗,从而决定整个网络的使用寿命。为此,引入冗余度参数,同时结合节点剩余能量参数和节点间最短距离参数,提出基于冗余度的 MA路由算法。采用阈值处理方法消除冗余节点,利用Kruskal方法建立最小生成树,初步形成MA路径,并通过改进的后序遍历方法对其进行优化。仿真结果表明,与遗传算法和近优路由设计算法相比,该算法能有效降低能耗,减少数据延时,延长网络生命周期。     

基于移动agent的WSN低能耗数据融合策略设计

为了解决无线传感器网络中LEACH协议中传感器节点需要耗费大量能量,导致节点过早死亡,在LEACH协议的基础上,将移动agent引入到数据融合策略中,提出了一种基于移动agent和LEACH协议的数据融合策略;首先,改进簇头选举机制,考虑剩余能量和与基站的距离等因素;其次,为了避免访问冗余节点而耗费能量,确定了访问节点集合,并通过改进的遗传算法来获得访问节点序列;最后,通过仿真实验并与LEACH协议、AF-LEACH协议进行比较,文中方法节点死亡时间在470s才出现,延迟了节点死亡时间,从而延长了网络的生命周期。     

基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法

针对无线传感器网络(WSN)能量有限且网内聚集错误检测率较低的问题,提出一种基于最小覆盖集的WSN数据聚集算法。构造一颗以汇聚节点为根并包含最少中间转发节点的树,其中间转发节点为树的最小覆盖集。在中间转发节点中引入读向量的相似性判断,以去除网内冗余及错误数据。实验结果表明,该算法能减少网内通信能耗,提高收集数据的准确性。     

基于WSN目标跟踪的移动Agent路由算法

设计一种基于无线传感器网络目标跟踪的移动Agent路由算法OSER。基于传感节点对目标信息的感知强度和节点的剩余能量确定Agent的目标跟踪路径,在有效相邻节点间建立局部网路拓扑,选择能量度最大的有效邻节点作为Agent的下一迁移节点,依次形成最优路由。实验结果表明,OSER能量消耗和传输延迟较小,有利于维持网络的稳定性和延长网络的生命期,提高目标跟踪效率。     

基于改进蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

提出了基于改进蚁群算法的无线传感器网络移动代理路由算法,在改进算法中引入了传感节点的剩余能量值、数据处理能力等新的启发因素,从而均衡了网络负载,降低了网络能耗和延时;状态转换规则的改进和自适应全局信息素更新策略的采用克服了基本蚁群算法的不足。仿真实验表明,提出的算法在全局性和收敛速度上均优于其他传统算法。     

基于多级模糊评判的高效数据聚集算法

基于多级模糊综合评判,提出一种既可节省传感节点能量又能提高数据聚集度和减少数据传输延迟的高效的数据聚集算法.先由一级模糊综合评判获得路由信息,然后根据路由表中相邻传感节点转发的数据包个数,利用二级模糊综合评判重新选择下一跳传感节点,通过增加原有路径间交叠的方式来高效的提高数据聚集度;然后为了均衡能耗和减少传输延迟提出一种新的聚集定时机制.仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期,提高数据包交付率,降低平均传输延迟及提升数据聚集度.     

WSN中基于移动Sink的高效数据收集算法

针对无线传感器网络中的数据收集问题,提出一种改进的MWSF算法。该算法结合A*算法求解出移动Sink在传感器节点之间移动的最短路径,利用MWSF算法找到移动Sink所需访问的下一个传感器节点,并与单跳通信范围内的其他传感器节点进行通信,从而收集数据。仿真结果表明,该算法能降低数据溢出发生率,提高网络的数据传输效率。     

WSN中基于改进蚁群算法的移动Agent路径规划

在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简写为WSN)系统中增加了移动Agent,能提高系统的整体性能及工作效率.参考Sink节点的功能及特点,移动Agent具有收集和简单处理信息数据并将其传输到上一级单位的功能,它的移动功能提高了网络的连通性、传感覆盖率及使用寿命等性能.采用传感覆盖率高,...     

基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法,基于移动代理对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.将移动代理路由归结为一个优化问题,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成自适应遗传算法(AGA)的初始群体,采用AGA求出移动代理的最优路由节点序列.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于SOFM神经网络的无线传感器网络数据融合算法

为了降低无线传感器网络的通信量,降低能耗,延长网络的生命周期,提出了一种基于SOFM(Self-Organizing Feature Mapping)神经网络的数据融合算法（SOFMDA）,该算法将自组织映射神经网络和无线传感器网络分簇路由协议相结合,使簇中的各个节点完成神经元的工作,按照数据的特征对其进行分类,提取同类数据的特征,将特征数据发送到汇聚节点,从而减少了数据发送量,延长网络的生命期。仿真实验表明,与普通的数据融合方法相比,SOFMDA能够在保证数据准确性的前提下,有效减少网络通信量,延长网络生命期。在文中仿真实验的时间内,达到了LEACH算法性能的1.5倍。     

WSN中基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法

文章针对无线传感器网络能量消耗和延时问题,结合移动代理路由策略,提出了一种改进型自适应遗传算法,利用此算法求出移动代理在网络中的最佳迁移节点序列,以达到优化网络效果.通过仿真实验结果表明,与标准遗传算法相比,此算法具有更小的网络能量消耗和延时.     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.     

分组敏感的无线传感器网络实时数据融合树算法

针对无线传感器网络中数据传输必须在指定时延约束下完成的特殊场景提出了一种能量有效的数据融合树算法,该算法首次将分组敏感的概念引入到传感器网络实时数据融合应用中,并通过特殊机制使得该算法在降低能耗水平的同时可以为实时数据动态地选择满足时延要求的路径。另外,针对该数据融合树算法设计了一种特殊的数据融合定时机制,从而进一步改善了该算法的性能。最后,通过仿真试验将该算法与已存在算法进行了比较,证明了该算法的优越性。     

无线传感器网络中一种基于移动Sink的数据收集算法

针对移动无线传感器网络设计一种不依赖于节点地理位置的基于移动汇聚节点( Sink)的数据收集算法(Mobile Sink-based Data Gathering,MSDG).该算法解决了无线传感器网络中多跳路由通信时出现能量空洞的“热点”问题.Sink沿途以最近的固定节点作为根节点动态构建路由树.簇内移动节点感知的数据经簇头进行数据融合计算,然后将融合后的数据沿路由树反向逐跳转发给Sink.仿真结果表明,MSDG在节点的平均能耗和网络生存时间等方面的性能远超过LEACH、ACE-L等数据收集协议.     

一种无线传感器网络的多优先级数据聚集协议

无线传感器网络当前已成为一种新的分布计算模式，由于大部分无线传感器网络中节点的能源是不可补充的，因此需使用数据聚集协议提高整个网络的生命周期，传统的数据聚集协议不能保证网络中的高实时性数据的延迟较低．文中提出的DAIDA协议根据节点上的流量状况及数据的不同优先级要求自适应地调整数据链路层发送的数据包的大小，模拟结果表明，高实时性数据通过网络的延迟低于低实时性数据的延迟，并且延长了无线传感器网络的生命周期。     

移动Agent在无线传感器网络中负载平衡的研究

为了提高无线传感器网络整体能源利用率,降低工作能耗,分析了网络负载不平衡的因素,引入了移动Agent技术,提出了一个智能、灵活的负载平衡机制;文中建立了通用的MA-WSN模型,设计了角色表、角色切换和度量公式以及负载平衡的完整算法;解决了不同节点能源利用程度相差大的问题,均衡了网络能耗,达到了网络寿命延长;实验结果表明,全网工作时间同比延长25%~35%;提出的方法对负载平衡进行了智能化方面的尝试,适用于野外探测等无人作业的环境,尤其对节点数量多、规模大的网络效果明显。     

基于主元分析的无线传感器网络数据融合研究

由于传感器节点能量有限且难以补充,无线传感器网络设计的一个重要目标就是在严格的能量约束下最大化网络的生存时间。网内数据融合是减少传感器节点数据传输量、降低网络总能耗,最大化网络生命周期的一种有效途径。本文利用主元分析法PCA中的数据降维技术,提出一种在无线传感器网络的簇内进行数据融合的方法。该方法的主要思想是利用网络的簇头节点对具有一定相关性的多个簇内节点的实测变量进行线性变换,将其转化为少数几个不相关的综合指标后再进行数据转发,从而达到减少网络中的数据传输量和能量消耗的目的。理论分析和实例验证表明了该方法的有效性和实用性。