干扰信号强度补偿的传感器网络干扰源定位

无线传感器网络中,攻击者通过部署干扰源发出干扰射频实现破坏网络正常通信的目的.获知干扰源的位置信息,清除干扰攻击的影响是保证网络安全运行的关键.针对干扰源定位问题,提出基于干扰信号强度补偿的传感器网络干扰源定位算法,利用边界节点接收干扰信号强度的差异对预估干扰区域进行补偿.不需要节点装备额外硬件,利用网络拓扑结构变化即可实现对干扰源的精确定位.仿真结果表明:在不同网络条件能够实现较高的定位精确度,具有较强的稳定性.     

基于边界点拟合的无线传感网络干扰约束资源分配算法

无线传感网络干扰约束会影响资源传输过程的网络运行稳定性与通信效率,为此提出一种基于边界点拟合的无线传感网络干扰约束资源分配算法。利用信号传输特征获得传感器节点信号功率,分析节点实际方位和检测值的差异。利用差异值创建损失函数,通过加权最小二乘法计算边界点补偿距离,定位干扰源位置。明确无线传感网络用户信道容量,计算用户接收机中各单位干扰能量传输的比特值,构建干扰约束模型。利用二维离散Henon映射系统初始化原始个体矩阵,使用并行遗传算法完成节点自适应迁移,实现资源分配全局优化。仿真结果表明,所提方法对干扰约束资源分配的平均节点度为2.15,资源分配误码率平均值为0.2%,在实验次数为500时资源分配耗时为1.4 s。     

基于偏差迭代的干扰源定位算法

针对无线传感器网络易受干扰攻击而导致网络通信受阻甚至瘫痪等问题，为确定干扰源位置进而消除干扰、保障网络正常通信，提出了偏差迭代定位算法。在确定初始估计位置后，通过参与定位的三个候选节点的位置信息即可求出干扰源估计位置与实际位置的大致偏差，对不满足精度要求的初始估计位置进行迭代直到偏差小于规定阈值为止。该算法不依赖网络本身或者外部设备等复杂的硬件设施和技术支持，对现存方法中存在的定位误差大、网络耗能高等问题进行了改善。仿真实验证明，该算法在不同网络环境下定位效果均优于现存算法。     

超低功耗短距离无线通信干扰源精准定位方法

由于短距离无线通信会对传感器节点间的通信造成干扰,为准确获取干扰源位置信息,提出超低功耗短距离无线通信干扰源精准定位方法.利用对数衰减模型对无线通信网络进行表示,将干扰涉及区域看做以干扰源为中心的圆形范围,采用信噪比衡量通信受到干扰程度,以此划分节点类型,对是否受到干扰做出判断;利用网格聚类法确定干扰源数量,并对其所在区域初步划分;描述干扰源运动情况,建立二次多项式运动模型,抑制定位误差,提高干扰源运动的自适应性;利用灰色理论判断干扰源运动趋势,生成数据序列,构建微分方程,实现精准定位.仿真结果证明,上述方法对于不同类型的干扰源都具备精准定位的能力.     

线传感器网络中基于距离变换的骨架提取*

在无线传感器网络中,利用骨架信息可以提高路由性能,也可以用于网络定位、导航以及分割等.以往的骨架算法往往假定边界节点被全部识别,但在绝大多数网络中,尤其是低密度网络,边界节点往往很难被全部正确识别.提出了一种基于距离变换的低复杂度、分布式骨架提取算法,该算法不要求所有边界节点被识别.实验结果表明,该算法对于边界不准确时能够得到较好骨架,同时对于边界点缺失具有鲁棒性.     

WSN的极坐标最小能耗覆盖空洞修复算法

针对混合无线传感器网络中的覆盖空洞问题,提出了一种基于极坐标的空洞修复算法。首先,通过计算静态节点感知圆交叉点的位置确定空洞边界点,连接空洞边界点构造空洞多边形;其次,按照极坐标方法计算每个空洞多边形中的虚拟修复节点位置;最后,建立虚拟修复节点与移动节点之间的距离数据表,将表中移动节点移动到与之匹配的虚拟节点位置上,完成空洞修复。仿真结果表明,该算法能够有效判定并修复网络中的覆盖空洞,相比同类算法,所需移动修复节点数量较少,移动节点平均移动距离较短,在提高网络覆盖质量的同时延长了网络的生存周期。     

基于Voronoi图的WSN阶次序列定位算法

针对现有阶次序列定位算法复杂度高的问题,提出一种基于Voronoi图的无线传感器网络阶次序列定位算法。根据Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形顶点和边界交汇点作为虚拟信标节点,建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。计算未知节点序列与最优序列的Kendall阶次相关系数,通过对系数的归一化处理实现未知节点位置的加权估计。仿真结果表明,与现有序列定位算法相比,该算法在保证较高定位精度的前提下降低了算法复杂度,并且未产生额外的网络成本与能耗。     

基于无线网络节点相似度的室内定位算法

针对RSSI测距定位技术在室内环境中受到的随机干扰大,干扰变化情况不确定,定位结果误差较大的问题,提出了一种基于无线传感器网络节点相似度的室内定位算法。首先通过无线传感器网络的连通特性确定位于网络盲节点周围的几个信标节点,利用数据拟合的方法确定节点工作电压对RSSI距离测量的影响,然后根据拟合结果对不同工作电压下测得的RSSI值进行修正,利用修正后得到的RSSI值计算得到网络节点之间的相似度值,并利用该相似度值作为距离测量和定位结果的自校正系数,对定位结果进行修正,从而获得精度较高的定位效果。实验结果表明该定位算法具有较高的定位精度。     

虚拟分层三维空间节点模糊信息定位方法

为了有效提高三维空间中无线传感器网络节点定位算法的效率,提出了一种基于虚拟分层的节点模糊信息定位方法(Nodes’Fuzzy Information Localization algorithm on Virtual Stratification,NFIL-VS),该方法在定位前对网络实现虚拟分层,分层后测量各平面上节点之间的方向角和俯仰角等模糊信息实现节点定位。每一轮定位结束后,判断并更新无效锚节点的位置。网络中的节点被定位后充当二级锚节点辅助定位其他节点。通过实验仿真,与SNLSFAMC算法和MANLFI算法相比,提出的NFIL-VS算法提高了节点定位精度,降低了网络能耗。     

基于单个移动信标节点的路径规划方法

针对现有路径规划方法没有充分考虑到网络内未知节点的分布情况,存在定位覆盖率低且网络成本高的问题,设计了一种基于单个移动信标节点的路径规划方法。首先通过网络内未知节点的分布情况确定虚拟信标节点的位置以及数目;然后提出了一种基于高斯递减策略的非线性动态变化收敛因子改进灰狼优化算法,用于TSP求解路径规划问题,获得移动信标节点最短移动路径。仿真结果表明,该方法有效地提高了网络内未知节点的定位覆盖率,并且有效节省了网络成本。     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

基于虚拟力的无线传感器网络地理位置路由算法*

通过引入虚拟力导向的节点移动方式改进了GAF路由算法,提出了一种新的基于虚拟力的无线传感器网络地理位置路由算法。算法通过计算节点之间以及节点与边界之间的虚拟力,引导移动节点移动到新位置;同时,利用计算得到的节点移动前后的位置信息改进了节点休眠机制,能够在节点移动后适时地唤醒其他节点。仿真实验结果表明,该算法能有效提高网络覆盖率、平衡节点能量消耗,并显著延长网络生命时间。     

WSN中一种改进的边界盒定位算法

边界盒算法利用通信范围内锚节点的区域位置信息实现自身定位.基于此,提出一种适用于无线传感器网络的改进边界盒定位算法,待定位节点利用边界盒算法得到初始区域位置信息后,广播该区域位置信息,并结合通信范围内其他待定位节点的区域位置信息实现二次定位.实验结果表明,改进算法的运算量较小,定位精度较高.     

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作：对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。     

多障碍场景的有向传感器网络覆盖优化算法

针对监控区域中存在障碍物的情况,引入一种避障策略,提出基于虚拟势场的传感器网络覆盖优化算法。该算法基于有向感知模型,通过重叠覆盖区域、有效覆盖区域和障碍物遮挡区域之间虚拟力的相互作用,调整节点的传感方向,逐步消除网络中的重叠覆盖区域和障碍物遮挡区域,并根据分布在边界区域的边界节点进行改进,通过在边界线上增加一个虚拟邻居节点,实现有向传感器网络的覆盖性能增强,并分析传感器参数对覆盖率的影响。仿真结果表明,在有障碍物的情况下,该算法可有效提高网络覆盖率。     

无线多媒体传感器网络中的覆盖增强算法

针对无线多媒体传感器网络节点感知范围的视角性和方向性,提出了基于虚拟力和粒子群算法的覆盖增强算法.该算法通过传感器节点之间存在着的大小不等的引力或者斥力的虚拟力作用,调整传感器节点的位置,使网络中节点的分布合理和均匀;通过粒子群优化算法调整有向传感器节点的工作方向以达到覆盖的最大化.仿真实验结果表明,基于虚拟力和粒子群算法的覆盖增强算法能很好的提高网络的覆盖率.     

无线传感网络节点定位中的导标动态移动策略

在基于移动导标的无线传感器网络节点定位中,导标的移动路径将直接影响到节点定位的效率和精度.考虑到无线传感器网络节点通信能力和计算能力有限性,着重研究一种基于网络局部拓扑信息的导标移动虚拟力修正模型.模型中,导标对邻居节点进行筛选,并进一步收集有效节点与导标的距离、有效节点拥有邻居节点数目等参数,在此基础上建立移动导标虚拟引力模型,该模型能使导标的移动具有较强的自适应性.更进一步,针对节点虚拟引力基本模型存在的导标无引力情况和冗余遍历情况,通过加入接近因子及已定位区域边界曲线拟合的方法,对基本模型进行修正.仿真实验表明,提出的路径规划算法与典型的传统路径算法相比较,导标遍历网络的路径长度缩短了20%～30%,较大程度节约了定位过程中导标节点遍历网络所需的能量开销.     

基于社区度的边界节点影响力最大化算法

通常跨社区的信息传播更具有现实意义,而且大范围的信息传播往往也是跨社区的。为此提出一种基于社区度的边界节点影响力最大化算法,利用社会网络中的社区结构对社区中与其他社区有连接边的边界点进行研究,从而缩小选择初始节点的范围,降低时间复杂度。同时为更准确地评估边界节点的影响力,综合节点度、节点所直接相连社区数以及相应社区的规模作为社区度来衡量节点在信息传播中的重要性。最后通过实验验证了本算法相比其他算法具有更大的影响传播范围和更低的时间复杂度。     

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

针对无线传感器网络的目标定位问题,提出了一种基于能量的目标定位算法.首先通过移动锚节点轨迹的采集,形成虚拟锚节点,利用三边定位确定未知节点的位置,增加锚节点的密度.采用近似三角形内点测试(APIT)算法对目标节点进行定位,并加入了加权质心因子,用锚节点对目标节点的不同影响力来确定加权因子,以提高定位精度.仿真结果表明:该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位的精度.     

传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位算法的精度多依赖于信标节点的密度,但信标节点成本高,约为普通节点的100倍以上,为了降低定位的成本,提出了一种基于移动信标和DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法(MBWDV-Hop)。该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断地广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,未知节点记录到每个虚拟信标的跳数,并采用加权处理的方法计算平均跳距及其与各虚拟信标的距离,最后利用三边测量法计算未知节点的位置信息,实现节点精确定位。由于只采用一个移动信标,降低了定位的成本和布网的复杂度。最后通过仿真证明算法可以提高定位精度,降低定位成本,提高了定位的效率。