基于双重虚拟力算法的移动自组织网络节点移动策略研究

针对自组织网络中节点移动过程所带来的不确定性,本文提出一种基于双重虚拟力算法的节点移动策略,提升网络整体性能。首先,本文建立节点模型分析节点的基本移动方式与能量消耗方式;然后,设定阈值参数建立“距离虚拟力”与“能量虚拟力”双重虚拟力模型,制定节点移动策略。数值仿真结果显示:提出的移动策略可以有效提高网络整体覆盖率、节点连通率;对比单一指标的虚拟力模型,双重虚拟力模型可以降低网络能耗,提高网络生存时间。     

基于网格划分和虚拟力的水下传感器网络部署策略

针对三维水下传感器网络存在的节点部署稀疏、水下节点昂贵、网络部署成本高、三维环境复杂等问题,提出了一种基于网格划分和虚拟力的网络部署策略。该策略研究了三维空间多面体填充问题,将水平面划分为一定大小的网格,对水面上的节点运行虚拟力算法,使节点均匀扩散开,落在同一网格的节点通过控制浮标与节点间的缆绳长度控制节点在垂直方向的移动,形成三维水下传感器网络。仿真实验结果表明,该策略能够以更小的节点数目达到更高的三维空间网络覆盖效率,从而有效地减少网络的部署成本。     

基于定向移动的水下传感器网络覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络服务质量的重要指标。为提高网络覆盖率,针对水下三维传感器网络模型,提出一种基于定向移动的虚拟力算法。将虚拟力简化为节点只受邻居节点的斥力作用,定义当2个邻居节点的感知圆球相切时,其位置为相对理想位置。节点所受虚拟力大小与节点移动到相对该邻居的理想位置所需移动的距离成正比,而节点移动的距离与节点所受到的虚拟力的合力相关。实验结果表明,该算法能有效地对水下传感器网络的布局进行优化,提高网络覆盖率。     

虚拟力导向群聚智能优化的无线传感器网络覆盖策略

针对在由固定骨干节点和移动传感器节点组成的无线传感器网络(WSNs)中,固定节点作用在移动节点的虚拟力,造成对移动节点位置移动的阻碍,在群聚智能优化思想的基础上,提出一种解决异构移动传感器网络的覆盖策略.该策略通过调整虚拟力距离阈值参数来改善固定节点作用在移动节点上的虚拟力;用虚拟力影响群聚智能算法中粒子速度和距离的进化,以节点有效覆盖率为适应值,指导微粒进化.仿真实验表明:虚拟力导向群聚智能策略能有效实现异构无线传感器网络节点布局优化,提高网络覆盖率,且收敛速度快.     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

一种小规模水下无线传感器网络的部署算法

覆盖问题是水下无线传感器网络的一个基本问题。在虚拟力算法中,"虚拟"的力作为传感器节点部署策略被构造,以提高传感器节点的初始随机覆盖后的覆盖率。在传感器区域中,每个传感器节点都可以作为其它所有节点的"受力的源",这种力既可以是引力,也可以是斥力。基于虚拟力的概念,构造了节点间虚拟力区域,并提出了一种快速虚拟力算法。不同于其它虚拟力算法,这是一种简化的自组织算法,它能够有效地提高小规模的水下无线传感器网络的覆盖率。     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。     

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。     

基于能量粒子算法的无线自组织网络节点 移动策略研究

借鉴传统的粒子群优化模型,将网络节点类比于具有能量维度的粒子,提出一种能量粒子算法确定节点移动策略。首先,建立节点模型分析节点能量消耗方式。然后,建立节点移动模型,利用邻居节点的剩余能量信息确定节点移动方向与移动速度。最后?,仿真结果显示:相对于传统的节点移动方式。本文所提出的节点移动策略可以有效缓解网络瓶颈节点能量消耗速率,改善网络能耗均衡性,延长网络生存时间。     

基于信道随机干涉博弈机制的移动传感网安全传输算法

为解决移动传感网安全传输领域存在的网络传输带宽较低、节点抖动现象难以控制等不足,提出了一种基于信道随机干涉博弈机制的移动传感网安全传输算法。首先,根据移动传感网覆盖存在的冗余特性,采取信道频率干涉机制对信道信噪比予以精确评估,以降低信道干涉对传输的不利影响,进而消除冗余数据并增强节点数据传输能力。随后,基于博弈退避机制提出了时间匹配方法,利用最低信道信噪比模型对节点数据传输周期予以调控,降低因数据重传输导致的网络拥塞,从而降低节点抖动发生频率。仿真实验表明,与常用的高效均衡分布机制的移动传感网安全传输算法和异构能量预测机制的移动传感网安全传输算法相比,所提出的算法具有更高的传输带宽及更低的网络节点累计抖动频次。     

基于密集度的虚拟力节点部署算法

针对移动传感器网络节点部署易出现分布不均和能量消耗过高等问题,在传统虚拟力节点部署算法的基础上,提出一种基于密集度的虚拟力节点部署算法,通过对节点所受合力进行分析,推导出具有一定适应性的虚拟力引力参数和斥力参数,同时引入节点密集度的概念,利用节点自身密集度来选择虚拟力模型中最优距离阈值,从而改进传统的虚拟力模型,最终实现网络节点的部署优化.仿真结果表明,在随机部署的情况下,本文提出的算法能够更有效地提高网络覆盖率,减少覆盖漏洞并延长网络的生命周期.     

移动AdHoc网络退避算法的改进与仿真研究

移动AdHoc网络由于没有固定控制中心,信道访问冲突十分严重,传统有线网络退避算法不适合于无线的移动.为了减少信道访问冲突,提高网络吞吐量,提出一种移动AdHoc网络的退避算法.算法根据网络状态和冲突节点发生情况,对竞争窗口大小分别采用线性、重增长线性和多重下降等方式进行动态调整,改善网络的性能.利用NS2仿真工具对网络退避算法进行了仿真,结果表明,网络退避算法减少网络信道访问冲突发生概率,提高了网络的吞吐量,网络系统性能更好.     

无线Mesh网络中一种分布式路由方案

在多射频多信道无线Mesh网络中,链路负载和节点位置的变化将导致网络性能的下降。针对此问题,在混合无线网状路由协议反应式路由基础上,设计了一种新的混合信道分配的分布式路由算法。该算法在路由建立的同时可实现以数据流为单位的最优信道分配,且能避免因单节点失效导致整个网络崩溃的危险。仿真结果表明,提出的RHCA算法较传统算法在网络吞吐量和端到端平均时延方面均有显著优势。另外,在节点移动场景下,所提出的分布式路由算法较其他方法能获得更高的吞吐量和更好的稳健性。     

Multi-Radio Multi-Channel无线传感器网络中信道分配和路由策略

针对无线传感器网络中传输时延长、传输冲突大和吞吐量低等问题,提出了一种在Multi-Radio Multi-Channel无线传感器网络中信道分配和路由策略.该策略动态地建立k元n立方体拓扑结构,使用优化的静态信道分配算法提高节点的吞吐量,使用维序寻径的路由算法减少传输冲突.该方法适用于网络节点稠密、节点相互之间通信冲突大的情况,并且在单跳和多跳的网络环境下均适用.实验结果表明,基于k元n立方体这一拓扑结构的信道分配和路由策略与传统方法相比,有效地减少了端到端时延,降低了网络冲突,减少了节点能量消耗,延长了网络寿命,提高了网络吞吐量.     

一种适用于Ad Hoc网络的多信道能量高效MAC协议

对多信道条件下MAC协议功率控制机制进行了分析,提出一种能够根据各个接收节点的通信状况,动态地调整数据信道上数据帧的传输功率和控制信道上CTS帧的发送功率的多信道Ad Hoc网络能量高效的MAC协议(MPEMAC).仿真表明,该协议有效的节省了节点能耗,延长了网络节点的生存时间,同时还能够增大空间信道的利用率,从而进一步提高网络的平均吞吐量.     

一种结合粒子群和虚拟力的动态节点部署策略

无线传感器节点部署是无线传感器网络研究的关键问题,面对工作在复杂环境下的众多传感器节点,模拟了一个由随机部署的固定节点和移动节点构成的无线传感器网络环境。为了优化节点的布局,将粒子群算法与虚拟力相结合,提出了一种虚拟力扰动指数权值递减型粒子群算法,该策略通过改进粒子群算法加快了粒子进入局部搜索的速度,并异构了节点间虚拟力来影响粒子群算法中粒子的进化过程,提高算法收敛速度。仿真结果表明,和传统的粒子群算法相比,提出的算法可以得到更高的覆盖率,且收敛速度更快。     

基于虚拟信道多路径融合认知无线网络路由算法

针对认知无线网络中频谱的动态性、时变性、多样性以及节点移动性, 提出了一种基于虚拟信道的多路径融合认知无线网络路由算法. 在路由建立过程中, 为解决源节点与目的节点信道同步问题, 源节点在公共控制信道上广播添加虚拟信道的路由请求, 在当前所处信道为虚拟信道的节点中转发. 目的节点对多条路径通过信道切换进行融合, 以规避主用户的活动区域, 减少路径跳数, 提高链路的稳定性. 在路由维护阶段, 通过卡尔曼滤波对节点移动速度进行预测, 在链路断裂之前启动路由修复. 最后通过NS2中CRCN Simulator仿真结果表明, 该算法在链路通信的稳定性、分组投递率、吞吐量、端到端时延等方面有明显的改善, 提高了网络的整体性能.     

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法（CAVFA）。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。     

无线传感器路由算法的应用研究

研究无线传感器路由算法,由于网络流量的突变性、时变性,传统无线传感器路由算法不能适应网络流量变化规律,导致网络信道竞争严重不公平、多边界问题和能量浪费严重,无线传感器网络生存时间过短.为了更好适应网络流量变化规律和有效延长网络生存时间,提出一种改进的无线传感器路由算法.算法首先对传统无线传感器路由算法退避机制进行改进,使信道竞争更加公平,以应对网络流量时变性,然后采用自适应占空比机制适合网络流量突发性,最后一个周期内同时发送多个数据组的调度方法,防止边界节点问题发生,从而使网络节省能量开销.在NS2仿真平台上进行了仿真,结果表明,改进S-MAC路由算法提高了网络平均吞吐量,使信道竞争更加公平,减少能量消耗,延长了网络生存时间.     

基于CSM优先级的CogWMN联合路由与信道分配策略

认知无线Mesh网络(CogWMN)中的节点可以自主切换通信频率。当节点寻找路由和分配信道时,容易出现信道分配的不均衡化。为了提高非授权频段的利用率,发挥多信道并行传输的优势,提出一种在没有全局控制信道条件下的基于信道统计度量(CSM)优先级的联合路由与信道分配策略,以解决信道分配不均衡化问题,使网络内节点能以较少的跳数接入AP。仿真结果表明,所提策略能提高网络吞吐量和减少网络时延。