无线传感器网络中安全数据传输的配对同步博弈模型研究

无线传感器网络具有其无人值守和动态开放的特点,因此容易遭受恶意攻击.针对该问题,提出利用博弈理论来支持无线传感器网络中的安全数据传输.基于博弈理论对隐含恶意节点的无线传感器网络中的数据传输过程进行建模,对节点之间的攻击与入侵检测问题用空间结构上的配对同步博弈进行模拟.在进行博弈建模时,充分考虑节点之间的合作与竞争关系,并给出了详细的博弈算法.模拟实验表明,所提出和研究的博弈模型较为有效地解决了隐含恶意节点在无线传感器网络中的安全数据传输问题.     

面向三维的无线传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络中基本问题直接影响着网络的服务质量,在分析传统二维无线传感器网络覆盖增强算法的基础上,建立新的传感器节点三维感知模型,在此基础上提出了一种面向三维空间的无线传感器网络覆盖增强节能算法.该算法通过智能算法优化调节传感器节点位置从而使节点比较均匀分布在监测区域中,在此基础上,采用集合覆盖模型算法计算出...     

基于博弈理论的农田能量异构网络节点协同资源利用

针对无线传感器网络中耗能不均问题,以及可再生能源节点在农田无线传感器网络中应用的具体情况,将博弈理论引入无线传感器网络能耗问题研究中,建立了基于博弈理论的节点成簇方法,实现提高可再生能源利用率、均衡非可再生能源节点能耗的目标。方法首先建立簇收益与簇内节点收益评估模型,进行簇收益计算、簇内的两类能量异构节点个体收益的计算。在计算簇收益和节点收益的基础上进行节点成簇博弈,使得成簇方案向收益更高的策略空间进行跳转,最终达到博弈中的均衡状态。仿真实验表明,通过博弈进行无线传感器网络成簇,能够充分利用可再生能源节点能量,降低和均衡非可再生能源节点能耗,最终达到延长网络寿命的目标。     

一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法

针对无线传感器网络中耗能不均问题,引入马尔可夫博弈理论,构建了无线传感器网络的马尔可夫博弈模型.在能量均衡路由分析的基础上,给出了一种基于马尔可夫博弈的能量均衡路由算法,该算法从无线传感器网络整体耗能出发,兼顾节点之间的合作.定义了能量和信誉值的二元收益函数,给出了节点转发的状态转移概率,根据收益函数进行能量调节,求解出能量和收益之间的均衡系数——纳什均衡,实现了节点能量的均衡消耗,延长了网络的生命周期.使用PRISM概率仿真工具进行仿真,验证了该博弈模型存在纳什均衡点,同时表明该模型能促进节点之间合作,最大化无线传感器网络的生命周期.     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于博弈论的多媒体传感器网络MAC协议

IEEE802.1 le媒体接入控制(MAC)协议不能较好地满足无线多媒体传感器网络不同类型业务节点间的公平性要求.为解决该问题,提出一种基于博弈论的无线多媒体传感器网络MAC协议.将节点间的信道竞争过程建模为非完全信息动态博弈,在不同的负载情况下,通过改变普通业务的权重提高不同业务间的公平性.仿真结果表明,该协议能在保证多媒体业务服务质量的同时,增加普通业务数据流接入信道的机率,提高整个网络的平均吞吐量.     

无线传感器网络中基于博弈论的路由建模

在资源受限的无线传感器网络中,路径的可靠度,网络能耗和生存时间是路由问题中需要考虑的三个关键因素.我们把智能传感器节点在路由中联合优化以上三个因素的行为动机提炼为节点的理性偏好,基于该理性偏好,给出了一个动态路由博弈模型.针对该模型的博弈分析表明,对于节点个数有限的无线传感器网络,其路由博弈存在一个纯策略的纳什均衡且最优路径就是纳什均衡的结果.     

无线传感器网络入侵检测的重复博弈建模研究

通过分析无线传感器网络节点影响网络可用性及其整体性能的自私行为,提出了一种无线传感器网络入侵检测的重复博弈模型,集中于检测和响应传感器节点的自私行为以加强网络节点的协作性能,利用节点与其邻居节点进行的重复博弈过程,广播节点的效用变化,即时检测出网络节点的自私行为。通过对网络节点的自私行为引入惩戒机制,从而大大降低了节点背离协作的可能性。仿真结果表明,对节点的自私行为实施惩戒机制,可以大大增强节点间相互协作,从而保证网络的连通性。     

无线传感器网络中的节点位置验证方法

节点位置信息是感测数据的重要上下文信息,节点自定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一。在基于信标节点的定位技术中,信标节点位置的可靠性是影响网络服务质量的关键因素。针对信标节点位置漂移和恶意信标节点引起定位精度下降的问题,提出了一种基于信誉模型的分布式轻量级节点位置验证方法(ReputationbasedLocationVerification,RLV),通过建立无线传感器网络中的节点位置信誉模型来识别网络中的不可靠信标节点。仿真结果表明信誉模型能够较好的反映节点的定位精度,RLV算法可以探测出95%以上的不可靠信标节点。     

三维无线传感器网络寿命和动态路由算法

无线传感器网络(WSNs)寿命受到电池能量的制约,利用无线能量传输技术对传感器节点进行充电,可以解决无线传感器网络的能量问题.以三维无线传感器网络为研究对象,证明三维最短Hamilton回路为无线充电设备遍历网络中节点的最优路径,提出了网络的连续时变模型,并简化复杂度为多项式的离散T+1阶段线性规划模型.仿真结果表明:通过运算离散T+1阶段线性规划模型能够使无线传感器网络持续运行.     

基于均衡分簇的无线传感器网络压缩数据收集

应用压缩感知（CS）理论结合稀疏随机投影的无线传感器网络（WSN）压缩数据收集（CDG）可以大大减少网络传输的数据量。针对随机选择投影节点作为簇头来收集数据导致网络整体能耗不稳定和不平衡的问题,提出两种平衡投影节点的压缩数据收集方法。对于节点分布均匀WSN,提出基于空间位置的均衡分簇法：首先,均匀划分网格;然后,在每个网格选举投影节点,依距离最短原则成簇;最后,由投影节点收集簇内数据到汇聚节点完成数据收集,从而使得投影节点分布均匀、网络能耗均衡。对于节点分布不均匀的WSN,提出基于节点密度的均衡分簇法：同时考虑节点的位置和密度,对节点数量少的网格不再选择投影节点,将网格内的少量节点分配到邻近的网格,从而平衡网络能量,延长网络寿命。仿真结果表明,与随机投影节点法相比,所提的两种方法的网络寿命均延长了25%以上,剩余节点数在网络运行中期均能达到2倍左右,具有更好的网络连通性,显著提高了整个网络的生命周期。     

一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）中通常节点能量受限,节点间能耗不均衡会导致网络生命周期缩短.针对该问题,综合考虑节点的能量效率和能耗均衡,通过引入阿特金森指数设计了一种改进优化的综合效用函数;基于此,建立了一种能耗均衡的拓扑博弈模型,并证明了该拓扑博弈模型是序数势博弈且存在帕累托最优;提出了一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法（DTCG）.通过仿真实验及对比分析表明,相较于其它基于博弈理论的拓扑控制算法,DTCG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下,降低节点发射功率,拥有更好的能量均衡性和能量效率,可以有效延长网络生命周期.     

基于演化博弈论的无线传感网监测节点分群算法

针对大规模无线传感器网络多辐射源定位中,辐射源公共覆盖范围内监测节点能耗过高造成网络寿命降低的问题,提出一种基于演化博弈理论（EGT）的传感网监测节点分群算法。通过将最优节点集的搜索空间映射到博弈的策略组合空间,以博弈的效用函数为目标函数构建了非合作博弈模型;利用纳什均衡分析及均衡的扰动恢复过程实现目标优化;设计了分群算法以优化节点集组成相应的群参与最终的定位。以接收信号强度指示（RSSI）/信号到达时间差（TDOA）两轮定位为例,将该算法与典型的最近邻算法、基于离散粒子群优化（DPSO）的分群算法在定位精度和网络寿命方面作对比。仿真结果表明,该分群算法避免了多辐射源公共覆盖区域内节点能耗较高的问题,延长了网络寿命,同时保证了对辐射源的定位。     

负载均衡的无线传感器网络拓扑控制算法

针对无线传感器网络节点能耗分布不均匀的问题,提出一种负载均衡的拓扑控制算法,该算法将节点看作数据转发节点,把节点间距离和节点剩余能量作为拓扑构建的依据,对剩余能量较少的节点赋予一定的节点度约束,从而均衡网络负载,解决网络中部分节点因负载过重而导致的能耗过大问题,有效延长网络生命期。     

学习自动机结合节点功率自适应调整的WSN目标覆盖方案

针对大多数现有无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)目标覆盖方案没有考虑传感器功率(传感范围)可调的问题,提出一种基于学习自动机(Learning Automata, LA)和节点功率自适应调整的WSN的目标覆盖方案。利用LA算法根据节点能量自适应调整节点的发射功率,构建能够覆盖所有目标的覆盖集,并通过精简过程获得最小覆盖集,从而减低节点的能耗,提高网络的生命周期。通过实验研究了传感器数量和目标数量对网络寿命的影响,并将该方案与基于贪婪算法、遗传算法的方案进行比较,结果表明,该方案能够获得更多的覆盖集和更长的网络寿命。     

基于剩余能量动态调整前向角度的路由算法

无线传感器网络(WSN)路由是影响网络寿命的重要因素。关键节点多次通信带来大量能耗,极易导致网络过早瘫痪。针对网络部分关键节点能耗过快问题,提出一种基于下一跳节点剩余能量动态调整前向角度的蚁群路由算法(DAFARE)。首先,节点于初始前向角度范围内根据节点剩余能量和距离来选择下一跳节点;而后,根据前向角度范围内节点剩余能量情况,动态调整前向角度大小;最终达到避免关键节点过早死亡的目的。仿真表明,与基于多目标评价函数与正-负反馈并存机制的蚁群算法(FMEPNF)相比,DAFARE能将网络有效寿命提高约50%。实验结果表明:该算法能有效均衡网络能耗,延长网络生命周期,保证网络有效覆盖范围。     

WSN中基于能量的分布式覆盖控制算法

针对无线传感器网络中节点密度过大、节点剩余能量不均等问题,设计一种基于节点剩余能量的分布式覆盖控制算法,基于概率覆盖模型,按目标区域内节点剩余能量从小到大的顺序,依次通过计算各个节点的区域覆盖概率判定其冗余性,并使冗余节点转入休眠状态。仿真结果表明,该算法能有效降低网络中节点冗余度,延长网络生存时间。     

基于节点差异性的无线传感网恶意软件传播模型研究*

针对目前无线传感网络中恶意软件模型化工作的不足,在二维元胞自动机基础上提出了节点差异性的恶意软件传播模型。该模型引入了MAC无线信道争用机制和邻域通信距离因素,描述了节点差异度对恶意软件在无线传感网传播扩散的影响。分析仿真实验表明,大规模无线传感网络的节点差异度、无线信道争用机制都对传播行为产生了重要影响,降低了恶意软件的传播速度。与传统传播模型相比,该模型更能够准确描述恶意软件在无线传感网络环境下的传播行为,为无线传感网络安全防御研究提供基础。     

无线传感器网络中多sink节点优化部署方法

大规模无线传感器网络(WSN)环境下,当网络结构采用单一的sink节点时,容易造成sink节点周围的普通传感节点因为转发大量其他节点的数据,迅速消耗掉自身能量而使网络失效。为了延长网络寿命,需要降低传感节点到sink节点的跳数,而采用多sink结构是一个有效的方法。为此,需要考虑一定规模的网络中,应该布置多少sink节点,才能使得网络寿命最大化的同时网络成本最低。基于栅格网络结构,提出了多sink节点下的网络寿命模型和网络成本模型,并采用一种新颖的方法计算最大网络寿命成本比(RLC),推导出了保证网络寿命最大化的同时网络成本最低的sink节点个数的表达式。理论结果表明,该值与网络规模、关键节点数、节点收发功率以及普通节点和sink节点的成本等参数有关。最后通过仿真实验证明了该结论的正确性。     

基于马尔可夫链的无线传感器网络分布式调度方法

能量效率是无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)研究中的核心问题之一. 当节点采用电池供电时, 有限的能量限制了网络的生存周期, 从而对无线传感器网络的大规模应用提出了挑战. 本文基于马尔可夫链, 提出了一种实用的、协作分布式的调度方法, 并从理论上证明了该方法的收敛性. 该方法不仅可对节点的休眠/唤醒进行调度, 还可以对节点数据发送进行调度以减少数据冲突的发生. 仿真实验结果表明, 该方法能够有效地减少节点能量的消耗, 且对其他网络性能的影响较小.