无线传感器网络中基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法研究

和传统的C/S模型相比,移动代理模型在数据融合方面更适合无线传感器网络.在基于移动代理的数据融合算法中,移动代理访问传感节点的顺序以及总数对算法的效率、网络寿命等有着重大影响.为此提出了一种基于数据融合的移动代理曲线动态路由算法设计方案.通过构造特定数据结构的数据报文和数据表,给出了目标节点基本信息收集算法获取目标节点到处理节点的最优路径;将移动代理路由归结为一个优化问题,由静态路由算法求出移动代理迁移的静态最优路由节点序列,进而获得了移动代理基于曲线的动态路由算法.理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模的增大和传感数据量的增加,和其它算法相比,该算法有更小的网络耗能和延时.     

新型安全移动代理的路由算法设计

研究了安全移动路由算法设计的问题.针对目前代理在网络中进行漫游时,数据安全存在极大威胁,而现有的一些使用移动代理的路由算法或是没有考虑到代理的安全,或安全保护负担过重.为此,提出了一种基于安全移动代理的路由算法的设计思想,使用概率值来构造路由表,通过移动代理在网络节点间的迁移来发现网络状态,更新节点路由表.同时在网络节点处建立信任表,定期生成测试代理在虚拟空间中运行,并对其属性和关键数据进行检测以保证网络节点的可靠性,实现代理在网络中的安全.提出的算法还借助rasshopper 移动代理开发平台构造了一个简单网络模型,对其进行了仿真验证.算法提高了路由算法的效率,节约了网络的系统开销,有良好的运用前景.     

基于APIT的三维移动代理路由算法研究*

针对现有的移动代理路由算法都是基于二维环境的不足,提出了一种能应用于三维环境中的移动代理路由算法。首先,使用APIT定位法来获取三维空间中的传感器坐标;在获取传感器节点坐标后,引入蚁群算法对移动代理访问传感器节点的路径进行优化,由此,得到了一种全新的基于APIT的三维移动代理路由算法。仿真实验表明,新移动代理路由算法能较好地适应无线传感器网络的实际应用环境,且路径优化效果明显。     

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。     

基于群集移动节点的切换算法

无线蜂窝网的信号切换依赖IP层的移动切换,IETF提出的代理移动IPv6(PMIPv6)协议可以保证移动终端应用IPv6网的快速切换,但是它在切换时延方面仍然无法保证实时通信的服务质量。研究基于PMIPv6协议,提出群集移动节点(CMN)算法,应用媒体无关切换(MIH)技术,减少了大量移动节点,同时提出切换请求时系统时延增大的问题,扩展原始代理绑定更新消息结构(A-PBU)。最后模拟网络模型和节点移动模型,从切换时延方面分析算法的有效性。实验结果表明,系统应用CMN算法与原始切换算法相比可以大大降低切换时延。     

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.     

基于代理按需生成机制的Buddy优化算法

针对移动自组网中Buddy算法的通信节点开销过大问题,设计代理按需生成机制优化Buddy算法。该机制将网络节点分为代理节点和普通客户节点,根据性能参数CV值选择性能较优的节点作为代理节点。NS2仿真结果表明,优化后的算法在保证地址快速配置的前提下能优化代理节点数、位置和性能,减少网络中节点同步的通信开销与提高代理节点的通信能力,从而提高整个网络的效率和健壮性。     

移动组播的多家乡代理实现机制

针对移动组播中存在的家乡代理单点失效问题,提出一种多家乡代理实现机制,解决多家乡代理中移动节点的家乡注册问题,引入新的应用层任播算法,可以从多个家乡代理中为移动组播接收者选择“最近”的家乡代理。分析结果表明,该任播算法不仅可以有效解决家乡代理单点失效问题,还能为移动节点提供高质量的任播解析服务。     

移动组播的多家乡代理实现机制

针对移动组播中存在的家乡代理单点失效问题,提出一种多家乡代理实现机制,解决多家乡代理中移动节点的家乡注册问题,引入新的应用层任播算法,可以从多个家乡代理中为移动组播接收者选择“最近”的家乡代理。分析结果表明,该任播算法不仅可以有效解决家乡代理单点失效问题,还能为移动节点提供高质量的任播解析服务。     

一种基于移动代理的并行路由算法研究*

提出了一种基于移动代理的并行路由算法,通过对网络节点间的多条并行链路的充分利用,提高网络带宽的利用率,减少移动代理从源节点到目的节点的迁移响应时间。仿真实验结果表明,与著名的蚁群算法和遗传算法的性能相比,该并行路由算法具有更高的网络利用率,同时具有更短的平均延迟时间,提高了应用系统的运行效率。     

一种改进的移动Agent通信算法

通信机制是移动Agent技术研究的重要课题,目前提出的多种Agent通信机制都尚未满足要求或存在缺陷,该文结合多种传统的Agent通信机制,提出了一种改进的移动Agent通信算法,实现了通信的位置透明性、高可靠性、高效性,极大地减少了迁移受到的限制和迁移引起的地址注册(或更改)开销。该算法在网络主机数目多的Agent系统中,其优点更为明显。     

Ad Hoc网络环境中避免虫洞攻击的路由算法

根据Ad Hoc网络环境中虫洞攻击的特点,提出了一种基于移动Agent的路由算法。移动Agent在网络中根据一定的运行策略进行移动,并不断地和所经历的节点进行数据交换,由此了解网络中所有节点的路由连接信息,在此基础上形成一个节点信息矩阵表,并根据所形成的矩阵表,采用图论中的广度优先搜索算法来决定数据报文的最佳传输路径,同时产生若干条备用路径,快速地发送数据报文。仿真实验结果表明,由于各节点通过矩阵表可以充分了解网络中每个节点的地理位置,因此可以很好地抵御虫洞的攻击;同时由于仅使用很少的Agent便获得较多的全局信息,因此可以大大地减少维持节点信息而产生的开销,具有很高的效率和鲁棒性。     

稀疏无线传感器网络的路由算法研究

为保证移动代理节点在能量受限条件下总路由最短,给出一种基于能量受限移动代理节点的稀疏无线传感器网络路由算法.通过建立移动代理节点路由数学模型,首先根据移动代理节点能量限制条件将整个无线传感器网络划分为不同子集,然后利用旅行商问题的解决方法计算每个子集最短路径,最后所获得的子路径之和即为最优路由.实验仿真结果分析表明:随着网络节点数目增多和移动代理节点能量增加,所给方案的总路由比较接近于理想情况,在实际应用中比较有效且适于推广.     

基于接入点的泰森多边形指纹聚类定位算法

针对KNN指纹定位算法定位耗时长和基于K-Means聚类的KNN指纹定位算法定位精度不稳定的问题,本文提出了一种以接入点为离散点生成泰森多边形,利用泰森多边形对指纹聚类,然后使用最强接入点法确定移动节点的定位区域,最后通过动态KNN算法进行定位的指纹聚类定位算法.实验表明,该算法能有效缩短定位时间并提高定位精度,在接入点数量变化时表现出较好的定位性能,且在不同定位区域中性能具有较好的普适性.     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

Web信息抽取研究

在分析当前一些主流的wrapper技术的基础上,提出了一个基于移动Agent的Web信息抽取系统框架。在该框架中,利用移动Agent所具有的自治性、移动性、交互性和智能性,将数据抽取和转换任务交给移动Agent,让其移动到Web数据源上去完成信息抽取任务,并将抽取结果传回。这样不但可以减少数据传输量,节约网络带宽,降低响应时间;还可以减少对网络的依赖性,允许网络的间断连接。     

基于邮箱的移动Agent通信机制的改进算法

在基于邮箱的移动Agent通信机制上提出一种改进算法,通过移动Agent留下特殊的、具有一定智能性的邮箱来转发消息,实现移动Agent高效和可靠的消息传输。进一步提高了通信效率而且减小了由于邮箱所在节点出现故障而造成的损失。     

基于移动锚节点的加权质心定位算法研究

针对加权质心定位(WSL)算法所需锚节点数目较多,定位精度低,定位成本高等问题,采用单个移动锚节点沿着既定的轨迹在监测区域移动,并在规定位置广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)比值以及邻居节点间的最小跳数确定权值,进而估算未知节点自身的坐标位置.仿真结果表明:算法有效地提高了定位精度和稳定性,降低了定位成本.     

无线传感器网络移动未知节点的混合定位算法

针对无线传感器网络中移动节点定位问题,提出一种移动未知节点的混合定位算法。该算法在预测和过滤阶段均作了改进。在预测阶段,根据未知节点在t时刻接收到的锚节点信息个数区分四种情况进行讨论,选择最适合的方法来缩小采样区域;在过滤阶段,针对预测阶段四种不同的可能情况判断是否需要过滤。仿真结果表明,该算法在显著地缩小了采样区域的同时,提高了采样成功率和定位精度;减少了采样次数和计算量,降低了能耗,延长了网络的生存周期。