基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.     

基于查询的无线传感器网络多源单汇路由算法

针对定向扩散巨大的能量开销以及在路径加强时存在的链路冗余等问题,提出了一种基于查询的无线传感器网络多源单汇路由算法。该算法通过网络分簇来减少平面泛洪所带来的能量消耗,根据邻居节点的优先级来选择下一跳节点,建立多条源节点到Sink节点的路径,并在路径交叉处进行数据融合。仿真结果表明,该算法在节点能耗均衡性、能量有效性、数据包的传输量等方面具有明显的优势,有效地延长了网络生命周期。     

无线多媒体传感器网络能量敏感多路径路由

针对节点能量分布不均匀的无线多媒体传感器网络中大数据量传输问题,提出一种无线多媒体传感器网络能量敏感多路径路由算法EACM。该算法通过平衡路由节点间剩余能量差异,调节多路径聚集程度来均衡网络能耗减少数据包在路径上的延迟。仿真结果表明EACM算法能有效地延长网络生存期,减少数据包在路径上的时延。     

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.     

无线传感器网络基于权值的极小支配集路由算法

在无线传感器网络设计中,为节约系统能量、延长网络寿命,提出了基于权值极小支配集路由算法(Minimal dominating set with weight,WMDS).该算法的路由搜索主要集中在生成的支配集及网关节点内.当网络中少数节点发生变化时,只需个别相关节点更新它们的状态,不需要网络中所有节点重新计算支配集.考虑到网络内传感器节点能量分布均衡,各节点可以轮换充当支配点,支配点的数据融合可以减少传输信息包的数量.仿真实验表明,WMDS算法能得到较小的支配集,从而有效减少网络广播过程中的转发节点数,节省了网络资源.路由算法明显减少了信息包传输的数量,均衡了各节点的能量消耗,有效地延长了网络的寿命.     

蓝牙Mesh网络AODV路由改进算法

蓝牙Mesh网络使用泛洪进行多跳通信,在没有路由机制的情况下,由于消息的连续广播,原有泛洪机制会导致网络开销增大和通信延迟。本文基于能量有效的AODV改进算法E-AODV使用MATLAB进行仿真,根据跳数、节点剩余能量、链路质量来选择最优节点进行数据包的转发。仿真结果表明,E-AODV算法可减小蓝牙Mesh网络中RREQ数据包传输数量,通过与传统泛洪、AODV算法比较,该算法能够有效降低数据包传输时延,降低网络能耗,提高网络性能。     

一种利用虚拟极坐标的横向融合算法*

针对无线传感器网络汇聚节点周围的热区问题提出一种横向融合的算法,从簇首中再挑选出一部分节点充当融合点,将数据包充分融合,以减少网络中流动的数据包数量。该算法通过给节点标记跳数和角度范围,建立虚拟极坐标结构。利用角度选择融合点,外层节点数据横向传送到融合点进行充分融合再递交给内层节点,以减少内层节点负担,从而缓解热区节点能耗过快的情况。     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

无线网络中基于共同邻居数目的编码算法

网络编码使得路由节点根据邻居已经收到数据包等信息,将等待传输的数据包编码后进行传输来减少传输次数,因此可以提高网络吞吐量和降低能量消耗.针对路由节点提出一种基于共同邻居数目的编码算法,基本思想是构造一个模型图,将共同邻居数目最多边的顶点合并直到图中无边为止.模拟实验表明,同实用贪心编码PGE算法相比,本文的编码算法最高可以减少14%的传输次数.     

异构 WSN 中基于参考值的可恢复隐私保护数据融合

文章介绍了无线传感网络的安全数据融合技术,针对当前数据融合算法安全性不高、开销过大以及融合精度低等问题,提出了基于参考值的可恢复隐私保护数据融合算法。该算法利用公钥同态加密机制为数据提供端到端的机密性和完整性认证。此外,该算法动态地为网络中的每个节点设定下次传输的参考值,并通过传输采样值和参考值之间的差值来减少网络中的数据传输量。仿真结果表明,该算法可以有效地减少数据传输量,提高整个网络的能量和带宽效率。     

Data aggregation in wireless sensor networks using ant colony algorithm

Data aggregation is important in energy constraint wireless sensor networks which exploits correlated sensing data and aggregates at the intermediate nodes to reduce the number of messages exchanged network. This paper considers the problem of constructing data aggregation tree in a wireless sensor network for a group of source nodes to send sensory data to a single sink node. The ant colony system provides a natural and intrinsic way of exploring search space in determining data aggregation. Moreover, we propose an ant colony algorithm for data aggregation in wireless sensor networks. Every ant will explore all possible paths from the source node to the sink node. The data aggregation tree is constructed by the accumulated pheromone. Simulations have shown that our algorithm can reduce significant energy costs.     

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。     

一种基于能耗度量的融合树构建算法

基于传感器节点能耗情况对数据压缩以及数据融合进行了分析,针对在非完全融合情况下,贪婪增长树(GIT)算法构建融合树时并不能很好选择最优路由的问题,提出了一种基于能耗度量的融合树构建算法,通过融合节点反馈能耗以及到达Sink节点的跳数信息,对多个路由的能耗进行评估,进而选择低能耗路由.同时提出了一种由信息源节点进行路径加强的策略,减小了路径加强信息量以及多路径记录带来的负担.模拟实验数据表明,该算法在数据融合压缩比较小的情况下节能效果优于贪婪增长树GIT算法,并且随着信息源与Sink节点距离的增大,路径加强信息的数量也有很大降低.     

传感器网络中基于簇的融合树构建算法

针对无线传感器网络中节点能量有限的特点,提出一种基于簇的数据融合树构建算法。该算法利用基于簇的层次结构减少路由维护代价并提高系统可扩展性;利用数据融合树处理网中冗余信息,降低数据传输量,实现了节点能量高效地使用。仿真结果表明,该算法能有效降低节点能量消耗,并延长网络生存期,性能优于典型算法。     

基于节点度-限制的数据融合树构建算法

在无线传感网络部分应用中,数据传输必须在指定时延约束下完成.因此,最小化网络时延和最大化网络寿命成为无线传感网络的研究热点.为此,提出基于节点度-限制的数据融合树构建DC-DATC(Degree-Constrained-Based Data Aggregation Tree Constructing)算法.DC-DATC算法减少了高节点度对数据融合时延的影响.依据预设的节点度阈值,只有节点度小于阈值的节点才能加入数据融合树.利用数据融合树传输数据,降低了数据传输量,提高了能量利用率.实验结果表明,DC-DATC算法降低了融合时延,且平衡了网络能耗,最终实现了网络寿命的扩延.     

Performance evaluation of tree based data aggregation for real time indoor environment monitoring using wireless sensor network

A fundamental challenge in the implementation of Wireless Sensor Network is to reduce packet loss when channel bandwidth is limited and the energy of sensor is finite. In this paper, a suitable solution is provided for controlling packet loss through tree-based data aggregation and routing. From this perspective, a binary tree-based data aggregation and routing has been proposed which can reduce packet loss and energy dissipation which occurs due to unsuccessful packet delivery. Simulation result using NS-2 shows that binary tree-based data aggregation reduces packet loss up to 63.1% compared to cluster based protocol LEACH, up to 26.5% compared to chain based protocol PEGASIS. Moreover binary tree based data aggregation out performs both LEACH and PEGASIS with respect to the parameters end to end delay, packet delivery ratio and total energy consumption. Our proposed architecture integrates sensor network, mobile device, Access point and Cloud services as a single unit for real time monitoring. An experimental analysis of the proposed approach for indoor environment monitoring is carried out in the university laboratory to evaluate the performance in terms of time and energy consumption.

     

基于MMAS的无线传感器网络数据融合算法*

提出了一种基于MAXMIN蚂蚁系统（MMAS）无线传感器网络的数据融合算法。该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMAS算法构造一个最小Steiner树,源节点的数据发送到构造好的最小Steiner树上,经过融合后传输到sink节点,降低了网络中传输的数据量。通过与Dijkstra算法比较,NS2仿真表明该算法降低了网络能耗,增加了网络生存时间。     

无线传感器网络中基于融合贡献的传输延时分配算法

数据融合是降低无线传感器网络的冗余能耗、延长网络生存期的有效手段之一.传输延时的分配是数据融合中的重要问题,它对网络融合的效果和数据分组的传输延迟具有很大影响.提出了一种基于融合贡献的传输延时分配算法ACDA(aggregate contribution based delay-time allocation),量化了路由树中不同位置的节点对融合效果的影响,并依此按比例分配融合等待时间.算法充分考虑到了各节点在路由树中的位置差异性和节点间的相互影响.仿真结果表明,同现有的几种延时分配算法相比,ACDA能够更加有效地改进数据融合效果,提高网络实时性.     

WSN 中基于能量反馈的分簇路由算法EFCA

分簇技术在无线传感器网络中得到广泛的应用.提出了一种基于能量反馈的分簇路由算法(EFCA).该算法以簇为单位构造数据聚合树,解决了单跳传输外沿节点能耗过快和多跳传输时延过大的问题;同时在簇内选择簇头对,令主次节点分别负责簇间信息传递和簇内信息收集,进一步减小了数据传输延迟;提出的能量反馈机制很好的解决了网络"热区"问题.经仿真验证,可以有效的延长网络的生存时间.     

Optimal data aggregation tree in wireless sensor networks based on improved river formation dynamics

The restricted energy of nodes is one of the most important challenges in wireless sensor networks. Since data transmissions among nodes consume most of the nodes' energy, thus, minimizing the unnecessary transmissions reduces the consumed energy. One of the sources of this problem is the redundancy of raw data that can be eliminated at the aggregation points. As a result, data aggregation can be considered as an effective strategy to tackle the mentioned issue and to optimize the communication energy consumption. In this paper, the sensor nodes are organized in a tree structure, and the data aggregation are done in intermediate nodes at the junction of tree branches. One of the main characteristics of tree protocols is reduction of energy consumption through optimizing the structure of a data aggregation tree. For this, this paper proposes to apply a swarm intelligent algorithm named river formation dynamics. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms in comparison to the famous ant colony optimization algorithm in terms of network lifetime. Simulations show that the proposed algorithm makes nearly 4% and 50% improvement in lifetime of wireless sensor networks than ant colony optimization and shortest path routing, respectively.