基于能量收集技术的无线传感网络路由协议分析仿真

本文将无线传感网络的能量采集模型进行综述,并对无线传感网络的两种路由协议进行仿真与比较,LEACH路由协议和HEED路由协议进行分析比较,HEED协议是基于LEACH协议的一种改进协议。LEACH协议没有能量意识,HEED在簇头选举阶段引入能量因素,节点生存周期明显有所延长。     

无线传感节点节能措施的研究

在传统的无线传感网络节能措施的基础上,在项目实施过程中,引入了智能电池管理系统,并在其中实现动态电源管理,对整个传感节点的能量进行有效合理的安排.动态电源管理通过对系统的时钟或电压的动态控制,并设置微处理器的寄存器,有选择地关闭不需要的功能模块,以达到节电的目的.同时动态的关闭一些仍然需要的外设控制器来进一步节省能量.并进一步采用均衡能量的方法来延长单个节点的使用寿命,获得更长时间跨度内的有效数据.     

无线传感网节点自适应优化定位研究

文中提出了一种有效的基于RSSI的无线传感网节点自适应定位优化算法.该算法用对具体环境条件下RSSI测距的自适应校正及误差修正来提高测距精度,基于小世界网络理论遴选侯选锚节点,结合MDS-MAP算法进行定位.与同类算法相比,该算法能适应不同的应用环境,且定位稳定性和精确性均显著提高.     

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

基于ZigBee无线传感网节点的设计与通信

文章介绍了基于IEEE 802.15.4的无线通信协议——Zig Bee协议结构及其技术特点,提出了无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)通用节点的基本构架,设计了一种基于Zig Bee无线传感网节点通信的软硬件平台,给出了系统的设计的方案,并从硬件和软件两方面解决了节点的功耗问题,实验结果证明该方法能够从一定程度上减小系统节点的功耗。     

无线传感器网络LEACH协议的研究与改进

无线传感器网络(WSN)的数据传输不能与路由协议分离,高效的能量传输是无线传感器网络中最重要的因素之一。针对LEACH簇头分布的不均匀以及与基站距离的不同,提出了一种改进的LEACH算法,该算法考虑剩余能量和最优簇头,与现有的LEACH协议相比,该协议降低了能耗。     

浅析无线传感网络通信优化仿真

本文首先阐述了无线传感网络通信原理,然后从簇头节点的选取、簇头节点的分布两个方面对无线传感网络通信优化算法进行了简要分析,探讨了无线传感网络通信优化仿真。     

无线传感器网络路由优化中的能量均衡LEACH改进算法

详细分析了LEACH算法,并介绍了LEACH算法的优缺点。针对LEACH算法选择簇头没有考虑剩余能量,提出一种改进后的算法LEACH-N。主要节点利用剩余能量和特定范围内相邻节点数的不同,给予不同成为簇头的概率;同时,增加普通节点可以直接发送数据到汇聚节点(Sink),减少能量的消耗。仿真结果表明,与传统LEACH算法相比,LEACH-N算法能均衡节点能量消耗,延长网络的生命周期。     

无线传感网中三维节点定位算法优化研究

传统的无线传感网(WSN)三维节点定位研究中,存在定位精度不足,收敛速度慢等问题,特别是当节点存在奇异矩阵时,传统三维节点定位算法的局限性尤为明显。文中针对三维节点定位存在奇异矩阵的情况,提出LMWCA算法。算法在加权质心定位算法的基础上,通过克服奇异矩阵,减小了锚节点自身定位的误差,然后通过修正节点间的权重系数,在一定程度上优化了三维节点的定位精度并提高了收敛速度。仿真结果表明,对比常规的3DLM算法和3DLLSE算法,LMWCA算法在节点存在奇异矩阵的3D定位环境中,定位精度更高,收敛速度更快。     

基于博弈论的无线传感网络节点攻防优化

针对无线传感器网络各节点在安全需求与资源消耗上存在的矛盾,提出一种基于博弈论的无线传感网络节点优化博弈模型.首先,通过分析网络节点中攻击方的攻击代价与防守方的防守开销,基于博弈论分析攻防双方的效用函数并构造攻防博弈模型;其次,根据网络节点中攻防双方选择的不同行动策略,结合信息论技术将攻防双方抽象成随机变量,并设计博弈信...     

无线传感器网络节点节能管理方式的研究

无线传感器网络节点数量众多、自身携带的能量十分有限。为了延长网络的生命周期,需采用有效的策略降低能耗。在研究无线传感器网络节点组成结构、能量消耗以及节点间传播方式的基础上,提出一种为有效地达到节能目的所采用的节点管理方式。该方案采用动态选择簇头节点的自组织、多跳路由、层次式拓扑组织结构的路由协议、快速的数据融合技术,并在实现硬件的低功耗设计的条件下进行动态功耗管理。     

能量不均衡的传感器网络路由算法研究

结合实际应用中传感器网络能量分布不均衡的特点,分析了以低功耗自适应集簇分层型协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierachy Protocol,LEACH)为代表的分簇路由协议存在的不足。在改进LEACH协议的基础上,提出了LEACH-SCE协议,并以二级能量异构网络为例通过MATLAB软件对协议的性能进行了仿真验证,仿真结果表明,通过优化高能节点的簇头选择概率,改进协议可以更加有效地利用网络能量,同等条件下,比LEACH协议的生存周期提高了31%,有效节约了网络成本。     

传感器网络的粒子群优化定位算法

无线传感器网络定位问题是一个基于不同距离或路径测量值的优化问题。由于传统的节点定位算法采用最小二乘法求解非线性方程组时很容易受到测距误差的影响,为了提高节点的定位精度,将粒子群优化算法引入到传感器网络定位中,提出了一种传感器网络的粒子群优化定位算法。该算法利用未知节点接收到的锚节点的距离信息,通过迭代方法搜索未知节点位置。仿真结果表明,该算法有效地抑制了测距误差累积对定位精度的影响,提高了节点的定位精度。     

自适应逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化仿真

研究无线传感器节点优化选择。传统LEACH分簇算法中,节点选择的随机性很大,没有很好地参考节点中的多个属性,通信的簇头分布也无规律,算法把能量消耗分摊到所有的节点上,一旦选择边沿节点作为簇头,一些节点必须经过长距离的路由转发才能到达簇头,造成通信效率较低。为了避免上述缺陷,提出了一种基于自适应逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化方法。建立自适应逃逸粒子群算法的数学模型,准确描述网络节点覆盖问题。利用自适应逃逸粒子群方法,计算无线传感网络节点最优位置,从而实现网络节点覆盖优化。实验结果表明,这种算法能够实现网络节点覆盖优化处理,从而提高无线传感网络数据传递的效率。     

混合无线传感网络覆盖优化的粒子群算法

为提高随机部署的传感网络覆盖性能,提出基于动态克隆粒子群的移动节点部署控制算法,用每个粒子表示所有移动节点的一种部署方案,在经典粒子群算法基础上,每次迭代结束后,粒子依据自身的覆盖性以及与群体中粒子的相似性决定其克隆数量和变异幅度,有效避免陷入早熟陷阱.通过与其他算法的对比仿真实验,表明该优化算法能更有效地提高网络覆盖性能.     

基于PSO-BP神经网络的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络定位的基本功能问题。提出一种将PSO算法和BP神经网络相结合对RSSI在测距阶段测得的距离数据进行优化的算法。该算法将PSO算法作为BP神经网络的学习算法,缩短了BP神经网络的训练时间,并加快算法的收敛速度。通过仿真,定位精度较其他算法得到了明显提高,最高可达27.3%。     

PSO算法优化BP网络的新方法及仿真实验

 提出一种基于粒子群算法优化BP网络的权值调整新方法.该算法在基本BP算法的误差反传调整权值的基础上,再引入粒子群算法的权值修正,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型.此模型不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度较高,较好地提高了BP网络学习能力与泛化能力.将新模型应用于4个典型复杂函数的仿真实验,并与基本BP模型、基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)和传统的粒子群优化前向BP网络模型(PSO-BP前传)的仿真实验结果进行分析比较.仿真实例表明新PSO-BP优化模型性能尤其是泛化性能优于其它3种BP网络优化模型.     

无线传感器网络能量均衡分簇路由协议

LEACH是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中一种经典的分层式路由协议,在此基础上通过对LEACH成簇算法及簇间路由的改进,提出了一种新的均衡能量消耗分簇路由协议。该协议在无线传感器网络成簇过程中充分考虑了传感器节点的能量状态,同时簇首向基站的通信采用基于能量的簇间路由。理论分析及仿真结果表明,改进的协议能够均衡传感器节点的能量消耗,有效地延长网络寿命。     

无线传感器网络LEACH协议的改进方案

基于LEACH协议,提出了一种改进方案,对LEACH协议的不足进行了改善。此方案中,簇头的选择取决于节点的剩余能量,且簇头数量与网络中的剩余节点数量相关,更符合网络特性。此外,改进方案对簇中节点数量进行了限制,使得分簇更加均匀,并采用了适应性信道分配原则,更加适用于动态网络。计算机仿真结果表明,与LEACH协议相比,采用改进方案后汇聚节点接收到的数据量明显增加,网络性能得到改善。