一种基于能量均衡的无线传感器网络协议

无线传感器网络协议LEACH中提到了分簇的思想,能够有效的减少节点在通信中的能量消耗,延长网络的生存时间.为了更有效的减少节点的能量消耗,延长网络的生存时间,可以在分簇的算法中采用能量均衡的思想,同时簇头收集数据后通过一棵路由树向汇聚节点发送数据.实验表明采用基于能量均衡的分簇算法的无线传感器有更好的整体性能和网络生存时间.     

基于簇的无线传感器网络能量平衡策略

分簇被认为是延长无线传感器网络寿命的最有效的方法之一。本文首先说明根据节点数目以及分布区域特征,确定合理的成簇数目是分簇算法设计的核心;算法EBCO（Energy Balance Cluster Optimize）按照无线传感器网络运行过程中相邻簇簇头能量消耗速度信息来调整簇的大小,并且从能耗大的簇＂驱逐＂一些节点到能耗低的簇,从而平衡簇头之间的能量消耗。仿真结果表明,采用该能量平衡的传输策略时,能有效地平衡簇头间的能量消耗,较好地解决＂热区＂问题,延长网络生存时间。     

基于分簇算法能量优化的研究

分簇算法是有效解决无线传感器网络节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题的主要方法之一.分簇算法中簇群成员节点和簇首的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度.通过建立簇半径与能量消耗关系模型,基于不同的约束条件和优化目标,优化簇半径取值使网络能耗达到最小化.方法仿真结果表明选取适当的分簇半径能够减少网络的能量消耗,均衡网络负载,延长网络的生存期,对无线传感器网络的能量优化设计有一定的参考价值.     

基于剩余能量预测的WSN模糊分簇算法

为了进一步降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络寿命,提出一种基于剩余能量预测的无线传感器网络模糊分簇算法。新算法根据节点到基站的距离和邻居节点的数目,对候选节点转发数据的能耗进行预估,得到节点的预测剩余能量。然后采用模糊算法在综合考虑候选节点的原始能量和预测剩余能量的基础上计算竞争半径,选出多个簇首,构建大小不均的簇。仿真实验表明,与其他路由算法相比,该算法可以更好地优化簇的结构,均衡网络能耗,延长网络的生命周期。     

一种基于多权值的低能耗WSNs分簇协议

延长网络的生命周期、有效降低节点的能量消耗是无线传感器网络(WSNs)路由研究的重点;针对LEACH协议的簇头选举不合理和和簇成员仅依据自身通信代价选择簇头导致节点能耗不均衡,网络能量利用率低的问题,提出了一种基于多权值的低能耗分簇算法,它综合考虑了候选簇头的剩余能量、节点已当选簇头次数和当前网络簇头个数等多个因素;仿真实验表明,改进协议有效地降低了节点的总能量消耗、提高了网络节点的存活数目,延长了网络的生命周期。     

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.     

基于能量均衡的无线传感器网络分簇路由协议

针对当前无线路由协议的能量和簇头瓶颈问题,以延长网络生存时间和提高能量利用率为目标,提出一种能量均衡无线传感器网络分簇路由协议。首先根据能量消耗最小原则,得出最优簇头数目,并按区域划分为簇,然后通过节点剩余能量和通信代价2个参数选取簇头,并且动态地轮换簇头,最后进行仿真实验。仿真结果表明,相对于其它改进LEACH协议,本协议有效地减少能量消耗,明显增加了网络节点存活率。     

基于EAD 协议的无线传感器网络高效成簇算法

在无线传感器网络中,成簇算法是减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络生存时间.本文提出了一种基于EAD 协议的无线传感器网络高效成簇算法（EC-EAD）。 EC-EAD算法在确立簇头节点时,将节点能量,节点之间距离与轮回次数综合加权,决定节点发送延迟。剩余能量高且距离较远的节点成为簇头节点,降低了网络内的簇头数目,也保证了网络能量的均匀消耗,延长了网络的生存时间。模拟实验结果表明,EC-EAD 算法在延长网络生存期方面比EAD 具有一定的优越性。     

一种基于负载均衡无线传感器网络节能分簇算法

由于无线传感器节点的能量是有限的,如何延长节点和网络的工作寿命成为一个很关键的问题.LEACH算法采用本地簇头随机轮转机制将能量负载分担给网络中的所有传感器节点,但是,簇头选举的随机性和簇内节点数目的不均衡可能导致某些节点过快耗尽能量而死亡.本文提出了一种基于负载均衡的簇头选举方案,采用粒子群优化(PSO)算法先行分簇,然后考虑能量和距离再推举出簇头.仿真结果表明,该算法比LEACH更有效地平衡了能量消耗,并显著延长了网络的存活时间.     

一种能量均衡的无线传感器网络分簇路由协议

由于无线传感器网络节点能量有限,为均衡无线传感器网络节点之间的能量消耗,提高整体网络的生命周期,针对LEACH协议中簇首选举时未考虑节点剩余能量因素、随机分簇等不足,提出了一种改进的LEACH协议.改进的LEACH协议在簇首选举时,以节点的剩余能量作为重要参考依据,优化节点担任簇首的概率.仿真结果表明,与传统的LEACH协议相比,改进的LEACH协议达到了能量消耗均衡的目标,从而延长了网络的生存寿命.     

Using RTT Variability for Adaptive Cross-Layer Approach to Multimedia Delivery in Heterogeneous Networks

A holistic approach should be made for a wider adoption of a cross-layer approach. A cross-layer design on a wireless network assumed with a certain network condition, for instance, can have a limited usage in heterogeneous environments with diverse access network technologies and time varying network performance. The first step toward a cross-layer approach is an automatic detection of the underlying access network type, so that appropriate schemes can be applied without manual configurations. To address the issue, we investigate the characteristics of round-trip time (RTT) on wireless and wired networks. We conduct extensive experiments from diverse network environments and perform quantitative analyses on RTT variability. We show that RTT variability on a wireless network exhibits greatly larger mean, standard deviation, and min-to-high percentiles at least 10 ms bigger than those of wired networks due to the MAC layer retransmissions. We also find that the impact of packet size on wireless channel is particularly significant. Thus through a simple set of testing, one can accurately classify whether or not there has been a wireless network involved. We then propose effective adaptive cross-layer schemes for multimedia delivery over error-prone links. They include limiting the MAC layer retransmissions, controlling the application layer forward error correction (FEC) level, and selecting an optimal packet size. We conduct an analysis on the interplay of those adaptive parameters given a network condition. It enables us to find optimal cross-layer adaptive parameters when they are used concurrently.     

基于UWB的无线传感器网络跨层优化模型研究

跨层设计是提高无线传感器网络整体性能的一种有效方法。在综合考虑MAC层调度、物理层功率控制、网络层路由三方面因素的基础上,结合超宽带技术大带宽、低信号功率的特点,以实现网络最大数据传输速率为目标,构建了基于超宽带技术的无线传感器网络跨层优化模型。仿真实验表明：模型最优解可有效提高网络数据传输速率;物理层功率控制对优化结果有着至关重要的影响。这证明以构建、求解优化模型的方式解决跨层设计问题是切实可行的,同时也为解决大规模超宽带传感器网络数据传输问题提供了一条新的解决思路。     

无线传感器网络中基于定向扩散协议的跨层拥塞控制方法

针对无线传感器网络的拥塞特征,利用跨层设计的思想提出了一种基于定向扩散路由协议的跨层拥塞控制方法。该方法包括局部拥塞控制和全局拥塞控制两部分,在本地节点和Sink节点上进行了基于ACK的拥塞反馈和跨层速率调节。仿真实验表明,该算法不仅能有效地缓解拥塞,降低能耗,而且能保证数据包的完整性,与CODA机制相比能量节省了32.56%,逼真度提高了6%。     

一种分布式无线传感器网络跨层移动通信技术研究

针对无线多媒体传感器网络对带宽和实时性等的高要求,建立了一种基于能量优化和跨层协同交互的分布式多路径路由技术,并应用于移动通信领域。该技术采用了遗传算法优化节点传输多媒体数据能耗,建立节点剩余能量预测模型,根据感知能量建立跨层协同工作体系,以较小代价在动态无线网络拓扑中选择最优路径。仿真实验和数学分析表明,该技术能够高效地支持实时移动视频通信,适合于计算能力、存储能力和能量等受限的无线多媒体传感器网络。     

基于最优簇首分布的传感器网络跨层设计

针对经典分簇算法能量负载不均衡的问题,提出了一种高效节能的跨层协议OCBC,在该协议中通过经线和纬线对网络进行划分,同时根据节点的地理位置和剩余能量来竞选簇首,以实现簇首的优化分布,使得能量消耗更加均衡。由于采用了优化的多跳算法,网络的扩展性得以较大的提高。仿真结果表明,动态分簇策略比传统的LEACH协议在网络扩展和生命周期方面有较大的性能优势。     

Cross-layer topology design for network coding based wireless multicasting

This paper considers wireless multicast networks where network coding (NC) is applied to improve network throughput. A novel joint topology and cross-layer design is proposed to maximise the network throughput subject to various quality-of-service constraints, such as: wireless multicast rate, wireless link capacity, energy supply and network lifetime. Specifically, a heuristic NC-based link-controlled routing tree algorithm is developed to reduce the number of required intermediate nodes. The proposed algorithm facilitates the optimisation of the wireless multicast rate, data flow of wireless links, energy supply and lifetime of nodes through a novel cross-layer design. The proposed joint topology and cross-layer design is evaluated and compared against other schemes from the literature. The results show that the proposed scheme can achieve up to 50% increase in the system throughput when compared to a classic approach.     

无线传感器网络MAC协议研究

针对S-MAC协议节点能耗均衡能力的不足,提出一种基于网络能耗均衡的跨层优化协议(BS-MAC)。在该机制中,增加变量TS,用来记录该节点成为虚拟簇边界节点的次数,通过与邻居节点比较TS的大小进行自适应睡眠/侦听。在路由层成簇算法中加入参数TS,跨层调节节点能耗的均衡。仿真数据显示,BS-MAC在能耗和延迟方面较S-MAC没有大的变化,但能够提高网络节点能耗的均衡性,降低节点死亡率,延长网络生存周期。     

超宽带传感器网络跨层优化模型应用研究

跨层设计是提高无线传感器网络整体性能的一种有效方法。在综合考虑MAC层调度、物理层功率控制、网络层路由三方面因素的基础上,结合超宽带技术大带宽、低信号功率的特点,以实现网络最大数据传输速率为目标,构建了超宽带传感器网络跨层优化模型,并提出了适用于大规模网络的数据传输解决方法。实验结果表明,模型最优解可有效提高网络的数据传输速率,同时该优化模型还可用于解决大规模网络数据传输问题。这证明以构建、求解优化模型的方式解决跨层设计问题是切实可行的。     

On communication models for algorithm design in networked sensor systems: A case study

Towards building a systematic methodology of algorithm design for applications of networked sensor systems, we formally define two link-wise communication models, the Collision Free Model (CFM) and the Collision Aware Model (CAM). While CFM provides ease of programming and analysis for high level application functionality, CAM enables more accurate performance analysis and hence more efficient algorithms through cross-layer optimization, at the expense of increased programming and analysis complexity. These communication models are part of an abstract network model, above which algorithm design and performance optimization is performed. We use the example of optimizing a probability based broadcasting scheme under CAM to illustrate algorithm optimization based on the defined models. Specifically, we present an analytical framework that facilitates an accurate modeling and analysis for the probability based broadcasting in CAM (PB_CAM). Our analytical results indicate that (1) the optimal broadcast probability for either maximizing the reachability within a given latency constraint or minimizing the latency for a given reachability constraint decreases rapidly with node density, and (2) the optimal probability for either maximizing the reachability with a given energy constraint or minimizing the energy cost for a given reachability constraint varies slowly between 0 and 0.1 over the entire range of the variations in node density. Our analysis is also confirmed by extensive simulation results.