基于网格的移动无线传感网生存时间优化算法

为克服陆地静态无线传感网和水下无线传感网因节点能耗分布不均衡而出现的能量空穴问题,和具有单一移动Sink节点的无线传感网数据收集时延过长问题,该文提出基于网格的移动无线传感网生存时间优化算法(Grid-based Lifetime Optimization Algorithm,GLOA)。GLOA算法考虑多个Sink节点的移动,将监测区域分成多个大小相同的网格。根据网格潜能值确定Sink节点移动的锚点,将锚点分配给不同的Sink节点,建立路径选择优化模型并获得Sink节点的最短移动路径,采用移动收集方法或静态收集方法循环收集数据。仿真结果表明:与Ratio_w或TPGF算法相比,GLOA算法能延长网络生存时间,降低和均衡节点能耗。与LOA_SMSN算法相比,GLOA算法能降低数据收集时延。在一定的条件下,比Ratio_w,TPGF和LOA_SMSN算法更优。     

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。     

面向能耗控制的无线传感器网络节点协议优化

能量受限是无线传感器网络一个显著的特征。对网络进行能耗优化并延长网络生命周期是无线传感器网络研究的重点。提出了面向能耗控制的无线传感器网络节点协议优化方法。针对网络中数据发送所占较大的能耗比重,通过对协议优化,对发送功率的参数设置方法进行改进,改变以往发射功率的固定参数设置法,通过终端节点之间的距离动态调整发送功率的方法,以达到节省能耗并延长网络生命周期的目的。仿真和实验结果表明,改进后的发射功率动态参数设置法较改进之前的固定参数设置方法能更多地节约网络能耗。     

基于无线信号不规则性的无线传感网层次型拓扑控制算法

构建层次型拓扑结构是延长网络生存时间的有效方法。该文将拓扑构建过程分为由簇成员组成的感知层和由簇头组成的平面数据转发层,建立了基于无线信号不规则性的网络能耗模型以及节点成簇稳定性模型,提出了基于无线信号不规则性的层次型拓扑控制(WSIBTC)算法。WSIBTC算法根据节点平均有效传输距离将监测区域划分为多个子区域,由成簇稳定性和节点在簇中的位置决定最终簇头,簇头间形成平面拓扑结构,延长网络生存时间。分析和仿真结果表明由WSIBTC算法得到的网络拓扑大幅度地提升了网络生存时间。     

基于能量优化的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由面临安全威胁和节点能量有限的不足,提出一种基于能量优化的安全路由算法(EOSR).该算法把优化能量、提高路由安全性和缩短传输时延同时作为设计目标,采用多目标决策,在保证安全性和快速传输的同时,让能量储备较多的节点承担较多的数据转发任务,可获得最优路由和延长网络生命期.通过预置公私密钥对,有效地提高了路由的安全性.给出了该算法中路由发现、路由选择和路由删除的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性.     

An Efficient Cross-Layer Optimization Algorithm for Data Transmission in Wireless Sensor Networks

In this paper, we propose a cross layer congestion optimization scheme for allocating the resources of wireless sensor networks to achieve maximization of network performance. The congestion control, routing selection, link capacity allocation, and power consumption are all taken account to yield an optimal scheme based on the Lagrangian optimization. The Lagrangian multiplier is adopted to adjust power consumption, congestion rate, routing selection and link capacity allocation, so that the network performance can be satisfied between the trade-off of efficiency and fairness of resource allocation. The proposed algorithm can significantly achieve the maximization of network performance in relieving the network congestion with less power consumption. Excellent simulation results are obtained to demonstrate our innovative idea, and show the efficiency of our proposed algorithm.     

Virtual Game-Based Energy Balanced Topology Control Algorithm for Wireless Sensor Networks

In topology control (TC), game theory is an efficient approach to analyze the conflicting objectives of nodes to enable the topology with certain global properties in the presence of selfish nodes. But in many existing game-based TC algorithms, every node has to make others aware of its changes by transmitting the control information repeatedly, which results in much unnecessary energy waste and network lifetime reduction. To solve the problem, the concept of virtual game is introduced, which virtualizes the game process to avoid the repeated information exchange in the game process. In addition, considering that unbalanced distribution of energy consumption also restricts the network lifetime, a distributed Virtual Game-based Energy Balanced TC algorithm (VGEB) with incomplete information is proposed, which is mathematically analyzed. The analysis results show that the TC virtual game is a potential game and the virtual game algorithm can converge to the state of Nash Equilibrium, which is Pareto Optimal. Moreover, VGEB can easily construct the topology with a low information complexity of O(n) and the induced topology can maintain the network connectivity, where n is the number of nodes in network. Simulation results demonstrate that VGEB can effectively balance the nodes’ energy consumption, greatly reduce the energy waste in the game process and has many other attractive topological features.     

一种基于博弈论的无线传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络对节能有着很高的要求,拓扑控制能够优化网络拓扑,提高无线信道的空间复用率,是提高无线传感器网络能量效率的有效方法.文中提出了-种基于博弈论的无线传感器网络拓扑控制算法,设计了-个与节点度和发射功率有关的收益函数,使拓扑控制博弈存在纳什均衡,网络总收益函数最大,网络的能量效率最高.     

无线传感器网络中簇首选择算法研究

传统的低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）算法在选择簇首时未能考虑到节点剩余能量对网络寿命的影响,使得簇首分布不够合理。为了克服该问题,在完全分布式成簇算法（HEED）协议的基础上,设计了一种根据节点剩余能量选择簇首的算法。在该算法中,剩余能量越大的节点越有可能成为簇首,进而承担更多数据传输责任,能量消耗更加平均,增强了算法的健壮性。仿真结果证实,提出的算法可以有效提高网络能量的使用效率,减少功耗,延长网络生存时间。     

无线传感器网络分布式迭代定位误差控制算法

针对无线传感器网络分布式迭代定位中误差的传播和累积问题,该文首先分析了锚节点几何形状对定位误差的影响,提出了基于几何精度因子的误差控制算法,巧妙设计了加权策略,将锚节点几何形状对定位精度的影响以权值的形式定量体现在迭代定位过程中,在每一轮迭代中有效控制了误差的传递,进而提高了整个网络的分布式定位精度。与传统的最小二乘定位算法和基于轮数的误差控制算法进行了仿真比较,结果表明,基于几何精度因子的误差控制算法定位性能最优,网络定位精度分别提高了25%和15%。     

自适应高效无线传感器网络时间同步优化算法

针对无线传感器网络全网多跳自适应时间同步效率低的问题,在接收端与接收端同步模型基础上,该文提出一种自适应高效无线传感器网络时间同步优化算法(AEO)。首先,双节点同步时,从节点接收来自参考节点的同步消息并进行确认,在同步周期结束后通过拟合估计和数据更新完成时间修正,构建交互参数同步包,并与主节点进行信息交换完成同步过程。其次,全网同步时,建立Voronoi多边形拓扑结构,认定拓扑结构中参考节点和邻域节点身份(ID),参考节点覆盖区域间通过邻域节点交换同步信息,实现自适应多区域节点联合时间同步。仿真结果表明该算法在双节点时间同步中能够保证同步误差较小,网络能耗较低;同时,Voronoi拓扑相较于其他典型拓扑,在连通效率和收敛时间方面均有所改进。     

Cell Based QoSE Centric Topology Control Algorithm for Wireless Sensor Networks

The central issue of Topology control （TC） in wireless sensor networks is how to select the appropriate active nodes. This paper proposes a Quality of SEnsing （QoSE） centric TC algorithm CQCTC： it combines a node＇s sensed frequency and signal strength of physical events to define QoSE and uses the predicted QoSE as the metric for WN selection; therefore CQCTC could form proper topology structures dynamically according to the distribution of the targets/events. Simulation experiments indicate that, compared with the existing TC algorithms, CQCTC decreases network energy cost and extends net- work lifetime.     

基于感应数据值的无线传感器网络分簇算法

提出了一种无线传感器网络的分簇算法,用于协助基于簇的入侵检测方案检测网络中的各种恶意攻击行为.它将整个网络划分成若干个簇,使得簇内各传感器节点物理位置临近,并且采集的数据值接近.这一特性使得识别异常节点非常容易,并且保证入侵检测方案具有较高的检测精度和较低的误报率.该算法也使得网内数据处理变得异常简单,从而能够有效节省传感器节点的能量,延长网络的寿命.     

Bio-inspired Optimization Routing Technique Using DNA Sequencing Algorithm for Wireless Sensor Networks

Wireless Personal Communications - Routing optimization is a promising platform in wireless sensor network (WSN) for many researchers to work on various problems related to the balancing of...     

一种无线传感器网络中目标跟踪的自适应节点调度算法

在无线传感器网络目标跟踪的过程中进行节点调度,可以综合考虑跟踪误差和能量消耗,延长传感器网络的使用寿命。为了综合考虑节点调度的短期和长远损失,该文将问题建模为部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)以得到更优的调度策略,并提出一种近似求解算法C-QMDP。该算法利用马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)推导连续状态空间的置信状态的转移,并计算瞬时代价。使用状态离散化方法,基于马尔科夫决策过程(MDP)值迭代求解未来代价的近似值。仿真结果表明,相比现有POMDP近似算法,该文算法既可以降低跟踪过程中的累积损失,又可以将大量运算进行离线计算,减小了在线决策时的计算量。     

基于无线传感器网络的跨层拥塞控制协议

无线传感器网络(WSN)中由拥塞引起的大量分组重传以及重传多次失败后的分组丢弃会导致较长的时延、较高的分组丢失率和较多的能量消耗.为了准确探测和控制网络拥塞,提出了一种基于跨层设计的拥塞控制协议,即上行拥塞控制(UCC)协议.该协议利用节点在媒质接人控制(MAC)层中未占用的缓冲器区间大小和所预测的通信流量作为该节点的...     

无线传感器网络拓扑控制策略研究

节能设计是无线传感器网络的首要设计目标,拓扑控制是实现该目标的重要技术之一,其主要目标是在保证网络连通和覆盖的前提下剔除不必要的通信链路,降低节点能耗和减少通信干扰,为MAC协议和路由协议的顺利执行提供基础。文中对传感器网络拓扑控制策略进行了的分析。最后针对目前传感器节点成本仍然很高这一特点,通过仿真得出了在节点随机配置的情况下,保证网络连通和覆盖所需的至少节点数目。并通过仿真分析证明了方案的可行性。     

无线传感器网络的时间同步算法分析

当前移动通信领域对于无线传感器网络的研究正在逐渐加深,时间同步技术是WSN应用中的支撑技术,是无线网络传感器网络研究中的重中之重。然而传统的同步方法NTP和GPS因为尺寸、代价、能量问题、复杂度等因素并不适用于传感器网络,而且传感器网络自身的体积与能量受限等特点给时间同步计算也增加了一定的难度,为了使无线传感器网络的应用潜力得到最大限度的发挥,对时间同步技术的研究就显得尤为必要。文章从无线传感器网络时间同步和相关问题入手,重点介绍了影响时间同步的关键因素、无线传感网络节点时间校正的几项基本技术以及具体的计算方法。     

改进的无线传感器网络DV-Distance定位算法

针对DV-Distance定位算法受网络拓扑结构和环境噪声影响大等问题,从2个方面对算法进行了改进。改进的DV-Distance算法在原算法基础上,通过设定共线度阈值来优化多跳网络中定位锚节点分组的选择,使其能更好的适应低密度、不规则网络,并利用最小二乘算法与泰勒级数展开法相结合方法来估计最终位置,从而提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,改进算法与原算法相比,具有更高的定位精度,并且在锚节点数量比较小和节点密度低情况下,仍具有较好的定位性能。     

移动无线传感器网络节点的定位

文中在MCB（Monte—Carlo Localization Boxed）定位算法的基础上提出了一种新的移动无线传感器网络（Mobile Wireless Sensor Networks）节点的定位算法——权重MCB算法。MCB算法在定位过程中,在采样和滤波阶段用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,而没有应用到邻居节点的位置信息。权重MCB在定位过程中不仅用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,还应用到了一阶邻居节点的采样集合里的采样点（即一阶邻居节点的估计位置）,从而改进了定位精度。对比MCB算法,权重MCB算法对定位精度的改进为13％～18％。