一种基于能耗均衡的分区节点部署算法

鉴于能耗问题是无线传感器网络研究的重要问题, 首先建立一种非均匀部署网络拓扑模型, 该模型中越靠近sink 的区域节点部署越密集, 节点通信距离越小; 然后针对节点初始随机部署情况, 提出一种基于节点能耗均衡的分区域节点重部署算法, 该算法利用分区域的节点移动, 减少节点移动距离, 降低移动能耗, 提高算法收敛速度; 最后通过仿真表明, 所提出的算法可以用较少数量的节点覆盖监测区域, 保证网络中各节点能量均衡消耗, 提高网络生存周期.

     

基于C-V 模型的网络覆盖空洞探测与修复算法

网络寿命是衡量无线传感器网络性能的一项重要指标. 无线传感器网络覆盖空洞问题严重影响了网络寿命. 对此, 提出一种基于C-V 模型的网络覆盖空洞探测与修复方法. 首先采用基于奈曼-皮尔逊准则的感知模型计算出监控区域每一个位置的节点联合探测概率; 然后基于改进的C-V 模型, 提出一种新的覆盖空洞探测方法, 有效地计算出空洞的数量和大小; 最后, 采用基于改进的粒子群算法实现覆盖空洞的修复. 仿真结果表明, 所提出的算法在保证无线传感器网络覆盖率的同时可以提高网络寿命.

     

基于蜂拥控制的移动传感器网络目标跟踪算法

针对移动传感器网络中的目标跟踪问题, 以及现有控制策略在保持网络拓扑结构连通性和降低能量消耗方面存在的不足, 提出一种基于蜂拥控制的移动传感器网络目标跟踪算法. 首先, 利用网络中部分节点检测目标, 并使用卡尔曼一致性滤波算法估计目标的状态, 在获得比较精确的估计状态的同时降低能量消耗; 然后, 在蜂拥控制下传感器网络始终保持拓扑结构连通性和目标对网络可见, 同时避免节点之间发生碰撞. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

     

分簇传感器网络中时延约束下移动sink 的路径优化

在分簇传感器网络中引入移动sink, 用于协助其上层网进行数据汇聚. 为解决时延约束与节能需求间的矛盾, 提出一种基于效用优先级和反效用优先级的移动sink 路径优化选择算法. 依据最小能耗原则首先为非访问节点设计了数据迁移路径寻找方案, 随后在此基础上提出一种基于节点效用优先级的访问点集贪婪构造算法, 并基于反效用优先级为其设计了两种优化方案. 仿真实验验证了所提出算法的有效性, 保障时延要求的同时最大限度地降低了网络能耗.

     

混合型异构传感器网络中移动数据收集器的路径优化

针对周期工作-事件驱动混合型异构传感器网络, 设计一种基于静态Sink 搭配移动数据收集器(MDC) 的数据收集策略. 为了解决MDC访问规划问题, 提出一种最小能耗访问节点集搜索算法. 首先, 基于节点相对边缘度从整体层面去除适量边缘节点; 然后, 依据节点排除优先度, 迭代排除当前节点集中相对能效最低的节点, 从而逐步获得优化的访问节点集. 仿真实验结果表明, 所提出的新数据收集策略具有优异的能效性、负载均衡性和实时性.

     

一种信任和能量意识的WSN补救路由算法

在ARRIVE 算法的基础上, 提出一种信任和能量意识的补救路由算法(TeaRR). 在选择下一跳节点时, TeaRR 综合考虑候选节点的信任值和剩余能量, 选择信任值和剩余能量最优的节点转发数据. 为了防御链路不稳定和On-Off 攻击造成的丢包问题, TeaRR 采用发送节点主动推荐和邻居节点被动参与相结合的补救策略, 快速恢复对 可能丢失包的转发. 实验结果表明, TeaRR 更加适用于延时敏感的应用, 可在接收率与能耗间平衡.

     

湍流环境中多弱感知机器人气味源搜索算法

针对湍流环境中机器人空间感知能力的不足, 提出一种多弱感知机器人气味源搜索算法. 该算法建立了气味源位置概率分布的近似表达式, 机器人通过自由能最小化获得移动方向. 各机器人之间通过共享位置信息实现协同, 通过设定内部温度达到搜索过程中探索和利用的平衡. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

     

基于最优刚性图的链路质量与能量的拓扑控制算法

针对目前无线传感器网络研究中网络能量利用率低和通信链路不可靠等问题, 提出一种基于最优刚性图的网络拓扑优化算法. 该算法通过建立包含链路质量和能量两方面内容的链路权值函数来构建链路可靠性强、能量利用率高的网络拓扑结构. 研究结果表明, 所构建的拓扑具有平均节点度低和链路性能好等优越特性. 仿真结果表明, 与现有拓扑控制算法相比, 所提出的算法能够更有效地减少能量消耗, 从而延长网络寿命.

     

无线传感器网络拓扑三级分簇优化算法

针对大规模分布式传感器网络提出一种拓扑三级分簇结构优化算法. 通过引入传感器休眠模式, 并考虑到分簇数目较多的情况, 对多个簇头节点采用生成最小刚性图的方法进行拓扑优化, 以实现传感器网络整体能量均衡,使传感器网络具有较好的连通性和鲁棒性. 仿真实验表明, 与已有相关算法相比, 采用所提出的算法可使网络延缓出现节点死亡现象, 有利于实现网络负载均衡, 并且网络中节点整体存活时间较长, 从而延长网络的生命周期.

     

一种基于互信息变量选择的极端学习机算法

针对回归问题中存在的变量选择和网络结构设计问题, 提出一种基于互信息的极端学习机(ELM) 训练算法, 同时实现输入变量的选择和隐含层的结构优化. 该算法将互信息输入变量选择嵌入到ELM网络的学习过程之中, 以网络的学习性能作为衡量输入变量与输出变量相关与否的指标, 并以增量式的方法确定隐含层节点的规模.在Lorenz、Gas Furnace 和10 组标杆数据上的仿真结果表明了所提出算法的有效性. 该算法不仅可以简化网络结构, 还可以提高网络的泛化性能.

     

WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法

无线传感器网络(WSN)中存在因节点能量耗尽和移动节点撒播不均而出现的覆盖洞问题,覆盖洞的出现会降低网络的覆盖率和连通性,严重影响网络性能。为解决该问题,构造一种既有静态节点又有移动节点的混合网络模型,并提出一种WSN中基于分布式的覆盖洞修复算法。利用静态节点指导移动节点移动到最优位置,达到修复覆盖洞目的。仿真实验结果证明,该算法能在空洞覆盖率和节点代价之间取得最佳平衡。     

非并行二分法的覆盖空洞修复算法

针对无线传感器网络覆盖空洞影响网络服务质量问题，提出非并行二分法的分布式覆盖空洞修复算法CHRND，算法采用非并行方式选择具有劣弧的空洞边界节点作为覆盖空洞修复的驱动节点，采用基于弧二分法确定移动节点最佳目标位置。仿真实验结果表明，移动节点引入使得空洞不被分割基础上，CHRND算法能以较少数量移动节点实现覆盖空洞的完全修复。     

基于差分进化算法的移动传感器网络节点的分布优化

针对传感器节点的分布优化问题,研究了在保证网络连通性的前提下,极大化移动传感器网络的有效覆盖面积问题,提出了一种基于差分进化算法的移动传感器网络节点分布优化机制.仿真实验结果表明,该算法能以相对较小的代价快速完成移动传感器网络节点的分布优化,提高网络的有效覆盖率,实现移动传感器网络布局的全局优化.     

传感器网络中陷阱空洞的分布式检测及修复

针对传感器网络难以实现完全覆盖的情况,研究陷阱覆盖方式下陷阱空洞的检测和修复,提出了分布式的检测和修复方法.陷阱空洞检测方法可以让节点分布式自主地确定空洞边界曲线,从而得到精确的空洞信息,判断出该空洞是否是陷阱空洞.陷阱空洞修复方法基于边权图的概念,通过多轮计算确定新增节点的位置.所提出算法充分考虑了监测区域的边界效应,并且比现有算法在需要新增的节点数目和节能方面更有优势,仿真结果表明了它的有效性.     

无线传感器网络中分段贪婪地理路由算法

针对基于地理位置的无线传感器网络路由中存在的路由空洞问题,提出一种新的路由模式:分段贪婪路由.在该模式中,整个路由过程被中间节点序列划分为若干段,在每一段上仅应用贪婪转发策略.为确定合适的中间节点,给出一种基于递归探测的方法,并以GPSR算法为基础探测路由构造了SGR算法.仿真实验表明,在存在不同类型、大小、数量路由空洞的网络环境中,SGR算法均能以较小的探测开销获得接近最优的路由路径,尤其是凹空洞存在的情况.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖空洞修复方法

无线传感器网络（ WSNs）一旦产生覆盖空洞,则会严重影响网络性能,针对此问题,提出了一种基于移动节点的覆盖空洞修复算法——联合补丁法,该算法按照预先制定的缝制方案把所需的移动节点“缝制”成一块大的“布”,然后对空洞进行直接修复。首先,在理论上证明了该算法的性能;其次,用Matlab进行仿真实验,并与基于移动节点的三角形逐个贴片修复算法（ PATT）在所需节点数和冗余度两方面进行对比;最后,对算法的稳定性进行了分析。最终表明：该算法具有较高的覆盖率和较低的冗余度。