基于Q学习的无线传感器网络路由协议

由于无线传感器网络节点的能量主要消耗在数据的传输上,因此路由选择的有效性决定网络整体能量消耗的高低。本文将网络构建成一个多Agent系统,将系统建模成为一个离散Markov决策过程,使用基于性能势的Q学习算法寻找最优路由。在报酬函数的设定时综合考虑节点距离Sink节点的跳数、邻居节点密度和剩余能量等因素,以达到数据传输最短路径和节点能量消耗的折中。     

传感器网络启动式自组织方法

无线传感器网络如何形成一个有序的自组织网络结构是一项重要研究内容,针对按地理区域交替性工作的动态监测网络,提出了相应的网络自组织方法,该方法以启动式方式运行网络,通过单播信令的方式分配MAC地址,标记相邻节点。在数据转发过程中以局部最小代价函数为准则转发数据。仿真实验表明,该自组织方法具有较短的MAC地址,适宜相应的网络环境。     

基于生物竞争的无线传感器网络自组织算法

自然界中,生物个体之间为争夺资源存在着竞争行为。通过研究生物竞争行为,针对无线传感器网络自组织覆盖问题,提出了一种新的分布式算法。该方法把传感器网络中的节点类比为生物竞争中的个体,把目标监测区域类比为生活资源,把对传感器网络所做的优化配置类比为生物竞争行为对生活资源的优化配置。将自然界生物活动中通过竞争实现资源的优化配置的方法应用到无线传感器网络的节点部署,降低节点的计算量、移动距离及信息复杂度,以提高无线传感器的行动效率,并间接达到省电的目的。实验结果表明,该方法方便,有效,能够较好地配置节点,提高网络覆盖率。     

无线传感器网络信息感知中的自组织算法

构造了信息获取与能量节省的综合性能指标,通过在线优化该函数自适应地选择簇首及簇内成员,提出了一种无线传感器网络动态协同自组织算法(DCS),从而实现综合性能优化意义下的网络自组织．仿真表明:与IDSQ算法相比,DCS算法能有效避免“乒乓效应”问题,节省通讯能量明显,而跟踪精度相当．     

一种基于Q学习的无线传感网络路由方法

针对传统路由算法不能很好解决无线传感器网络的能量消耗和负载均衡的问题,提出一种将路径跳数和能量消耗因素考虑在内的基于Q学习的能量负载均衡算法。通过多跳和残余能量来估计网络状态,从而找到复杂度最低的最优路由策略,得到的数据传输路径满足能量消耗最小与负载均衡两个条件,在降低网络能量消耗的同时也延长了网络的生存周期。实验结果表明了算法在节点存活个数、节点剩余能量分布和节点发送成功率方面均取得较好的效果,同时验证了算法可以降低能量消耗,延长网络的整体寿命。     

基于自组织模糊RBF网络的连续空间Q学习

针对连续空间下的强化学习控制问题,提出了一种基于自组织模糊RBF网络的Q学习方法．网络的输入为状态,输出为连续动作及其Q值,从而实现了“连续状态—连续动作”的映射关系．首先将连续动作空间离散化为确定数目的离散动作,采用完全贪婪策略选取具有最大Q值的离散动作作为每条模糊规则的局部获胜动作．然后采用命令融合机制对获胜的离散动作按其效用值进行加权,得到实际作用于系统的连续动作．另外,为简化网络结构和提高学习速度,采用改进的RAN算法和梯度下降法分别对网络的结构和参数进行在线自适应调整．倒立摆平衡控制的仿真结果验证了所提Q学习方法的有效性．     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

自组织、自适应无线传感器网络理论研究

无线传感器网络是当前信息技术的前沿之一,在生态环境监测、基础设施安全、先进制造、物流管理、医疗健康、工业传感、智能交通控制、智能能源及军事等领域具有十分广阔的应用前景。无线传感器网络独特的要求和制约因素决定了不能仅只依靠现有的网络机制和技术,而必须重新设计适合无线传感器网络特点和要求的自组织自适应的网络。分析了传感器网络自组织、自适应的特点与需求,并在此基础上就其中的若干关键性科学问题进行了探讨。     

无线传感器网络汇聚节点自组织选举协议

无线传感器网络是由能够感知环境信息和能够进行无线通信的传感器节点构成的网络,广泛应用在环境监测、目标跟踪等方面.无线传感器网络中,汇聚节点(Sink)的位置选取关系到整个网络的性能和生命期,并与节点的部署情况、网络的拓扑结构紧密关联.本文对汇聚节点位置对于无线传感器网络性能和生命期的影响进行了分析之后,以全网能耗、平均-最大端到端延迟为权衡指标,设计了汇聚节点选举协议.仿真表明,运行该协议的网络能够以较小的代价,迅速地选举出具备最优权衡指标的Sink,同时网络还体现出优秀的自组织组网能力.     

无线传感器网络残余节点的研究

研究残余节点的能量阈值及数量的选取方式对无线传感器网络生命周期的影响。针对LEACH协议的不足,将剩余能量加入阈值计算公式,并在簇头节点和汇聚节点间采用多跳通信方式。     

无线传感器网络中传感器节点的布置

在无线传感器网络中，传感器节点收集本地数据，通常通过其它节点将数据转发给基站，因而离基站越近的节点，消耗的能量越多．如果采用通常的方法，即均匀布置传感器节点，则基站附近的节点将很快消耗完能量，基站也就无法收集数据．本文通过研究无线传感器网络中的能量消耗，得到了一个布置传感器节点的密度函数，按此函数布置传感器节点可以有效地延长系统的生命期．理论分析和模拟结果表明，本文的布置方案将系统生命期提高到均匀布置方案的3R/2t倍，这里t为传感器节点的通信距离，R为传感器节点的分布区域半径．     

无线传感器网络中的资源优化

无线传感器网络是一种新兴的技术,与传统的网络相比最突出的特点就是超大规模,无人值守,应用环境变化频繁.解决能量受限问题,适应变化频繁的拓扑结构是目前无线传感器网络面临的最大挑战.针对这一特点,本文以优化网络资源和延长网络寿命为目标,归纳了无线传感器网络部署、任务分配、信息处理和中间件定位中的优化问题,并分别对这些具体问题进行了探讨,对一些可能的研究方向进行了简要的阐述,为以后的研究奠定了基础.     

无线传感器网络集中控制分簇组网算法研究

为了实时监测森林气象因子,查找火灾隐患,将无线传感器网络更有效地应用到实际领域中,本文提出了一种可以有效延长网络生命周期,自组织成簇,自适应变化的网络拓扑结构的能量有效集中控制分簇算法EEDC（energy-efficient distributed clustering hierarchy）。该算法高效利用有限能源,均衡全网能量,使负载平衡,防止节点失效。     

无线传感器网络热点的研究

随着微机电系统、无线通信、嵌入式计算、微型传感器及集成电路等技术的飞速发展,无线传感器网络应运而生.由于无线传感器网络的广阔应用前景,它已经成为21世纪的一个新研究领域.从功能的角度分析了无线传感器网络当前研究热点,并对相关技术进行深入剖析,讨论了目前存在的问题和需要进一步研究的方向.     

基于能量异构的无线传感器网络的分簇算法研究

分簇路由算法是无线传感器网络中减少能量消耗的关键技术之一，因而成为目前国际上的研究重点。考虑到大多数分簇算法都是在同构网络中提出的，对异构网络的适应性差，本文提出一种新的异构网络分簇算法，该算法采用ECS网络结构，在选举簇头时将节点刺余能量和与所在簇的质心间的距离结合起来考虑。仿真结果表明算法在延长网络生存时间上比LEACH和基于ECS结构的分簇算法有很大的提高。     

无线传感器网络数据融合技术研究

无线传感器网络是一种新兴前沿技术,其巨大的应用前景受到学术界和工业界的高度重视。无线传感器网络节点能量和计算资源严重受限,数据融合技术是减少网络能耗、降低数据冲突、降低传输时延的重要方法。本文首先分析数据融合的重要性;其次针对数据融合的功能分类阐述现有的数据融合方法,并分析存在的问题;最后对数据融合技术的未来发展进行了展望。     

一种无线传感器网络的簇数目优化方法

针对LEACH算法中无线传感器网络分簇数目的确定问题,提出了一种节点服从泊松分布的情况下最优簇数目的计算方法。该方法利用节点的通信能耗模型,从能耗最小的角度给出了网络的最优簇数目,并证明最优簇数目与监测区域面积、节点数目和泊松分布强度有关,而不是LEACH算法中的固定值,从而为优化网络簇头数提供了一定的依据。仿真表明,在该方法上设计的LEACH算法减少了网络的总能量消耗,有效延长了网络生命周期。     

无线传感器网络的路由算法研究

无线传感器网络能够实时监测和采集网络分布区域内的各种监测对象信息,有着广泛的应用前景.设计有效的路由算法来提高通信连接性、降低能量损耗、延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题.本文对无线传感器网络的各种典型路由算法进行分类,分析了各类算法的特点.通过结合各类路由算法的设计特点,提出一种适合于大规模网络的路由算法的设计,但仍需进一步改进和完善.仿真证明了该算法的有效性.     

无线传感器网络的应用研究

无线传感器网络无论在国防安全还是国民经济诸方面均有着广泛的应用前景。介绍了无线传感器网络的组成部分,分析了无线传感器网络的特点,讨论了无线传感器网络在军事、环境、医疗、商业、应急等方面的应用,并对一些应用实例进行了分析比较。