无线传感器网络中一种移动节点定位算法

无线传感器网络中现有的大多数定位算法都是针对静态节点的,不能应用于节点移动的情况.本文提出了MCBE(Monte Carlo Localization Boxed Using Estimation)移动定位算法,该算法利用锚盒子(Anchor box),即包含待定位节点可能位置且平行于坐标轴的矩形以及非锚节点位置来帮助定位.锚盒子大小和定位误差存在正相关关系,算法根据待定位节点的一跳和二跳锚节点位置计算出锚盒子大小,当锚盒子大于一定值时,利用锚盒子小的非锚节点位置缩小锚盒子,最后在锚盒子范围内对位置采样,用蒙特卡罗MCL方法定位.理论分析和仿真结果表明,MCBE能有效地缩小采样区域,提高定位精度.     

无线传感器网络中移动节点定位算法研究

提出一种利用临时锚节点的蒙特卡罗箱定位算法.该算法是基于蒙特卡罗定位方法之上,通过引入节点平均速率来获取临时锚节点,并利用一跳范围内的临时锚节点构建最小锚盒、增强样本过滤条件,从而加速了采样和样本过滤.此外,在样本的获取上采用了非随机采样的均衡采样方法,有效地降低了采样次数.仿真结果表明:该算法同蒙特卡罗定位算法等相比,提高了节点的定位精度,降低了节点的能耗.     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

Phenomena Detection in Mobile Wireless Sensor Networks

Environmental phenomena, such as fires, poisonous gases, and oil spills, can be detected by wireless sensor networks (WSNs) that cover the geographical area of the phenomena. These sensors collaboratively monitor the area to detect the sensors’ readings that deviate from normal reading patterns after which a phenomena is declared. This research proposes a distributed algorithm to detect dynamic phenomena using mobile WSNs under the assumption that there is no centralized server to collect and aggregate the sensors data. Therefore, the sensors self-organize into disjoint groups by first electing a few sensors to be group heads (GHs) and then the rest of the sensors group themselves with the nearest GH. Each group of sensors detect phenomena locally. Then, the GHs communicate the detected local phenomena information among themselves to aggregate the information and detect the global phenomena. Moreover, the paper proposes two GH election algorithms, namely the Last Group Head election algorithm and the Distributed Group Head election algorithm. The experimental results show that the proposed election algorithms reduce the energy costs of the mobile WSN by 54–66 % as compared with the straightforward election algorithm. In addition, this paper proposes an optimization technique to further reduce the energy costs of reporting the global phenomena to about 33 % by reducing the size of the reported phenomena information. The proposed algorithms are validated through a comprehensive set of experiments conducted using the NS2 network simulator.     

基于带Mobile Agent的无线传感器网络的分簇算法

相对于传统方式的无线传感器网络结构,带Mobile Agent(MA)的无线传感器网络(sensor network with mobile agent,SENMA)具有更高的能量效率和更长的网络生存时间.设计了一种针对SENMA的分簇算法:依据节点之间的位置关系将节点分为多个簇并选举出簇头节点,每个簇中,簇成员不与簇头进行通信,由簇头将监测数据回传至MA.实验证明这种算法能较好地平衡节点负载,缓解因节点失效导致的网络性能衰减.     

一种基于几何约束的移动无线传感器网络定位算法

在许多无线传感器网络应用中节点定位是至关重要的,现有的节点定位算法大部分都是针对静态传感器网络,移动无线传感器网络的定位研究相对较少。针对定位节点和锚节点移动特性,结合无线传感器网络的特点,提出了一种基于几何约束的非测距定位算法。该算法不需要复杂的计算,也不需要大量的通信,仅仅利用移动锚节点的信息,通过几何约束条件来缩小未知节点所在区域的面积,从而完成定位。仿真实验结果表明,所提出的算法与其它算法相比,能够提高定位精度,有较好的抗干扰性,并且大大减少了能量消耗。     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

基于移动Agent的无线传感器网络拓扑发现机制

对监测区域中部署的传感器节点的拓扑发现是传感器网络应用的前提,它反映了传感器网络的监测能力。考虑目前拓扑发现算法中能量消耗过多、网络连通性不强等问题,文中结合移动Agent的特点,提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络拓扑发现机制,通过建立数学模型,利用相关邻近图（relative neighborhood graph）理论生成网络拓扑。实验结果表明,基于移动Agent的拓扑发现机制相对于当前存在的拓扑发现算法具有很好的稳定性和良好的节能效果,该算法可以解决节点拓扑请求信息讨多导致过多能量消耗的问颢．     

移动Agent在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络是21世纪最为重要的新兴技术之一。为解决数据是被从节点传到处理中心去处理;传感器节点密度高、数量大;节点的电池能量、计算能力存储能力严格受限;网络通信半径小、带宽低等问题,提出采用基于移动A gent的分布式计算模式,设计了一种移动A gent系统,用于实现无线传感器网络的数据融合,系统有效减少网络负载、带宽、时延,实现网络的可扩展性、可靠性和容错性。     

一种能量有效的移动无线传感器网络MAC协议

基于S-MAC协议改进,利用虚拟簇之间边界节点的调度信息,采用能量有效的二次监听和灵活的调度自适应两个主要方法,设计一种能量有效的移动无线传感器网络MAC协议(EM-MAC),能实现移动节点更有效的更快速的睡眠——唤醒调度自适应。仿真结果表明该协议用于移动无线传感器网络,在能耗、延迟等性能方面有较好提高。     

Sink节点自适应位置更新在无线传感器网络中节能的优化

在无线传感器网络中,移动Sink节点可用于平衡无线传感器网络节点的能量消耗,降低无线传感器网络中的能量消耗;但是,Sink节点颇繁的位置更新又会导致传感器网络节点的能量消耗和数据流传输中的阻塞;提出了一种新的解决方案--自适应移动Sink节点的位置更新算法(ALURP),以解决此问题;当一个Sink节点移动时,它只需要在一定小范围空间中进行信息更新而不是以往的在整个网络中;理论分析和研究表明,这种设计方案会减少消耗在每个传感器节点上的能量,也缓解了无线传输数据流中的拥挤,可在大型无线传感网络中使用.     

无线传感网的一种邻居搜索方法

着眼于邻居发现方法对无线传感网能效的影响,在节点移动的情况下,提出了一种不显著增加能耗和降低性能的邻居搜索方法.依托信标帧发布邻居信息,扩展了信标帧的数据格式,借助于数据域携带节点及其邻居信息,这样不增加新帧类型,减少了空闲侦听和额外信息交换.以冗余连接保持和能效优先为基本原则,设计了邻居搜索方法的详细流程,降低了网络扫描次数,提供了动态网络支持.仿真验证表明:低占空比MAC层无线传感网络中.邻居搜索方法优势明显.有实用价值.     

基于碰撞的无线传感网络节点定位方法

节点定位是目前无线传感网络研究的一个热点。总的来说,现有的定位方法都各自存在着优点与不足,如常见的基于范围的定位方法,虽然有很高的定位精度但也存在硬件复杂程度过高的不足。而另一类范围无关的定位方法,以牺牲定位精度为代价,用估计值代替测量值,获得了实现过程的简化。这给我们提供了一种思路,即牺牲精确度来换取其他方面性能的提高。然而,所有现有的方法都是在基于一些外部前提,不能实现真正意义上的自组织定位。本文将会对现有的一些典型定位方法作一个回顾,并从自组织性这一新的评估角度出发,提出一种基于碰撞和坐标校对的自组织定位方法,对该方法的核心技术作详细的说明,并阐明该方法相比较传统定位方法的优越性。     

一种改善TCP在无线网络上性能的方法

介绍了几种改善TCP在无线移动网络上性能的技术,并提出了一种改善的方法：将ICMP控制报文内嵌到TCP报文,形成显式丢失通知（ELN）应答报文,通知TCP发送端包丢失的原因。     

一种移动节点无线传感器网络路由算法的优化设计

在深入研究ZigBee协议的基础上,提出了一种更适合于链式移动网络的路由算法EmBee,分析了其工作原理及协议软件的实现流程,并给出其性能测试结果.实践证明,EmBee作为一种移动无线传感网络路由算法,具有协议简单、代码量少、自组网能力强、传输跳跃速度快等特点,在无线链式、扇形移动网络内有更好的效果.     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.     

面向无线多媒体传感器网络的移动Sink路径规划

对无线多媒体传感器网络中的数据采集问题进行了研究.现有的数据采集方式多采用静态Sink的方式,容易导致热区问题,并且受到网络连通性的限制,通信开销也较大.移动Sink可以部分避免这些问题.但是如果Sink的路径规划不合理,反而会加剧上述问题.对此进行了研究,并提出了一种移动Sink数据采集协议DCPD.DCPD首先根据节点的分布选取一批采集点,并使用量子遗传算法计算出经过这些点的最短回路,Sink即以此作为运动路线,沿着它进行数据采集.理论分析和仿真实验表明,DCPD不仅工作效率更高,采集的数据量也更多.     

无线传感器网络节点的协作式定位

无线传感器网络是当前的一个热门研究领域,本文分析了传感器网络节点的协作式定位方法,即充分利用网络内所有的节点来进行定位,有利于节省节点能量,延长系统寿命。大量的仿真实验显示:协作式定位方法能有效的对传感器网络节点进行定位。     

用移动锚节点实现无线传感器网络定位

提出一个用移动锚节点实现无线传感器网络的定位方法。利用已知相交圆半径求交点坐标的原理,未知节点通过判断移动锚节点的访客名单并进行距离判断来确定未知节点的准确位置。文中对提出的两种定位方法MAP-M、MAP-M&N通过改变节点通信半径、锚节点的移动速度、移动锚节点的数量等参数与移动锚节点定位方法GC进行已定位节点数量的对比。系统模拟结果显示本文提出的方法不需增加额外的硬件,能大大改善定位节点覆盖率,而且不需要用太多的移动锚节点,成本低,但是定位误差却没有明显的改善。     

簇中基于最小跳数的路由方法

由于无线传感器网络节点能量有限和存储能力有限,因此节能高效的实现路由转发是其路由设计的一个关键点.它首先总结了目前已有的无线传感器网络的传输路由模式,在已有的基于簇的分层路由机制的基础上,结合平面路由基于最小跳数的思想,提出了一种新的路由转发模式,即在建立的簇中采用最小跳数路由法.节点只要记忆自己的转发节点集,就可以沿着最短路径向簇头发送数据.仿真结果显示新模式有更好的节能效果,延长了网络的生存时间.