无线传感网移动数据收集路径规划算法

针对无线传感网中能源高效的实时数据收集问题,提出了包含节点聚簇、路径规划、合并路径和数据收集4个阶段的移动数据收集协议和节省开销及近邻2个启发式路径规划算法,构建了满足时延且移动开销最小的数据收集路径.仿真结果表明,提出的路径规划算法在节约网络能耗、保证时延要求和减少移动开销等方面都更具优势.     

采用压缩感知与智能优化的大规模WSNs移动稀疏数据收集

针对大规模无线传感网数据处理网络流量大、任务时延高的缺陷,提出了一种基于自适应块压缩感知与离散弹性碰撞优化算法的移动节点数据收集方案。首先,通过分析网络分块与节点部署之间的关系,提出自适应块压缩感知数据采集策略,实现传感器节点基于自适应网络块压缩感知数据采集;设计移动节点数据采集路径规划策略和多移动节点协同计算机制,通过采用适应度值约束变换处理技术和并行离散弹性碰撞优化算法,达到均衡网络节点能耗和降低数据处理任务时延的目的。最后,仿真结果表明,该数据收集方案能够有效实现大规模传感网数据高效处理,而且降低了网络流量和网络任务时延,更好均衡了网络节点能耗。     

考虑控制器故障的软件定义机载网络选举算法

针对机载网络环境下控制器发生不可恢复故障的问题,提出分布式的控制节点选举（DCNE）算法. 为了保证故障恢复后控制节点的性能,综合考虑邻居节点密度、平均流请求量和控制器处理能力,计算选举权值. 通过邻居节点信息的建立和维护实现选举消息的更新,提出依据节点状态传递和处理选举消息的算法. 从故障恢复后的控制域性能角度对DCNE算法进行仿真验证. 结果表明,与现有算法对比,DCNE算法在最大时延和流部署开销指标上具有更好的性能,能够较好地适用于机载网络环境.     

移动Sink环境下的无线传感器网络数据收集节能算法

针对存在汇聚节点和移动sink场景下的数据收集问题,提出了一种联合考虑汇聚节点选取、普通节点到汇聚节点路由以及移动sink路径的启发式数据收集算法.应用图论对网络进行建模,采用最小连通支配集作为初始种子汇聚节点集,通过迭代确定最终的汇聚节点集、对汇聚节点集的最短遍历路径和普通节点到汇聚节点的最短路由.该算法在保证数据时延要求的条件下,减少了传感器节点到汇聚节点的数据传输,从而节省能耗.     

无线传感器网络快速数据收集的聚集调度方法

为了快速收集传感器节点数据,研究了最短时间聚集汇播的传输调度问题. 针对聚集调度中的传输链路选择问题,提出了对数聚集树构造方法,仿照理想情况下的最优聚集树结构对传输链路进行了优化选择;针对聚集调度中的时间片分配问题,提出了基于链路效用的时间片分配方法,以发送节点对其竞争节点的影响作为链路效用,优先为效用值较大的链路分配时间片,增加并行传输. 对比实验结果显示,该算法得到的数据收集时延在多数网络部署场景下比现有算法降低10%以上,且在网络密度较大、半径较小的场景中具有更好的相对性能. 实验结果表明,新提出的算法是一种有效的快速聚集汇播调度算法.     

基于二次栅格划分的移动sink最小路径构建算法

在无线传感器网络中引入移动sink能够有效解决能量空洞问题,从而提高无线传感器网络的生存时间。但是移动sink的移动速度限制通常会影响数据收集的时延特性,文章的研究重点即如何为移动sink构建最佳巡航路径,从而减小信息收集时延。充分利用传感器节点的通信范围,将构建最佳路径问题转化为求解带邻域的旅行商问题TSPN(traveling salesman problem with neighborhoods),并提出了一种基于二次栅格划分的可变长编码单亲遗传算法的最佳路径构建方法。该算法首先在网络区域中使用粗粒度栅格进行划分,并利用可变长度编码的单亲遗传算法获得最佳途经栅格,从而构造出初始最佳路径。然后对于每一个途经栅格再次使用细粒度栅格进行划分以优化收集路径。仿真结果表明,新算法能够获得更短的数据收集路径,大幅度减低了网络信息收集时延,有效地拓展了网络的生存时间。     

一种DTN网络摆渡节点存储分配方案研究

为提高DTN网络性能,针对摆渡路由算法中摆渡节点存储资源分配存在的公平性问题,提出了一种基于加权最大最小公平原则的摆渡节点存储资源的优化分配方案。区别于现有摆渡节点存储资源分配所使用的先来先服务方式,加权最大最小公平原则可以在保证数据节点在获得公平的数据传输机会的同时,为重点任务提供更多的资源支持。仿真实验表明,经过存储资源优化的摆渡路由算法与现有摆渡路由算法相比较,在网路传输成功率、平均网络时延等方面性能均有显著提高。     

无线传感网合作式充电与数据收集算法研究

为同时改善无线传感器网络的能量补充效率和网络服务质量,本文提出了一种利用电子标签的无线传感器网络合作式无线充电和数据收集算法,根据通信方式的不同,具体提出了TBR和TDC 2种方案,通过将网络中的节点进行分簇,并在单个簇内部署簇内移动读取器进行路径移动,对簇内的各个节点进行充电和数据收集;在簇间部署簇间移动读取器收集簇内读取器内的数据并将数据传输给汇聚节点进行数据处理,通过分簇完成对节点充电和数据收集任务的分层处理。通过仿真验证,证明合作式充电策略可应用在大型区域内部署的网络,并且保证所需的移动读取器数量最少,数据传输至汇聚节点的时延最短,TBR方案与TDC方案有效。     

低占空比无线传感器网络中节点自适应休眠机制

针对低占空比WSN网络存在着能量消耗不均、网络工作时长等问题,提出一种节点自适应休眠算法.该算法能够根据无线链路状况,自适应地调度节点休眠时隙和工作时隙,保证在时延约束条件下网络的整体能耗最小.在自适应休眠机制加入能量感知,使无线路由根据节点的剩余能量自适应调整,均衡各节点能耗,提升WSN网络的工作时长.经仿真分析发现,该算法能够在满足传输时延的同时,有效地减少工作时隙并降低能耗,从而提升网络的工作周期.     

能量捕获无线感知网络低时延数据收集策略

能量捕获无线传感器网络（Ｅｎｅｒｇｙ－ｈａｒｖｅｓｔｉｎｇ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋ,ＥＨ－ＷＳＮ）的节点可 以从环境中捕获能量．目前,ＥＨ－ＷＳＮ节点所捕获的能量与维持其正常工作（例如感测、计算和数 据通信）所需能耗之间存在着较大缺口．节点常因能量不足需要捕获能量而停止数据转发工作,从 而导致数据收集时延增大．因此,为ＥＨ－ＷＳＮ设计一个低时延的数据收集策略是极为重要．对无 线链路定义了能够反映能量捕获功率、能量捕获时长和剩余能量的权值,并利用之提出数据收集树 构建算法,让具有较小权值的链路优先加入到数据收集树;提出了低时延数据收集策略,使得ＥＨＷＳＮ 的节点利用所构建的数据收集树传递数据．仿真结果表明：所提出的低时延数据收集策略在 数据收集时延方面优于已有方案．     

基于最小Steiner树的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计首要考虑的问题,可以通过数据融合合并冗余数据而有效地节约网络能耗.WSN数据融合可以看作是寻找覆盖源节点和Sink节点的最小Steiner树(MST)问题.文章提出了一种MAX-MIN蚂蚁系统算法和自适应蚁群系统算法相结合的MST构造算法(MMACS),在此基础上,提出了一种基于MST的WSN数据融合算法(DAMST),该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMACS算法构造MST,源节点的数据发送到构造好的MST上,经过融合后传输到Sink节点,减少了网络中传输的数据量.通过与其它算法比较,仿真表明DAMST算法降低了网络总能耗和平均时延,延长了网络生存时间.     

一种无线传感器网络分层拓扑推断算法

无线传感器网络中网络拓扑对配置网络资源、优化网络性能具有十分重要的作用.根据在汇聚节点收集到的网络节点报文接收/丢失的信息,提出了一种基于数据聚合的分层拓扑发现算法,该算法同时可以实现对传感器网络节点的分层.针对目前的拓扑发现算法在网络链路丢包率较低的情况下无法快速推断出网络拓扑的问题,提出了一种使部分节点进入睡眠状态的方法推断低丢包率条件下的网络拓扑.仿真结果表明,提出的算法可以利用较少的观测数据准确快速地推断传感器网络的拓扑.     

基于多属性决策的空间DTN网络路由算法研究

空间信息网絡是未来信息网络的重要发展方向,低轨卫星DTN网络是空间信息网络的重要组成部分,由于低轨卫星网络存在时延大、中断频繁、拓扑结构变化剧烈等特点,因此路由问题成为了制约该型网络发展的瓶颈。为推进路由问题的解决,提出了一种基于多属性决策理论的路由算法,利用卫星网络链路带宽、链路建立时延、节点剩余存储空间、节点数据转发率四个重要指标作为路由选择依据,通过计算各属性比例关系决定数据转发路径,从而实现DTN网络路由,同时,通过调整属性偏好,可以针对不同网络业务实现网络路径的优化,从而适应空间信息网路的多业务需求。仿真实验结果表明:该算法与Epidemic、PROPHET路由算法比较,在数据传输成功率、网络平均时延方面均有改进。     

基于虚拟引力势场的水声传感器网络路由算法研究

针对水声无线传感器网络的高时延、数据传输不可靠甚至传输中断这一问题,提出一种基于虚拟引力势场的路由选择算法RAGPF.RAGPF算法根据节点的剩余能量大小、历史传输成功率来建立势场模型,进而确定一条最优路径;数据流会被平均场强值最大的路径所吸引传输,最终流向sink节点.仿真结果表明,在平均端到端时延与网络数据包投递率...     

一种基于移动无线传感器网络结构的数据采集协议

移动无线传感器网络(MWSN)体系结构在解决传统的网络能量消耗不均衡的问题上有显著效果,但移动sink节点的加入会增大网络的传输延迟。通过分析无线传感网络数据采集机制的耗能情况,提出一种联合动态和静态sink节点的数据收集策略HMS,在节能的同时改善网络的延迟问题,并且结合最短路径最大传输量算法优化MWSN在一个圆形监测区域的数据采集情况。系统仿真证明HMS算法在提高网络能源利用效率上的有效性。     

基于蚁群算法的自适应动态路由算法

针对传统的路由算法收敛速度慢且易产生路由振荡的问题，利用蚁群能够发现从巢穴到食物源之间较短路径的 特性，提出了一种自适应动态路由(ADR) 算法.ADR中的人工蚂蚁同时搜索网络，并以一种间接、异步的方式相互交换所 收集到的网络状态以及数据流量信息.网络每个节点的路由表用信息素表来代替，表中的信息素浓度以概率值的形式表示 ，利用再励学习机制，人工蚂蚁以一定的周期更新信息素表.算法具有自适应性、鲁棒性及本质上的并行性.仿真结果表 明，所提出的算法能有效提高网络吞吐量、降低平均时延.     

用于大规模无线传感器网络突发事件监测的路由策略

针对大规模无线传感器网络(Wireless sensor network:WSN)突发事件监测的应用问题,提出了一种基于事件驱动成簇和时延梯度路径树的路由策略。该策略在簇头选举时综合考虑了节点剩余能量、距离Sink节点的跳数、与邻居节点的连通性以及父节点数目等因素以节省和均衡网络能耗,并通过时延梯度路径树和多路径选择实现数据的及时和可靠传输。仿真结果表明:该策略能够提高无线传感器网络的能量效率,使网络生命周期比LEACH(Low-energy adaptive clustering hierarchy)算法和AEEC(Adaptive and energy efficient clus-tering algorithm)算法分别提高2倍和1.4倍,比ARPEES(Adaptive routing protocal withenergy efficiency and event clustering for wireless sensor networks)算法延长了15%。     

基于最大似然估计的平均一致性时钟同步改进算法

基于一致性原理的时钟同步算法在无人机蜂群系统中有着重要的应用价值。实际中,节点间交互时钟信息的过程存在随机通信时延,将影响算法收敛性。针对这一问题,提出基于最大似然估计的平均一致性时钟同步改进算法。在节点时钟之间同时存在频差与相差条件下,利用相邻节点之间最近一次的时钟交互与前M次的时钟交互对相对时钟斜率做最大似然估计,克服随机时延对时钟同步的不利影响,实现了节点时钟同时存在频差与相差条件下的逻辑时钟同步。仿真结果表明,相较于平均一致性时钟同步算法以及基于最小二乘估计的时钟同步算法,本文所提算法在存在随机通信时延的情况下具有更好的稳定性,且同步精度更高。     

无线传感器网络中基于能量模型的簇结构算法

针对分布式无线传感器网络能量消耗和数据通信实时性问题,利用无线传感器网络的特点,提出了新型的蚁群路由算法,即基于Energy*Delay模型的蚁群算法（E&D ANTS）.算法中人工蚂蚁通过在线延迟的方式进行数据交换,并收集邻居节点状态和网络路由信息,以此建立起最佳路由表,使得在每次传输固定大小的数据和消耗相同能量的情况下数据包传输时延最小.由于在无线通信系统中,能量消耗和传输时延是两个相互对立特征量,在此运用加强学习(RL)的方法来训练该模型.通过仿真试验与传统的LEACH和PEGASIS路由算法比较,结果表明,该算法的有效性比LEACH算法提高12倍,也优于PEGASIS算法3倍左右.     

混合供电发射机的能量调度和自适应功率算法

针对混合供电的点到点无线通信链路,讨论了能量收集过程、数据到达过程以及衰落信道统计分布均未知情况下发射机的能量调度和自适应发送功率问题,目的是在保证通信系统一定性能的要求下最小化传统电网的能耗,即有效利用可再生能源的能量.基于Lyapunov优化提出一种低复杂度动态算法,理论证明了该算法可使优化目标无限趋于最优,同时保证最大数据时延不超过用户要求.仿真结果表明,提出的算法在性能和数据时延上都优于其他2种贪婪算法.