一种无线传感器网络低功耗节点的设计

节点的功耗大小决定着整个无线传感器网络的生命周期,因此,节点的低功耗设计尤为重要;在简单介绍分析各节点设计解决方案及其特点的基础上,分析了无线传感网络系统中低功耗节点设计方案、关键芯片选择、设计及其实现,重点阐述了低功耗控制设计及其实现方法,最后,完成了不同工作条件下的节点消耗电流测量和分析;实验结果表明,提出的节点设计方案在保证低功耗特性的同时,兼具良好通信性能.     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop算法

在无线传感器网络中,节点自身定位是支撑性的技术.本文研究了无线传感器网络DV-Hop节点定位算法,并在此基础上提出了一种改进的算法:它对平均每跳距离的计算进行了改进,同时有选择性的选取锚节点参与三边定位过程.通过仿真,在定位误差方面进行了验证,证明了改进算法的优良.     

无线传感器网络节点的低功耗设计

无线传感器网络(WSNs)能够协作地实时监测、感知和采集各种环境对象的信息,并将信息传递给系统用户主机进行分析处理。节点具有感知和路由的功能,在实际的应用中,功耗是影响节点工作寿命的关键因素。设计分析了WSNs系统功率消耗的构成,并从硬件和软件方面提出和总结了WSNs的低功耗设计方法,设计了一种低功耗的WSNs节点,并进行了测试,结果证明:该方法适合WSNs节点的应用,具有易使用、低功耗特点。     

低功耗无线传感器网络节点的设计

在对无线传感器(WSNS)网络体系结构、传感器节点的特点、功能分析的基础上,给出了无线传感器网络节点的软硬件低功耗设计与实现方案.传感器节点以低功耗嵌入式处理器MSP430F1611为核心,TinyOS为嵌入式实时操作系统,配以基于IEEE 802.15.4的MAC层协议的无线传输模块作为网络数据出口以及CC2420无线收发器,可以实现高速的数据采集和可靠的数据传送,能够较好地达到低功耗和实时性的要求.测试结果证明:该平台适合节点的应用,具有易使用、低功耗特点.     

一种无线传感器网络节点定位算法的改进

利用无线信号强度实现了煤矿安全监测无线传感器网络（WSNs）节点问的自定位,提出了一种新的节点定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要任何额外的硬件支持,节点间通信开销少。仿真结果表明：所提出的算法可以有效地提高WSNs节点的定位精度。     

一种距离无关的无线传感器网络定位算法

通过分析和仿真,指出距离无关的无线传感器网络定位算法DV-Hop在节点分布密度不均匀的网络中的局限性.由此,提出一种新的定位算法.该算法中,各节点感知周边的节点密度,基于此对周边锚节点分区,利用相同区域的锚节点执行定位计算.通过仿真验证,在节点分布密度不均的网络中,该算法有效地降低了未知节点的定位误差,提高了定位精度.     

一种改进的无线传感器网络节点定位算法

分析了无线传感器网络分布边缘地带可能存在锚节点密度过小而造成的未知节点不能利用APIT法定位情况,有选择地将定位精度较高的已定位节点升级为锚节点,继续采用APIT定位,扩大APIT算法适用范围并防止误差过度积累。通过仿真,在对定位精度影响不大的情况下提高了定位覆盖率。     

一种改进无线传感器网络定位算法的研究

针对无线传感器网络节点定位机制的研究,定位算法是无线传感器网络领域中所研究的一个基本问题.传统的定位DV-Hop算法在随机布置锚节点定位时存在定位精确度不高、覆盖率较低和能量消耗较大等缺点.为解决上述问题,对传统的定位DV-Hop算法进行了改进,改进后的算法可以减少消息发送的数量,节省了节点能量,提高了定位的精度和定位覆盖率,修正了网络平均每跳距离与求知锚节点估计坐标的区域范围,并进行仿真.仿真结果表明,改进后的算法定位精度明显优于传统定位算法,证明了改进算法的正确性和有效性.     

无线传感器网络节点的硬件设计

采用自行设计的8位RISC结构低功耗MCU作为节点控制核心,使用门控时钟、两相时钟流水和休眠唤醒机制实现MCU的低功耗操作,利用0.18 μm CMOS工艺实现该MCU;设计并实现了无线传感器网络节点硬件平台,在该平台上移植TinyOS操作系统,实现了多跳路由结构的无线传感器网络.     

一种无线传感器节点的设计及其开发方法

在分析了无线传感器节点的体系结构和存在的几点约束以后,利用ST公司的超低耗单片机STM8L152C6T6作为处理器、NORDIC公司生产的超低功耗无线芯片nRF24L01P作为收发器,设计了一款无线传感器节点,并详细分析了在该节点的开发过程中需要注意的问题和相应的解决方法。     

一种新的传感器网络能量有效路由算法

基于对LEACH、PEGASIS经典分簇算法的研究,提出一种基于分簇的传感器网络能量有效的路由算法NCEER。NCEER每隔20轮进行一次簇重构,簇内利用贪心算法形成短链,选取剩余能量最大者为簇首。然后,以基站为树根,各簇首节点根据跳数和能量级别建立层次路由树。最后,各簇首通过最优路径将采集到的数据发送到基站。该算法减少了簇重构的开销,建立了一条负载均衡的簇内路由、能量有效的簇间路由,减少了数据的传输时延。仿真结果表明,该算法的性能优于LEACH和PEGASIS。     

A color-theory-based energy efficient routing algorithm for mobile wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) with nodes spreading in a target area have abilities of sensing, computing, and communication. Since the GPS device is expensive, we used a small number of fixed anchor nodes that are aware of their locations to help estimate the locations of sensor nodes in WSNs. To efficiently route sensed data to the destination (the server), identifying the location of each sensor node can be of great help. We adopted a range-free color-theory based dynamic localization (CDL) [Shen-Hai Shee, Kuochen Wang, I.L. Hsieh, Color-theory-based dynamic localization in mobile wireless sensor networks, in: Proceedings of Workshop on Wireless, Ad Hoc, Sensor Networks, August 2005] approach, to help identify the location of each sensor node. Since sensor nodes are battery-powered, we propose an efficient color-theory-based energy efficient routing (CEER) algorithm to prolong the life time of each sensor node. The uniqueness of our approach is that by comparing the associated RGB values among neighboring nodes, we can efficiently choose a better routing path with energy awareness. Besides, the CEER has no topology hole problem. Simulation results have shown that our CEER algorithm can save up to 50–60% energy than ESDSR [Mohammed Tarique, Kemal E. Tepe, Mohammad Naserian, Energy saving dynamic source routing for ad hoc wireless networks, in: Proceedings of Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc, and Wireless Networks, April 2005, pp. 305–310] in mobile wireless sensor networks. In addition, the latency per packet of CEER is 50% less than that of ESDSR.     

基于蚁群策略的无线传感器网络能耗均衡分簇算法

在多跳路由中簇头选择控制因子单一的问题将缩短整个无线传感器网络的生存周期。为此,以剩余能量、节点度和连接距离为依据构造适应度函数,根据簇头评估函数值来保证簇头的最优选择。同时加入适应度因子和剩余能量权衡因子优化蚁群算法,有效控制完整路径中信息素的增减量,以此应用到数据在簇头间的多跳传输,保护了低能量的簇头,有利于各节点能耗趋于平均值,使网络可以更加持久地监测和传输数据。与LEACH和HEED算法相比,本文算法在能耗均衡、生存周期延长方面更加有效。     

能量均衡的无线传感器网络多跳非均匀分簇算法

针对分簇协议中存在的簇头选择不合理会造成能耗过大以及网络整体能耗不均衡的问题,提出了一种能量均衡的多跳非均匀分簇算法(EBMUC)。协议首先选择剩余能量大于邻节点平均剩余能量的节点为候选簇头,候选簇头交换消息计算并比较适应值选出最终簇头;簇结构采用非均匀分布形式,节点入簇时计算代价值函数,在引入的代价值函数加入簇头剩余能量因素,防止簇头成员数目过多致使负载过大;数据的传输采用单跳和多跳结合的方法,簇间距离大于设定值时引入中继节点协助簇头间的数据传输,节约了簇头能量。仿真结果表明,EBMUC协议可有效节约簇头能量,均衡了整个网络的能耗,使网络生存周期得到了延长。     

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.

     

基于能量均衡的无线传感器网络路由算法*

针对路由选择模式是影响无线传感器网络寿命的关键因素之一,提出了一种新的WSN路由算法IG-PSR-2。首先将前向区域划分为面积相等的四个子区域,然后选择节点能量方差最小的子区域作为路由选择区域,最后用概率机制在路由选择区域中选择下一跳节点。仿真实验表明,IGPSR-2能有效均衡网络节点能量消耗,从而延长网络生命周期。     

一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

The balance of routing energy consumption in wireless sensor networks

In order to tackle the energy hole problem of sensor networks, the non-uniform node deployment strategy was presented recently. For achieving the expected performance of this deployment method, nodes need to transmit data to the sink node by selecting a node in the adjacent inner region decided by the deployment strategy. Since nodes near the outer boundary of a region will be covered by more nodes, the random selection method will cause the unbalanced energy consumption problem. In this paper, this issue is rigorously studied and a region constraint selection scheme is proposed based on the analytical result. By combining the region constraint strategy and the maximum energy node selection mechanism, a hybrid scheme is presented. Numerical and simulation results show that the region constraint scheme can achieve acceptable performance improvements over the random scheme and the hybrid mechanism also gains better performance in comparison to the maximum energy node selection scheme.     

Balancing energy consumption with mobile agents in wireless sensor networks

For Wireless Sensor Networks (WSNs), an unbalanced energy consumption will decrease the lifetime of network. In this paper, we leverage mobile agent technology to investigate the problem of how to balance the energy consumption during data collection in WSNs. We first demonstrate that for a sensor network with uniform node distribution and constant data reporting, balancing the energy of the whole network cannot be realized when the distribution of data among sensor nodes is unbalanced. We design a method to mitigate the uneven energy dissipation problem by controlling the mobility of agents, which is achieved by an energy prediction strategy to find their positions. Finally, we propose energy balancing cluster routing based on a mobile agent (EBMA) for WSNs. To obtain better performance, the cluster structure is formed based on cellular topology taking into consideration the energy balancing of inter-cluster and intra-cluster environments. Extensive simulation experiments are carried out to evaluate EBMA with several performance criteria. Our simulation results show that EBMA can effectively balance energy consumption and perform high efficiency in large-scale network deployment.