基于AUV的水下传感器网络数据采集轨迹规划

在水声数据收集网络内,利用移动的水下自主巡航器(AUV)作为采集工具,对布置在水下的节点进行数据采集是一种节约水下传感器传输能量和延长网络生命周期的有效方式.在此背景下,文中根据不同的数据采集目标,提出了AUV轨迹规划算法.为了减少整个数据采集过程的总能量,文中依据最短路径理论搜索每一个水下传感器进行数据采集的AUV悬...     

无线传感器网络中移动sink节点的路径规划

在无线传感器网络中,大量感知数据汇集到sink节点的采集方法会导致sink节点附近的节点能量耗尽,造成能量空洞。针对该问题,利用移动的sink节点进行数据收集是一种解决方法,其中移动sink的路径规划成为一个重要的问题。提出了一个移动sink路径规划算法,将无线传感器中随机分布的节点划分为不同的子区域,寻找sink节点移动的最佳转向点,最终得到最优的移动路径,以实现无线传感器网络生命周期最大化。仿真实验表明,与现有方案相比,该算法能显著延长网络的生命周期。     

基于压缩感知的移动终端数据实时采集方法

<正>当需要采集的原始数据量较大时，数据处理效率较低，且数据采集中会产生较大的能耗，为此提出基于压缩感知的移动终端数据实时采集方法。稀疏表示原始数据，以实现低采样率条件下的高效率数据采集；通过建立随机路由，优化压缩感知的数据观测矩阵，降低数据采集失误率；使用AIC算法精确重构数据，建立基于压缩感知的数据采集框架，周期性采集数据，实现移动终端数据的实时采集。实验结果表明，该方法的数据采集效率较高，且较数据采集方法的能耗更低。当前，无线通信网络技术飞速发展，技术的变革带来的是网络规模的进一步扩大，移动终端的出现，     

无线传感器网络中基于压缩感知的动态目标定位算法

传统的动态目标定位算法需要采集、存储和处理大量数据,并不适用于能量受限的无线传感器网络。针对该缺陷,该文提出一种基于压缩感知的动态目标定位算法。该算法利用目标的运动规律设计稀疏表示基,从而将动态目标定位问题转化为稀疏信号恢复问题。针对传统观测矩阵难以实现的缺陷,该算法设计可实现且与稀疏表示基相关性低的稀疏观测矩阵,从而保证了算法的重构性能。该算法的特点是可利用较少的数据采集实现动态目标定位,从而大大延长无线传感器网络的寿命。仿真结果表明,该文所提出的基于压缩感知的动态目标定位算法具有较好的定位性能。     

面向水声传感网的自主水下航行器辅助定位动态路径规划

水声传感器网络(UASNs)节点由于洋流等因素长时间作用会出现位置偏移,故需要修正其位置信息。在水声传感器网络节点定位中将自主式水下潜器(AUV)作为移动锚点辅助定位可有效降低定位成本,但在AUV辅助定位过程中AUV的能量利用率仍有待提升。为了进一步提高AUV的能量利用率,该文提出一种面向水声传感网的AUV辅助定位动态路径规划方法。该方法中将节点位置修正过程看成节点位置信息熵减少的过程。在AUV动态路径规划时根据定位过程的节点位置信息和预计AUV能耗,规划AUV下一步移动目标位置。使用贪婪算法选取使信息增益期望和移动消耗能量比值最大的位置作为AUV下一步移动目标位置。仿真结果表明,该算法能够在保证节点定位精度的基础上有效提高AUV能量利用率。     

基于机会转发的飞行自组网集群路由算法

针对飞行自组织网络(Flying Ad Hoc Network, FANET)中高动态拓扑变化导致数据丢包率较高的问题，提出一种基于节点移动机会转发的集群路由算法CROF(Cluster Routing-Opportunity Forward)。该算法通过考虑节点相对移动趋势度和剩余能量的综合权值来统一对集群头节点以及集群间机会转发节点进行选择。仿真实验结果表明，CROF算法在高动态自组织网络中可以有效提高消息投递率以及网络生命周期。     

无线传感器网络中基于移动代理的自适应数据融合路由算法

该文提出在无线传感器网络中基于移动代理的自适应数据融合路由(AFMR)算法,解决移动代理如何以能量有效的方式融合、收集相关性数据的问题。该算法综合考虑了移动代理在路由过程中传输能量和融合能量的消耗,并根据数据融合算法的能量开销和节能增益,对移动代理迁移到各节点时是否执行数据融合操作进行自适应调整,以达到在各种不同的应用场景中优化移动代理能量开销的目的。通过仿真验证了在无线传感器网络的各种相关性数据收集的应用环境中,AFMR算法在节省能量方面比现有TSP和FMR的移动代理路由算法更加有效。     

无线传感器网络中基于移动代理的信息驱动的多分辨率算法研究

该文提出了一种适用于无线传感器网络的基于移动代理的信息驱动的多分辨率(MAIDM)算法,以提高目标跟踪过程中数据处理的精度和容错性,并满足无线传感器网络对节能方面的要求。该文在以簇为逻辑结构的无线传感器网络中,移动代理根据各节点信息贡献量的估计,使用多分辨率算法收集、处理节点数据,并根据移动代理迁移路径上节点信息贡献量的最大值,动态决定其携带的数据量,以达到在节省能量的同时,提高跟踪的精度和容错性。仿真验证了MAIDM算法在精度和容错性方面比IDSQ算法有很大的提高,在节省能量方面比MA-CSIP算法更加有效。     

无线传感网络移动分簇路由策略

无线传感网络(WSN)路由协议中,分簇路由具有拓扑管理方便、能量高效和数据融合简单等优点,成为当前重点研究的路由技术。通过研究各种环境下的移动传感器网络,有效地降低能耗则是研究移动无线传感器网络的重要目的之一。针对无线传感网络中移动性问题,基于LEACH协议,利用移动传感器网络中节点距离、速度和剩余能量等因素提出了能量高效的移动分簇路由算法。实验结果表明此算法能够较好地支持节点移动,从而降低网络能耗,延长网络生存时间。     

一种具有能量感知的多路径Ad hoc路由算法

该文针对无线移动Ad hoc网络的动态变化拓扑逻辑,存在单向链路,节点能量有限等特点,提出了一种具有能量感知的多路径路由算法。该算法是一种反应式的基于路径池的多路径路由算法,数据和应答消息的路由根据路由池中路径的性能尺度,即跳数、可靠性和剩余能量以一定的概率分布随机选择。路径的可靠性和剩余能量在数据传输过程中动态更新。仿真结果表明该算法能有效地延长网络的生存时间。     

基于UAV动态特性限制的WSN分簇路由方法研究

本文针对目前的WSN分簇算法研究中没有考虑到UAV动态特性,导致UAV采集信息过程中飞行距离过长、采集难度大的问题,提出了基于UAV动态特性限制的WSN分簇路由方法(CR).CR算法首先考虑到UAV飞行中与簇头通信时间较短的情况,控制了成簇的大小,能够保证UAV访问过簇头节点后可以完全采集该簇信息;第二,簇头选择阶段在兼顾簇内节点能量消耗一致的同时,对簇头进行调整,使得簇头选择方案更利于UAV采集,减少UAV绕行距离;第三,考虑到了UAV可供飞行能量的局限性,在分簇的同时加入总飞行能量的限制,使得规划方案在可行的前提下执行.实验表明,CR算法能够有效地减少节点能量消耗差异,使得网络节点剩余能量趋于一致,延长了网络生存时间.     

移动自组织网络路由选择算法研究进展

移动Ad Hoc无需基础设施,可支持高动态的移动数据通信,具有广泛应用的前景。然而,其高动态特性导致互联网现有路由协议不再适用。近年来学者针对Ad HOC网络提出了大量的路由选择算法。给出了各种路由技术分类方法,简述了Ad Hoe网络的基本路由协议和路由选择算法,进而从预测模型、能量模型、位置信息、服务质量控制和安全支持等5个角度,深入分析了当前Ad Hoc。     

可充电无线传感器网络动态拓扑问题研究

在可充电无线传感器网络中的能量补给设备兼任数据采集设备的情况下,提出了可充电无线传感器网络时变动态拓扑模型,并在此基础上根据最大化能量补给设备驻站时间比为目标提出了最优化问题。通过分析不同时刻不同传感器节点和无线能量补给/数据采集设备的工作情况及需要遵循的约束条件,得到与原问题具有等优性的多状态线性规划问题。求解该优化问题,获得可充电无线传感器网络动态拓扑下的周期动态路由和无线能量补给/数据采集设备的工作策略。与之前的研究成果相比,优化目标值均有20%以上的提升。     

基于声强的无线传感器网络目标跟踪方法研究

为有效解决无线传感器网络对具有声音特性移动目标的跟踪问题,该文利用声音随距离的能量衰减模,并结合声强特性,给出了基于动态组管理机制的目标跟踪方法。仿真实验结果表明无线传感器网络中基于声强特性的方法,能够有效实现对移动目标跟踪,结合Kalman滤波算法提高了实验结果的跟踪精度。     

基于遗传算法的无线传感器网络自适应数据融合路由算法

针对移动代理以能量有效的方式收集相关性数据的问题,该文提出了一种新的基于遗传算法的自适应数据融合路由算法。算法选择移动代理路由时,根据数据传输和融合能量开销及节能增益,对移动代理迁移到每个传感器节点是否进行数据融合做自适应选择,以在信息收集过程中提高网络能量效率。仿真结果表明自适应数据融合路由算法的能量效率优于完全数据融合路由算法和最邻近启发式算法。     

面向高动态移动自组织网络的生物启发分簇算法

分簇可以有效地提高大规模移动自组织网络的性能.但高动态的移动自组织网络具有节点移动性强、网络拓扑变化快的特点,应用传统的分簇算法会造成网络性能迅速下降,频繁的簇拓扑更新造成了簇结构的不稳定和控制开销的增加.为了解决传统分簇算法无法适应高动态的大规模移动自组织网络的问题,提出了一种基于生物启发的移动感知分簇算法,该算法对多头绒泡菌的觅食模型进行了改进,使其适用于移动自组织网络领域.由于该算法与节点的移动特性进行了结合,所以该算法可以有效地在高动态移动自组织网络中进行簇的建立与维护.实验结果表明,相较于其他传统分簇算法,本文算法提高了平均链路连接保持时间和平均簇首保持时间,使得簇结构更加稳定,提高了对高动态、大规模移动自组织网络的适应能力.     

一种采样率动态配置的多信道无线数据采集网络

针对无线数据采集网络中可适应于复杂信号采集的数据采集方法的需求,文章设计了一种采样率动态配置的多信道无线数据采集网络。文章基于多信道组网的组网架构和运行流程,优化改进了下位机软件,使其具备停止网络和采样率动态配置的功能,同时设计了具备组网参数配置、组网开关、组网模型显示、外部监控程序调用和串口自动识别等多种功能的上位机软件。实验结果表明,文章设计的采样率动态配置的多信道无线数据采集网络的正确性。     

基于簇树AODVjr的混合动态成簇路由算法北大核心

针对ZigBee无线传感器网络在移动过程中严重丢包和能量受限问题,通过分析簇算法、簇树(ClusterTree)与AODVjr混合算法,设计了一种基于ClusterTree+AODVjr协议的混合动态成簇路由算法。该算法采用动态成簇机制,能够使节点移动后及时响应拓扑变化,快速重建网络连接,减少丢包现象,提高网络有效分组递交率;同时利用减少RREQ(路由请求分组)的洪泛广播来降低能耗。利用网络仿真器NS2进行了仿真实验,结果表明与原ClusterTree+AODVjr算法相比,该改进算法可平均降低14%的能耗,提高8%的平均有效分组递交率。     

AD HOC技术在无线传感器网络中的应用

在介绍两种典型的移动自组织网络中路由算法的基础上，讨论将移动自组织网络路由算法直接运用于无线传感器网络的可行性。从路由性能以及能量的角度进行分析，结果显示，传感器网络以数据为中心的特点约束了移动自组织网络路由算法的直接应用。进一步提出了基于聚类算法的路由，将聚类算法作为移动自组织网络应用的桥梁。仿真结果也显示了基于聚类算法的路由的优越性。     

自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波研究

由于自主移动机器人微型激光雷达点云数据采集过程存在多种外界因素的干扰，导致采集到的点云数据中含有大量噪声，为此设计提出自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波方法。采集自主移动机器人微型激光雷达采集点云数据，利用噪声分离算法和改进的三维中值修复对点云数据进行优化。根据精简移动最小二乘法构建微型激光雷达点云数据滤波模型，将经过优化的点云数据输入该模型中，实现微型激光雷达点云数据滤波。实验结果表明，所提方法的点云数据滤波误差低，实际应用效果更好。