机会传感器网络中基于优先级的查询分发和处理算法

提出了机会无线传感器网络中一种基于查询优先级的查询分发和处理(PBQ)算法。算法根据用户定义的查询优先级合理选取消息转发的中间节点,并控制查询消息的转发和拷贝量;同时,动态地调整查询消息的优先级,使得查询结果能快速回传到查询发起者并清理网络中查询的残留消息,避免了不必要的消息传输并提高查询处理的整体效用。模拟实验表明PBQ算法能有效提高机会网络中查询处理的成功率,降低查询的开销和时间延迟。     

基于数据块优先级的无线多跳Mesh网络数据分发算法

为了解决当前无线多跳Mesh网络数据分发算法大都使用Mesh-Pull分发策略,导致其传输性能较弱,以及较大的数据分发时延的不足,设计了基于数据块优先级的无线多跳Mesh网络数据分发算法。首先,基于Mesh-Pull方法,考虑其吞吐量与时延的干扰作用,定义了最优化择取机制,并引入数据块的优先级,确定网络中的待传输数据块的请求排序,并通过评估Mesh网络的带宽和SNR值,寻找出最优邻居节点。实验数据显示,与当前Mesh-Pull数据分发算法相比,该算法具有更低的网络时延与更高的吞吐量。     

能量高效的无线传感器网络时空查询处理算法

 在无线传感器网络环境中,用户经常提交的查询是时空查询,如“获得区域A在某个给定时间段内的感知数据”.由于传感器节点能量十分有限,因此,能量高效的时空查询处理是目前亟需解决的问题.首先指出了现有的时空查询处理算法能量消耗大的原因在于查询协调节点选择不合理.然后给出了理论上最优的查询协调节点的位置及其证明,并基于该理论提出了一类能量高效的传感器网络时空查询算法ECSTA.最后通过实验分析了节点密度和查询区域大小对算法能量消耗的影响.理论和实验结果表明ECSTA算法优于现有的STWin框架下的算法.     

传感器网络中节点能量有效均衡的Top-k查询技术

无线传感器网络中top-k查询处理的节点能量高效以及实现各节点的能量消耗均衡,可以有效延长网络的生命周期。该文提出一种基于采样技术和节点空间相关性,来实现节点的能量均衡和高效的查询处理算法,称为能量均衡采样(,)近似top-k算法EBSTopk(,)。首先对传感器网络进行分区处理,利用区域内两两节点间的空间相关性对其建立线性回归预测模型和高斯预测模型;然后根据用户给定的相对误差界和置信水平1-建立节点高相关性预测准则;最后根据上述预测模型和准则,提出基于反复随机采样的能量均衡算法EBSTopk(,)-LR和EBSTopk(,)-MG。实验表明,所提出的EBSTopk(,)算法减少了无线传感器网络中的全局能量消耗,且在多次top-k查询后各节点的能量消耗达到均衡。     

基于效用的无线传感器网络能量分配优化策略

该文对传感器网络在能量受限条件下的数据传输进行建模,提出了一种基于效用最大化的网络优化模型。该模型刻画了传感器网络节点之间在能量消耗方面的耦合关系。该文通过引入松弛变量和采用对偶分解技术,获得传感器网络能量控制的分布式算法。实验表明,该算法对所有的节点能收敛到速率和能量之间的帕累托(Pareto)最优平衡。     

基于网格分簇的无线传感器网络节能算法

无线传感器网络中,能量消耗问题一直最受人们关注.为了节省网络能量,针对现有算法存在的冗余节点过多以及能量利用率较低等问题,在以往算法的基础上,提出了一种基于网格分簇的节能算法,即基于网格分簇的无线传感器网络节能算法EABGC(Energy-saving Algorithm Based on Grid Clustering).该算法采用虚拟网格和贪婪算法等来节约网络能量.通过仿真实验,该算法与LEACH协议相比,能减少网络的能量消耗,从而达到节能的目的.EABGC算法,能有效地降低网络消耗,实现节能效果.     

基于空间相关性的事件驱动无线传感器网络分簇算法

分簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间。针对传感器节点数据的空间相关性,该文提出了一种新的基于空间相关性的事件驱动传感器网络分簇算法。算法根据用户要求的误差门限及结合节点数据的空间相关性马尔可夫模型,将事件感知区域划分成虚拟极坐标等价层。每个等价层选取层内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,该方法减少了传输数据量,有效节省了网络能量。     

一种基于超节点和能量优先的无线传感器网络的高效查询算法

文中提出一种基于超节点和能量优先的无线传感器网络的高效查询算法.该算法包括传感器节点的层次聚类算法及基于能量代价模型等支撑技术,主要解决了以下两个问题:(1)数据如何从传感器节点传送到汇聚节点;(2)通过对传感器节点进行聚类,形成超节点,使得在查询过程中减少对无关节点的访问.实验表明该算法在提高无线传感器网络查询效率的情况下,延长网络的使用寿命.     

基于空间相关性的事件驱动无线传感器网络分簇算法

分簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间。针对传感器节点数据的空间相关性,该文提出了一种新的基于空间相关性的事件驱动传感器网络分簇算法。算法根据用户要求的误差门限及结合节点数据的空间相关性马尔可夫模型,将事件感知区域划分成虚拟极坐标等价层。每个等价层选取层内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,该方法减少了传输数据量,有效节省了网络能量。     

一种节能和时延保证的无线传感器QoS路由算法

无线传感器网络中实时数据（如视频、语音、图像）的传输对时延和抖动比较敏感,文章在充分考虑无线传感器节点能量受限的基础上,针对实时业务对时延的要求提出一种路由算法,该算法在路径创建和维护的过程中考虑时延和节点剩余能量来选择下一跳节点,在路由更新阶段对失效的节点进行标记,能够简化重新建立有效路由的步骤,从而减少路由建立时间,保证了传输的可靠性。仿真结果表明该路由算法既延长了无线传感器网络的生命周期,又能更好地满足实时数据的传输。     

Optimizing event detection in low duty-cycled sensor networks

Duty cycling is a fundamental approach to conserving energy in sensor networks; however, it brings challenges to event detection in the sense that an event may be undetected or undergo a certain delay before it is detected, in particular when sensors are low duty-cycled. We investigate the fundamental relationship between event detection and energy efficiency. We quantify event detection performance by deriving the closed forms of detection delay and detectability with a relatively simple model. We also characterize the intrinsic tradeoff that exists between detection performance and system lifetime, which helps flexible design decisions for sensor networks. In addition, we propose a fully localized algorithm called CAS to cooperatively determine sensor wakeups. Without relying on location information, the distributed algorithm is easy to implement and scalable to network density and scale. Theoretical bounds of event detection are also studied to facilitate comparative study. Comprehensive experiments are conducted and results demonstrate that the proposed algorithm significantly improves event detection performance in terms of detection latency and detection probability. It reduces as high as 31% of detection delay and increases as much as 25% of detectability compared with the random independent scheme.     

An event-driven energy-efficient routing protocol for water quality sensor networks

Due to the limited resources of water quality sensor networks, how to design a routing protocol which can prolong the network life cycle is one of a research hotspots. In this paper, according to the event level and the node energy of the sensor networks, the nodes’ types are defined, which can help to determine the cluster node. Then, an event driven routing protocol (EDRP) is proposed, which considers the event information and the remaining energy of the whole network. Simulation results show that, compared with distributed energy-efficient clustering algorithm, EDRP can reduce the overall energy consumption of the network by 138–172%, based on different kinds of events. Besides, EDRP can effectively prolong the life cycle and greatly increase the amount of data transmission of the network.

     

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。     

基于ERPMT改进启发式方法的WSN寿命最大化算法

针对传感器节点的电池容量限制导致无线传感网络寿命低的问题,基于容量最大化(CMAX)、线上最大化寿命(OML)两种启发式方法以及高效路由能量管理技术(ERPMT),提出了基于ERPMT改进启发式方法的无线传感网络寿命最大化算法。首先,通过启发式方法初始化每个传感器节点,将节点能量划分为传感器节点起源数据和其它节点数据延迟;然后利用加入的一种优先度量延迟一跳节点的能量消耗;最后,根据路径平均能量为每个路由分配一个优先级,并通过ERPMT实现最终的无线传感网络优化。针对不同分布类型网络寿命的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比较为先进的启发式方法CMAX及OML,本文算法明显增大了无线传感网络的覆盖范围,并且大大地延长了网络的寿命。     

基于蚁群算法的无线传感器网络数据聚合路由算法

传感器网络为减少冗余数据的传输耗能。降低延迟,需要在路由过程中采用数据聚合技术。文中采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于蚁群算法的数据聚合路由算法。该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益3方面作为启发因子,通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达汇聚节点的最优路径。该算法利用蚁群算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的,不需要网络节点维护全局信息,因此是一种实现数据聚合在能量与时延上折中的分布式路由算法。理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性。     

无线传感器网络自适应目标跟踪节点调度算法

在无线传感器网络中,设计合理的节点调度算法是提高网络感知能力、降低系统能耗的关键。在分析节点能耗模型的基础上,针对移动目标跟踪型网络应用,提出一种高能效的无线传感器网络自适应节点调度算法ANSTT。该算法根据节点对移动目标的感知能力,以及节点的相对剩余能量水平,自动调整节点工作模式。仿真实验表明,ANSTT算法在维持低感知延时、高目标感知率的同时,可有效降低系统能耗,延长网络寿命。     

时延受限传感器网络移动Sink路径选择方法研究

已有研究表明sink移动方案能有效提升无线传感器网络的能耗效率,但sink点移动速度的限制通常会带来较大的数据收集时延,与某些实时性要求较高的应用产生矛盾.为解决该问题,本文以满足时延要求和最小化网络整体能耗为优化目标,提出了一种基于虚拟点优先级的移动sink路径优化选择方法.仿真试验结果表明,与基准算法相比,该方法在牺牲少量能耗的前提下能显著降低算法时间复杂度,具有良好的规模可扩展性.     

认知无线传感器网络中能耗有效的协作频谱感测算法

提出了一种新的认知无线传感器网络中能耗有效的协作频谱感测算法。首先,为了降低分布式传感节点的能耗,假定传感节点的瞬时信噪比和平均信噪比已知,分析频谱感测节点的能耗与最优检测门限值之间的数学模型。然后,结合感测节点选择和判决门限设定理论,研究基于判决节点选择的有效协作频谱感测方案。理论分析和仿真结果表明,算法有效地降低了认知传感器网络的节点总能耗,提高了能耗效率。     

基于移动Agent和WSN的突发事件场景数据收集算法研究

该文针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于移动Agent的无线传感器网络簇式数据收集算法.动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围.Sink和簇头之间形成以Sink节点为簇头的虚拟簇.移动Agent迁移路径规划过程中下一跳节点的选取基于节点剩余能量、路径损耗及受刺激强度.移动Agent通过节点遍历的方式完成对所有簇内成员节点信息的收集.仿真结果表明,相对于C/S数据收集模型,基于移动Agent的模型具有更好的节能效果,并能一定程度地减少网络延迟,尤其适用于大规模无线传感器网络应用.     

Distributed fuzzy approach to unequal clustering and routing algorithm for wireless sensor networks

Due to inherent issue of energy limitation in sensor nodes, the energy conservation is the primary concern for large‐scale wireless sensor networks. Cluster‐based routing has been found to be an effective mechanism to reduce the energy consumption of sensor nodes. In clustered wireless sensor networks, the network is divided into a set of clusters; each cluster has a coordinator, called cluster head (CH). Each node of a cluster transmits its collected information to its CH that in turn aggregates the received information and sends it to the base station directly or via other CHs. In multihop communication, the CHs closer to the base station are burdened with high relay load; as a result, their energy depletes much faster as compared with other CHs. This problem is termed as the hot spot problem. In this paper, a distributed fuzzy logic‐based unequal clustering approach and routing algorithm (DFCR) is proposed to solve this problem. Based on the cluster design, a multihop routing algorithm is also proposed, which is both energy efficient and energy balancing. The simulation results reinforce the efficiency of the proposed DFCR algorithm over the state‐of‐the‐art algorithms, ie, energy‐aware fuzzy approach to unequal clustering, energy‐aware distributed clustering, and energy‐aware routing algorithm, in terms of different performance parameters like energy efficiency and network lifetime.