低冗余度WSN非均匀分簇算法应用研究

将传统非均匀分簇算法应用于低冗余度的无线传感器网络(WSN)中时,存在传感器节点早衰和簇间多跳通信传输能量开销不均衡的问题。为此,针对低冗余度WSN,提出基于粒子群和最短路由树的非均匀分簇路由算法。利用粒子群算法优化非均匀分簇过程,通过建立最短路由树搜索簇间多跳传输最优路径,实现数据从传感器节点到基站的高效传输。仿真结果表明,相比于EECS和EEUC算法,该算法可有效延长低冗余度WSN的网络生命时间,均衡簇间通信能量消耗。     

基于分簇的高能效无线传感器网络时间同步算法

针对经典时间同步算法应用于无线传感器网络时主要是提高同步精度而忽略网络能耗的问题,提出了一种基于分簇的高能效无线传感器网络时间同步算法.该算法基于分簇的网络拓扑结构,基站与簇首采用改进的双向同步机制传播同步消息包,簇首与簇内节点采用双向同步机制与被动监听相结合的方式完成时间同步,减少了消息包传输的数量,同时设计了同步分组延迟的周期更新因子,进一步减少了报文开销.仿真结果证明:该机制能减少同步报文开销,降低网络能量消耗,保证良好的同步精度.     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

煤矿井下时间敏感网络分布式精确时间同步算法

为满足煤矿井下网络海量节点间时间同步高精度、低能耗需求,基于多Sink节点非均匀分簇结构的煤矿井下时间敏感网络(TSN),提出了一种分布式精确时间同步算法。煤矿井下TSN分为3层:包含所有Sink节点的TSN汇聚层;Sink节点与各自通信半径内所有簇首节点组成的主网络;簇首节点与簇中普通节点组成的次网络。TSN汇聚层应用gPTP算法实现Sink节点间纳秒级时间同步;主网络中采用基于卡尔曼滤波的优化算法预测并补偿频偏、相偏和噪声误差,提高网络时间同步精度;次网络利用基于广播的单双向混合同步算法减少同步消息包数。仿真结果表明,该算法能有效提高网络时间同步精度与稳定性,减少网络时间同步能耗。     

基于精度分簇的无线传感器网络时间同步算法

无线传感器网络时间同步的精度主要受同步跳数的影响,同步精度随同步跳数增大而降低;网络分簇采用分簇技术以实现尽可能延长网络的生存周期的目标;基于精度分簇的无线传感器网络时间同步算法结合了两个方面的因素;该算法以网络内节点不同的同步精度要求为基础,精度要求高的节点推选为簇首,保证簇首节点与基站的高精度单跳同步,同时在簇首与普通节点同步采用简单的单向报文同步方式以降低整个网络的同步功耗;通过仿真和分析得出该同步方法能保证精度要求,降低了同步开销和能耗,具有一定的应用价值.     

WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法

针对无线传感器网络(WSN)汇聚传输中的数据传输时间和功耗问题,提出了考虑时间同步和唤醒延迟的汇聚传输时隙选择重排算法。将时分多址接入(TDMA)用作介质访问协议,并允许每个节点在传输时隙期间可以发送或接收数据;设计新的WSN数据收集树模型,将传感器节点生成的数据通过无线链路形成的多跳网络发送到汇聚节点,在数据收集树的每条链路上分析时隙顺序,优化时隙选择,并基于蚁群算法优化路径选择,减少传输能量消耗和均衡簇头能量。实验结果表明,提出的算法可以实现显著的数据传输性能提高和功耗节约。     

基于分簇的无线传感器网络时间同步算法

时间同步是无线传感器网络中一个重要支撑技术,为了提高时间同步精度,提出了一种基于分簇的无线传感器网络时间同步算法;在部署无线传感器网络的初期阶段,建立簇状拓扑结构,首先是基站与簇首节点实现同步,然后簇内实现同步,最终建立一个全网统一的时钟,在同步过程中,采用了成对节点间的同步算法,很好利用了多信道广播方式;该算法能很好地满足无线传感器网络低能耗的要求;性能分析和实验结果表明,该算法减少了同步层次,提高了同步精度。     

适用于周期休眠MAC协议的分簇时间同步算法

无线传感器网络中节点能量有限,常采用周期休眠的方式工作,而周期性休眠机制的实现依赖于节点间的时间同步方法.基于竞争的周期性休眠MAC协议的典型代表是S-MAC,在S-MAC协议的时间同步算法基础上,通过引入簇控制和边界节点控制方法提出一种分簇时间同步算法,该算法适用于周期性休眠的MAC协议.仿真和物理实验表明,分簇时间同步相比S-MAC时间同步方法能够有效控制网络中的簇数和边界节点数,减少时间同步开销和端到端传输时延,从而节省能耗,延长网络生存周期.     

一种事件驱动型WSN状态监测信息路由协议

为了均衡无线传感器网络(WSN)中各节点的能量消耗,提出了一种基于分簇路由算法思想的网络自身健康状态信息传输路由协议——事件驱动型状态监测信息路由协议（ED-SMIR）。在ED-SMIR协议中,簇内节点根据能量消耗速度的大小,采用单跳和多跳轮换的方式,簇头到sink节点的路由,采用多跳的方式。仿真实验表明,与LEACH和EDBCM协议相比,ED-SMIR消耗的能量更少,可以均衡整个网络的能量并有效延长网络的生存时间。     

多层动态分簇的WSN时间同步算法

无线传感器网络受多跳传输延迟和节点中的晶振准确度的影响,造成时间同步误差较大.为了减小同步误差,传统解决方法提高了同步算法的频率,这使得算法面临两个问题:①通信能耗较高;②精度与能耗之间的不平衡.针对以上问题,结合单向广播机制和双向成对机制,提出一种多层动态分簇的无线传感器网络时间同步算法.采用节点分层策略减少了同步通信开销;采用同步误差补偿机制降低了算法同步误差的影响,使用时钟补偿机制减少了传感器节点运行的累积误差.实验测试表明:在保证精度的前提下,本算法降低了同步次数,减少了同步通信开销,从而延长了网络的生命周期.     

基于簇的能量均衡无线传感器网络时间同步算法

针对现有时间同步算法应用于多跳无线传感器网络时存在的误差累计和能耗不均衡问题,提出一种基于簇的能量均衡时间同步算法。该算法基于簇状分层的网络拓扑,簇首之间采用双向监听机制代替双向交换机制,以减小通信开销和发送时延带来的同步误差;簇成员节点利用双向交换和单向广播相结合的机制与簇首同步,并通过最优剩余能量选取回应节点,均衡簇内节点能耗。对提出的新方法和传统的同步算法在精度和能耗方面进行理论分析和仿真验证,结果表明,该算法在保证较高同步精度的前提下可以减小通信开销,均衡网内节点能量消耗,延长网络生命周期。     

一种线型结构无线传感器网络的时间同步算法

针对煤矿井下液压支架模糊控制监测系统网络拓扑,提出了一种适用于线型结构无线传感器网络的时间同步算法。该算法同步过程分为簇间同步和簇内同步,簇间同步采用双向同步机制修正时间偏移的方法减少同步误差,簇内同步通过最小平方线性拟合方法构造逻辑时钟函数,从而得到簇内任一节点与簇首节点的频偏和相偏估计值,以提高同步精度。仿真结果表明,该算法能有效减少时间同步误差和能量消耗。     

一种适用于矿山设备振动监测的WSNs改进时间同步算法

结合矿山设备振动监测的实际情况,给出了矿山设备振动监测的无线传感器网络模型;针对TPSN时间同步算法能耗大、DMTS时间同步算法精度低的问题,提出一种改进的无线传感器网络时间同步算法——TPDM算法。该算法采用动态簇首选择算法选出簇首节点,簇首节点之间的同步采用TPSN算法以保证同步精度,簇内节点之间的同步采用DMTS算法以降低能耗,并采用基于最小平方线性回归方法的时钟漂移补偿技术对同步时钟进行时间补偿。仿真结果表明,与TPSN算法和DMTS算法相比,TPDM算法在能耗和精度方面得到了折中,能更好地满足矿山设备振动监测的要求。     

面向煤矿井下WSN低功耗双向时间同步算法 研究与实现

针对传统时间同步算法通过交换较多数据包来获取同步精度而导致能耗过大的现象,结合煤矿井下网络结构的特殊性,在分析双向成对同步机制和单向广播同步机制基础上,利用广播传输特性将2种机制有效结合起来,提出一种基于簇状结构的主被动式低功耗双向时间同步算法。实验表明,基于簇状结构的主被动式同步方式可有效解决传统双向报文交互频繁的问题,在误差允许范围内达到减少消息开销和平衡整个网络能量损耗的目的。     

能量高效的WSN时间同步算法

本文主要研究了无线传感器网络时间同步技术,针对传感器网络能量有限的特点,提出了一种能量高效的时间同步算法EETS（Energy Efficient Time Synchronization）. 它采用分层成簇的策略,将网络节点划分为主次两种网络,分别使用TPSN算法和DMTS算法的思想进行时间同步,从而降低了算法复杂度,减少了通信量. 仿真结果表明,与TPSN算法相比,该算法在一定程度上降低了网络能耗,有效延长了网络的生命周期.     

基于分簇的双簇首水下传感器网络时间同步算法

水下传感器的时间同步会受到节点移动、传播时延、能耗等因素的影响,陆地传感器的时间同步算法无法直接应用于水下环境。综合考虑水下通信的特点,提出一种基于分簇的双簇首辅助时间同步算法。基于节点能耗和深度对其进行分簇,从簇中选取2个最优节点作为主副簇首,引入节点移动模型以减小节点移动性造成的计算误差,并使用移动信标节点完成簇首间的同步。在此基础上,利用双簇首对普通节点进行同步,并考虑声速动态变化对同步性能的影响。仿真结果表明,与TSHL、MU-Sync、multi-hop、D-Sync等算法相比,该算法的能耗较低,同步精度较高。     

无线传感器网络层次参考时间同步算法的研究

无线传感器在网络应用中要求节点间保持时间同步,但现存的经典时间同步算法,因节点的接收时间受时钟偏差和传输延迟的影响,其同步精度不高。为提高网络时间同步精度,均衡节点能耗,提出了一种改进的层次参考时间同步算法（Improved Hierarchy Referencing Time Synchronization,IHRTS）。该算法基于节点在层次结构中唯一物理位置的时间特性,采用贝叶斯估计对节点接收时间进行估算,缩小时间偏差的误差范围,获得比较精确的同步偏移量,从而改善时间同步精度;同时采用无线信道的广播特性与双向同步机制的同步思想,最小化了通信负载,均衡了节点能耗。通过仿真结果表明将贝叶斯估计方法应用到时间同步算法中,在均衡节点能量消耗同时有效地提高了网络同步精度。     

一种节约无线传感网能耗的时间同步方法

无线传感器网络的迅速发展,对时间同步提出了更高的要求。针对无线传感网广覆盖、低功耗的特点,如何在保证时间同步精度的情况下尽可能地降低能耗成为一个亟待解决的问题。文中详细分析了无线传感器网络（WSN）中时钟同步技术的种类、特点及其在WSN设计中起的作用,给出了时间同步的技术方案。本方法先对节点建立拓扑结构,采用LEACH分簇算法,结合TPSN算法和RBS算法,在全局范围内做了时间同步。结果显示,该方法比单纯使用TPSN算法和RBS算法有更少的能源消耗,同时具有着接近于TPSN的同步精度。