无线传感器网络空间复用问题研究*

分析了无线传感器网络空间复用问题产生的因素,发现无论采用何种随机接入方式,物理因素(节点个数、节点密度)和几何因素(发射半径、面积比)等对无线传感器网络空间复用性的影响均呈现出特定的变化规律。通过定义空间复用率,定量地刻画了空间复用性,通过分析实验所采集的大量数据并借助于曲线族拟合法,得出了空间复用率、节点数、面积比三者之间满足由曲面方程所确定的数学模型。研究方法具有一般性,研究结论可以为无线传感器网络的节点布置及拓扑控制等提供理论上的指导。     

基于三维球形分割的无线传感器网络定位算法

为了解决无线传感器网络定位精度问题,根据三维球形分割技术提出了一种新的定位算法。首先,该方法结合锚节点间的平均距离和网络平均连通度来计算未知节点到各个锚节点的距离,并给出了定位误差计算方法。其次,基于三维球形分割对上述指标进行优化,详细阐述了位置节点的三维坐标获取方法,以此建立定位算法。最后,通过数值仿真实验研究影响定位算法的核心因素。实验结果表明,与DV-HOP算法和加权质心算法相比较,该算法在定位误差上得到较大程度改进。     

无线传感器网络基于中垂线分割的APIT的改进定位算法

定位技术是无线传感器网络重要的共性支撑技术之一。在近似三角形内点测试APIT算法基础上提出了基于中垂线分割的改进算法PB-APIT。利用三条边的中垂线将APIT算法中的三角形分割为4个或6个可用小区域,并以检测信号的强弱进一步来判定未知节点的位置,即判断未知节点处于哪一个可用小区域,从而减小原APIT算法的定位区域,提高定位精度。仿真结果表明,与原APIT算法相比,所改进的算法精度上有较大提高。     

无线传感器网络中的被动式红外传感器模型研究

针对公共安全的需要，利用无线传感器网络系统进行区域监控已然成为趋势。通过对系统的物理结构分析提出了一种被动式红外传感器模型。该模型对配备被动式红外传感器的无线传感网络的系统设计具有指导意义。传感器节点的测试以及实时系统的试验验证了模型的可靠性。     

无线自组传感器网络

传感器技术正向着智能化、网络化的方向发展,无线自组传感器网络正是适应这种需求而出现的,它集传感器技术、微机电技术和网络通讯技术于一身,具有信息采集、处理和传输等技术.无线自组传感器网络在军事、工业、医疗、交通和民用等诸多方面潜在的巨大应用价值,引起了军事部门和工业界的广泛关注.本文以综述的形式介绍了无线自组传感器网络的特点和结构形式,对其广泛的应用前景做了描述,同时,对于目前国外在此方向的研究动态和研究方向作了介绍.希望本文的发表能引起国内同行对这个新兴领域的重视,争取早日将无线自组传感器网络的研究成果投入到应用领域.     

无线传感器网络的连通模型

针对无线传感器网络连通性研究中缺乏数学模型的问题,在对网络节点的连通关系进行数学描述的基础上,提出一种无线传感器网络的连通模型,模型将单个节点的状态信息表示为一个向量,包含节点的工作状态、位置状态、能量状态及节点之间连通关系信息,整个网络表示为由各节点状态向量组成的矩阵.通过举例说明了模型在分析网络连通拓扑结构和网络通讯能量控制问题上的适用性.该模型的提出为从数学角度描述和评估无线传感器网络的连通性能提供了一个平台.关     

无线传感器网络综述

无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,其应用已经由军事领域拓展到反恐、防爆、环境监测等众多领域,具有广阔的发展前景。     

小世界网络模型下的无线传感器网络

复杂网络是具有复杂拓扑结构和动力学行为特征的大规模网络,无线传感器网络呈现出多种复杂网络特性,如多跳、自组织特性等,这表明可借助复杂网络理论研究无线传感器网络的拓扑结构和动力学特性。在无线传感器网络的复杂网络特征的基础上建立小世界网络模型。仿真表明小世界网络模型下的无线传感器网络符合小世界网络具备的性质。     

无线认知传感器网络的研究

在无线传感器网络中引入认知无线电技术,构成无线认知传感器网络,可以减少ISM频段干扰,提高数据传输率。对无线认知传感器网络的研究目前已成为一个新的研究领域。介绍了无线认知传感器网络的概念,从无线认知传感器网络的节点、频谱感知、频谱决策、频谱共享、频谱迁移、网络层、传输层、应用层等方面综述了现有的研究成果,讨论了目前存在的问题和需要进一步研究的方向。     

无线传感器网络网络模型对比与分析

在无线传感器网络中,由于传感器节点本身能量、存储和通信距离的受限,因此如何有效的构建一个高效、节能和健壮的无线数据传输网络已经成为目前物联网领域的一个研究重点和热点.该文对比和分析了目前在无线传感器网络领域最主流的两种无线网络模型:确定性无线传感器网络模型和概率性无线传感器网络模型,这两种网络模型都是根据无线传感器节点...     

基于区域划分的无线传感器网络生命周期路由算法*

为了解决能量密度路由算法的路由空洞问题,均衡网络中的节点负载,延长网络的生命周期,提出利用节点间的耦合性对监测区域的传感器节点进行划分的方法,采用区域内与区域间两种数据传输方式,并且不同子区域使用不同的路由更新频率.仿真实验表明,新算法在网络运行前期能够成功地避免空洞,均衡网络能量消耗,延长网络的生命周期.     

一种新的无线传感器网络分簇模型

从工业现场应用的角度对无线传感器网络进行研究,提出了一种新的双簇头分级模型。该模型在单簇头模型的基础上增加了一个冗余簇头节点,在簇头节点电池耗尽或出现故障之时,冗余簇头节点能够实时切换成簇头节点以维持簇稳定工作。介绍了双簇头分级模型的工作原理、覆盖范围和能耗管理,并且对该模型的性能进行了实验仿真,实验结论证明双簇头分级模型比之单簇头分级模型有更好的稳定性和安全性,以及长的生存时间而更适合应用于工业现场。     

实时无线传感器网络的跨层优化设计

首先概述了当前传感器网络的特点和发展现状,然后提出一种实时无线传感器网络的跨层设计方案,并详细阐述了该体系结构中各层的主要功能,最后总结了该优化设计。     

可能的WSN协议分层模型

集成了微机电系统、无线通信和现代网络等多项技术而形成的无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理模式,其通信协议研究面临许多新的挑战。描述了WSN的性能特征;提出了可能的WSN通信协议分层模型;并在新的通信协议模型下,对协议中的各个层次功能进行了深入地分析。为进一步研究WSN通信协议提供了必要的理论基础。     

基于压缩网络编码的WSN数据传输技术

介绍了应用于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）中的一种数据传输方案--压缩网络编码（Compressed Network Coding,CNC）。在WSN中,通常应用网络编码（Network Coding,NC）来适应拓扑结构的动态变化并提高数据传输效率。考虑到传感器网络中节点测量值之间的相关性,与随机线性网络编码（Random Linear Network Coding,RLNC）方案中的编码操作与压缩感知（Compressed Sensing,CS）中随机投影操作之间的相似性,CNC方案将CS引入到NC中,通过对测量值数据包以及NC局部编码向量的设计,来解决传统NC译码存在的“全有或全无”问题。在汇聚节点收集到的数据包个数小于网络中源节点个数的情况下,CNC方案仍能以高概率精确重构感知数据。仿真结果表明,在合理的误差容许范围内重构测量值,所需的数据包个数仅为传统NC方案所需个数的一半,与传统NC技术相比,CNC方案将数据传输效率提升了20%以上。     

A destination-based approach for cut detection in wireless sensor networks

Wireless sensor networks often suffer from disrupted connectivity caused by its numerous aspects such as limited battery power of a node and unattended operation vulnerable to hostile tampering. The disruption of connectivity, often referred to as network cut, leads to ill-informed routing decisions, data loss and waste of energy. A number of protocols have been proposed to efficiently detect network cuts; they focus solely on a cut that disconnects nodes from the base station. However, a cut detection scheme is truly useful when a cut is defined with respect to multiple destinations (i.e. target nodes), rather than a single base station. Thus, we extend the existing notion of cut detection, and propose an algorithm that enables sensor nodes to autonomously monitor the connectivity to multiple target nodes. We introduce a novel reactive cut detection solution, the point-to-point cut detection, where given any pair of source and destination, a source is able to locally determine whether the destination is reachable or not. Furthermore, we propose a lightweight proactive cut detection algorithm specifically designed for a network scenario with a small set of target destinations. We prove the effectiveness of the proposed algorithms through extensive simulations; specifically, in our network configurations, proposed cut detection algorithms achieve more than an order of magnitude improvement in energy consumption, when coupled with an underlying routing protocol.     

Distributed network control for mobile multi-modal wireless sensor networks

A sensor network operates on an infrastructure of sensing, computation, and communication, through which it perceives the evolution of events it observes. We propose a fusion-driven distributed dynamic network controller, called MDSTC, for a multi-modal sensor network that incorporates distributed computation for in-situ assessment, prognosis, and optimal reorganization of constrained resources to achieve high quality multi-modal data fusion. For arbitrarily deployed sensors, a certain level of data quality cannot be guaranteed in sparse regions. MDSTC reallocates resources to sparse regions; reallocation of network resources in this manner is motivated by the fact that an increased density of sensor nodes in a region of interest leads to better quality data and enriches the network resilience. Simulation results in NS-2 show the effectiveness of the proposed MDSTC. ¹