基于二次质心的无线传感器网络定位算法

节点的定位是无线传感器网络中的一种重要技术。提出了一种新的无线传感器网络定位算法——基于二次质心算法的定位算法,与以往的基于三边测量的加权质心方法不同,该算法改进了对未知节点位置的估算方法,一定程度上避免了因多次估算质心而产生的累积误差,提高了定位精度。仿真表明,该算法的定位精度较之前的三边测量方法提高了约19%。     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

基于无线传感器网络时钟同步的定位算法研究

讨论了在无线传感器定位节点(文中称为锚节点)位置已知条件下,基于信号到达时间差(TDOA)的时间同步算法。根据所有传感器定位节点彼此之间周期性地广播信号,测量信号到达时间(TOA)来估计时间频率的偏移。当信源发送信号,由于传感器钟差造成的初始TDOA误差可以通过一系列补偿计算来减少误差。在一个加性高斯白噪声模型里,通过卡尔曼滤波提高钟差和频差的估计精度。在此基础上改善标签节点的定位精度。     

Novel DV-Hop localization algorithm for wireless sensor networks

Many improved DV-Hop localization algorithm have been proposed to enhance the localization accuracy of DV-Hop algorithm for wireless sensor networks. These proposed improvements of DV-Hop also have some drawbacks in terms of time and energy consumption. In this paper, we propose Novel DV-Hop localization algorithm that provides efficient localization with lesser communication cost without requiring additional hardware. The proposed algorithm completely eliminates communication from one of the steps by calculating hop-size at unknown nodes. It significantly reduces time and energy consumption, which is an important improvement over DV-Hop—based algorithms. The algorithm also uses improvement term to refine the hop-size of anchor nodes. Furthermore, unconstrained optimization is used to achieve better localization accuracy by minimizing the error terms (ranging error) in the estimated distance between anchor node and unknown node. Log-normal shadowing path loss model is used to simulate the algorithms in a more realistic environment. Simulation results show that the performance of our proposed algorithm is better when compared with DV-Hop algorithm and improved DV-Hop—based algorithms in all considered scenarios.     

Malicious attack-resistant secure localization algorithm for wireless sensor network

In hostile environments, localization often suffers from malicious attacks that may distort transmit power and degrade positioning accuracy significantly for wireless sensor network. A robust semidefinite relaxation secure localiza-tion algorithm RSRSL was proposed to improve the location accuracy against malicious attacks. On the assumption of unknown transmit power, which is undoubtedly approximate to the fact of WSN, a novel secure location probability model was introduced for single-target and multi-target sensor networks, respectively. Taking the computational complexity of RSRSL into account, the nonlinear and non-convex optimization problem was simplified into a semidefinite programming problem. According to the results from both simulations and field experiments, it is clearly demonstrated that the proposed RSRSL has better performance on location accuracy, in contrast to the conventional localization algorithms.     

WSN中基于RSSI的加权质心定位算法的改进

自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析,在基于RSSI的质心定位算法的基础上提出了一种新的校正RSSI测距值的加权定位算法。测距阶段将信标节点之间的距离和信号强度信息同时考虑在内进行RSSI值校正,权值选择阶段采用了修正传统权重的计算方法,权值取距离倒数之和。通过仿真证明,本文提出的算法相对于传统的加权质心定位算法有明显改进,获得较好的定位精度。     

基于Q学习的无线传感网络自愈算法

无线传感网络存在关键区域节点能量消耗过快,节点能量供应有限以及通信链路拥塞等问题,容易造成节点故障和路由破坏。为减小上述问题对网络传输造成的影响,提出一种基于Q学习的无线传感网络自愈算法,通过引入Q学习的反馈机制,动态感知网络的状态信息,当故障发生时,自适应地选择恢复路径,保证数据实时顺利传输。仿真结果表明,该算法降低了错误选择故障或拥塞路径的概率,在故障感知、故障恢复和延长网络寿命等方面,表现出了良好的性能。     

基于扇形分簇的无线传感器网络路由算法

无线传感网络中低功耗自适应聚类分簇(LEACH)路由算法等概率选取簇首节点,容易导致整个网络节点能量损耗出现极端化,减少网络生存时间。为此,提出一种针对簇首节点选取和分簇的改进LEACH算法。该算法把整个网络区域分为四个扇形区域,在每个区域内独立进行分簇路由;然后基站根据节点剩余能量和与基站的距离进行簇首节点选择,节点根据簇首节点和基站接收信号强度选择路由方式,以均衡网络能量消耗。仿真结果表明,改进LEACH算法的网络寿命是原有LEACH算法的150%,数据吞吐量提升了3倍。     

基于WSN的温室智能灌溉系统软件设计

在温室智能灌溉系统硬件基础上,设计并开发温室智能灌溉系统上位机软件。该软件采用Microsoft Visual Studio 2012和数据库进行设计、开发,具有实时数据查询、历史数据查询以及网络拓扑结构显示等功能。该软件主要实现温室大棚环境信息的实时采集以及ZigBee网络拓扑结构的实时绘制;集成了传感数据的数据融合机制,提高了采集精度;人机接口均采用友好的图形化界面。同时开发了智能农业控制微信公众号,为移动终端获取温室信息、发送控制命令等功能提供便利。测试结果表明,上位机软件界面友好、功能完善、人机接口丰富,可以对各种温室数据进行有效管理,能够满足温室智能灌溉系统的需求。     

基于Zigbee无线传感器网络定位问题的研究

在充分研究现有Zigbee技术的基础上,主要分析了Zigbee无线传感器网络定位系统的通信冲突和定位精度.采用组团协议,选择最先接收到场强信号指示的节点为团长,并提出采用RSSI近似度和选择邻居节点数K选取团员的方法.用以避免定位系统通信冲突并增强系统的健壮性,同时提高定位精度.     

无线传感网中三维节点定位算法优化研究

传统的无线传感网(WSN)三维节点定位研究中,存在定位精度不足,收敛速度慢等问题,特别是当节点存在奇异矩阵时,传统三维节点定位算法的局限性尤为明显。文中针对三维节点定位存在奇异矩阵的情况,提出LMWCA算法。算法在加权质心定位算法的基础上,通过克服奇异矩阵,减小了锚节点自身定位的误差,然后通过修正节点间的权重系数,在一定程度上优化了三维节点的定位精度并提高了收敛速度。仿真结果表明,对比常规的3DLM算法和3DLLSE算法,LMWCA算法在节点存在奇异矩阵的3D定位环境中,定位精度更高,收敛速度更快。     

无线传感器网络多汇聚节点分簇算法

为解决大规模无线传感器网络的节点通信效率问题,提出无线传感器网络的一种多汇聚节点分簇算法,针对拥有多个汇聚节点的监控区域,对网络进行层次化管理。算法通过对多种参数的综合考虑后产生簇头,并将传感器节点分配到相应的簇,由此可以有效降低节点的非均匀能耗,减少因能耗较大节点的能量过度衰竭而造成网络可用率下降。仿真结果显示,该算法可以延缓首个死亡节点的发生时间,并能有效延长无线传感器网络的整体可用率。     

传感器网络中基于树的感知器分布优化

无线传感器网络中,感知节点的合理分布对于提高网络的感知能力和信息收集能力以及提高网络的生存期限都具有重要的作用。对于随机分布方式产生的感知网络,可以利用节点的移动性对特定感知节点的位置进行调整从而改善网络整体的感知覆盖范围。为此,利用 Voronoi 图以及相关 Delaunay 三角网定义了传感器网络中以sink 节点为中心的伸展树,并提出了基于遗传算法的感知节点分布优化算法。仿真结果表明,算法能够以较小代价对传感器网络进行节点的分布优化,从而有效提高网络整体的感知能力。     

基于智能化小区的无线传感器网络覆盖控制算法

无线智能小区中网络节点的有效能量覆盖控制是搭建智能化无线网络平台的核心问题。依托当前小区网络技术实际应用需求,对不同覆盖形式的典型算法进行分类描述。提出一种节点覆盖重叠最大有效覆盖率(OMEC)的控制覆盖算法,有效解决节点冗余、真空覆盖等问题。通过仿真实验模拟对比多种算法,结果表明该算法在提高网络覆盖质量以及延长网络服役周期等方面均有较明显的优势。     

基于数据融合的无线传感器网络路由算法

在分簇协议LEACH和链状协议PEGASIS的基础上,提出一种新的基于数据融合的分簇路由算法.簇首节点采用多跳方式传输数据,并根据周围节点的密集程度构造不同大小的簇;簇内节点计算上行和下行节点构造数据融合树,采用时分复用调度算法进行多跳路由.NS2仿真结果表明该路由算法均衡了各个节点的能量消耗,延长了网络存活时间,并降低了网络延迟.     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

采用自适应退避机制的无线传感网分簇算法

传统的LEACH算法因为簇首选举的随机性而导致节点能量分布不均,从而影响网络寿命和系统吞吐量,在此基础之上提出了一种基于自适应退避机制的分簇算法,通过设定一个能量门限来衡量簇首的健康度,并采用退避机制来使那些趋于衰亡的簇首能找到合适的继任者来担当簇首,保证数据传输的可靠性.仿真实验显示,该算法能够较LEACH获得更长的网络寿命,并提高了网络的吞吐量.     

An energy-aware routing protocol for wireless sensor network based on genetic algorithm

Energy saving and effective utilization are an essential issue for wireless sensor network. Most previous cluster based routing protocols only care the relationship of cluster heads and sensor nodes but ignore the huge difference costs between them. In this paper, we present a routing protocol based on genetic algorithm for a middle layer oriented network in which the network consists of several stations that are responsible for receiving data and forwarding the data to the sink. The amount of stations should be not too many and not too few. Both cases will cause either too much construction cost or extra transmission energy consumption. We implement five methods to compare the performance and test the stability of our presented methods. Experimental results demonstrate that our proposed scheme reduces the amount of stations by 36.8 and 20% compared with FF and HL in 100-node network. Furthermore, three methods are introduced to improve our proposed scheme for effective cope with the expansion of network scale problem.     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

新的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络节点能量受限的特点,提出了一种响应式分布分簇算法(RDCA,responsive distributedclustering algorithm).该算法不需预先得知节点自身及其他节点的位置信息,而仅根据局部拓扑信息快速进行分布式的簇头选举,并根据代价函数进行簇的划分,适用于周期性获取信息的无线传感器网络.分析与仿真表明,该算法具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH协议相比,能够减少能量消耗,网络生存期大约延长了40%.