无线传感器网络中基于熵评判的关联支配集构造算法

无线传感器网络通常是密集分布的,因此相邻网络节点感知的数据之间具有很大的相关性.为了在无线传感器网络中进行数据冗余缩减,文中提出了一个基于熵评判的关联支配集构造算法(EECDS),算法首先通过评价高斯随机变量的熵值来判断网络节点间的数据相关性,然后分布式地构造一个关联图,最后根据关联图信息移除网络中的冗余节点,构建一个...     

无线传感器网络地理协同通信算法

针对无线传感器网络能量有效性和协同通信节点选取问题,提出基于位置的无线传感器网络协同通信算法(CCABL).该算法通过距离参数选取协同节点及其成员节点,并引入数据融合和分簇思想.协同节点融合成员节点数据,采用F/R(forward/reverse)协同通信传输数据.理论分析和NS2仿真验证表明,与数据融合算法和LEACH分簇算法相比,CCABL算法不仅有效地提高了能量有效性,而且节点能量消耗更加均衡,网络生存期长,同时算法实现简单,控制开销低.     

无线传感器网络中传感器节点的布置

在无线传感器网络中，传感器节点收集本地数据，通常通过其它节点将数据转发给基站，因而离基站越近的节点，消耗的能量越多．如果采用通常的方法，即均匀布置传感器节点，则基站附近的节点将很快消耗完能量，基站也就无法收集数据．本文通过研究无线传感器网络中的能量消耗，得到了一个布置传感器节点的密度函数，按此函数布置传感器节点可以有效地延长系统的生命期．理论分析和模拟结果表明，本文的布置方案将系统生命期提高到均匀布置方案的3R/2t倍，这里t为传感器节点的通信距离，R为传感器节点的分布区域半径．     

无线传感器网络中基于能量探测的节点调度算法

针对无线传感器网络（WSNs）能量分布不均匀的特点,在邻居信息随机调度算法基础上,提出了一种能量探测调度算法。通过探测区域能量并修正网络能量,使网络能量平衡。仿真结果显示：在保证一定覆盖率和能量平衡的同时可以延长整个网络的寿命。     

无线传感器网络中能量有效的加权分簇算法

针对无线传感器网络中节点受到能量和带宽等资源的严格制约的问题,通过分簇可以使网络中节点能量负载均衡,从而延长网络的生存周期.本文从能量和节点度的角度出发,分析了无线传感器网络中现有的一些分簇算法,提出了一种新的适合于无线传感器网络的能量有效的加权分簇算法,通过仿真和分析,得出该分簇算法是一种有效的分簇算法.     

无线传感器网络软故障诊断算法

在无线传感器网络中,软故障节点会产生并传输错误数据,这不仅会形成错误的决策,还会消耗能量,为此,提出一种基于节省能量的故障诊断(EFD)算法。该算法利用节点感知数据的空间相似性,通过对邻点所感知的传感数据进行比较,确定检测节点状态。对于网络中存在的节点瞬时故障,该算法引用TF模型思想,避免了不必要的数据比较,减少了时间冗余的检测次数。仿真结果表明:EFD算法能够提高网络诊断精度,同时可以降低诊断过程的能量消耗。     

无线传感器网络中的调度算法研究

无线传感器网络调度算法通过合理分配节点数据采集和传输的时间,使其在不需要工作时转入低功耗的休眠模式,在满足应用要求服务质量的前提下,高效利用节点能量,达到延长网络生存期的目的.本文介绍了无线传感器网络调度算法的性能评价标准和分类方法,着重讨论了一些典型的调度算法,最后进行了各种算法的比较性总结,并指出了一些亟待解决的问题.     

无线传感器网络中覆盖控制理论与算法

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的\"感知\"服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务.立足于无线传感器网络的覆盖控制问题,分类总结了近年来提出的各种覆盖控制问题的思想和有代表性的研究成果,着重讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖控制算法与协议.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前无线传感器网络覆盖控制亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.     

无线传感器网络中目标跟踪算法的OPNET仿真

目标跟踪是无线传感器网络在环境测控领域的一个重要应用.由于传感器节点的能量有限,因此研究能量有效的目标跟踪算法是非常关键的.前期提出了一种基于双重负反馈蚁群的目标跟踪算法,将能量消耗平均到多个节点上,避免了部分节点因为长期处于激活状态而过早的失效.通过在OPNET平台上对该算法进行仿真实验,进一步证明了算法在保证一定跟踪精度的前提下,可以实现能量的负载均衡,从而使网络存活时间得以延长.同时也验证了仿真平台的有效性.     

改进的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络(WSNs)节点部署的分散性以及节点本身的资源有限性要求WSNs路由算法必须满足低成本、低功耗的设计原则。对包括Cluster-Tree,AODV,LEACH和RPL在内的多种WSNs路由算法进行了对比分析,并以节点间的传输距离和节点剩余能量为度量单位,采用能量均衡策略对RPL算法进行了改进。在Cooja仿真环境下,构建不同节点数的网络,进行了仿真测试,验证了提出的路由算法能够延长网络的生命周期。     

基于小波包和局域判别基的脚步信号提取方法

着重研究在复杂的城市背景噪声环境下,对入侵人员脚步信号的提取与检测.通过对脚步信号及城市背景噪声的频谱特征分析,提出一种基于震动信号的人员脚步信号提取方法,该方法通过小波包分解(WPD)结合局域判别基(LDB)划分信号特征频带,有效地分离了城市中的过往车辆对入侵人员脚步信号的干扰并做出准确提取,仿真与实验结果证明,与常用的脚步识别算法相比,该算法鲁棒性,普适性及抗干扰性更好,符合实际工程应用需求.     

动态数据流环境下的自适应性行为识别算法设计

传统的行为识别系统大多是建立在一个静态模型上,对样本特征值有非常强的依赖性,而对个别用户的行为习惯缺乏灵活适应性.基于三轴加速度计设计了一种在动态数据流环境下能够对用户行为进行增量学习的自适应性行为识别算法,该算法提出了一种新的提取加速度特征的方法,通过将三轴加速度计采集到的合成加速度数据集合看做物质,来提取物质的物理特征并训练这些物理特征用于投票分类,然后再通过增量学习来更新样本特征值,使其逐渐趋向于用户的行为习惯,从而达到更高的识别率.实验结果表明,该算法具有很高的识别率和对用户很好的适应性.     

基于最优能量福利函数优化的传感网路由协议

为了有效的提高无线传感器网络能量消耗的均衡性,提出了一种基于Leach的改进型分簇路由协议Leach-OEW.该路由协议参照最优社会福利函数的概念提出了最优能量福利函数,并将节点最优能量福利函数的预测值应用到簇首的二次选择过程,以此来提高整个网络的能量利用效率以及能量消耗的均衡性.仿真结果表明,与Leach以及PARPEW协议相比,Leach-OEW能够更好的均衡网络的能量消耗,延长网络的生命周期.     

基于SOFM神经网络的无线传感器网络数据融合算法

为了降低无线传感器网络的通信量,降低能耗,延长网络的生命周期,提出了一种基于SOFM(Self-Organizing Feature Mapping)神经网络的数据融合算法（SOFMDA）,该算法将自组织映射神经网络和无线传感器网络分簇路由协议相结合,使簇中的各个节点完成神经元的工作,按照数据的特征对其进行分类,提取同类数据的特征,将特征数据发送到汇聚节点,从而减少了数据发送量,延长网络的生命期。仿真实验表明,与普通的数据融合方法相比,SOFMDA能够在保证数据准确性的前提下,有效减少网络通信量,延长网络生命期。在文中仿真实验的时间内,达到了LEACH算法性能的1.5倍。     

基于信息熵的无线传感器网络节点能量的汇报机制

对无线传感器网络自身状态的监测将对延长网络的寿命起到至关重要的作用,而节点剩余能量是重点监控的属性。基于簇的网络拓扑结构,簇头节点收集其成员节点的剩余能量数据,利用信息熵理论对这些数据预处理,以短消息格式把能量数据发送到监控平台。监控平台反向处理接收到的能量数据,以得到剩余能量的原始数据。实验结果表明:该汇报机制可以有效地减少汇报的数据通信量,也可以基本保证汇报数据的精确度。     

结合相对熵和多跳转发路由的改进WSN节能策略

目前,基于低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)的改进协议大多是从簇头选举、簇的分布、路径选择等方面入手,数据之间的冗余性考虑不够。提出了一种结合相对信息熵的改进LEACH协议(LEACH-CIE),结合相对熵模型,计算节点相邻两个周期数据概率分布的相对熵值,再与阈值进行比较,以此判断数据的冗余度,通过拒绝冗余数据的传输,达到降低网络能耗的目的。在数据发送阶段,考虑通信距离、能耗比等因素,提出一种兼顾自身剩余能量的多跳转发路由(MFRCRE),优化节点转发条件,均衡网络各节点的能量消耗速率。实验结果表明,该方法可以有效地降低并均衡网络节点的能耗以延长网络生存周期。     

基于时域特征提取的围栏入侵模式分类方法

基于无线传感网的防入侵应用领域中行为分类问题,提出一种基于时域特征提取的电子围栏入侵检测及异常入侵模式识别系统。由于频域处理方法计算量大、复杂度高、传感器采样率高,为减轻系统的传输负担并减少时延,首先对原始信号预处理提取时域特征,然后通过一个三层的BP神经网络对目标事件进行分类,最后对比了多种典型的分类器方法的准确率。仿真结果表明：相比于频域处理方法,该方法复杂度低、易于实现,多种分类器准确率达86%以上,其中BP神经网络测试集的准确率能够达到94%,并且训练集和测试集的准确率偏差较小。     

应用相对变换的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络节点负载不均衡的问题,提出了一种应用相对变换的无线传感器网络分簇算法(RTCH)。在成簇阶段,节点将簇头剩余能量、簇头与节点和簇头与基站的传输能耗等参数利用该模型先进行相对变换,再计算簇头适宜度来选择加入簇头成簇,并通过簇头的反馈信息来控制簇的规模来优化网络性能。仿真实验结果表明,RTCH算法能更有效地均衡网络中的能量消耗,延长网络生命周期。     

基于矩阵的无线传感器网络数据融合方案

数据融合是降低无线传感器网络（ WSNs）能耗的重要手段,为了有效地节省WSNs节点的能量,提出一种基于矩阵的层簇式数据融合方案。在簇头选举时,考虑节点的剩余能量和相对密度,并利用矩阵运算对簇内成员节点采集的数据进行数据融合处理。最后将所提方案与传统的LEACH协议进行仿真比较,实验结果表明：相比于传统的LEACH协议,所提方案可以有效降低数据冗余,减少数据传输量,节约节点能耗,进而延长网络生存期。