传感器网络中一种实时的自适应时隙调度算法

无线传感器网络节点数目众多,MAC协议为节点分配工作时隙面临能量利用不高、节点延时较长等方面的难题。目前基于时隙调度的MAC协议一般采用等长的时隙大小,不能适应数据流量变化大的网络且忽略与网络层的融合,没有利用路由层信息来减低时隙分配算法性能代价。提出一种基于路由转发树的时隙调度算法（ATSA）,网络采用簇结构,在簇内构造一棵路由转发树,根据路由转发树形成的路径信息对节点实时获取节点每轮需要发送的数据量大小,根据节点的数据量大小来分配节点每轮需要的时隙,然后由簇头据此动态地为成员节点分配时隙,降低时隙划分的能量和时间代价,减少空闲侦听时间,避免串音。仿真表明,该算法有效地提高了网络能量利用效率,延长了网络生存周期,降低数据包的延时。     

一种基于有限信道的能量高效节点调度机制

在低负载、低功耗无线传感器网络中,节点状态切换的能量消耗因为用于数据传输的能量较小而变得不可忽略。针对此问题,提出了结合多信道技术与时分多路访问( TDMA)技术的节点调度算法。该算法设计了基于接收端的连续时隙分配策略以减少节点状态切换次数,并且在可用无线信道有限的约束条件下,提出了信道分配与时隙调整机制,实现了时隙重用并最小化有限信道约束对优化节点状态切换次数的影响。仿真实验结果表明,当可用无线信道数为3~5时,算法能够有效地改善节点能量效率。当可用无线信道数大于3之后,算法能够获得优化的数据汇聚时间。     

基于分簇的无线传感器网络MAC节能算法

为减少节点能耗和提高信道利用率,提出一种基于分簇结构的无线传感器网络MAC节能算法(EEC-MAC)。在TDMA机制的基础上,采用时隙系数动态调整簇内节点的时隙大小,降低数据的传输时延。对于部分不需要数据传输的节点不分配时隙,使其拥有较长的睡眠时间来节约能量。簇内节点按其剩余能量系数形成时隙分配顺序,减少状态转换的能耗。簇间节点采用基于CSMA/CA机制的随机分配策略实现通信。仿真结果表明,EEC-MAC节能效果较好,具有较小的平均通信时延和较长的网络生命周期。     

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。     

一种节能的无线传感器网络路由协议的设计与实现

在无线传感器网络的路由协议中,基于簇的路由协议在拓扑管理、能量利用、数据融合等方面具有优势。本文针对目前已有协议能量消耗大、网络寿命短等问题,提出了一种能量感知的基于分布式簇算法的无线传感器网络协议EA-HEED。此协议改进了分布式的簇头选举算法,分配时分复用时隙并在簇头节点建立一棵路由树,从而提高簇头选举效率;设计了休眠冗余节点的簇内活动节点调度算法,减少能耗;采用考虑节点能量和节点与基站距离的簇头节点组织路由树方法、最小化网络开销以及能量负载平衡方法,优化路由协议,有效延长网络寿命。仿真结果表明,与LEACH和HEED协议相比,EAHEED协议可以进一步延长网络寿命。     

一种高能效无线传感器网络MAC协议研究

为了解决无线传感器网络中MAC层空闲侦听、冲突和控制开销所带来的无效功耗等问题,提出了一种高能效无线传感器网络动态非等分时隙MAC新方法;该方法依据网络拓扑和监测类型分析了覆盖率模型,设计了通过选举最低剩余能量节点为休眠节点的动态选举算法,推导得到了非等分配时隙协议的算法公式,同时,采用簇内单向广播的时钟同步算法保证了网络节点拥有相同的时间基准;在无线传感器测试床上进行仿真对比实验,结果表明该方法较好地实现了动态调节工作节点数量和非等分传输时隙的协议功能,MAC层的能量有效性显著提高;该方法可有效使用网络能量,延长网络生命周期,是一种高能效的无线传感器网络MAC协议。     

基于节点密度的无线传感器网络成簇算法

降低传感器节点的能量损耗,延长网络生命周期,一直是无线传感器网络路由协议研究的重点。根据LEACH算法的特点以及网络节点可能出现簇头分布不均匀的状况,提出一种基于节点相对密度选取簇头的成簇算法LEACH-D。在该算法中簇头的选择考虑了节点分布密度,同时在数据传输中采用建立簇树路由的机制来完成多跳通信。并且通过MATLAB的仿真证明了改进算法在能量损耗和延长生命周期方面比原有算法有了比较大的提高。     

基于节点度估计的三维WSN拓扑控制算法

为提高无线传感器网络性能均衡性,延长网络生命周期,对其三维拓扑控制进行研究。定义判断拓扑变化程度的节点度因数,构建评价网络综合性能的节点度估计模型,并提出基于该模型的拓扑控制算法,通过布置传感器节点、创建网络拓扑结构、生成数据传输链路和修正节点发射功率实现拓扑创建与优化。仿真实验和节点度因数、网络能量衰减、网络能效均衡性等对比结果表明,与LEBTC算法相比,该算法性能均衡性强,拓扑综合性能较好。     

无线传感器网络数据传输延时分配算法

为了提高箭载无线传感网络对火箭温度、冲击、热流等物理参数的处理能力,需对所采集的数据进行自适应延时分配,因此设计一种基于时隙窗口间隔均衡控制的无线传感器网络数据传输延时分配算法。构建火箭温度、振动、冲击等参数的数据采集模型,采用分布式网格均衡配置方法对无线传感器网络中的节点进行均衡部署；结合最短路径寻优方法使数据采集过程中的信道分配达到均衡,构建数据采集最短路径寻优控制模型,采用输出比特序列重组方法进行数据采集过程中的传输延迟配置；结合码元调节技术对数据传输进行自适应扩频调节,利用时隙窗口间隔均衡控制方法实现无线传感器网络数据传输延时分配。实验结果表明,采用该方法进行无线传感器网络数据传输延时分配的自适应性较好,输出稳定性较强、分配输出错误率低,有效性更强。     

无线网络的差错控制策略及其性能分析

研究网络数据优化传输性能,针对无线传感器网络动态的信道特性、拓扑和带宽有限等特点,要保证输出性能和效率,对网络差错应选择严格控制策略.为了提高无线传感器网络通信的可靠性,提出一种适用于无线传感器网络多媒体数据传输的自适应差错控制策略.策略采用跨层设计的方法,根据链路层数据帧所属应用层视频帧的类型及其发送节点和下一跳接收节点之间的通信距离特性,自适应地选择当前最优的差错控制技术.数学分析表明,策略充分利用无线传感器网络的能量和带宽资源,有效地提高了数据通信的传输效率和可靠性.     

基于节点密度与TDMA的无线传感器网络集簇协议

无线传感器网络（WSN）具有节点成本低、易于布置等优点,已广泛应用于国防军事、医疗健康、环境监测等领域。针对WSN中存在的节点能量有限,簇间干扰严重的问题,结合大多应用中WSN具有节点密度分布不均匀的特性,提出一种基于节点密度与时分多址（TDMA）的WSN自适应集簇分层（DT-LEACH）协议。DT-LEACH协议通过在簇首选举阶段考虑节点剩余能量,保证簇首的均匀分布,延长了网络生存周期;其次,DT-LEACH协议引入TDMA时隙分配阶段,根据节点密度选择节点进入休眠模式,有效地避免了簇间干扰,降低了数据冗余性,减少了网络能耗。仿真实现表明,DT-LEACH协议能有效避免簇间干扰,延长WSN网络生存周期。     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

认知无线Ad Hoc网络干扰约束和能量高效路由算法

为了减少认知无线Ad Hoc网络的传输中断概率,实现频谱和能量高效,提出一种干扰约束和能量高效（Interference Constraints and Energy-Efficient,ICEE）的路由算法。信道检测除了基于认知节点（Cognitive Radio,CR）对主用户（Primary Users,PU）的干扰约束外,还增加了CR节点的数据传输所需持续时间约束,以保证CR节点在有效利用空闲信道的同时减少传输中断事件的发生,减少故障重传所损耗的能量。在设计路由算法时采用了链路能耗和节点寿命作为度量,通过联合最优的链路选择方程实现网络能量高效,并延长网络的生命周期。实验仿真结果表明,相比较认知Ad hoc网络的自适应路由协议,基于联合信道分配和自适应功率控制的路由协议,ICEE算法在数据包平均能耗上分别减少了41.2%和24.5%,并且有效地延长了网络生命周期。     

基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法

考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的能量消耗方式。接着,采用非均匀聚类的负载均衡算法,在簇头的选择上考虑了节点连通密度、节点剩余能量和簇头选择时间,通过竞选出最高权重的节点成为簇头; 在簇的建立阶段,通过簇大小的决定阈值和簇头的更新机制来均衡簇头的能量负载,防止簇头节点过早死亡。通过网络生命周期和网络能量消耗对提出算法的有效性进行验证,并与算法EDDIE、M-TRAC、DDC和EELBC进行比较,结果显示DCWSN算法的节点存活率为37.7%,高于对比算法,且能量效率也高于对比算法。实验结果表明,DCWSN算法对节点负载分配具有良好的均衡性,有效控制了节点负载过量的问题,提高了节点的能量效率。     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题，提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时，免疫机制被用来选择路径的适应度函数，从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示，所提算法可更好地平衡负载，延长网络的生命周期，以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。     

多宿点无线传感器网络时分多址时隙优化分配算法

针对单宿点无线传感器网络的时延大、容易出现传输瓶颈等问题,提出了多宿点无线传感器网络模型以及该模型的基于遗传算法(GA)的时分多址(TDMA)时隙分配算法。该算法根据宿点的数量以及位置将整个传感器网络划分成多个小传感器网络,并采用遗传算法对时隙分配结果进行优化。仿真结果表明,基于遗传算法的多宿点无线传感器网络TDMA时隙分配算法得到的时隙分配结果在时隙分配帧长度、数据包平均时延以及节点平均能耗方面均要优于图着色算法。     

基于路径损耗的WSN拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法大多基于理想网络模型,且需要节点位置信息。为此,提出一种基于路径损耗的拓扑控制算法。该算法无需任何节点位置信息,通过计算两节点间小于或等于3跳的前向与后向路径损耗,构建网络拓扑。仿真结果表明,该算法能降低网络能耗及节点间的通信干扰,保证网络连通性,延长网络生命周期。