面向目标跟踪的传感器网络睡眠调度协议

移动目标跟踪是无线传感器网络中的一项重要应用,将睡眠调度机制引入到目标跟踪算法中可以大大降低能耗。针对目标跟踪的实际需求,提出一种面向目标跟踪的传感器网络睡眠调度协议。根据目标跟踪不同阶段,分别设计了目标跟踪前和跟踪过程中传感器节点的睡眠调度机制;另外给出了目标丢失时,如何唤醒节点继续跟踪目标的调度策略。结果表明:该算法能够在保证跟踪质量的同时,降低跟踪能耗。     

异构无线传感器网络对移动目标的连续跟踪

针对固定节点组成的传统无线传感器网络在进行目标跟踪时存在的能耗过高和覆盖空洞问题,提出在传统传感器网络中引入少量移动性节点组成异构传感器网络进行目标跟踪的方案.基于较传统0/1监测模型更为实际的概率监测模型,提出一种协同调度移动节点和固定节点工作的算法来对移动目标进行跟踪.移动节点对目标实施近距离的移动式跟踪,减少了处于活跃状态的固定节点数量,节约了能耗.此外,移动节点可以移动进入空洞监测目标,解决了传统网络不能监测覆盖空洞中的目标的问题.基于NS2的实验结果表明所提出的跟踪方法可以大幅度减少固定节点的能耗并提高跟踪质量,证明了其有效性.     

一种新的面向目标跟踪的传感器节点调度策略

在用于目标跟踪的无线传感器网络中,传感器节点的电池能量有限,跟踪质量和网络生命周期是两个冲突的优化目标。在目标的移动过程中,如何选择合适的传感器节点子集,在指定时刻被唤醒,是延长网络生命周期和保证跟踪质量的关键。一种能量高效的传感器节点调度机制被提出,该机制综合考虑跟踪质量和网络生命周期,根据目标可能的运动区域选择需要启动的传感器节点子集。仿真试验结果证明该调度策略是高效的和节能的。     

无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法

为延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇算法与睡眠调度算法相结合,提出一种无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法.该算法采用二进制编码机制,引入遗传算法的变异和交叉算子,同时考虑网络覆盖保持和能量消耗减少优化目标,构造一个相应的离散粒子群优化方法.仿真实验结果表明,文中算法能较好地减少能耗和保持网络覆盖,有效延长网络的生命周期.     

一种基于无线传感器网络的分布式处理目标跟踪系统

系统使用超声波传感器和扩展卡尔曼滤波对无线传感器网络中的移动单目标进行定位跟踪.节点嵌入式应用程序采用TinyOS/nesC[1]编程实现,采用Labview进行应用层开发.为了优化网络的能耗以延长网络寿命,提出了两种在分布式传感器网络中局部节点自适应选择任务节点[2]的方法.实验结果验证了扩展卡尔曼算法的正确性,并比较了这两种任务节点选择调度方法的跟踪性能,得出了基于候选节点协方差矩阵最小迹的任务节点选择调度方式在目标丢失率和跟踪精度综合考虑的基础上性能更优.     

基于目标覆盖的异构有向传感器网络分布式节点调度策略

针对无线传感器网络服务质量会随着网络运行而下降的现象, 研究随机部署的有向传感器网络的节点调度问题, 提出分布式的节点感知方向调节算法, 各节点利用相邻节点间的信息交换, 计算出各自的最佳感知方向, 从而使得网络在满足覆盖需求的同时减少活跃节点数目, 进而达到降低能耗、提高通信质量的目的. 为均衡网络能耗, 进一步设计了冗余节点调度协议, 周期性地重构网络拓扑. 仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

无线传感器网络中一种自适应目标跟踪协议

目标跟踪是无线传感器网络的一个基本应用,而能量高效是目标跟踪研究的一个重要目标.提出了一种自适应目标跟踪协议,该协议将传感器节点的状态分为睡眠状态、监测状态、跟踪状态三种状态;并对每个进行感应的传感器节点设置了节点权值,每个节点通过计算自己的节点权值来决策是否参与目标的跟踪,它在很大程度上减少了参与目标跟踪的节点数量.领导节点根据目标的运动速度来自适应地调整数据报告的频率,提高了能量利用率和跟踪精确度.模拟实验表明我们的算法具有良好的节能效果.     

一种能量有效的移动无线传感器网络MAC协议

基于S-MAC协议改进,利用虚拟簇之间边界节点的调度信息,采用能量有效的二次监听和灵活的调度自适应两个主要方法,设计一种能量有效的移动无线传感器网络MAC协议(EM-MAC),能实现移动节点更有效的更快速的睡眠——唤醒调度自适应。仿真结果表明该协议用于移动无线传感器网络,在能耗、延迟等性能方面有较好提高。     

无线传感器网络具有跟踪质量保证的节点选择算法

目标跟踪广泛地应用于无线传感器网络的各个领域.该文研究无线传感器网络目标跟踪中的节点选择问题,提出了具有跟踪质量保证的跟踪节点选择算法.该算法在保证给定目标跟踪可靠性要求的同时对网络生存期进行优化.文中首先分析了影响传感器节点生存期的3个因素,包括节点感知数据的可靠性、节点剩余能量以及节点通信和采样的能量消耗.在此基础上建立节点生存期函数,在满足用户给定目标跟踪可靠性要求的前提下选择使网络生存期最大化的节点参与目标跟踪.实验结果表明该文所提出的节点选择算法可以有效延长网络生存期.     

一种基于EKF的双节点协作目标跟踪协议

无线传感器网络的目标跟踪应用中,动态跟踪组是一种有效的跟踪方式,但该方式下簇头的能耗较大,而且簇头失效易导致目标丢失.针对以上问题,本文对动态簇结构进行了改进,提出一种双节点协作跟踪协议TNCT,该协议通过簇头与辅助节点的协作实现目标变速时采样周期的自适应,以及簇头失效时的快速移交.为提高跟踪精度,辅助节点采用扩展卡尔曼滤波算法对目标轨迹进行估计和预测.仿真结果表明,TNCT协议下跟踪系统的网络能耗更加均衡,目标丢失概率大大降低.