无线传感器网络动态协同任务分配机制

以无线传感器网络单目标追踪为背景，提出了一种基于仲裁的动态联盟协同任务分配机制，简化了现有动态联盟的形成机制，提高了动态联盟的结盟成功率，并加入了盟员更新机制，实现了动态任务分配，从而在降低能量消耗的同时提高了网络性能．在仿真中，将基于仲裁的动态联盟协同任务分配机制与现有的基于案例推理的动态联盟机制进行比较，验证了基于仲裁的动态联盟机制在能耗和追踪性能方面的优势．     

面向多目标追踪的无线传感器网络协同任务分配研究

在基于动态联盟机制的无线传感器网络协同任务分配研究中,为了解决多目标追踪带来的联盟间的资 源竞争问题,本文采用分布式约束满足算法解决多动态联盟间的协同问题．根据无线传感器网络多目标追踪的应用 需求,建立了基于动态联盟机制的协同任务分配的分布式约束满足模型,并采用分布式随机算法求解满足约束条件 的动态联盟集合,实现多动态联盟间的协同．仿真结果表明,分布式约束满足算法有效地解决了多目标追踪中多个 动态联盟间的资源竞争问题,能够有效降低系统的能量消耗．     

可预测的动态联盟协同跟踪机制研究

针对无线传感器网络单目标跟踪系统,分析了基于任务触发的动态联盟协同跟踪机制中目标丢失率产生的根本原因,即目标到来后才开始组建联盟.为减小目标丢失率,为提高预测精度,提出在动态联盟跟踪机制中加入预测算法,提前预知目标下一周期将到达的位置,从而提前组建动态联盟,可有效减小目标的丢失率.并设计了一种基于自回归滑动平均模型,即混合模型的预测算法,进行仿真实验,并与理论上分析比较,算法预测精度高、耗能小、计算量适中的优点.仿真证明,加入预测算法对动态联盟协同跟踪过程进行的有效性和必要性.     

一种带混合联盟的无线传感器网络任务分配策略

针对现有无线传感器网络任务分配策略通常不考虑任务内部结构,从而会影响网络生命周期、能耗及负载平衡等问题,基于逻辑依赖性提出一种新的无线传感器网络任务分配策略。该策略首先由选出的盟主根据任务本身具有的逻辑依赖性,逐层将任务分解为一系列的子任务,并依据逻辑依赖性赋予子任务优先级,最后运用矩阵的二进制编码设计一种基于位置加权的离散粒子群优化的带混合联盟的无线传感器网络任务分配算法,找到某个合适节点执行此子任务。引入虚拟节点以加强盟主间的交流;引入能量阈值对节点能量进行预测并决定子任务是否迁移;运用拓扑和逆拓扑排序法,根据子任务预期完成时间及权重系数求出关键子任务,选择优先分配能力强、执行效率高的节点执行相应子任务。仿真结果表明,该任务分配策略能有效延长网络生命周期、均衡网络负载和减少网络能耗等。     

基于动态联盟和蚁群算法的任务协同框架

单个节点能力受限,无线传感器节点需要协同完成任务。针对该问题,将协同任务分为感知子任务和计算子任务,提出基于动态联盟和蚁群算法的任务协同框架。根据应用需求选择感知节点形成初始联盟分配感知任务,当感知节点与节点总数的比值小于32%时,网络监测性能最优,引入自适应蚁群算法构建数据汇集路由树,利用同一任务数据的强相关性优化数据传输路径,从而降低通信能耗。     

应用粒子群优化分配WSN多目标跟踪节点任务

针对WSN多目标跟踪时传感器节点任务分配竞争冲突问题,提出一种基于最近邻的离散粒子群优化节点跟踪任务分配算法.通过构建多目标多传感器节点联盟协同跟踪任务分配问题的数学模型和目标函数,采用最近邻法对粒子群节点任务分配进行初始化,以目标函数作为适应值函数指引粒子飞行,快速实现节点优化分配.实验表明:在节点覆盖较稀疏情况下,粒子群优化节点任务分配方法与最近邻方法相比,能耗大大减少,并能有效解决多目标跟踪节点任务分配冲突问题和多个监测联盟对传感器资源竞争冲突时系统能耗增加的问题.PSO算法对于实际环境的WSN多目标跟踪具有优越性.     

基于无线传感器网络任务描述方式的研究与比较

无线传感器网络的任务协同主要是指任务的描述、分解、分配、调度与执行。任务描述是任务协同的基础,而且任务描述能力直接影响任务分配系统的复杂性。着重分析比较了当前具有代表性的几种无线传感器网络任务描述方式,并指出无线传感器网络任务描述方式需要进一步研究的内容和方向。     

基于动态触发和协同的WSN节点寿命优化

网络能耗和能量均衡决定了无线传感器网络(WSN)的生存时间,为克服静态信息传输下单一节点工作量对网络生存时间的制约,延长无线传感器网络节点生命周期,提出了一种基于动态触发和协同操作的信息优化传递方式.借助可行性定理,确定多条可行的信息传递路径;网络在静态信息传输方式下以某条路径传递信息,当能量消耗过多、数据流量过大的跳跃节点能耗至一定程度时,通过触发机制使多条路径动态协同工作,以此降低节点的信息吞吐量,实现节点能耗均匀化,延长节点的生命周期,保证网络的有效性;并对各条路径工作时间的确定给出了最优的解决方法.通过Matlab仿真表明,动态触发机制下的协同传输有效的延长了网络寿命,同时提高了网络能量利用率.     

基于生物免疫机制的无线传感执行网络协同方法

以无线传感执行网络为对象,借鉴生物免疫机制,以能量高效、任务高效协作为目标,首先建立无线传感执行网络协同问题与生物免疫机制的类比模型,进而分别针对传感器—执行器协同及执行器—执行器协同问题,提出基于生物免疫机制的传感器—执行器自适应路由协同算法,及执行器—执行器任务协同算法,并给出算法执行流程。最后,通过仿真验证了方法的有效性与优越性。仿真结果表明,采用所提出的协同方法,不但优化了WSAN信息传递路径,而且降低了网络能耗,同时改善了能量均衡指标。     

基于规则引擎的无线传感器网络动态路由系统

无线传感器网络路由协议往往是针对特定的任务类型和网络状态设计的,动态路由系统可以在运行时,自适应地选择性能最优的路由协议.利用规则引擎设计了一种无线传感器网络动态路由系统.采用了模块化的设计方法,使得多路由协议共存时可以共享资源.利用规则引擎的灵活性和智能性实现路由协议的自适应切换机制.实验结果显示,在多任务网络环境下,动态路由在满足服务质量的同时可以有效地降低网络能耗.     

Elastic neural network method for multi-target tracking task allocation in wireless sensor network

Aiming at the task allocation of collaborative technique in wireless sensor network, a method for optimized task allocation based on elastic neural network is proposed under the background of multi-sensor tracking. First a model of multi-coalition tracking multi-target is designed. Then disjoint fully connected subgraphs of neurons are constructed to solve the problem of optimized task allocation in tracking multi-target and the increment of system energy consumption when dynamic coalitions compete and conflict for the resource of sensor nodes. Compared with the conventional method, simulation results show that the energy consumption of the tracking system is reduced significantly and the tracking accuracy is improved greatly, demonstrating the effectiveness of elastic neural network in handling the optimized task allocation problem of multi-sensor tracking multi-target.     

能量有效的无线传感器网络动态任务调度算法

为减少无线传感器网络任务调度的能量消耗,平衡网络负载,提出能量最小化的动态任务调度算法。在感知动态环境的基础上,将传感器网络节点的覆盖率、可调度性等作为该问题的约束条件。将改进后的蚁群算法应用于任务调度算法中,通过迭代得到最优分配方案,引入信息熵提升剩余能量充沛的节点执行任务的几率。仿真结果表明,该算法在降低任务分配的执行时间、能量消耗量及优化网络负载平衡方面取得了较好的效果。     

Energy-balanced multiple-sensor collaborative scheduling for maneuvering target tracking in wireless sensor networks

An energy-balanced multiple-sensor collaborative scheduling is proposed for maneuvering target tracking in wireless sensor networks (WSNs). According to the position of the maneuvering target, some sensor nodes in WSNs are awakened to form a sensor cluster for target tracking collaboratively. In the cluster, the cluster head node is selected to implement tracking task with changed sampling interval. The distributed interactive multiple model (IMM) filter is employed to estimate the target state. The estimat...     

适合无线传感器网络的自适应动态电压调节算法*

对于能量有限的传感器网络,在计算复杂度较高的应用中,节省CPU的能耗具有重要意义。针对以事件为驱动的无线传感器网络的任务模式,提出一种基于零散任务模型的自适应DVS算法——ADVS。ADVS算法根据CPU的任务量实时调整工作频率和电压,能在很大程度上降低CPU能耗的同时,保证任务的实时性要求。理论分析和实验结果表明,ADVS算法的实际节能效果接近理论分析值的80%左右,可在很大程度上延长节点的生命周期。     

无线传感器网络中的资源优化

无线传感器网络是一种新兴的技术,与传统的网络相比最突出的特点就是超大规模,无人值守,应用环境变化频繁.解决能量受限问题,适应变化频繁的拓扑结构是目前无线传感器网络面临的最大挑战.针对这一特点,本文以优化网络资源和延长网络寿命为目标,归纳了无线传感器网络部署、任务分配、信息处理和中间件定位中的优化问题,并分别对这些具体问题进行了探讨,对一些可能的研究方向进行了简要的阐述,为以后的研究奠定了基础.     

多主体目标优化的动态合作博弈方法

通过多目标优化和动态合作博弈理论,定义了联盟中多主体目标优化问题,提出了能够适应动态环境的基于合作博弈的多主体目标优化模型。该模型的组成一方面能够利用主体的协作能力,另一方面又能够充分考虑动态联盟的特征,适合大规模网络中多主体协作,避免模型中主体理性和团体理性的冲突。基于所提出的多主体目标优化模型,设计了一种联盟效用分配算法。仿真实验表明,联盟效用分配算法能够使多主体根据最优共识原则,分配各方的合作效用,从而达到多赢的帕累托最优局面。     

无线传感器网络中动态密钥管理方案的研究

无线传感器网络的分布式、自组织特性使其广泛应用于商业和军事应用领域中.密钥管理作为传感器网络中提供安全功能的基本服务,在认证和加密过程中起着至关重要的作用.提出了一种适用于无线传感器网络的基于分组的动态密钥管理方案,此方案在实现时并不需要使用基站和簇头节点,从而保证了方案的通用性,同时动态密钥更新特性又进一步确保了传感器网络的安全不受被捕获节点的影响.本文最后分析了方案的连通性和安全性特性.