基于簇头冗余的无线传感器网络可靠性研究

为了提高工业无线传感器网络的可靠性和可用性,使其能够长期自治地正常工作,提出了基于簇头冗余的工业无线传感器网络分簇路由算法.当工作簇头能量不足时,将主动切换到冗余簇头工作状态. 冗余簇头通过冗余测试结果判断工作簇头是否发生故障并接管工作簇头的数据转发任务.当边际节点不能与本簇簇头通信时,将利用备份簇头进行数据转发.对于不能与任何簇头直接通信的孤立节点,采用基于概率模型的多跳路由机制进行数据转发.为了降低功耗,该算法将冗余簇头设置为轻度睡眠状态,当冗余测试周期到来时,关闭射频前端器件.利用自行研制的节点,组建了实验系统,完成了簇头冗余切换、边际节点通信和孤立节点路由恢复的实验.实验结果表明该分簇路由算法具有较高的可靠性.     

一种基于睡眠和网关选择机制的分簇协议

基于聚簇的思想,协议引入节点的随机睡眠机制和网关选择机制,提出一种适用于大规模无线传感器网络的协议SSGM．采用被动分簇策略来构建网络拓扑,簇头选举采用“先声明者胜”机制;网关的选择是根据网络的健壮性和能量均衡的原则确定;并且在保证相对较高覆盖率的基础上选择某些符合条件的节点进入睡眠状态,协议减少了不必要的能量消耗并降低了发生信号冲突的可能性、SSCM协议充分考虑了网络的健壮性、节点能耗的均衡性与节省性,能够有效地延长网络的生命期．     

一种基于睡眠和网关选择机制的分簇协议

基于聚簇的思想,协议引入节点的随机睡眠机制和网关选择机制,提出一种适用于大规模无线传感器网络的协议SSGM．采用被动分簇策略来构建网络拓扑,簇头选举采用“先声明者胜”机制;网关的选择是根据网络的健壮性和能量均衡的原则确定;并且在保证相对较高覆盖率的基础上选择某些符合条件的节点进入睡眠状态,协议减少了不必要的能量消耗并降低了发生信号冲突的可能性．SSGM协议充分考虑了网络的健壮性、节点能耗的均衡性与节省性,能够有效地延长网络的生命期．     

无线传感器网络中LEACH协议的改进

针对低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH) 簇头选举的盲目性问题、簇内节点能量消耗不均衡问题以及一跳的通信方式造成的能量大量耗费问题,提出了基于"生命游戏"的LEACH协议改进算法. 通过对节点剩余能量的估算实现对簇头选举机制的优化,并提出"生命游戏"睡眠调度模型和利用邻居节点作为转发节点的多跳通信方式. NS2仿真结果表明,改进的协议有效延长了无线传感器网络的存活时间,提高了数据的发送量.     

一种基于死亡节点与半径调度的LEACH覆盖保持协议

提出了一种基于死亡节点与半径调度的低功耗自适应集簇分层型（LEACH）覆盖保持协议,对簇头的随机选择机制进行了阈值的联合优化,采用泰森多边形对簇头节点进行Voronoi图划分,并根据簇头节点和簇内节点覆盖半径的不同进行分簇.在增大簇头节点通信半径及减小簇内节点的通信半径时,同时考虑网络中死亡节点数目,修正簇头节点的阈值选择公式,根据该阈值对网络的簇数重新选择和分簇.仿真结果表明,该算法对网络的覆盖度可保持在1 700轮左右,提高了网络的数据传输能力,延长了生命周期.     

基于双簇头的无线传感器网络多跳路由协议

针对无线传感器网络分簇路由协议中簇头节点负载过重的问题,提出一种基于双簇头的多跳路由协议,该协议基于LEACH产生主簇头,然后根据节点的剩余能量及其与主簇头的距离产生副簇头,以负责数据转发的任务,减轻主簇头的负载,并在各副簇头之间形成簇间路由,将数据以多跳的方式传送到基站.仿真实验表明,与LEACH相比,该协议较好地均衡了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

基于能量的水声传感器网络分簇算法优化

针对分簇水声传感器网络中簇头分布不均和水声信道时变特性等原因导致的节点能量分布不均的问题,以LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy protocol)算法为基础,提出了一种基于网络能量状态估计的分布式算法进行簇头选举,有效均衡网络能耗。通过改进分布式簇头选举机制,每轮中簇头选举由一次选举改为多次选举,在不需要中心控制节点和增加节点间通信量的情况下,首次选举通过设置能量阀值选举出高能量节点担任簇头,通过第二次选举保证每轮簇头数目稳定。仿真结果表明,该改进算法能够解决分簇水声传感器网络时变信道条件下能量消耗不均衡的问题,均衡网络能耗,延缓网络首节点死亡时间。     

多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法

针对现有异构无线传感器网络分布式分簇结构路由算法的竞选簇头机制并未充分考虑节点位置和剩余能量的影响,提出一种多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法.该算法依据节点位置与剩余能量来改进竞选簇头的阈值函数,使得距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率增大,避免距离基站远的簇头过多而导致簇头死亡过早,从而优化全网能量消耗.理论分析和仿真实验表明新的分簇算法与现有的一些分簇算法相比明显提高了网络生存周期,增加了网络吞吐量.     

基于LEACH和压缩感知的无线传感器网络目标探测

为了解决在无线传感器网络监测的区域内进行信号目标源探测的问题,提出了一种联合低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）算法和贝叶斯压缩感知(CS)的方法. LEACH算法对网络节点进行分簇并选择簇头,将簇内节点的信息集中在簇头上,同时仅通过簇头向汇聚节点传递信息, 可减少向汇聚节点传输数据的节点数. 汇聚节点利用贝叶斯CS算法可从来自簇头的少量数据中恢复出信号源. 同时提出了一种阈值机制,以优化在数据量过少情况下CS算法的信号重构性能. 仿真结果表明,所提算法能对目标进行准确探测,具有较好的性能.     

等量线模型下的LEACH优化协议

针对LEACH路由协议簇头选取算法中簇头选取随机性的不足,及未考虑节点的剩余能量及位置问题,设计一种基于等量线模型的I_LEACH协议.通过建立等量线模型、及计算最小剩余能量节点和sink节点到备选簇头节点的距离,建立新的簇头选取机制.最后对仿真试验进行性能分析比较,结果表明:该算法在网络生存时间和负载均衡方面较已有算法有较大的提高,并使整个网络的生命周期得以延长,使网络能量均衡分配.     

节点与链路协作的动态虚拟光网络映射算法

针对如何使逻辑上相互隔离的多个动态虚拟光网络高效地共享底层弹性光网络资源问题,提出了节点与链路协作的动态虚拟光网络映射算法．该算法在进行节点映射时不仅考虑了节点的计算容量、频谱资源以及要映射节点和已映射节点的对应关系,而且在节点映射的阶段就考虑了链路映射,将一个虚拟节点的相邻虚拟节点就近映射到一个物理节点的周围,做到了节点与链路的协作,从而避免了链路映射时使用长跳的物理路径．仿真结果表明,该算法在业务的阻塞率和链路利用率方面都有了明显的改善,可有效地节约网络资源．     

基于网络延迟的检测点放置方法

为了解决网络延迟检测点的有效放置问题,根据网络节点之间的网络延迟,使用系统聚类法对网络节点进行聚类,并使用递归去除1度异常节点算法提高聚类效果.提出动态距离和最小算法,在聚类结果的类中选取对应的类中心,检测点放置在类中心上.仿真结果表明,系统聚类法中类平均法更适合对网络节点进行聚类,递归去除1度异常节点后能表现出更好的聚类效果,通过动态距离和最小算法能找到放置检测点的最佳位置.使用系统聚类法中的类平均法、递归去除1度异常节点算法、动态距离和最小算法,能有效地解决网络检测点的放置问题.     

基于三元组信息的网络流量检测点选取算法

为了有效地选取网络流量检测点,根据流守恒假设,提出一种网络流量检测点选取算法．该算法将网络流量检测点选取问题抽象为图的弱顶点覆盖问题,使用三元组信息标记网络节点,通过比较和替换节点的三元组信息并根据最后的三元组信息,完成网络流量检测点的选取．仿真结果表明,新算法不需要了解网络拓扑的全局信息,能动态地排除无法部署的网络节点,有效地解决了网络流量检测点的选取问题．     

基于层次聚类法的网络延迟监测点放置

针对Internet网络延迟监测点的放置问题,将其转化为网络拓扑图聚类问题。根据网络层次结构特性,使用层次聚类法对网络节点进行聚类。利用网络节点的差异性,提出使用递归去除1度异常节点算法,在保证网络拓扑结构基本不变的前提下减少异常节点对聚类结果的影响。提出在聚类结果的每个类中选取度数最大的节点作为对应的类中心,监测点被放置在类中心位置上。实验结果表明,层次聚类法中最长距离法更适合对网络节点进行聚类,递归去除1度异常节点算法能够进一步提高聚类效果,有效地解决了监测点的放置问题。     

内容分发网络中资源感知的服务节点选择问题

提出了一种在内容分发网络中选取最优服务节点的方法.该方法权衡了服务性能和服务开销,根据实时测量的网络状况和服务节点工作状态,利用网络坐标方法预测服务开销,同时在网络坐标空间中,利用分层聚类思想组织各服务节点,使用户请求能在保证服务性能的前提下,自适应地定位到开销最小的服务节点.实验结果表明,该方法可有效提高资源定位准确度,减少服务开销且具有较好的时间特性.     

面向QoS需求的分簇自组织网络路由算法

基于分布式分簇的网络管理架构,网络节点可以被划分成多个管理域,并由相应区域的簇首进行协同管理。为实现分布式网络场景中,业务差异化的服务质量（QoS）需求与多维度网络资源之间的高效按需匹配,提出了一种基于强化学习的路由调度算法,以降低端到端的时延和防止网络拥塞为目标,优化调度路径。所提算法可以通过簇首集中式和节点分布式2种方式实现,可以解决分布式环境下全局资源信息不完备的问题,有效保证跳变环境下网络的健壮性。将100个节点划分为4个管理域进行仿真验证。仿真结果表明,所提算法可以有效地降低业务的平均时延,并且在业务拒绝率、网络资源利用率方面均优于传统方法。     

基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法

为了高效地利用网络资源,均衡网络拓扑能耗,剔除网络拓扑冗余链路,以降低节点负载及最大化的延长网络的生命周期.通过势博弈和最优刚性子图的概念,综合考虑节点的剩余能量、节点的负载及网络拓扑链路的冗余性,作者设计了一种基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法(PGOSG).首先,根据节点间通信的功率变化,构造节点的...     

无线传感器网络Leach算法在某突发情况下的改进

在无线传感器网络中,经典Leach分簇算法作为一种基础分簇算法有着重要的意义．然而,当网络突然发生异常（如某些节点死亡）时,Leach算法存在容错性问题．本文考虑到现实中可能出现的一种特别的突发情况,结合能量因素和节点损耗个数,对Leach算法的阈值计算公式进行改进,提出一种改进的Leach算法（τ-Leach算法）．τ—Leach算法在突发事件发生后,能使网络负担更加均衡地分配到所有剩余节点,尽量重新平衡各节点能量．最后,仿真结果表明,τ-Leach算法能一定程度使节点能量消耗重平衡,延长网络生存时间．     

基于畅通度度量的无尺度网络中关键节点的选取方法 

现实世界中大量存在着的无尺度网络的抗蓄意攻击能力的不足,决定了从无尺度网络中选择关键节点的重要性。网络中节点的重要性程度可用将该节点从网络中删除前后,网络的连通性能的变化进行度量。文章提出了无尺度网络畅通度的概念,从3个不同的角度对无尺度网络的畅通度进行评价,构造出无尺度网络畅通度的综合度量公式,构建了无尺度网络的关键节点的选取模型,并利用分布估计算法对模型进行求解。仿真结果表明,利用分布估计算法得到的结果要好于直接选取度数最大的节点作为关键节点的方法。     

一种网络虚拟化环境下的动态探测站点选择算法

针对现有方法无法适应虚拟网络动态性和未考虑探针成本的问题,提出一种基于贪心思想的动态探测站点选择算法。该算法优先选取覆盖节点数多并且生成树平均高度最大的节点作为探测站点,并且考虑到虚拟网络的动态性变化,对现有探测站点集合进行适应性处理。仿真结果表明,与现有算法相比,在保证探测效果的前提下,新算法能够适应虚拟网络动态性,而且选择的探测站点能够选择出更少的探针,从而降低探针选择成本。