基于数据交换的传感器网络低功耗路由算法

由于在敌意或恶劣环境下,传感器网络节点的能量无法补充,研究节点能量用尽时,如何交换工作节点和睡眠节点的工作模式有重大意义。基于节点整体交换算法,提出了数据交换算法,新算法采用正方形网格剖分方法,对收集信息区域进行剖分,当网格某节点能量用尽时,进行节点数据交换。理论分析与实验测试结果表明：新算法能有效延长整个传感器网络的生命周期,并在时间复杂度与空间复杂度方面比整体交换算法具有更优性能。     

基于局部密度聚类的WSN多Sink节点部署研究

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限,网络生命周期短的问题,在考虑网络成本的情况下,提出一种基于节点局部密度聚类的多Sink节点优化部署算法。首先,基于多属性因子构建聚类决策函数确定Sink节点部署位置,完成传感器节点聚类;然后,根据下一跳节点与Sink节点间距离最短准则搜索并形成数据传输路径;最后,以网络生命周期成本比最大化为依据确定最优的Sink节点数目,实现多Sink节点优化部署。仿真结果表明：与已有算法相比,本文算法能够有效延长网络生命周期,具有较高的网络生命周期能效比。     

基于虚拟力的能耗均衡层次路由协议

大规模无线传感器网络路由转发中主要存在节点负载不均衡,容易导致"热区"中节点过早死亡,从而大大降低传感器网络生存时间的问题.针对这一问题,本文提出一种新的路由协议ECFP,首先利用节点与Sink节点的最短跳数建立簇首竞争半径,根据簇首竞争半径选择剩余能量较高、链路质量较好的节点出任簇首,然后基于虚拟力模型进行非均匀分簇,最后簇首之间多跳将信息传输至Sink节点.实验结果表明本文提出的协议在能耗均衡性和网络生存时间方面都具有较好的性能.     

基于多Sink节点的煤矿巷道无线传感器网络路由协议

针对传统的单Sink节点无线传感器网络应用于煤矿安全监控系统中时,远离巷道口的传感器节点无法及时、准确地将巷道深处的监测数据传输到巷道口Sink节点的问题,提出一种适用于长带状结构煤矿巷道的基于多Sink节点的无线传感器网络路由协议。该协议引入多Sink节点的无线传感器网络结构和非均匀成簇的思想,采用基于多Sink节点的功率控制算法和非均匀成簇算法,对各个Sink节点的最优通信半径、发射功率、簇首的选择和非均匀竞争半径的计算进行优化。仿真结果表明,该路由协议在连通度、延时和网络生存期上具有优势,可有效降低无线传感器网络整体能耗,延长网络生存期。     

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法--DEUC.该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时.该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇问的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的.仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%.     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

伪三维的地理位置无线传感器网络路由算法

针对实际应用中传感器网络大多分布在山地丘陵等起伏地势环境下,在研究基于地理位置路由算法的基础上,结合无线传感器网络分布的地势环境,提出了伪三维的地理位置无线传感器网络路由算法。该算法利用电子地图,计算节点间沿起伏地势的近似最短路径,路由过程中根据地理位置信息选择下一跳时,用当前节点和邻居节点到目标节点在起伏地势上的最短路径代替空间欧氏距离。实验仿真证明,与目前使用较多的三维贪婪路由算法相比,该算法能有效减少数据在转发过程中的路由跳数。     

基于社团特性的LEACH协议的改进

针对无线传感器网络分层路由协议LEACH存在的簇首节点分布不合理和网络能量负载不平衡的问题,提出了一种基于社团特性的无线传感器网络路由分簇算法(LEACH-CS)。该算法在基于社团模型构造出无线传感器网络拓扑结构的基础上,通过多跳路由选择策略,完成簇首节点与基站之间的信息数据传递。仿真实验表明,该算法和经典的分簇路由算法LEACH相比,可以达到使目标区域内传感器节点的分布相对均匀,平衡网络能耗的负载度和有效提高网络生命周期的目的。     

无线传感网中基于正方形剖分的节点调度算法

节点调度机制是解决无线传感器网络节点能量受限问题的重要方法,提出了一种基于节点位置信息和正方形剖分模型的传感区域分布式快速分区方法;在此基础上,提出了一种基于分组的分布式节点调度算法。理论分析与仿真实验表明,新算法具有比传统方法更好的节点调度性能,可同时保持100%的网络覆盖率与分组全局连通性。     

一种新的基于LEACH的WSN分簇协议

LEACH是针对无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇聚类路由算法,与一般的平面多跳路由算法相比,LEACH算法可以将网络生命周期延长15%。但是,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成＂热区＂的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法（CEUC）。改进后的算法采用固定分簇的方式;形成的簇是不均匀簇,即靠近Sink节点的簇的半径较大,而远离Sink节点的簇的半径较小;簇首选择的依据是节点的剩余能量。仿真实验结果表明,该路由协议有效地平衡了无线传感器网络的节点能耗,延长了网络的存活时间。     

基于分簇多节点协作规划的无线传感器网络定位算法

为了提升无线传感器网络的定位精度,减少网络在进行定位运算时节点能量消耗过大等问题,提出一种基于分簇的多节点协作规划的无线传感器网络定位算法,该算法先通过将网络形成多个分簇,计算簇内节点间的相对距离,再通过协作规划的方法来提升节点坐标定位的准确度。得到簇内节点相对簇头的位置坐标后,再求出簇头相对于汇聚节点的位置坐标,从而实现在网络中对任意节点的精确定位。实验仿真结果表明,与基于加权质心和参考节点序列的定位算法相比,基于分簇的多节点协作规划的定位算法可以得到更好的定位精度。     

基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题,提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAUC。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点,首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环,建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型;通过等间隔划分扇环,以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目,进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例;通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇;同时,以MTE原则竞选出最佳中继簇首,有效解决了簇首间的路由中继问题。仿真结果表明,与传统算法相比,在不同应用场景下所提MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势,更适用于工程实际。     

基于UKF区域交叉定位的WSNs Sink节点动态跟踪算法

为了提高无线传感器网络（ WSNs）使用寿命,对WSNs的目标跟踪方式进行研究,提出基于无迹Kalman滤波（ UKF）的WSNs Sink节点动态跟踪算法,以实现高效节能的资源管理和利用方式。首先利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,然后通过四圆区域定位交叉定位算法对Sink节点的位置区域进行局部准确定位。实验结果表明：这种动态的Sink节点预测定位算法能够有效缩短数据发射传感器和Sink点之间的距离,减少跳数,从而实现负载均衡降低能耗的效果。     

一种基于预测策略的目标跟踪算法研究

移动目标跟踪是无线传感器网络中的一项重要应用,引起了越来越多的关注.采用静态网格网络结构,针对现有无线传感器网络目标跟踪算法不能兼顾精度和能耗的问题,提出了一种基于预测策略的目标跟踪算法.当目标进入监控区域后,节点携带的震动传感器感知到目标,簇头节点根据节点检测目标信号强度值来计算目标位置,目标位置计算采用一种基于检测...     

基于网络效率的线性无线传感器网络优化部署算法

基于多跳的无线传感器网络,靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗较多,从而在sink周围形成"能量空洞".采用更符合实际的单位部署成本的网络寿命,即网络效率作为优化目标.在仅已知网络规模和节点感知半径r的情况下,如何通过有效的节点部署来避免"能量空洞"并使网络效率最大,是一个极具挑战性的研究课题.提出了一种高效节点部署算法,求解出了最优工作节点数、最佳中继节点部署方案、最优节点传输距离.理论分析与模拟实验结果表明,算法不仅能够避免"能量空洞",而且相对于已有均匀与非均匀算法都能有效提高网络效率,因此该算法对构建低成本的无线传感网络应用系统具有重要意义.     

基于改进ACO的WSN感知数据传输策略研究

无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期.经典的分层路由LEACH(及其变种)算法是无线传感器网络中最常见的节能路由协议.该文提出了一种改进的LEACH算法,由sin...     

基于动态规划的无线传感器网络的路由算法

路由问题是无线传感器网络中的核心问题之一,其数据传送的多跳特点使得非常适合用动态规划的原理来设计传感器网络的路由算法.基于动态规划,通过节点跳数生成算法为传感器网络中的每个节点赋一个表示到Sink点跳数的节点跳数值,并分析了传感器网络的拓扑结构特点,然后给出了无线传感器网络中寻找从源到汇满足不同设计目标的最小跳数(MinH)、最小跳数最大剩余能量(MinHMaxRE)和最小跳数最小费用(MinHMinC)3种路由算法.探讨了最小跳数最小费用路由与最小费用路由之间的关系,并给出了判断最小跳数最小费用路径就是最小费用路径的一个充要条件.算法的能量消耗分析表明,所给路由算法能实现大幅度的能量节省.     

基于分类的分布式压缩感知算法

在无线传感器网络中,压缩感知是一种新兴的数据融合方法,能利用少量数据采样进行数据恢复。由于具有较好的节省能耗的性质,压缩感知受到研究人员越来越多的关注。然而,传统的应用于无线传感器网络中压缩感知方法是在汇聚节点得到所有节点的加权和,然后利用重构算法对整个网络中各节点的数据进行恢复,并没有考虑到网络节点的分布式的特性。因此,当网络拓扑较复杂时,应用压缩感知时数据需要传输的次数并不会低于利用最短路径树时数据需要传输的次数。在该文中,我们考虑如何将压缩感知技术更好的和网络节点的分布式结构相结合,使得该技术的更加符合无线传感器网络的需求。     

基于汇聚节点移动的能量均衡路由协议的研究

在无线传感器网络路由协议的设计中,传感器节点的监测数据要以多跳中继的方式向sink汇聚节点进行传输。在sink汇聚节点固定网络,临近sink汇聚节点的传感器节点需要中转其他节点的监测数据,从而耗费大量的电池能量,很容易造成过早地死亡,使网络的连通度下降,甚至会造成网络的分割,缩短了网络寿命。为了解决这一问题,从sink汇聚节点的角度,提出了一个基于sink汇聚节点移动的能量均衡的路由协议——SERP路由协议,通过sink汇聚节点的移动,使其附近的传感器节点不断地发生变化也就是网络内的“热点”不断地发生变化,从而促使传感器节点间的负载得到均衡,达到延长网络寿命的目的。在协议中,首先将无线传感器网络的监测区域分成有限个虚拟单元格,然后以每个单元格的中心作为sink汇聚节点的移动位置,最后通过线性规划确定sink汇聚节点在每个位置的停留时间。针对上述路由协议,对它进行了仿真分析,结果显示网络内节点的能量消耗比较高效均衡,有效地延长了网络寿命。     

Adaptive clustering in wireless sensor networks by mining sensor energy data

Clustering has been well received as one of the effective solutions to enhance energy efficiency and scalability of large-scale wireless sensor networks. The goal of clustering is to identify a subset of nodes in a wireless sensor network, then all the other nodes communicate with the network sink via these selected nodes. However, many current clustering algorithms are tightly coupled with exact sensor locations derived through either triangulation methods or extra hardware such as GPS equipment. However, in practice, it is very difficult to know sensor location coordinates accurately due to various factors such as random deployment and low-power, low-cost sensing devices. Therefore, how to develop an adaptive clustering algorithm without relying on exact sensor location information is a very important yet challenging problem. In this paper, we try to address this problem by proposing a new adaptive clustering algorithm for energy efficiency of wireless sensor networks. Compared with other work having been done in this area, our proposed adaptive clustering algorithm is original because of its capability to infer the location information by mining wireless sensor energy data. Furthermore, based on the inferred location information and the remaining (residual) energy level of each node, the proposed clustering algorithm will dynamically change cluster heads for energy efficacy. Simulation results show that the proposed adaptive clustering algorithm is efficient and effective for energy saving in wireless sensor networks.