基于数据融合的无线传感器网络延迟感知研究

网络数据融合与聚类是减少无线传感器网络能量消耗的有效技术,但聚类在数据聚集过程中会产生额外的时间延迟。为此,提出一种基于网络数据融合的延迟感知网络结构,该结构组建传感器节点形成不同大小的簇,每个簇可以与融合中心节点进行交错通信。仿真结果表明,与低功耗自适应集簇分层型协议、延迟感知数据收集网络结构相比,该网络结构可以减少在数据融合过程中的延迟,并能保持较低的能量消耗。     

无线传感器网络中改进的多目标定位和跟踪算法

基于无线传感器网络的目标定位与跟踪技术是目前研究的热点,传统的目标跟踪算法均需要明确的目标定位系统观测模型,如无法获得该模型,则算法失效。为此,利用移动机器人客户端,提出一种分布式移动多目标定位和跟踪算法。该算法将所有机器人分为负责目标跟踪的领袖机器人与负责网络阵型和连接性维护的从属机器人,对收敛误差和系统参数间的关系进行分析,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于垂直平分线的无线传感器网络定位改进算法

针对传统基于垂直平分线的区域定位算法定位精度低、迭代次数多等缺点,提出一种改进的垂直平分线算法IMBLA。根据未知节点接收到的两锚节点接收信号强度指示( RSSI)值的比值,移动两锚点的垂直平分线,再确定待定位节点与垂直平分线的位置关系。该算法应用基于参考锚节点的高斯校正模型进行RSSI测距,包括有障碍物时的模型,不但适合各种环境,还能有效防止恶意攻击。仿真结果表明,与MBLA和IPAIT算法相比,IMBLA算法的定位精度和网络覆盖率较高。     

无线传感器网络中基于ELM的混合入侵检测方案

在研究机器学习算法的基础上,提出一种基于极限学习机( ELM)的混合入侵检测方案。将无线传感器网络分为感知层、数据汇聚层和核心控制层,在每层分别设置与其相适应的入侵检测方案,并在能量充足的核心控制层布置信任管理模块和ELM模块。信任模块可以及时筛去异常节点,相比于支持向量机算法训练速度更快,可提高入侵检测效率。实验结果表明,该方案在保证较高检测率的基础上,降低了能耗,延长网络运行时间,更适合于资源受限的无线传感器网络。     

基于动态PSO的WSNs发音节点定位研究

发音节点定位是无线传感器网络(WSN)一项重要的监控任务.为定位发音节点位置的极大似然估计解(MLE),通过分析栅格策略,基于此提出了动态粒子群优化(PSO)的算法,该算法在降低计算量的同时,减少了损失函数局部最优解的影响.另外,相对于原始数据,节点仅仅将信号的能量量测发送到融合中心,大大降低了对通信带宽和能量的消耗.在多种场景下进行了对比仿真,实验结果验证了该算法的优越性能.     

基于图刚性的无线传感器网络定位新算法

针对分布式 MDS-MAP 算法的不足,提出了一种基于图刚性理论的无线传感器定位新算法 MDS-MAP (GR)。算法利用图的刚性理论,确定网络中的所有刚性子区域,然后利用合并定理将刚性子区域进行扩展,最后对合并得到的刚性区域利用 MDS-MAP 算法和锚节点实现网络中节点的大规模定位。算法尽可能对刚性区域进行合并,节省了执行 MDS-MAP 算法的次数,提高了执行效率。通过在不同拓扑结构的无线传感器网络中进行了仿真实验,说明了提出的算法能有效定位不同半径下网络中90%以上的节点,另外,新方法比现有方法在定位成功率上提高了4%～5%,并且定位精度提高了2%～3．5%左右。算法适用于大规模无线传感器网络中的快速定位。     

6LoWPAN接入互联网的自适应联合网关的设计与实现

无线传感器网络与互联网结构的差异使得两者在接入与数据包处理等方面都面临着一定的技术难点。针对基于IPv6协议的低速无线个域网6LoWPAN( IPv6 over Low Power Wireless Personal Area Network)与互联网接入方式的问题,用无线射频接入方式代替串口通信方式,提高通信过程中通信速率。同时结合无线传感器网络技术、嵌入式技术、轻量级网络地址转换/协议转换技术uNAT-PT(Micro Network Address Translation-Protocol Translation)、站间自动隧道寻址协议技术ISATAP(In-tra-Site Automatic Tunnel Addressing Protocol)和进程间通信IPC( Inter-Process Communication)机制,在网关处实现了两者之间的自适应适配互通机制,优化数据包流向问题。实验结果表明,无线射频接入方式与协议适配的自适应数据包调度机制能够提高通信过程中的通信速率,减少网络时延,优化网关通信性能。     

基于拓扑结构变化趋势的MCL优化算法

该文提出一种高精度的移动传感器网络中实现定位跟踪的方法,该方法利用未知节点在运动过程中网络拓扑结构变化的信息提高锚节点利用率,并改善样本采集效率。在无拓扑结构变化的情况下采用牛顿插值方法对节点当前位置进行预测,当拓扑结构有变化时,采用拓扑结构变化构建适应值函数,并用粒子群算法优化样本点的质量。仿真实验结果表明,该文算法与传统算法相比加快了收敛速度,提高了定位精度,改善了在低锚节点密度时的性能。     

基于USB的WSN测试与分析系统

实时监控无线传感器网络（WSN）从单个节点到整个网络的运行状态,是进行无线传感器各类研究及应用开发的关键技术之一,为了克服基于UART的数据传输所存在的速率瓶颈问题,设计了一种基于USB的WSN监测系统,主要包括侦听节点和监测分析系统两部分。侦听节点采用CC2531 USB Dongle,以被动侦听的方式获取无线传感器网络的数据包（符合IEEE802.15.4标准）,封装后通过USB接口上传至上位机监测分析系统。上位机监测系统,通过USB接口读取数据帧、完成帧信息存储、解析。实验结果表明该设计能够实现数据传输并以图形方式动态显示网络运行状态。本监测系统的设计为开展WSN的各类理论及实验研究提供了有力的分析工具。     

A Approach Itinerary planning for Mobile Agent based on data fusion in WSN

Mobile Agent(MA)技术作为一种分布式中间件的方法,它很适合应用于WSN中自主性的数据融合和能量均衡方面。但是现有的一些MA路径规划方法确定的路径只考虑节点间的物理距离,此时网络会出现数据负载不均衡、延迟和安全性等一系列问题。针对上述问题,本文提出一种基于MA协议的路径规划方法(LDLM),该算法采用K-means聚类算法对网络分簇,然后由Sink节点根据每个簇节点规模派发若干个MA;并且在确定每个MA节点访问组时,综合考虑了节点采集数据量的规模和MA可用存储空间。最后,根据每个MA节点访问组,使用LCF算法确定MA对其节点访问组的访问路径。仿真实验结果表明：该算法在能量消耗、网络生命周期、任务工作周期三个方面性能表现优于现有的一些算法。