基于数据关联性的无线传感器网络簇内数据管理算法

无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)节点能量有限, 能量高效的数据管理和延长网络寿命是该领域的技术难题. 在以簇构建的传感器网络中, 利用节点的计算和分析功能, 提出了基于数据关联性的簇内数据管理算法. 簇头利用误差函数和模糊函数分析成员感知数据的关联性, 获取节点感知数据综合支持度, 由此将成员节点划分为冲突节点、补充节点和可靠节点, 对不同类别节点采用不同的调度规则以便降低簇内能耗和尽可能实现簇间节点能耗均衡, 并给出了簇头数据融合的处理方法. 仿真结果表明算法能够实现簇内数据分类管理, 并能有效降低簇内数据收发量和延长网络寿命.     

A power- and coverage-aware clustering scheme for wireless sensor networks

A common and critical operation for wireless sensor networks is data gathering. The efficient clustering of a sensor network that can save energy and improve coverage efficiency is an important requirement for many upper layer network functions. This study concentrates on how to form clusters with high uniformity while prolonging the network lifetime. A novel clustering scheme named power- and coverage- aware clustering (PCC) is proposed, which can adaptively select cluster heads according to a hybrid of the nodes' residual energy and loyalty degree. Additionally, the PCC scheme is independent of node distribution or density, and it is free of node hardware limitations, such as self-locating capability and time synchronization. Experiment results show that the scheme performs well in terms of cluster size (and its standard deviation), number of nodes alive over time, total energy consumption, etc.     

一种改进的WSN成簇算法

从保证无线传感器网络(WSN)感知覆盖性能角度出发,分析节点剩余能量、重叠感知覆盖率与簇头选择的关系,改进LEACH协议中簇头阈值选择前的信息采集过程,提出一种适用于高密度随机部署的WSN成簇算法。实验结果表明,该算法可有效保持网络感知覆盖率,从而延长网络寿命。     

六边形覆盖条件下的HWSN最大寿命模型

提出一种在六边形覆盖约束条件下异构无线传感器网络的“突然死亡”能量消耗模型,该模型可以保证能量均衡消耗和网络寿命最大化。在该能耗模型基础上给出一种考虑节点能耗约束和数据完整性等因素的网络寿命模型,并求得网络寿命模型的最优解。仿真结果表明,构建在六边形覆盖条件下的异构监测传感器模型可以均衡网络能耗,且使网络寿命最大化。     

一种节能的无线传感器网络分簇算法

针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题,提出一种节能的无线传感器网络分簇算法,在簇头的选择过程中利用节点能量、邻节点数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头的分布更均匀。在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件,减小簇的重建频率,同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型,解决网络中的热点、热区问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效利用能量,提高网络的稳定性,均衡网络的能量消耗,延长网络寿命,使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性。     

WSN中基于LEACH的多层分簇路由方案

针对传统分簇路由中存在的节点能耗严重失衡问题,提出一种新的成簇路由方案。在参考LEACH路由算法的基础上,融合多层分簇的思想,通过在网络拓扑的底层构建具有多个簇头节点的簇集合、在拓扑的顶层构建多跳转发机制,提出能量高效的多层分簇路由算法。仿真结果表明,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。     

基于事件驱动的动态免疫分簇路由算法*

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态免疫分簇路由算法。将生物免疫系统的工作机制应用到无线传感器网络事件驱动的动态分簇算法中,事件作为抗原,传感器节点作为抗体,抗体对抗原有记忆保存的功能,使得相似的抗原再次出现时对事件及时响应。相似事件再次发生且传感器节点符合能量要求时,可以直接调用抗体中的记忆,对事件进行快速建簇,节省了簇的建立过程所消耗的大量能量,增加了网络的数据传输量,延长了网络的生命周期。仿真结果表明,生物免疫机制的学习记忆特性可以有效提高事件驱动的动态分簇算法的网络性能。     

基于剩余能量和距离信息的异构网络分簇协议

针对无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)的网络寿命问题,提出了面向异构网络环境下的基于剩余能量和距离分簇REDC(Residual Energy and Distance Clustering)协议。REDC协议考虑了普通节点、中级节点以及高级节点,具有较高的初始能量节点称为中级节点和高级节点,余下的称为普通节点。在簇头CH(Cluster head)选举中,考虑节点的剩余能量和离基站距离信息,使得具有较高的剩余能量节点、离基站距离较近的节点有更多的机会被选为簇头CH,进而避免了剩余能量较小的节点成头簇头CH而产生节点过早失效缩短网络寿命的问题,平衡了网络内的能量消耗。仿真结果表明,与LEACH、DDEEC和SEP协议相比,提出的REDC协议具有较长的网络寿命和良好的数据传输能力。     

基于能量均衡的最大化覆盖目标算法

目标覆盖问题是无线传感网络WSNs(Wireless sensor networks)最重要的问题之一.每个目标至少被一个传感节点覆盖,为此提出基于能量均衡的最大化覆盖目标EMNL(Energy-balance-based Maximizing Network Lifetime)算法.EMNL算法将所有传感节点划分不同的传感节点覆盖区SC(Sensor Cover),致使每个SC能够维持对所有目标监测一个固定时间.通过有选择性选择一个SC活动,而其他SC休眠,进而提高能量利用率,延长了网络寿命.EMNL算法构建了不同不相邻SC,进而最大化网络寿命.最后,建立仿真环境,并进行性能仿真.此环境下的数据表明,在EMNL算法有效地扩延生存时间,也提升了覆盖率.     

某型圆柱螺旋弹簧设计与疲劳寿命分析

圆柱螺旋弹簧是某型机械传动系统的关键部件,其设计的可靠性直接影响该结构的稳定和安全.首先对某型圆柱螺旋弹簧进行工况分析,进而基于机械设计原则对其刚度、强度进行理论校核,最后基于有限元应力仿真,在MSC Fatigue中计算出该弹簧最危险节点的寿命.所得结论表明设计弹簧的疲劳寿命满足疲劳可靠性的要求.