传感器网络BRA路由算法的设计与实现

为了提高数据传输的可靠性以适合某些特殊应用,设计并实现了传感器网络备用路径可靠路由算法(BRA)。该路由算法通过建立备用路径,并在主路径失效的情况下采用备用路径传输数据的方法来提高数据传输的可靠性。仿真测试结果表明,文中所提出的备用路径可靠算法在主干路径不可用的情况下,可以有效减小路径断裂引起的丢包现象,进而提高网络整体数据传输的可靠性。     

WSN基于LT码的数据传输可靠性和能耗研究

无线传感器网络(WSN)由大量传感节点组成,一般被部署在环境较差、人迹罕至的地方,因此系统的传输可靠性一般具有动态不确定性.另外,WSN网络中的节点通常采用电池供电,节点能量受限也成为WSN网络质量的一个制约因素.文章主要分析和研究WSN网络中LT码的应用,并和采用传统差错控制编码方案的可靠性、能耗情况进行MATLAB仿真比较.仿真结果表明,相比于采用传统差错控制编码,基于LT码的WSN网络系统可靠性提高,能耗降低.     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.     

无线传感器网络匿名通信技术研究进展

信息安全(内容安全和通信安全)一直是无线传感器网络(WSN)研究与应用关注的热点.由于传感器节点能量、计算和内存限制以及部署环境的特殊性,WSN难以适用复杂度高的安全算法.内容安全可通过加密方法和认证机制来实现,而匿名通信技术是实现通信安全与隐私保护的一种有效方法.通过对传统匿名通信技术和WSN匿名通信机制的调研,分析了WSN关键匿名通信技术的优缺点,并进行了总结和展望.     

基于节点向心性路由协议簇首的选举协议

针对无线传感器网络没有考虑簇头选择过程中节点的向心性和节点的能量损耗不均匀等问题,设计一种基于节点向心性路由协议簇首的选举协议,解决LEACH路由协议簇首选取方法的不足.通过计算节点的向心性和能量剩余以及节点温度的综合值,并将其作为簇头选择的条件,以此来降低节点的能量消耗,提高网络数据的可靠性.仿真结果表明:该算法可以提高节点能量的利用以及数据传输的真实性,延长网络的生命周期.     

无线传感器网络能量均衡路由算法

针对无线传感器网络中节点能量利用不均衡的特点,对其拓扑结构进行分析,建立了路由模型,结合普通遗传算法的基本原理,提出一种基于多目标遗传算法的无线传感器网络路由优化方法.在选择通信链路过程中,综合考虑传输路径的能耗和路径中节点的剩余能量等因素,采用多目标遗传算法求解一条能耗低且剩余能量较充足的路径作为数据传输路径,实现网络中节点能量的均衡化.仿真结果表明,该优化机制有效延长了网络的生命周期,改善了网络的性能.     

广域后备保护中主路径自动切换技术

流传输控制协议(SCTP)可以在电力通信网络与输电线路同时发生故障时实现广域后备保护迅速可靠动作. 针对主路径性能急剧下降但仍未发生断开错误时广域后备不能及时动作问题,首先分析了基于时延的主路径自动切换方法和基于路径综合评价主路径自动切换方法,随后,将基于路径综合评价主路径自动切换方法引入广域后备保护信息通信传输中,最后,通过NS2仿真实验环境进行了验证. 实验结果表明,基于路径综合评价的主路径自动切换方法降低了主路径自动切换时间,提高了广域后备保护通信传输的可靠性.     

广域后备保护中主路径自动切换技术

流传输控制协议(SCTP)可以在电力通信网络与输电线路同时发生故障时实现广域后备保护迅速可靠动作.针对主路径性能急剧下降但仍未发生断开错误时广域后备不能及时动作问题,首先分析了基于时延的主路径自动切换方法和基于路径综合评价主路径自动切换方法,随后,将基于路径综合评价主路径自动切换方法引入广域后备保护信息通信传输中,最后,通过NS2仿真实验环境进行了验证.实验结果表明,基于路径综合评价的主路径自动切换方法降低了主路径自动切换时间,提高了广域后备保护通信传输的可靠性.     

无线传感器网络中邻居数据分析的故障检测方法

针对无线传感器网络(WSN)故障检测导致额外的通信和计算负载问题,根据同一覆盖范围内传感器节点的监测数据相近的特点,提出了一种基于邻居节点数据分析的WSN故障检测方法. 通过分析节点的历史传感数据来计算节点的可信水平,从而确定可信的邻居节点. 将节点数据与覆盖范围内可信邻居节点的数据进行比较分析,判定节点是否故障. 仿真结果表明,算法在保持良好的故障检测能力和临时故障容忍能力的同时,并不额外增加节点的通信和计算负载.      

融合多指标的WSN动态信任评估预测模型

针对无线传感器网络中恶意节点引发的安全问题,在贝叶斯信任模型基础上,引入信誉维护函数自适应降低前期节点交互行为次数的影响,引入异常弱化因子,降低由网络自身故障所带来的节点异常行为的误检,结合模糊评判方法进行直接信任计算,为提高推荐信任评估的可靠性,采用贴近度理论对不同的推荐节点赋予权重再分配获取间接信任,为提高信任模型的检测精度,采用加权因子,由直接信任值以及间接信任中的变量共同确定综合信任值的大小,借助自适应权值动态更新综合信任值,有效避免短时间内信任的迅速提升,并利用滑动时间窗对综合信任值进行预测,搭建了融合多指标的WSN动态信任评估预测模型FSEPM,将预测信任值与实际信任值的差值与信任阈值相比较,以判定节点性质。仿真结果表明：该信任评估模型可精确可靠评估节点之间的信任关系,能够有效检测出网络中的恶意节点,提高网络的安全性。