基于LEACH协议的数据融合技术

提出一种基于LEACH协议的两层数据融合方案（MLDA-LEACH）。根据LEACH协议的分簇结构,首先,簇成员节点使用卡尔曼滤波算法对采集的源数据进行去噪处理;然后,簇首节点采用分布图法对数据进行预处理,再应用自适应加权算法进行数据融合。实验结果表明,这种基于LEACH协议的两层数据融合方案MLDA-LEACH与传统LEACH算法相比有效地减少了冗余数据,降低了传感器节点的能耗,延长了无线传感器网络的生命周期。     

基于分簇的无线传感器网络簇内数据融合算法

根据节点剩余能量、通信消耗量和节点IP,设计无线传感器节点分簇算法,减少了无线传感器网络的数据传输总量。分析对以分簇为基础的簇内数据的融合算法误差成因,提出先进行簇内传感器测量修正、再进行簇内传感器数据融合的改进算法。通过TOSSIM仿真平台的实验,改进后的簇内数据融合算法测量误差明显减少。     

WS N中利用双重接收器结合自适应加权数据融合的簇首优化聚类算法

针对无线传感器网络(WSN)中很多传统聚类算法在选择簇首时较少考虑簇首间平均距离而导致能耗较大、网络寿命较短的问题,提出一种利用双重接收器结合自适应加权数据融合的WSN簇首优化聚类算法.使用双重接收器(静态接收器和移动接收器),通过移动接收器弥补静态接收器附近聚类快速消亡的问题;利用自适应加权数据融合技术对节点收集的数据进行有效信息提取;根据能量的计时器、冗余能量、节点ID和信任值来选择临时簇首,并结合竞争范围、节点度和簇首数量选择最终的簇首.仿真结果表明,相比较新的EEUC和MRRCE技术,该方法显著降低了连续监测无线传感器网络的能耗,从而提高了网络寿命.     

多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法

针对传感器节点采集数据精度与能量消耗的矛盾,提出多稀疏基分簇压缩感知的无线传感器网络WSN（Wireless Sensor Network）数据融合方法。该方法利用改进的阈值对随机部署的传感器节点进行簇首选择继而形成最优簇,簇首采用伯努利随机观测矩阵对簇内节点信号进行线性压缩投影,然后将压缩的信息传送给汇聚节点,减少数据传输即降低通信能耗,从而提高网络的生命周期。根据传感器节点监测信号在有限差分和小波中都具有可压缩特性,汇聚节点在有限差分和小波两个稀疏基的约束下,利用OOMP算法分别对线形压缩投影信息进行重构;并采用最小二乘法融合重构信号,提高数据精度。仿真实验结果表明,多稀疏基分簇压缩感知的WSN数据融合方法在减少数据发送的情况下,能提高整个网络的生命周期,解决采集数据精度与网络生命周期的矛盾。     

基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

一种基于分簇技术的数据融合算法

针对无线传感器网络节点能耗的限制以及通信数据的隐私问题,提出一种基于分簇技术的数据融合算法（Data Fusion Algorithm based on Clustering Technology, DFACT）。算法通过分簇技术解决通信数据的时延,簇内利用算法选择合适簇头,并构造数据融合树结构进行数据融合,减少数据通信量,保护数据隐私;簇间采用基于移动代理模型选择最佳路径提高通信效率。实验结果表明,DFACT算法可以有效地降低大规模无线传感器网络节点耗能,提高数据的安全性,延长网络生命周期。     

基于深度学习的无线传感器网络数据融合

在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。     

无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法

在无线传感器网络(WSNs)中,一般采用电池供电,节能是WSNs设计的研究重点。为了提高测量结果的准确度和降低网络的能耗,提出了一种两层模式数据融合方案。在传感器节点上用格林贝斯准则和顺序加权算法进行低层次数据融合,在簇头节点上用神经网络算法进行高层次数据融合。仿真实验结果表明:两层模式数据融合方案有效减少了网络中的数据传输量,提高了融合数据的精度,降低传感器节点的能耗。     

基于簇首移动的无线传感器网络路由算法

以往的无线传感器网络分簇算法中,簇首位置固定无法移动,缺乏针对网络实时变化的灵活性,在均衡网络节点能量消耗的问题上存在着缺陷。鉴于此,提出一种簇首移动的无线传感器网络路由算法（MCHCA）。MCHCA算法将簇首设置为移动节点,通过网络区域大小及节点传输半径确定合理的移动簇首数目;根据簇内成员的位置坐标和剩余能量的信息,确定簇首每轮所需移动到的最佳位置;移动簇首收集簇内成员的数据并将其融合,传递给Sink节点。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高了网络的生命周期。     

基于数据融合的无线传感器网络林火监控算法

针对无线传感器网络在林火监控应用中存在的问题,提出了一种分层聚簇数据融合算法。簇内传感器节点使用加权平均法对原始数据进行数据级融合处理,以消除原始数据中的冗余成分,减少从簇内传感器节点到簇头节点的通信量;簇头节点采用D-S证据理论建立识别框架,通过对本簇成员的反馈信号进行决策级融合处理,提高了火灾事件的识别精度和网络的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效消除无线传感器网络的冗余数据,并能够在失效节点数不超过总节点数40%的情况下正确工作。     

基于簇头优化的自供能无线传感网络路由算法

针对能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇算法（EBCS）节点在选举簇头时没有能量的阈值限制,导致能量较低的节点可能当选簇头,并且簇头节点只能担任一轮次,致使能量充足的节点无法继续连任,同时EBCS没有基于自供能这一特点考虑死亡节点复活后的选举机制的问题,提出了一种基于簇头优化的自供能无线传感器网络分簇路由算法（CCOS）。首先,对簇头选举时的能量阈值进行优化,限制了能量不能胜任簇头的节点参选;其次,引入并改进了簇头连任机制,使簇头节点结合自己的能量补给水平来决定自己能否在下一轮连任簇头;然后,提出了阈值敏感的节点复活机制,通过设置软、硬复活阈值让死亡节点在积累达到相应能量阈值时复活。实验结果表明,在不同的能量补给场景下,CCOS与EBCS相比,当前网络中的可用节点数提高了约8%,数据传输成功率提高了约5%。CCOS可以更合理地利用再生能源,有助于自供能传感网络的部署。     

一种无线传感器网络动态成簇数据融合算法

针对无线传感器网络应用于突发事件的场合,提出一种基于事件驱动的动态成簇数据融合算法。在综合考虑事件严重程度及节点剩余能量等因素的基础上,算法选择刺激强度大且剩余能量多的节点担当簇头。簇头节点通过广播成簇消息实现动态成簇,并动态调整每一轮数据融合延迟时间,提高了数据融合效率。仿真实验结果表明,与TEEN协议相比,该算法具有较低的节点平均能耗和较佳的网络数据融合延迟时间。     

无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。     

无线传感器网络基于虚拟节点的小波压缩方法

除了能量受限以外,有限的存储容量也是无线传感器网络的基本特征.研究传感器网络中节省存储的数据传输问题,提出了一种基于虚拟节点的渐进数据传输方法.首先定义虚拟节点并建立各级虚拟节点之间的对应关系,充分利用传感数据的相关性;然后,设计基于此映射关系的传感数据调度算法,单轮传送数据的节点总数由相应簇头的实际存储容量决定,虚拟节点对每轮收集到的数据进行联合编码,形成节省存储的渐进数据传输.模拟实验表明,所提出的算法比DIMENSIONS有更小的网络耗能和延时,而且具有存储有效性.     

一种基于LEACH的无线传感器路由算法及其仿真

针对LEACH协议的不足之处做了改进。改进算法通过考虑节点的剩余能量和簇首的平均能耗的关系来优化簇首的选举,采用次簇首机制传输数据。仿真结果显示,改进算法能够很好地均衡网络能量损耗分布,减少能量消耗,有效延长网络生存时间。     

煤矿采空区无线传感器网络路由协议研究

针对现有的基于能量均衡的无线传感器网络路由协议不适应煤矿采空区应用的问题,提出了一种非均匀分簇能量均衡路由协议,即UCEB-CMF协议。该协议原理如下:优化候选簇首的选择机制,有效保证剩余能量大的传感器节点优先成为候选簇首;改进非均匀竞争半径的计算公式和候选簇首的竞争方法,在考虑剩余能量的基础上,增加了对簇首节点到Sink节点距离的考量,从而实现能耗均衡;针对煤矿采空区传感器节点易消亡的特点,提出了一种多路径路由算法,从而实现数据传输的持续性。仿真结果表明,该协议能有效均衡传感器节点能耗,延长无线传感器网络的生存期,适用于煤矿采空区。     

一种适用于凹陷型山地地形的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络已广泛应用于人们的生活中,本文基于WSN(Wireless Sensor Networks)自组织及能耗特性,以LEACH路由协议算法为基础,提出一种优化了节点信息传送方向的适用于凹陷型山地地形的无线传感器网络算法。算法改进了WSN的组网方法,采用优先选择距离基站更近的簇头进行组网的方法。首先,网络随机产生首批簇头节点;其次,各簇头节点收集簇内节点信息,同时收集各节点剩余能量、位置坐标信息,汇总后发送至基站;再次,基站根据所获信息确定下一轮次的簇头节点,并向全网广播;最后,各节点选择距离基站更近的簇头组网入簇,进行信息的传送。通过在Matlab仿真软件上进行模拟测试,实验结果表明,本文所述算法在凹陷型山区地形中能有效提高无线网络的生命周期,在一定程度上均衡了无线网络各节点的能量消耗,延长了网络使用寿命。     

Improvement of battery lifetime in software-defined network using particle swarm optimization based cluster-head gateway switch routing protocol with fuzzy rules

The software-defined network (SDN) is one of the network architectures, in which the data plane and control plane is divided from each other, and the network can be handled using a sensibly centralized controller and this method is adopted to reconfigure the wireless sensor network automatically. In this article, to implement the SDN in MANET, in which control nodes can be chosen in SDN dynamically for the activation of MANET function to allocate the works to other mobile nodes to the base station. However, in the field of mobile ad hoc networks, the network lifetime, and battery lifetime is one of the major problems and the energy consumption can play a significant rule for the transmission of data in the SDN. Therefore, in this article, particle swarm optimization (PSO) based CGSR (cluster-head gateway switch routing protocol) algorithm with fuzzy rules is proposed to increase the network lifetime of battery powered mobile nodes by reducing the energy consumptions of each node in software-defined MANET. In this proposed method, a routing method that can permit various mobile nodes with low battery power to transmits the data from source node to base station. We design a PSO based CGSR routing protocol by selecting the routing mobile nodes using fuzzy rules for packet transmission. In CGSR process, the formation of cluster and selection of cluster head is executed depending on the particle swarm optimization method. This proposed routing protocol can be used to enhance the battery lifetime by extension of the network lifetime with numerical analysis for efficient route node selection.     

基于延长W SN 生命周期的LEACH 算法的改进

Energy maintenance of wireless sensor network nodes is not easy to achieve, so energy saving is one of the main consider- ations in network design. Based on the study of hierarchical cluster-head LEACH algorithm, an improved algorithm—NLEACH al- gorithm is proposed. K times of the ratio between the residual energy of the node and the total energy of the system is introduced as the residual energy factor in the threshold calculation, which affects the change of cluster head number and network life cycle. In ad- dition, for nodes with different residual energy, nodes with more residual energy can act as cluster heads with high probability, in or- der to take advantage of the energy of each node. Through MATLAB simulation experiment, the results show that compared with LEACH algorithm, NLEACH algorithm prolongs the network life cycle and increases the data transmission volume.     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题，提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时，免疫机制被用来选择路径的适应度函数，从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示，所提算法可更好地平衡负载，延长网络的生命周期，以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。