异构传感器网络的交错同步休眠调度方法研究

结合异构传感器网络基础层的多跳分簇结构、周期性短数据为主、有明显方向性的数据流特点,提出了一种交错的周期倍增同步休眠调度方案。该方案通过让不同层节点运行不同频率的激活/休眠周期可以达到降低时延和降低能耗的目的。仿真试验证明可以保证簇中上下行两个方向的数据都有较低的时延,适合基础层的数据传输特点。     

异构无线传感器网络的基础层MAC协议设计

多跳分层异构无线传感器网络(WSN)包含周期性短数据和明显方向性数据流,根据该特点,设计一种异构传感器网络基础层MAC协议(GFN-MAC),以均衡降低基础层的能量消耗和时延.异构无线传感器网络基础层在分簇时使用CSMA协议,完成分簇后节点运行GFN-MAC协议,利用交错的周期倍增同步休眠调度模式,使不同层节点运行不同频率的激活/休眠周期.仿真结果表明,与完全同步和交错同步调度方案相比,GEN-MAC的通信时延和系统能耗较低,吞吐量较高.     

适用于周期休眠MAC协议的分簇时间同步算法

无线传感器网络中节点能量有限,常采用周期休眠的方式工作,而周期性休眠机制的实现依赖于节点间的时间同步方法.基于竞争的周期性休眠MAC协议的典型代表是S-MAC,在S-MAC协议的时间同步算法基础上,通过引入簇控制和边界节点控制方法提出一种分簇时间同步算法,该算法适用于周期性休眠的MAC协议.仿真和物理实验表明,分簇时间同步相比S-MAC时间同步方法能够有效控制网络中的簇数和边界节点数,减少时间同步开销和端到端传输时延,从而节省能耗,延长网络生存周期.     

无线传感器网络中平均时延约束的自适应休眠机制

针对流量动态变化的无线传感器网络,提出了具有平均时延约束的自适应休眠机制.在休眠阶段,节点采取自适应地周期性休眠和苏醒来节省能量且保证平均传输延迟.在苏醒周期的节点没有数据发送或者收到目的地址为其他节点的RTS/CTS帧后进入休眠周期.通过建立马尔科夫链模型分析可得到该机制中平均时延约束下休眠周期的优化值.     

基于簇首轮替的高密度无线网状传感器网络中能耗均衡休眠调度方案

将无线传感器网络和无线网状网络相结合构建了无线网状传感器网络拓扑结构,将部分传感器设为休眠状态可以降低高密度无线网状传感器网络中的能量消耗,并且均衡网络能耗可以解决能量空洞问题。提出了一种基于簇首轮替的无线网状传感器网络能耗均衡的休眠调度方案。通过建立簇首轮替的能耗模型,得到在不同传感器轮流担当簇首的条件下网络能耗均衡时传感器的休眠概率。分析和仿真结果表明,相比较随机调度方案,该方案保证了网络覆盖范围,延长了网络生存时间,均衡了网络的能耗。     

基于时延敏感无线传感器网络的最优任播算法

任播技术应用在基于休眠唤醒机制的无线传感器网络(WSN)中可以改善其时延较长的问题,但以往技术是针对每一跳候选节点的休眠时延进行优化的,该策略在端对端时延上往往并不最优甚至有时效果很差。针对端对端时延问题提出基于时延敏感WSN的最优任播算法。协议中基站采用AODV多路径路由协议获取任播路径信息,采用遗传算法进行最优化计算,并将所得各节点至任播组最优任播路径的信息返回给各节点。该算法具有自适应调节任播路径和全局优化的特点。实验数据表明,与以往算法相比,该算法可以更有效地降低端对端时延。     

无线传感器网络分簇和节点休眠综合性策略研究

能量有限性是制约传感器网络寿命的瓶颈.在传感器网络中通常采用相似数据收集策略或者节点休眠策略来减少能耗延长网络寿命.但是以往的研究往往局限在其中一种机制:在基于相似数据收集的分簇策略中,基本上所有的传感器节点都是处于活动状态,而在节点体眠机制中,往往也没有使用相似数据收集的思想进行网络的分簇.本文提出一种综合传感器网络分簇和节点休眠机制的协议,将传感器网络的生命划分成若干个时间周期,在每一个时间周期中,确定每个节点的θ相似节点集并选出代表节点(Rnode)来发送感知的数据,并且休眠部分冗余的节点.仿真实验结果表明,在保证网络覆盖的情况下,该协议能让传感器网络有更长的网络寿命.     

无线传感器网络分簇拓扑的覆盖区域节点调度优化算法研究

利用区域分割的方法建立了一种覆盖区域冗余节点的优化调度机制,实现对完全覆盖区域内冗余节点的休眠调度,并将该机制引入无线传感器网络的分簇结构中,提出一种基于分簇拓扑的节点调度优化算法。算法通过控制簇内冗余节点进行休眠,减少簇首的数据通信量和簇成员中工作的冗余节点个数,降低了网络能耗。仿真结果表明,与未考虑冗余节点休眠调度的分簇算法相比,该算法有效提高了网络能量利用率,延长了网络生命期。     

低时延的无线传感器网络数据融合算法

由于网内数据融合过程中融合节点在等待其孩子结点传输数据的时间对数据融合过程有很大影响,为减少此等待时间,降低整体的融合时间,提出一种改进的数据融合算法.该算法根据节点的传榆范围,一个簇被分为多个区域,每个节点根据自己所处的区域选择多跳或单跳通信方式向簇头传输数据,减少了等待时间.仿真结果表明,该算法可以降低数据融合时间,减少网络时延.     

长链路型输电线路监测系统中WSN路由策略的研究*

为了解决系统漏斗效应,在研究虚拟MIMO路由协议的基础上,提出一种适合输电线路监测系统的基于多簇协作的路由协议方案。该方案采用分簇方式,多簇头之间相互协作,大大减少路由路径上节点个数,简化路由,提高路由效率。仿真结果表明,该策略提高了数据包发送数量,降低了数据时延,显著改善了网络性能。     

基于分簇的无线传感器网络MAC节能算法

为减少节点能耗和提高信道利用率,提出一种基于分簇结构的无线传感器网络MAC节能算法(EEC-MAC)。在TDMA机制的基础上,采用时隙系数动态调整簇内节点的时隙大小,降低数据的传输时延。对于部分不需要数据传输的节点不分配时隙,使其拥有较长的睡眠时间来节约能量。簇内节点按其剩余能量系数形成时隙分配顺序,减少状态转换的能耗。簇间节点采用基于CSMA/CA机制的随机分配策略实现通信。仿真结果表明,EEC-MAC节能效果较好,具有较小的平均通信时延和较长的网络生命周期。     

节能感知的无线传感网接入控制与路由优化策略

为降低能耗,延长输电线路监测网络传感器寿命,提出一种新的媒体接入控制与路由联合优化策略。构建无线传感网通信框架,并基于该框架给出一种自适应的簇内调度策略,旨在减少传感器节点的空闲监听,从而降低节点能耗。给出一种按需路由协议,在确保能量等级和信道质量的同时在簇间进行最佳路由选择,基于簇头剩余能量及其到基站的距离,利用非均匀簇技术平衡节点能量分布,延长网络寿命,并构建能耗和延迟模型进行性能评估。实验结果表明,该方案在节能的同时能够显著降低数据传输时延。     

基于马尔可夫链的无线传感器网络分布式调度方法

能量效率是无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)研究中的核心问题之一. 当节点采用电池供电时, 有限的能量限制了网络的生存周期, 从而对无线传感器网络的大规模应用提出了挑战. 本文基于马尔可夫链, 提出了一种实用的、协作分布式的调度方法, 并从理论上证明了该方法的收敛性. 该方法不仅可对节点的休眠/唤醒进行调度, 还可以对节点数据发送进行调度以减少数据冲突的发生. 仿真实验结果表明, 该方法能够有效地减少节点能量的消耗, 且对其他网络性能的影响较小.     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

一种基于LEACH的低延迟和低功耗的WSN分簇算法

针对经典分簇LEACH协议的不足,提出了低延迟、低功耗和网络能耗均匀的改进算法。该算法主要从两个方面对LEACH进行了改进:在稳定数据传输阶段采用CSMA机制,降低了数据传输延迟;在能量均衡和能耗方面,混入小部分初始能量高的高级节点,在簇头选举阶段首先对节点进行能量感知,并综合考虑节点剩余能量和平均能量,从而延长了网络的生命周期。文中首先对LEACH协议进行简单介绍,利用平均周期法对LEACH中使用的CSMA机制进行分析,从而得到了改进算法的延迟计算方法;然后对改进算法的数据传输阶段的能耗和算法复杂度进行分析,并对改进算法的簇头选举阈值的计算进行讨论;最后对改进算法的数据传输阶段的延时和功耗进行建模分析,并利用MATLAB进行仿真对比。仿真结果显示,改进算法使得第一个节点死亡的时间延长了31%,全部节点死亡的时间延长了24.7%,并且网络能耗更加均匀,因此,该算法有效地解决了LEACH中的热区问题,改进了实际WSN应用中节点集中死亡带来的区域信息缺失问题。相比于LEACH,改进算法的数据传输延迟平均降低了78.6%,保证了WSN应用中数据的实时性,因此改进算法在延迟、生命周期、网络能耗均匀性以及吞吐量等性能上都得到了优化提升。     

一种及时恢复故障路由的无线传感器路由算法

无线传感器网络以其布网灵活,连接方便,功耗小,成本低,逐渐被应用于煤矿、消防、化工安全等民用领域.根据煤矿安全应用的特殊情况,提出一种无线传感器路由算法.该算法在定向扩散算法的基础上进行了改进,采用簇的方式,由簇首协调簇内节点的数据采集和整合,并且在每一煤层设置层首作为协调节点,通过层首之间建立的主干路由,有效地减少冗余数据的传播.该算法的特点就是能够及时恢复出现故障的路由.实验模拟结果也表明算法有效地减少了冗余数据和传输延时.     

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.     

A chain-cluster based routing algorithm for wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) are an emerging technology for monitoring physical world. Different from the traditional wireless networks and ad hoc networks, the energy constraint of WSNs makes energy saving become the most important goal of various routing algorithms. For this purpose, a cluster based routing algorithm LEACH (low energy adaptive clustering hierarchy) has been proposed to organize a sensor network into a set of clusters so that the energy consumption can be evenly distributed among all the sensor nodes. Periodical cluster head voting in LEACH, however, consumes non-negligible energy and other resources. While another chain-based algorithm PEGASIS (power- efficient gathering in sensor information systems) can reduce such energy consumption, it causes a longer delay for data transmission. In this paper, we propose a routing algorithm called CCM (Chain-Cluster based Mixed routing), which makes full use of the advantages of LEACH and PEGASIS, and provide improved performance. It divides a WSN into a few chains and runs in two stages. In the first stage, sensor nodes in each chain transmit data to their own chain head node in parallel, using an improved chain routing protocol. In the second stage, all chain head nodes group as a cluster in a self- organized manner, where they transmit fused data to a voted cluster head using the cluster based routing. Experimental results demonstrate that our CCM algorithm outperforms both LEACH and PEGASIS in terms of the product of consumed energy and delay, weighting the overall performance of both energy consumption and transmission delay.     

无线传感网络节能跨层调度算法

由于无线传感网络中节点能够携带能量的有限,且能量补充复杂,所以如何高效利用无线节点的能量是无线网络面临的首要挑战。为解决上述问题,通过分析无线传感网络的特点和其能量损耗模型,提出了一种高效节能的跨层调度算法,仿真结果表明,算法能够很好的节约能量,同时降低数据传输延迟,最大化无线传感网络的生存时间。     

基于网络效用最大化与冲突避免的无线传感器网络MAC协议

针对周期汇报型无线传感器网络(WSN)中的无线信号冲突和能量利用效率问题,提出了一种基于网络效用最大化与冲突避免的媒体访问控制(UM-MAC)协议。该协议基于时分多路复用(TDMA)调度机制,将效用模型引入无冲突的节点工作时隙分配过程中,把链路可靠性、网络能耗归纳到一个统一的效用优化框架中;进而提出了一个启发式算法,使网络能够快速找到一个基于网络效用最大化与冲突避免的节点工作时隙调度方案。将UM-MAC协议与S-MAC协议和冲突避免MAC(CA-MAC)协议进行比较,在不同节点数量的网络环境中,UM-MAC获得的网络效用较大,平均数据包成功发送率较高,生命周期介于S-MAC与CA-MAC之间,在不同的网络负载下所有节点发数据包到汇聚节点的平均时延有所增加。仿真实验结果表明:UM-MAC协议较好地解决了冲突干扰问题,提高了网络的数据包成功发送率和能量利用效率等性能;在低网络负载时,TDMA类协议的性能并不比竞争类协议好。