大规模无线传感器网络自适应节能路由算法

在确保大规模无线传感器网络信息可靠传输的前提下,尽可能降低网络能量开销,提出了大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。针对长江三峡库区水质监测的具体应用环境,构建了网络模型,采用梯度型拓扑生成器生成网络拓扑,利用可以平衡负载的节能自适应算法进行最优路由选择,建立了应用于大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。在具有代表性的两种不同网络环境中,对该算法的节能效果进行测试,结果表明了算法的可行性和先进性;该算法能有效地将网络负载平均分配于整个网络中,减少网络的整体能量开销,延长整体网络的寿命。     

WSNs自适应DCS目标跟踪算法

无线传感器网络中传感器节点相互协同完成感知任务,以传感器量测的信息效用和获取量测的能量消耗来折中地选择参与的节点。针对IDSQ和DCS算法仅在节点协同环节极小化能耗的问题,提出自适应DCS算法(ADCS),以用户设定的精度阈值为约束,根据当前性能指标自适应降低节点采样频率,在数据采集阶段对节点进行有效控制,从根源上实现了极小化网络能耗的目的。仿真结果表明:ADCS在满足用户精度需求的前提下,大幅度减少了网络能耗。     

基于博弈论的无线传感器网络非均匀分簇路由算法*

为了有效解决无线传感器网络路由节能问题,引入了博弈理论思想,提出了一种基于博弈论的无线传感器网络非均匀分簇节能路由算法UCEER。仿真实验结果表明,该算法解决了节点能耗分布不均的难题,体现出了其自适应调整簇首、调节节点负荷、延长网络平均寿命的能力,保证了路径的可靠度。     

无线传感器网络中基于虚拟力的覆盖算法

在无线传感器网络的很多应用场景中,大量的传感器节点被任意播撒在被监测区域内,形成很多覆盖空洞,对无线传感网络的感知、监测和数据采集能力造成很大影响。为了解决无线传感器网络中的覆盖问题,提出了一种基于虚拟引力的覆盖算法。首先,根据虚拟引力产生的约束条件和引力大小,一种扩大网络覆盖范围的算法被提出,算法分析证明这种算法能够减少覆盖空洞;第二,提出了维持邻居节点连通性的方法;第三,提出一种覆盖感兴趣区域的算法。仿真结果表明,这种算法既能提高网络的覆盖能力,又能减少传感器节点的移动距离。     

无线视频传感器网络的节点图像编码方法

从无线视频传感器网络能源受限的特点出发,针对重建图像质量要求不高的情况,基于SPIHT算法,提出了一种在节点的消隐方式小波编码方法。它能降低编码过程的能耗,适合于无线视频传感器网络的应用要求。实验证明,该算法在低码率、短距离的图像传输中节能效果显著。     

基于感知数据概率模型的无线传感器网络采样和通信调度算法

在无线传感器网络中,如何动态地管理能量,最大限度地延长网络的生命周期是一个关键的问题。文中提出了一种基于感知数据概率模型的传感器网络的采样和通信动态调度算法,使传感器节点根据感知数据的概率模型来确定自己的采样和通信时机,最小化采样频率和通信量,减少传感器节点的能量消耗,延长传感器网络的生命期。该算法是一种分布式算法,适用于无线传感器网络。该算法采用了简单的概率模型,资源需求量小,适合于在目前普遍使用的资源受限的传感器节点上运行。模拟试验结果表明,这种方法与其他方法相比,具有很高的能量有效性。     

基于多路径蚁群算法的无线传感器网络的路由

针对能量控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将基本蚁群算法(ACS)应用于无线传感器网络的路由,提出一种基于多路径蚁群算法的无线传感器网络的路由(MACS).该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力,通过蚂蚁并行地寻找从源节点到达目的节点的最优路径和次优路径,使得网络中的节点不需要维护全局信息,形成多条传榆路径,延长了整个网络的生命期.仿真结果表明,该算法和定向扩散路由(DD)、基本蚁群算法及极大一极小蚁群算法(MMAS)相比,在路由代价和节能方面效果显著.     

无线传感器网络中一种混合动态自适应路由算法

针对无线传感器网络的节能以及能耗均衡问题，本文提出了一种无线传感器网络混合路由网络模型，将平面路由和层次路由有机地结合在一起，在数据获取阶段采用层次路由，而在数据传输过程中使用平面路由。同时，论文提出了一种基于该模型的动态成簇自适应路由算法HDAR（Hybrid Dynamic Adaptive Routing algorithm）。在算法中设计了基于现场数据的动态成簇机制来完成数据的收集，使用自适应的路由选择算法将数据传输回Sink节点。仿真结果表明HDAR协议在节能和能耗均衡方面达到了良好的效果。     

基于分布式动态簇结构的WSN自适应目标跟踪算法

目标跟踪是无线传感器网络应用研究的一个重要问题,如何在传感器节点随机分布的条件下对目标进行实时、准确的跟踪,并尽可能地降低网络能耗是目标跟踪问题的一个难点。文章基于分布式动态簇结构和并行粒子滤波算法对目标进行跟踪,提出一种跟踪采样周期自适应调整算法来降低网络能耗,同时也提高了跟踪的稳定性。仿真结果表明,文章提出的算法达到了实时、准确和节能的要求,具有一定的实际应用价值。     

一种基于节能的无线传感器网络MAC协议

无线传感器网络中节点能量十分有限,为了进一步提高能量的利用效率,提出了一种基于节能的改进型媒体接入控制(MediumAccess Control,MAC)协议.该协议结合了BASIC算法与自适应S-MAC协议的优点,采用一种简单易行的算法根据节点实际分布情况调节RTS、CTS、DATA、ACK四种帧的发送功率,从而达到节省能量的目的.协议中采用的自适应侦听机制不仅可以减少数据的传输延迟,而且可以避免由于在S-MAC协议中引入功率控制策略时带来的一些问题.协议与S-MAC算法相比节省了能量,减少了时延,同时并没有降低无线传感器网络的其他性能.     

传感器网络中基于卡尔曼滤波的能量高效Top—k查询处理技术

无线传感器网络能量受限,如何实现top-k查询处理的能量高效从而延长网络的生命周期是该领域研究的一个重要课题。论文利用传感器节点读数的时空相关性,提出运用卡尔曼滤波根据已知节点读数对未知节点读数估计的时空建模方法,进而提出基于预测机制的区域采样方法（RegionSampling,RS）。实验表明,论文提出的查询方法不但可以满足用户的查询精度要求,而且大大减少了传感器网络的通信次数节省了能量,从而延长了网络的生命周期。     

Novel sensor scheduling and energy-efficient quantization for tracking target in wireless sensor networks

This paper focuses on sensor scheduling and information quantization issues for target tracking in wireless sensor networks (WSNs). To reduce the energy consumption of WSNs, it is essential and effective to select the next tasking sensor and quantize the WSNs data. In existing works, sensor scheduling’ goals include maximizing tracking accuracy and minimizing energy cost. In this paper, the integration of sensor scheduling and quantization technology is used to balance the tradeoff between tracking accuracy and energy consumption. The main characteristic of the proposed schemes includes a novel filtering process of scheduling scheme, and a compressed quantized algorithm for extended Kalman filter (EKF). To make the algorithms more efficient, the proposed platform employs a method of decreasing the threshold of sampling intervals to reduce the execution time of all operations. A real tracking system platform for testing the novel sensor scheduling and the quantization scheme is developed. Energy consumption and tracking accuracy of the platform under different schemes are compared finally.     

基于分簇的无线传感器网络节能路由算法研究与应用探讨简

随着科技进步和经济的进一步发展,无线网络信息技术逐渐成为网络通信技术的重要组成部分。为了适应时代要求,节能环保,提高无线传感器网络路由的工作效率,进行基于分簇的无线传感器网络节能路由算法研究与应用探讨就显得尤为重要。本文基于现代信息技术高速发展的条件下基于分簇的无线传感器网络节能路由新算法的研究背景,从人文社会学的角度对基于分簇的无线传感器网络节能路由算法的现状、存在的问题及产生原因进行了分析,并在进行基于分簇的无线传感器网络节能路由算法研究与应用探讨的必要性探讨的基础上,提出了加强基于分簇的无线传感器网络节能路由算法研究与应用探讨的具体对策,为创新无线网络传感器路由算法,实现无线路由的节能高效,促进无线网络路由技术的向前发展,提供了一些切实可行的指导性意见,为其指明了前行的正确方向。     

一种无线姿态传感节点的能耗优化研究

降低姿态监测传感节点能耗,延长其服务期限是工程应用中的关键点之一。设计缓冲采样方式,以增大传感节点处在休眠状态的时间比重;针对通信中空闲监听带来的能耗损失问题,采用低频唤醒芯片实现间接监听方式以减低连续监听的能耗。采用“缓冲采样+间接监听”的解决方案,本文设计了一种用于监测姿态信息的超低能耗无线传感节点。理论分析证明连续采样的能耗是缓冲采样的115.62倍。实验表明,参照三种采样方式和两种监听方式的六组对照组合,传感节点在最优组合下的能耗仅是最劣组合下的0.42%,节省99.58%的能量,延长238倍的预计工作寿命。一个配有一节2/3AA型1.65 Ah容量锂原电池的传感节点预测能够提供3.58年的连续监测服务,为畜牧业信息化提供应用实践借鉴。     

一种改进的室内wsn仿真模型

针对室内无线传播模型具有多径传播效应的特性和无线传感器网络协议栈的特点,提出了一种改进的室内无线传感器网络仿真方法。方法使用阴影模型模拟室内无线传播模型的多径传播效应,结合常用的无线传感器网络节点芯片的性能参数预测出无线信号在室内的实际传输距离,并在NS2中以该无线信道模型为基础,以无线传感器网络协议栈为标准,建立了一个改进的室内无线传感器网络仿真模型。仿真模型的测试结果表明该模型在数据包投递率及网络剩余能量的比率上与实际室内无线传感器网络的性能相似。证明建立的模型能为室内无线传感器网络的实际布网和应用提供可靠的依据。     

多等级通信半径的无源传感器网络中的覆盖问题

无源传感器网络是近年来兴起的一种新型的网络结构,可用于解决传统无线传感器网络能量有限、寿命受限的问题.在无源传感器网络中,每个无源传感器节点配备有能量收集模块,可以从周围环境中获取能量.由于周围环境中的能量是无限的,这样,从能量的角度来讲,无源传感器网络的网络寿命是无限的.这样就解决了传统无线传感器网络寿命受限的问题.然而,由于周围环境中的能量源具有能量低、分布不均匀等特点,导致无源传感器网络中的覆盖问题比传统的无线传感器网络中的覆盖问题更加复杂.为了解决无源传感器网络中的覆盖问题,同时也为了让无源节点更有效地利用环境中的能量,考虑了一种具有多等级通信半径的无源节点,并提出了基于多等级通信半径的无源传感器网络中的覆盖问题.证明了这个问题是NP-Hard问题.提出一种基于贪心策略的近似算法,解决了这个问题,并证明了该算法的近似比.同时,采用模拟实验的方式验证了该算法的性能.根据实验结果,该算法是有效且可靠的.     

Energy-efficient adaptive sensor scheduling for target tracking in wireless sensor networks

Sensor scheduling is essential to collaborative target tracking in wireless sensor networks (WSNs). In the existing works for target tracking in WSNs, such as the information-driven sensor query (IDSQ), the tasking sensors are scheduled to maximize the information gain while minimizing the resource cost based on the uniform sampling intervals, ignoring the changing of the target dynamics and the specific desirable tracking goals. This paper proposes a novel energyefficient adaptive sensor scheduling approach that jointly selects tasking sensors and determines their associated sampling intervals according to the predicted tracking accuracy and tracking energy cost. At each time step, the sensors are scheduled in alternative tracking mode, namely, the fast tracking mode with smallest sampling interval or the tracking maintenance mode with larger sampling interval, according to a specified tracking error threshold. The approach employs an extended Kalman filter (EKF)-based estimation technique to predict the tracking accuracy and adopts an energy consumption model to predict the energy cost. Simulation results demonstrate that, compared to a non-adaptive sensor scheduling approach, the proposed approach can save energy cost significantly without degrading the tracking accuracy.     

基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法

通过路由算法减少节点的能耗、延长网络的寿命是无线传感器网络的研究重点之一。探讨了能量高效的分层无线传感器网络路由算法,提出一个基于地理位置信息静态分簇,根据节点剩余能量及节点在簇内的位置选择簇头的分层路由算法(GSCH),适用于静态无线传感器网络。仿真实验结果表明该路由算法有效地减少分簇成形及簇首选择的能耗,延长了整个网络的寿命。     

大规模农田传感器网络通信能耗模型

将无线传感器网络应用于农业中,构成农田监控网络,是实现农业信息化、自动化、智能化的重要手段.然而,农田无线传感器网络具有超大规模、超低成本、拓扑变化复杂等特点,这些特征对网络通信设计提出了更加苛刻的要求.从Heinzelman的无线传输能量模型出发,建立了一个适用于大规模农田传感器网络的通信能耗模型,该能量模型考虑了部署间距、传输半径以及数据包大小对系统总能耗的影响,获得了在传输间距z确定情况下,求最佳传输半径R的计算方法.同时,仿真分析了不同部署半径、不同网络规模对全网查询能耗的影响.