SEBCDS:无线传感网络的连通支配集算法

由于无线传感网络(WSN,sireless sensor network)节点受到能量和传输距离的约束,有效地构建连通支配集(CDS,connected dominating set)是提高WSN数据传输效率的重要技术手段.然而,现存的多数构建CDS算法只强调CDS规模,没有考虑网络的能量均衡.为此,提出了基于休眠机制和能量均衡的连通支配集(SEBCDS,sleep-and energy-balance-based connected dominating set)算法.SEBCDS算法首先选择剩余能量高和邻居节点多的节点作为支配节点,并为支配节点选择副支配节点,然后采用休眠机制,让一部分支配节点工作,另一部分支配节点休眠,降低网络能量消耗.仿真结果表明,提出的SEB-CDS算法能够降低能量消耗、延长CDS的生命周期.与TCDS算法相比,能量消耗降低了23％,CDS的生命周期提高了约31%.     

基于反向生成CDS树的无线传感器网络拓扑控制算法研究

拓扑控制是无线传感器网络中一种有利于节约能量、延长网络生命周期的策略。作为一种著名的基于CDS树的拓扑控制机制,A3算法的目标是在保证网络连通和通信覆盖的前提下,通过关闭一些非必要节点来获得一个次优连通支配集(CDS)。针对A3算法在构建连通支配集时通信开销较大的问题,提出了一种基于叶节点反向生成CDS树的改进型算法A3G。该算法利用反向拓扑方法来寻找连通支配集,减少了节点间的信息交换。仿真结果显示,相对于A3算法和一些其他著名的拓扑控制算法,A3G算法在活动节点数和能效方面具有明显的优越性。     

基于学习自动机的最小连通支配集算法

为解决连通支配集的最小化问题,提出基于改进的分布式学习自动机的近似算法,在分布式学习自动机按随机选择进行深度搜索的基础上考虑回溯策略。该算法构造的是网络中的一棵支配树,只需要节点的局部信息。在网络建模图——单位圆盘图上对支配树性质进行分析和模拟实验。实验结果表明,与现有算法相比,该算法能得到更优的最小连通支配集。     

基于区域划分的连通支配集协议

针对规模较大、节点分布密集的无线传感器网络容易产生冗余数据包以及信号冲突,导致过多的节点能量消耗,加速死亡过程等问题,在深入研究现有的分布式连通支配集构造算法的基础上,提出基于区域划分的连通支配集协议——RPMPR协议.RPMPR协议中每个节点针对网络拓扑信息,对邻居节点进行区域划分,在各区域内选择中继转发节点集,并以节点的度作为选择支配节点的依据,构建覆盖全网的连通支配集.仿真实验结果表明,RPMPR协议充分考虑网络拓扑信息,显著减小连通支配集规模,同时支配节点分布更为均匀.     

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。     

基于堆的最小连通支配集高效近似算法

提出一种解决连通网络图上连通支配集(CDS)问题的贪心近似算法。利用堆结构逐步选出支配节点,将支配节点加入由之前已确定节点组成的树中,完成网络图中支配树的构造。通过计算堆操作次数,分析算法在平均情况下的时间复杂度。在随机网络模型上的模拟实验结果表明,与已有算法相比,该算法可以得到点数更少的连通支配集。     

基于拓扑特性的分布式虚拟骨干网算法

由于在任意连通网络中搜索最小连通支配集(minimum connected domination set,简称MCDS)是NP完全问题,提出了一种拓扑感知的MCDS启发式算法——TACDS(topology-aware connected domination set),并证明了其正确性.通过利用节点的拓扑特性,减小了支配节点选择的盲目性.该算法能够根据2跳内的局部拓扑信息构造出较小的CDS(connected domination set),从而得到基于该支配集的虚拟骨干网.仿真结果表明,该算法优于其他分布式CDS算法,可以更好地近似MCDS.     

一种连通性覆盖的无线传感器网络节点调度算法

研究传感器节点随机部署于监测区域内,无节点地理位置信息情况下,如何能量有效地保证网络的通信连通与感知覆盖;节点采用基于概率的联合感知模型。提出CDS-based SSCA算法,其为一种基于连通支配集构造树的节点调度机制,每个节点根据剩余能量和与父节点的距离来设置等待时间及成为候选节点优先级。模拟实验结果显示,本算法能够能量有效地满足感知覆盖和连通覆盖要求;与ASW算法相比较,工作节点个数较少,网络生命周期明显延长,降低了网络整体耗能。     

基于分享度的最小连通支配集求解算法

以节点分享度作为选择分配点的优先级,提出一种最小连通支配集(CDS)求解算法.从根节点开始,将具有局部最大分享度的节点作为支配点,选择连接点与已确定的支配点连通,逐步构造网络的支配树,分析支配树的直径,计算支配树的平均跳数距离(AHD),从而评价网络的通信成本.实验结果表明,与CDS-BD-C2算法相比,该算法得到的CDS规模较小,且支配树的AHD平均减少12％.     

与位置无关的无线传感器网络连通性覆盖协议

解决在没有节点位置信息的情况下,如何能量有效地保证网络连通性覆盖的问题.分析了节点覆盖与区域覆盖之间的关系,并给出了节点覆盖等于区域覆盖的充分必要条件.根据分析结果,基于构建连通支配集CDS(connected dominating set)的Rule K算法,提出了一种与节点位置无关网络连通性覆盖协议LICCP(location-independent connected coverage protocol).在LICCP协议中,每个节点根据本地节点密度选择合适的通信范围,利用Rule K算法选出的工作节点提供高质量的网络连通性覆盖.模拟实验结果表明,LICCP协议能够在较长时间内能量有效地提供高质量的网络覆盖,并保证网络的连通性.     

An energy-efficient topology construction algorithm for wireless sensor networks

Topology management schemes have emerged as promising approaches for prolonging the lifetime of the wireless sensor networks (WSNs). The connected dominating set (CDS) concept has also emerged as the most popular method for energy-efficient topology control in WSNs. A sparse CDS-based network topology is highly susceptible to partitioning, while a dense CDS leads to excessive energy consumption due to overlapped sensing areas. Therefore, finding an optimal-size CDS with which a good trade-off between the network lifetime and network coverage can be made is a crucial problem in CDS-based topology control. In this paper, a degree-constrained minimum-weight version of the CDS problem, seeking for the load-balanced network topology with the maximum energy, is presented to model the energy-efficient topology control problem in WSNs. A learning automata-based heuristic is proposed for finding a near optimal solution to the proxy equivalent degree-constrained minimum-weight CDS problem in WSN. A strong theorem in presented to show the convergence of the proposed algorithm. Superiority of the proposed topology control algorithm over the prominent existing methods is shown through the simulation experiments in terms of the number of active nodes (network topology size), control message overhead, residual energy level, and network lifetime.     

基于虚拟力的LoRa浮标网络覆盖优化算法

无线传感网络（WSN）节点部署问题是目前无线传感网络应用研究的关键点。针对传统网络节点部署存在收敛速度慢、全局优化性能不强、感知角度受限的问题,提出一种虚拟力导向的全向感知覆盖算法（VFOPCA）。该算法在传统虚拟力算法的基础上提出热点区域与节点间的受力模型,并采用0/1圆盘覆盖模型,对网络节点部署进一步优化。实验仿真表明,虚拟力导向的全向感知覆盖算法能快速有效地实现网络节点全局优化部署,与VFA、DACQPSO等全向感知模型算法相比,该算法覆盖程度更好、收敛速度更快、能耗程度更低。     

WSN中基于可调感知半径的节点睡眠算法

讨论在无线传感器网络中节点的感知半径可调的情况下,如何合理设计节点的拓扑结构,实现网络的能量负载均衡、延长网络的生存周期。在保证覆盖和连通的前提下,分析当感知半径可调时节点的分布特征和拓扑结构,并对现有的冗余节点移除算法进行改进,提出一种自适应调节感知半径冗余节点睡眠算法(AASRS)。实验结果表明,该算法可以提高网络的能量负载均衡水平,并能最大化节点的感知覆盖区域,且使用的活动节点较少。     

基于目标覆盖的异构有向传感器网络分布式节点调度策略

针对无线传感器网络服务质量会随着网络运行而下降的现象, 研究随机部署的有向传感器网络的节点调度问题, 提出分布式的节点感知方向调节算法, 各节点利用相邻节点间的信息交换, 计算出各自的最佳感知方向, 从而使得网络在满足覆盖需求的同时减少活跃节点数目, 进而达到降低能耗、提高通信质量的目的. 为均衡网络能耗, 进一步设计了冗余节点调度协议, 周期性地重构网络拓扑. 仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）中通常节点能量受限,节点间能耗不均衡会导致网络生命周期缩短.针对该问题,综合考虑节点的能量效率和能耗均衡,通过引入阿特金森指数设计了一种改进优化的综合效用函数;基于此,建立了一种能耗均衡的拓扑博弈模型,并证明了该拓扑博弈模型是序数势博弈且存在帕累托最优;提出了一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法（DTCG）.通过仿真实验及对比分析表明,相较于其它基于博弈理论的拓扑控制算法,DTCG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下,降低节点发射功率,拥有更好的能量均衡性和能量效率,可以有效延长网络生命周期.     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。     

基于路径损耗的WSN拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法大多基于理想网络模型,且需要节点位置信息。为此,提出一种基于路径损耗的拓扑控制算法。该算法无需任何节点位置信息,通过计算两节点间小于或等于3跳的前向与后向路径损耗,构建网络拓扑。仿真结果表明,该算法能降低网络能耗及节点间的通信干扰,保证网络连通性,延长网络生命周期。     

A1: An energy efficient topology control algorithm for connected area coverage in wireless sensor networks

Energy consumption in Wireless Sensor Networks (WSNs) is of paramount importance, which is demonstrated by the large number of algorithms, techniques, and protocols that have been developed to save energy, and thereby extend the lifetime of the network. However, in the context of WSNs routing and dissemination, Connected Dominating Set (CDS) principle has emerged as the most popular method for energy-efficient topology control (TC) in WSNs. In a CDS-based topology control technique, a virtual backbone is formed, which allows communication between any arbitrary pair of nodes in the network. In this paper, we present a CDS based topology control algorithm, A1, which forms an energy efficient virtual backbone. In our simulations, we compare the performance of A1 with three prominent CDS-based algorithms namely energy-efficient CDS (EECDS), CDS Rule K and A3. The results demonstrate that A1 performs better in terms of message overhead and other selected metrics. Moreover, the A1 not only achieves better connectivity under topology maintenance but also provides better sensing coverage when compared with other algorithms.