多媒体传感器网络中基于两跳簇结构的图像传输方案

与传统无线传感器网络节点能量绝大部分消耗在无线收发上不同,无线多媒体传感器网络中数据处理与传输能耗具有“均匀“分布的特点.通过分析表明,传统无线传感器网络簇结构下的数据传输策略并不适合于无线多媒体传感器网络.因此提出了一种基于两跳簇结构的图像传输方案,通过增加中继节点负责图像的压缩编码和转发,在减小相机节点图像传输能耗的同时,大大缓解了相机节点和簇头的图像处理能耗压力.仿真结果表明,该图像传输方案极大的延长了网络的生命周期,非常适合于能量有限的无线多媒体传感器网络.     

分簇无线传感器网络中全局最小能耗传输策略

无线传感器网络能量均衡策略中存在能耗大小的问题。在圆形的网络模型中,通过比较不同分环数下总能耗大小,得出在能量均衡前提下,能耗最小的网络分环数。算法同时能够明确网络所需的最优簇头数。实验数据表明,该策略可以最大限度的减少节点能耗,延长网络寿命。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

一种针对无线传感器网络LEACH协议的改进算法

随着无线传感器网络技术的不断发展和完善,越来越多的领域需要用到这项技术.但是无线传感器网络中节点携带电量有限,容易造成网络的寿命短的问题.这也制约了无线传感器网络技术的广泛应用. LEACH算法是现在无线传感器网络中广泛使用的协议.它有效的改善了节点能耗问题,但该算法簇头是自适应随机生成、未考虑当前节点剩余能量以及簇头分布均衡性等问题.因此会使网络中能量损耗不均衡,导致网络过早死亡.本文采用理论分析和仿真验证相结合的方法.针对LEACH协议成簇过程引入最佳簇头数,双簇头传输数据等方法来均衡网络中节点的能耗延长网络寿命.实验结果表明,改进后的方法有效地减少了网络能量消耗、保证了网络负载的平衡、延长了网络的寿命.     

基于博弈理论的农田能量异构网络节点协同资源利用

针对无线传感器网络中耗能不均问题,以及可再生能源节点在农田无线传感器网络中应用的具体情况,将博弈理论引入无线传感器网络能耗问题研究中,建立了基于博弈理论的节点成簇方法,实现提高可再生能源利用率、均衡非可再生能源节点能耗的目标。方法首先建立簇收益与簇内节点收益评估模型,进行簇收益计算、簇内的两类能量异构节点个体收益的计算。在计算簇收益和节点收益的基础上进行节点成簇博弈,使得成簇方案向收益更高的策略空间进行跳转,最终达到博弈中的均衡状态。仿真实验表明,通过博弈进行无线传感器网络成簇,能够充分利用可再生能源节点能量,降低和均衡非可再生能源节点能耗,最终达到延长网络寿命的目标。     

基于分簇算法能量优化的研究

分簇算法是有效解决无线传感器网络节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题的主要方法之一.分簇算法中簇群成员节点和簇首的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度.通过建立簇半径与能量消耗关系模型,基于不同的约束条件和优化目标,优化簇半径取值使网络能耗达到最小化.方法仿真结果表明选取适当的分簇半径能够减少网络的能量消耗,均衡网络负载,延长网络的生存期,对无线传感器网络的能量优化设计有一定的参考价值.     

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大,导致存活节点数量和节点剩余能量较少,降低了无线传感器网络的使用寿命,为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗,利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系,预测节点的综合信任值,以预测结果为基础,采用蚁群算法获取分区节点的最优路径,完成簇状树形无线传感器网络路由协议。实验结果表明,本文设计的路由协议簇首能耗方差较小,存活节点数和节点剩余能量更多,接收数据包量比其他2种协议分别高出了48.1%和22.6%。由此可见,本文设计的路由协议延长了簇状树形无线传感器网络的使用寿命。     

基于能量感知的无线传感器网络拓扑演化

针对无线传感器网络中能源效率的问题,引入复杂网络理论的研究方法,提出基于能量感知无线传感器网络拓扑动态演化模型。在建模过程中考虑到无线传感器网络拓扑变化与节点的度数和剩余能量密切相关,而且网络中节点和链路是有增有减的动态行为,利用连续场理论推导出此模型具有无标度的特征,无标度网络对于节点的随机故障具有较高的鲁棒性。数值计算与实验仿真结果显示,算法可以有效地改善整个网络的结点均衡能耗。     

非均匀分布异构传感器网络动态多簇头成簇算法

延长网络寿命、提高监控质量是无线传感器网络成簇算法的重要设计目标,在对现有主要成簇算法进行研究的基础上,提出一种适应于节点非均匀分布环境下多级能量异构传感器网络的动态多簇头成簇算法.算法中,节点根据网络最优簇头数确定节点邻居感知半径.通过节点间的广播,每个节点获得感知半径内的邻居节点密度,节点根据邻居节点密度和节点当前能量确定节点成为主簇头的概率.根据主簇头的能耗,各簇独立判断是否选举辅助簇头以分摊主簇头的能耗.仿真结果表明,与现有主要成簇算法相比,新的成簇算法拥有更长的生存时间和更优的网络监测质量.     

IRPL: An energy efficient routing protocol for wireless sensor networks

This study aims to overcome the disadvantages of the original RPL (IPv6 Routing Protocol for Low power and Lossy networks) routing protocol (RPL including problems with energy consumption and energy load balance). We developed a relatively balanced RPL – the improved protocol (IRPL). This protocol is based on an efficient clustering algorithm and an effective topology control model of the loop domain communication route. The clustering algorithm can be used to calculate the optimal number of cluster heads by assumption of the network model. Combined with the clustering probability model and the node competition mechanism, the cluster head node in the wireless sensor network was used to complete the clustering process. In the topology control model, the wireless sensor network was divided into concentric rings with equal areas. Nodes determined the best network route, depending on different levels of ring domain and the optimal forwarding communication area defined in this study. Simulation results indicate that the IRPL routing protocol can reduce overall network energy consumption, balance network energy consumption, and prolong network lifetime.     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

无线传感器网络自适应分布式聚簇路由协议

提出了一种适用于无线传感器网络的自适应分布式聚簇路由协议(Adaptive distributed clustering routing, ADCR). ADCR协议基于N阶近邻理论, 在传感节点部署及网络拓扑动态变化时, 通过对节点分布离散度及曲率变化的分析自动确定当前最优的聚簇数量, 进而根据最优 簇数计算最佳簇头占有比率并结合节点剩余能量选取簇头集; 同时引入Hausdorff距离调整初始快速形成的簇结构. 仿真结果验证了ADCR 的有效性, 比DT, LEACH和PEGASIS拥有更长的生存时间.     

具有抗毁性的无线传感器网络有向拓扑模型

如何通过合理构建拓扑模型有效提高网络抵御攻击的能力,一直是该领域研究的热点之一.针对无线传感网络无标度拓扑在遭受不同攻击方式时抗毁性差的问题,本文结合节点出入度和介数中心性两种因素,同时考虑数据传输的有向性,提出衡量网络抗毁性的度量模型概念,将该模型引入择优连接概率中,构建具有抗毁性的无线传感器网络有向拓扑模型.理论证明网络节点出入度均服从幂律分布,符合无标度特性,仿真实验结果表明,在相同实验环境下,该文所构拓扑模型在最大连通分支比例和网络效率两方面均优于其他3种比较模型,具有更强的抗毁性.     

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.     

CRPD: a novel clustering routing protocol for dynamic wireless sensor networks

A wireless sensor network (WSN) consists of a large number of static or mobile, low-cost, and low-power sensor nodes. And energy is one of the most important factors that should be considered. In this paper, we propose clustering-based routing protocol for dynamic networks (CRPD) to reduce energy consumption and improve energy efficiency through clustering and routing algorithms. The basic idea is to periodically update the network topology and select the node with larger degree and high residual energy as the cluster head to be responsible for data aggregation and transmission. With the nodes moving, joining, and choosing the optimal clustering radius, the energy load of the whole network can be evenly distributed to each sensor node, which can significantly prolong the network lifetime. Extensive simulations show that CRPD is more energy-efficient than the existing protocols.     

带状无线传感器网络能量高效的节点部署策略

带状无线传感器网络具有特殊的拓扑结构,满足很多重要领域的应用需求。针对带状网络中的能量消耗不均衡问题,分析了带状无线传感器网络在多跳通信时的拓扑结构和能耗模型,在对带状网络进行分簇的基础上,提出一种非均匀的节点部署策略,该策略量化了带状传感器网络中簇内节点的数目关系,并设计了相应的路由协议。仿真结果表明,非均匀的节点部署策略可以缓解带状网络的能量空洞问题,使网络能耗趋于均衡,延长整个网络的生命周期。     

无线传感器网络的连通性问题研究

无线传感器网络的初始配置最优可以减少传感器网络的拓扑变化和降低网络重置的能量消耗.对初始均匀随机分布的无线传感器网络的连通性进行了研究.运用覆盖理论给出了传感器节点的连通度概率分布模型,并在此模型基础上推导出传感器节点的通信半径与期望连通度概率最大之间的关系.仿真结果表明了结论的正确性.     

一种能量高效的无线传感器网络拓扑控制算法

通过对现有拓扑控制算法的研究,针对无线传感器网络中节点能耗分布不均匀的问题,提出了一种能量高效的拓扑控制算法(EETCA)。该算法以均衡全局能耗为目标,综合考虑了节点的剩余能量、簇的规模、数据最优传输跳数等因素,避免了部分节点能量消耗过快,从而有效地均衡网络负载。仿真结果表明:EETCA在能耗均衡方面均优于原来的算法,延长了无线传感器网络的生命周期。     

线型无线传感器网络中一种联合优化中继节点选择策略

在无线传感器网络中,时延与功耗性能往往是一对不可兼得的指标,如何优化和平衡这两个指标是路由和MAC算法中的难点.线型无线传感器网络由于拓扑结构的线型性,功耗-时延的均衡问题显得更加突出.基于线型无线传感器网络拓扑模型,理论分析了能耗最优传输距离,然后基于节点剩余能量,构建联合优化目标函数.进一步地,将数据包类型在时间敏感性方面分为紧急数据包和普通数据包,并相应调整发射功率,以便在当前通信范围内找到最优下一跳中继节点.最终提出了一个功率可调的时延-能耗自适应优化中继节点选择算法(LEARS).通过仿真实验将该算法与经典及类似算法比较,LEARS能够在保证紧急数据包传输实时性的同时,进一步降低网络的整体功耗,延长网络的生命周期.