具备网络编码感知的能耗友好WSN路由策略

为均衡及降低无线传感器网络(WSN)的路由能耗并最终延长网络的寿命,提出一种具备网络编码感知且能耗敏感的WSN路由策略。该策略通过对WSN环境中存在的网络寿命限制、数据流限制、广播流量限制3个重要因素的分析,对能耗最优路由进行建模,最后归结为对最优化问题的求解获得最佳路径。仿真实验表明该路由策略能够较好地均衡节点的能耗,从整体上显著延长WSN的生存期。     

基于虚拟OID计算的WSN网络管理方法

为降低无线传感器网络(WSN)管理过程中代理节点的能量消耗,提出基于本地轮询和虚拟对象标示符(OID)计算的网络管理方法,并实现相应的网络管理操作原语。利用虚拟OID技术降低网络管理过程中的信息传递量,通过本地轮询策略减少网络管理站和代理节点的信息交换量。实验结果表明,该方法可降低代理节点的能量消耗,设计的操作原语符合WSN管理的需求。     

一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法,基于移动代理对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.将移动代理路由归结为一个优化问题,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成自适应遗传算法(AGA)的初始群体,采用AGA求出移动代理的最优路由节点序列.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

一种新型能耗优化的无线传感器网络成簇算法

能量消耗一直是限制WSN广泛应用的热门问题之一,能源容量的大小对各个传感器节点产生重要的影响.针对WSN中能耗过快,以及网络区域内能量消耗不均衡而导致的网络生命周期缩短的问题,同时为了提高WSN的能量利用率,提出了一种新型能耗优化的无线传感器网络非均匀成簇算法(UCNE).该算法首先根据节点的历史能耗来竞选簇头节点,将整个网络划分为不均匀的簇群从而平衡簇内节点通信与簇间节点通信的能耗.其次设立新的能量阈值作为网络重新分簇的标准,减少了频繁分簇造成的不必要的控制消息能耗.最后为了降低簇头节点的负担,竞选副簇头节点作为中继转发节点转发主簇头加工的数据并根据权值选择向前向簇头节点传递数据.通过对比相关协议,UCNE协议在平衡网络能耗,延长网络寿命方面表现更优.     

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。     

基于6LoWPAN的无线传感网络网关设计与实现

无线传感器网络(WSN)是基于IEEE802.15.4标准的一个无线多跳网络协议标准,它本身并不支持IPv6协议。为了整合WSN和IPv6网络来实现异构WSN之间的互联,6LoWPAN定义了如何在IEEE802.15.4网络上传输IPv6报文,但这并不支持WSN节点和IP网络设备的端到端互连。本设计的网关可以实现WSN网络和IPv6主机之间通过IPv6协议进行实时交互操作。通过实验证明本网关可以实现不同WSN网络节点和IPv6主机之间的通信,允许IPv6主机读取WSN节点数据并触发相应的动作。     

基于路由算法的无线传感器网络伪装研究

在研究如何通过无线传感器网络WSN有效获取信息的同时,如何确保敏感地区的信息不被WSN窃取也成为研究者关注的热点问题。基于WSN已有的路由算法,利用其开放的特点在敏感地区设置WSN伪装节点,并使其加入WSN节点的路由构建过程,伪装节点采用路由算法自适应伪装,通过修改数据报中的控制信息进而实现阻止WSN节点构建有效路由,并在最大程度上消耗WSN节点能量的目的。从WSN节点能耗速度和网络生命周期两方面验证了基于路由算法的WSN伪装的有效性。     

一种能量有效的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中的热区问题,提出一种能量有效的WSN分簇路由算法EERA。以基站为圆心将整个感知区域划分为大小不等的圆环,依据节点剩余能量和相对位置选择簇首。簇间采用多跳路由传输数据,路由构建时考虑节点接收和发送数据能耗,将发送距离限制在阈值之内且尽量减少中转次数,簇首节点在稳定传输阶段动态改变转发路径。仿真结果表明,EERA能有效降低网络能耗,均衡网络节点的能耗,延长网络生命周期。     

基于分簇的低功耗多跳无线传感器网络层次时间同步算法

针对典型时间同步算法在应用于多跳无线传感器网络(WSN)时主要集中于提高网络同步精度而忽略能耗、路径跳数、误差累积等问题,提出一种基于分簇的低功耗多跳WSN层次时间同步算法。该算法基于分簇的层次型网络结构,选取某一簇内节点与簇头进行双向同步,其邻居节点通过被动监听方式间接完成同步,减少了数据包传输数量,且数字签名方式保证了消息传输的安全性;引用了同步分组延迟的周期更新系数,以进一步减少报文开销。仿真结果表明,算法有效地降低了能量消耗,提高了网络寿命,具有一定的实用性。     

基于聚类分析的能耗均衡无线传感器网络分簇算法

为降低并均衡无线传感器网络(WSN)中传感器节点的能量消耗,提出一种基于最优传输距离和K-means聚类的WSN分簇算法。根据层次聚类算法建立聚类特征树,将聚类特征树中的叶节点视为一个簇,并使每个簇控制在最优传输距离内,实现簇内节点的能耗均衡。通过目标函数对K-means聚类簇进行优化,保证簇内节点数目的均匀分布,并在考虑剩余能量和地理位置的基础上完成节点数据传输。实验结果表明,该算法在均衡网络能耗的同时,可有效延长网络生命周期。     

A Methodology for Reliability of WSN Based on Software Defined Network in Adaptive Industrial Environment

As communication technology and smart manufacturing have developed, the industrial internet of things (IIoT) has gained considerable attention from academia and industry. Wireless sensor networks (WSNs) have many advantages with broad applications in many areas including environmental monitoring, which makes it a very important part of IIoT. However, energy depletion and hardware malfunctions can lead to node failures in WSNs. The industrial environment can also impact the wireless channel transmission, leading to network reliability problems, even with tightly coupled control and data planes in traditional networks, which obviously also enhances network management cost and complexity. In this paper, we introduce a new software defined network (SDN), and modify this network to propose a framework called the improved software defined wireless sensor network (improved SD-WSN). This proposed framework can address the following issues. 1) For a large scale heterogeneous network, it solves the problem of network management and smooth merging of a WSN into IIoT. 2) The network coverage problem is solved which improves the network reliability. 3) The framework addresses node failure due to various problems, particularly related to energy consumption. Therefore, it is necessary to improve the reliability of wireless sensor networks, by developing certain schemes to reduce energy consumption and the delay time of network nodes under IIoT conditions. Experiments have shown that the improved approach significantly reduces the energy consumption of nodes and the delay time, thus improving the reliability of WSN.      

无线传感器网络节点自调度冗余覆盖算法

对于能量受限的无线传感器网络,延长网络存活的时间很关键。针对这个问题,提出了一种基于能量均衡的传感器节点自调度冗余覆盖协议（SRCP）,通过仿真实验对该算法的有关性能进行了评价,性能评价表明：这种算法能有效使用节点能力,延长网络存活时间。     

基于蚁群算法的一种能量高效路由算法的研究*

为了达到在信息传输路径上节能的目的,提出了一种基于蚁群算法的节能路由算法。该算法根据节点当前可用能量选择下一跳节点,按照节点经过的人工蚂蚁数选择数据汇聚节点,最终达到能量均衡使用和降低通信量的目的。经仿真计算证明该算法能合理地选择路由,节能效果明显,进一步延长了网络生存期。     

基于功率控制和冲突避免的无线Mesh网络低能耗MAC协议

为了解决IEEE 802.11协议在无线Mesh网络中能量利用效率低的问题,提出一种改进的低能耗MAC协议PCCA。PCCA协议在IEEE 802.11协议的基础上加入两个核心算法,即动态功率控制算法(DPCA)和冲突避免算法(CAA),以此降低能耗。DPCA通过接收节点计算发送节点所需的最佳发射功率,降低数据发送的能耗;CAA利用邻居通信状态表对潜在的冲突进行判断,让可能引起冲突的节点进入休眠以节约能量。仿真结果表明PCCA协议最多可降低约20%的能耗。     

GAF传感器网络中MAC地址空间复用算法

MAC地址只需要局部唯一而无需全局唯一,可对同一MAC地址在不同区域进行空间复用。在GAF算法形成的特殊的虚拟单元格拓扑结构中,可以对簇头节点和簇内节点采取不同的MAC地址复用策略。分析簇头节点和簇内节点MAC地址空间复用的限制条件及复用方法,在此基础上提出一种分布式的MAC地址空间复用算法。理论分析和模拟实验表明,该算法能有效减少MAC地址长度、节约网络能耗,在密集网络中能保持良好的性能。     

云存储内容分发网络中的能耗优化方法

针对云存储内容分发网络(CCDN)中的高能耗问题,研究CCDN的能耗优化管理方法。首先,分析CCDN运行原理,给出每台云服务器和每条网络链路的能耗计算公式,利用加权图刻画整个网络系统;然后,基于加权图,给出满足CCDN系统服务质量(QoS)和网络系统数据分发的能耗优化图(MEG)算法。通过模拟实验将该算法与贪心站点(GS)算法和优化静态放置和路由(OSPR)算法进行比较,结果显示:在系统可扩展实验中,MEG 能耗比GS和OSPR能耗分别少6.6%和30%;在保证用户QoS的实验中,MEG能耗比GS和OSPR能耗分别少28.9%和60.2%;在网络拓扑密度实验中,MEG的能耗比GS和OSPR能耗分别少32.2%和89.3%。实验结果表明,所提算法能够大幅度降低CCDN的能耗开销。     

基于能量和邻居信息的传感器睡眠调度协议

调度冗余节点轮流工作能够有效延长网络寿命。研究传感器网络节点的随机睡眠调度机制,给出了一种基于能量和节点邻居距离的随机调度机制。传感器节点根据自身的能量大小以及邻居的信息确定睡眠概率,使能量较小,并且工作邻居节点数目大的节点获得较大的睡眠概率。最后分析比较了这种机制与另外两种机制的性能。实验结果表明,基于能量和邻居信息的调度机制能够减少工作节点个数,保证较高的网络覆盖率。     

基于时间同步的无线传感器网络覆盖控制优化算法*

为了实现网络覆盖控制的优化,减少能耗,提出了一种分布的、高效节能、与节点位置无关的传感器网络覆盖算法。在该算法中,节点与邻居交换信息,并通过能量大小竞选工作节点,节点根据自身与工作节点的距离判断决定进入工作状态或休眠状态,并采用在生成树中广播时间同步算法使工作节点网络达到时间同步。仿真结果比较表明,该算法能够明显减少工作节点数,从而减少能量消耗,延长网络寿命。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。