基于长延时信道的水下传感器网络中继选择及功率分配优化算法

针对水下传感器网络(UWSN)中水声信道衰落特性随时间-空间-频率随机变化的特点,在此提出利用中继协作网络获得分集增益从而提高水下网络通信质量的水下协作网络模型。基于该协作模型,提出了一种基于信道增益和信号延时双指标最佳中继评价标准,并提出了基于该标准的最佳中继选择算法与基于最小误比特率准则的功率分配算法。仿真结果表明,相比于传统最佳中继选择算法,传输延时降低约16.7%;相对于等功率分配,该算法在典型场景下使误比特率降低1.81dB。     

基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法

针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题,为了平衡节点间的能量消耗,同时提高系统的信道容量,提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈,使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务,反之则提供较多的功率进行服务,从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比,在有2、3和4个中继节点时,信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明,该算法不仅提高了系统总的信道容量,而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。     

多向中继网络中的协作复用技术

为提升多向中继网络的频谱效率,提出一种基于协作复用的传输技术,多个配置单天线的中继节点对空间复用信号进行放大转发,接收节点收到足够数量的样本即可译码,减少了发送时间,提高了传输的有效性。针对三节点数据交互的情形,分析了该技术的频谱效率。结果表明,在高信噪比区域,相对于传统的和基于协作分集的传输方案,该技术的频谱效率分别提升了100%和200%。     

基于先验概率模型的混合水下传感器网络部署

针对水下传感器网络,结合水声通信和光通信两种通信方式的优点,设计了新的水下传感器网络结构。根据水下目标分布的先验概率模型,提出了混合水下传感器网络部署算法,实现了水下数据的高速传输和水下目标区域的高效覆盖。仿真结果表明,算法能够较好地减少网络部署的节点数目、缩短数据传输延时,减少能量损耗,延长网络寿命。     

基于节点双向选择的水声传感网络自适应能量优化分配

针对水下传感器网络节点能量负载不均衡以及水下节点路径传输损耗过大等问题,为了平衡网络的节点能量分配,提高网络能量的利用效率,提出了一种基于节点双向选择的水声网络自适应能量优化分配算法。基于节点的剩余能量情况提出下一跳候选节点的双向选择方法,防止剩余能量过低的节点在传送数据时由于传输损耗过大而中止,充分考虑节点剩余能量和传输损耗之间的权衡,提出了最优转发节点的竞争公式,再通过比较候选节点的竞争值来选举最佳的下一跳节点。实验仿真表明,自适应能量优化分配算法能够有效地提高水下传感器网络的能量利用效率,并通过与对比算法组的比较证明了算法在能量优化上的有效性。     

水声传感器网络中的节能路由协议改进算法

在大规模三维水声传感器网络中,针对节点能耗和网络传输效率的问题,本文基于节点定位和LEACH算法,提出了一种适用于水声通信传感器网络路由算法,该算法采用定位、聚类、唤醒和排列的思想,首先通过定位,确定节点的位置信息,再通过聚类方法,使水下的节点分成不同的簇,形成节点休眠及唤醒的单元.在数据通信过程中,通过及时唤醒簇单元,使需要利用的簇节点及时被唤醒,处于活跃状态,而暂时不被需要的节点进行休眠,从而达到节能的效果.而在簇内传输时,考虑了节点的剩余能量信息,选择最优节点进行信息传输.仿真实验表明,该算法能够提高网络的整体寿命时间.     

基于动态树拓扑的多时隙分配无线传感器网络数据传输算法

针对无线传感器网络(WSN)在数据传输过程中节点能量负载不均衡问题,提出了一种基于动态树拓扑的多时隙分配无线传感器网络数据传输算法。该算法首先建立了树链路模型来分析无线传感器网络的数据传输模式以及时隙需求问题;接着通过在树拓扑上使用父代和子代的关系,使节点基于时隙需求执行帧时隙分配,并给出了接收时隙的一个序列模式和发送时隙的序列模式,允许节点更加有序且在干扰更少的信道下接收其他节点发送的数据包,减少时隙的浪费并提高信道利用效率。最后,实验仿真结果表明,与基于数据传输优化的无线传感器网络的生命周期延长算法,以及基于能量感知和时隙分配的可靠数据传输算法相比,所提算法的网络能量效率分别提高了42.8%和51.7%,节点平均寿命延长了1.7%和37.5%,网络的能量效率和网络生命周期得到了提高。     

基于能量和地理信息的水下传感器网络协作传输技术研究

研究了一种适用于水下传感器网络的基于能量预测的分布式数据协作通信技术。针对水下复杂的监测环境、水下无线通信以及网络拓扑等动态特性,建立了一种基于H∞的节点能量预测算法,由能量和地理信息建立的二维表进行中继选择并建立了一种分布式数据协作传输技术。该技术根据水下传感器节点间无线链路的广播特性,根据H∞滤波器预测得到的节点剩余能量及其地理位置建立二维表,据此选择最优者作为协作节点,根据无线链路质量自适应选择放大重传和解码重传机制。数学分析表明,H∞滤波器对节点剩余能量的预测精度较高,而且该协作传输技术能够在有效地延长水下传感器网络生命周期的同时显著提高网络的资源利用率和系统吞吐率。     

基于ANN的能量采集无线传感器网络中继选择策略

能量采集无线传感器网络(EH-WSN)中继节点的能量补给来源与选择算法是制约网络生命周期的关键因素。为提升EH-WSN可再生能源利用率与中继选择效率,引入配有太阳能电池板与电网供能的能量节点(EN),采用解码转发中继协议与改进的功率分割接收机传输模型,构建多中继EH-WSN协同通信模型。基于二维线性相控阵天线实现EN对中继节点的定向无线能量补给,根据EN能量的不同来源动态调整充能策略,提出最大化网络生命周期下的优化中继选择算法。建立基于人工神经网络(ANN)的中继选择模型,结合反向传播算法与交叉熵函数对模型结果进行修正。仿真结果表明：采用EH-WSN优化中继选择算法的网络生命周期相比于无线携能传输(SWIPT)的WSN增长62%,可再生能源利用率单天最高可达21%;基于ANN模型的中继选择结果准确率可达90%、选择效率提高92%,相比于具有遍历性的EH-WSN优化中继选择算法计算复杂度更低、实时性更高。     

基于能量收集技术的无线协作网络中继选择

针对目前能量收集技术能够收集到的可用能量受限,导致无线协作网络中继节点处易出现能量短板的问题,为了避免整个网络因中继节点大量死亡而瘫痪,提出了一种基于能量收集技术的无线协作网络中继选择方案,即联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案。首先,基于节点的能量收集状况,选出每跳中能量最大的节点进行解码转发;然后,结合每连续两跳的链路传输状态,选出与源节点和目的节点之间的数据传输信道最优者作为中继节点。结合Nakagami-m信道衰落模型,将该方案与随机选择方案、最大数据链路信道增益(MaDs)方案和基于中继-窃听链路最小信道增益(BNBF)方案进行对比分析,结果表明:在满足收集的能量足够用于下一时隙能量收集和数据传输的前提下,用于能量收集的比例越小,网络中断概率越小;联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案在网络中断性能方面优于其他方案,其中断概率随信噪比的增大而减小,特别是当平均信噪比为38dB时,网络中断概率降到10^-5。     

基于矢量转发的节能型水声传感器网络路由协议

近年来,水下物联网和海洋物联网已经成为一个热门的研究方向,水声传感器网络路由协议作为海洋物联网的重要组成部分也得到研究人员的广泛重视。因此在HH-VBF协议的基础上,提出一种基于矢量转发的节能型水声传感器网络路由协议——ES-HH-VBF协议。ES-HH-VBF协议在保留了将下一跳节点的位置信息作为计算节点转发因子的参考值的基础上,引入了节点剩余能量改进节点转发因子的计算方式,以此来均衡网络中的能量消耗;并且还将预设的距离阈值由HH-VBF协议中的固定值改为根据节点剩余能量变化的动态值,从而可以动态地控制数据冗余。为了验证ES-HH-VBF协议的性能,在水下传感器网络仿真器Aqua-Sim上对HH-VBF协议和ES-HH-VBF协议的性能进行了对比分析。仿真结果表明,随着节点发包间隔的增加,ES-HH-VBF协议的包传递率比HH-VBF协议的包传递率高4.2%左右,网络平均时延比HH-VBF协议低11.3%左右,网络平均能耗比HH-VBF协议低8.2%左右。通过对ES-HH-VBF 协议和HH-VBF协议的仿真实验分析可知,ES-HH-VBF协议在提高数据包传递率、降低平均能耗和降低平均延时方面具有较大优势。     

WSN中基于中继选择的DH-MSMR-CARQ时延与吞吐量分析

为提高无线传感器网络（WSN）的时延和吞吐量性能,提出了一种两跳多源多中继协同自动重传请求（DH-MSMR-CARQ）协议。建立最大比合并（MRC）下两种不同中继选择的DH-MSMR-CARQ协议Markov链模型,分别给出状态空间。基于截短,由各自的平均分组差错率和状态转移概率矩阵推导协议的平均传输时延和吞吐量解析表达式。数值模拟结果表明,源节点数、分组长度及最佳中继节点到目的节点的分组差错率是影响平均传输时延的关键因素,采用第一种中继选择方式具有更高的吞吐量。另外,在非极端恶劣信道环境下（源节点到中继节点的分组差错率小于0.8）,DH-MSMR-CARQ协议比可直达的SSSR-CARQ、MSSR-CARQ和MSMR-CARQ协议具有更高的吞吐量。     

面向能量和链路优化的水声移动传感器网络路由协议设计

针对水声移动传感器网络中存在水声通信环境恶劣、通信环境复杂多变以及节点能量受限造成的水声移 动传感器网络能量不均和路由链路断裂问题, 提出一种基于能量与链路度量路由的改进按需平面距离向量路由 (AODV)协议. 引入了以能量阈值为基准描述网络节点能量状态的能量指标以及以邻居节点间距离为基准描述链路 状态的链路指标, 并以综合考虑网络路由链路中节点的能量指标、路由链路指标以及路由链路跳数的路由度量作 为协议选择路径的优先条件, 并以此进行路由修复. 仿真实验表明, 本文所设计的改进AODV协议可提升网络整体 数据量、均衡网络节点能量、延长网络的生存周期.     

适用于水声传感网络的多链路传输MAC协议

针对水声传感网络存在的高时延、低信道利用率等问题,提出一种新的多链路传输介质访问控制协议。该协议节点通过RTS/CTS握手协议交互时延信息和传输计划,实现多条链路传输数据。在汇聚节点接收多个节点的数据时,汇聚节点根据节点的时延和接收的数据帧大小规划节点之间的发送顺序,避免传输冲突造成的能量损失和低信道利用率,同时为得到最大网络吞吐量,给出最优退避窗口值的理论表达式。仿真结果表明,与RC-FAMA、S-FAMA等协议相比,该协议能有效提高水声传感网络的吞吐量,降低传输冲突,从而延长水下节点的工作时间。     

三维网络拓扑结构的水声传感器网络MAC协议

水声传感器网络Underwater Acoustic Sensor Network(UWASN)由于其广阔的应用前景,近年来逐渐被人们关注。然而由于水下环境的限制性,水声传感器网络具有其一些独特性。例如,与二维的陆地传感器网络不同,水声传感器网络是三维的。如今,现有的介质访问控制Medium Access Control(MAC)协议大多是针对二维无线传感网络,很少有基于三维水声传感器网络的 MAC 协议。针对水下三维网络,提出了基于三维网络拓扑结构的水声传感器网络 MAC 协议。该协议将网络中的节点生成树结构,并利用子节点与父节点之间的关系,通过动态节点算法实现三维动态的水声传感器网络。此外,详细分析了节点间的碰撞并有效解决各种碰撞,从而大大提高了信道利用率。通过仿真软件对比不同协议在同一网络拓扑中的实验结果,证实文中协议能够有效节约大量能源。     

基于Q学习的蚁群优化水声网络协议

针对水声通信中数据传输延时高且动态适应性弱的问题, 提出了一种基于Q学习优化的蚁群智能水声网络路由协议(Q-learning ant colony optimization, QACO). 协议包括路由行为和智能决策部分, 在路发现和维护阶段, 依靠网络智能蚂蚁进行网络拓扑环境的构建和节点之间的信息交换以及网络的维护. 在Q学习阶段, 通过定量化节点能量和深度以及网络传输延时学习特征作为折扣因子和学习率, 以延长网络的生命周期, 降低系统能耗和延时. 最后通过水声网络环境进行仿真, 实验结果表明QACO在能耗、延迟和网络生命周期方面都优于基于Q学习辅助的蚁群算法(Q-learning aided ant colony routing protocol, QLACO)和基于 Q-learning 的节能和生命周期感知路由协议(Q-learning-based energy-efficient and lifetime-aware routing protocol, QELAR)和基于深度路由协议 (depth-based routing, DBR)算法.     

无线传感器网络中蒙特卡洛定位算法的研究

在无线传感器网络的节点定位领域,常用的以蒙特卡洛为基础的定位算法均存在定位误差大、采样效率低的问题。为了提高无线传感器网络中针对移动节点的采样效率和定位精确度,文中采用马尔科夫链进行抽样,提出了一种基于蒙特卡洛的改进算法。该算法在蒙特卡洛算法的基础上,结合马尔科夫链采集节点样本,随后对其进行过滤,再通过对得到的节点位置值进行加权计算,得到节点的准确位置。仿真实验结果表明,通过该算法得到的节点定位误差低于其他算法,提高了采样效率以及对移动节点的定位准确率。     

水声传感器网络节点自适应加权定位算法

对水声传感器网络节点定位进行研究,针对水声传感器网络节点间测距精度不高的问题,提出一种水声传感器网络节点自适应加权定位算法。考虑到水声传感器网络节点间的测距误差随着节点间距离的增大而增大,算法改进了锚节点选择机制,并且对不同锚节点在定位测度中的权重进行加权,改进定位测度,提高了测距信息的利用效率。仿真实验表明该算法提高了节点定位精度。     

基于量子隐形传态的水下传感器网络分级加密通信协议

针对水下传感器网络中通信信息安全性与水声信道通信特性的不足,提出了一种基于量子隐形传态的水下传感器网络分级加密通信协议.一级在水面基站与自由水下航行器之间,采用量子隐形传态实现两者之间共享量子密钥,利用纠缠关联空间非定域性保证其通信信息安全性;二级在水下节点到水下自由航行器之间,采用对称加密算法实现两者之间信息的加密传输,利用对称加密快捷的优点提高其通信信息效率.分别对量子攻击、经典攻击及通信效率这3个方面进行了分析,证明该协议能有效防止量子态截获、重构、替换等攻击.