6LoWPAN无线心电传感网络架构与RPL优化仿真

阐述了通过心电采集节点、6LoWPAN边界路由器构建无线传感网络,实现了无线传感器网络(WSN)与IPV6网络之间的通信;针对RPI网络协议中的Trickle算法机制导致选择次优链路,影响网络路由的可靠性和稳定性问题,提出了优化方案;开展了仿真测试和优化后的网络性能指标分析;测试结果和分析表明,6LoWPAN无线传感网络不仅可以完成WSN与外部IPv6网络之间的连接承载数据收发,并且在对Trickle算法优化之后,对提高网络性能有较高影响.     

6LoWPAN多网关设计与实现

6LoWPAN是基于IEEE802.15.4标准的低功耗有损无线传感器网络承载IPv6协议的适配层技术。在6LoWPAN网络中,传感节点通过网关与Internet进行数据交互,导致靠近网关的节点与其他节点相比,能耗和负载严重不均衡。当前的6LoWPAN传感器网络协议不支持多网关路由功能。提出了一种基于rank值最小的多网关选择算法,在不增加额外信令的条件下,对现有6LoWPAN协议增加了多网关的支持,设计完成了6LoWPAN多网关系统方案,并在实际平台下实现。结果分析表明,该设计方案能够获得预期功能和性能,实现6LoWPAN节点能够自由选择网关,与Internet无缝互联互接。     

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6LoWPAN的嵌入式多网关系统设计与实现

6LoWPAN是一种在IEEE802.15.4标准基础上IP化实现无线传感器网络的技术。在现有单目的导向的有向无环图（DODAG）环路由协议标准下,存在围绕单边界路由器的网络拥塞和能耗问题。设计了一种嵌入式6LoWPAN多网关协议和系统,嵌入式网关节点具备双模通信功能,可实现无线传感网（WSN）和固定IPv6网络的物理连接,双模网关通过固网建立与6LoWPAN根边界路由器之间的IP隧道来实现上下行路由。通过对现有6LoWPAN协议标准的补充和优化,使双模节点具有网内和网际路由能力,从而实现多网关架构和多径路由功能。优化的多点互通拓扑位置和流量分担算法实现上下行链路的有效负载平衡,也减小了节点多跳路由能耗。通过对多网关平台进行实验测试,并与单网关系统对比测试,结果表明该方案不仅实现了6LoWPAN在以太网的多点接入,降低了网络内数据传输时延和丢包率,并且提升了网络整体吞吐量。     

6LoWPAN中的路由选择策略的改进

随着IPv4地址资源的耗尽,IPv6网络替代IPv4成为不可逆转之势。在近几年中无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）的发展,使得IPv6网络的应用范围得到很大的拓展。其中6Lowpan的提出使得WSN中的节点可以以IP地址的方式进行通信,本文探讨了网络层的IPv6数据包长度和MAC层的数据包分片数量对网络性能的影响,在Contiki实验平台下分析了不同的RSSI和网络负载下6LoWPAN的表现,提出了基于RSSI的改进的RPL路由协议,明显增强了6LoWPAN下的通信能力。     

一种动态占空比的无线传感器网络MAC协议

在无线传感器网络(WSN)中,降低能耗会引发端到端时延的增加.为兼顾能耗和时延的平衡,提出一种基于动态占空比的WSN介质访问控制协议.通过计算节点利用率、平均睡眠延时,结合占空比上下限,动态调整节点占空比,使其更好地适应网络实时通信流量.实验结果表明,该协议在线性拓扑中比S-MAC节能52％,延迟减少35％,在网状拓扑...     

无线Mesh网中网络编码感知的低时延路由

网络编码技术可以显著提高无线Mesh网的传输性能.为此,提出一个在组播通信中基于网络编码的无线Mesh网低时延传输路由.文中引入了关键节点和超关键节点的概念和相应的选取算法.该协议以下一跳的节点是否是超关键节点或关键节点作为路由判据,下一跳的路由节点优先选择超关键节点,其次选关键节点,最后才选普通节点,这样可以增加网络编码机会,实现低时延路由.通过举例、性能分析和仿真实验表明,该协议能更好地支持网络编码,在提高组播吞吐量的前提下,显著减少了传输时延.     

基于IPv6的WSN最佳转发路由协议

基于IPv6的无线传感器网络引入TCP/IP架构,网络层遵循IPv6相关标准.现有的无线传感器网络路由协议不能直接应用,因此有必要为基于IPv6的无线传感器网路(如6LoWPAN网络)设计新的路由协议.针对基于IPv6的WSN其CPU、存储、通信及能量资源高度受约束的特性,提出了一种最佳转发路由协议.该协议获取邻居节点的链路估算、成本估计和RSSI值,然后基于这些参数计算各邻居节点的最佳转发值,选择拥有相对最佳转发值的节点作为数据包转发的下一跳.试验测试结果表明,相比RIP和贪婪转发路由协议,该协议提供了更好的吞吐量性能,吞吐量分别高出11％和43％.     

基于时延敏感无线传感器网络的最优任播算法

任播技术应用在基于休眠唤醒机制的无线传感器网络(WSN)中可以改善其时延较长的问题,但以往技术是针对每一跳候选节点的休眠时延进行优化的,该策略在端对端时延上往往并不最优甚至有时效果很差。针对端对端时延问题提出基于时延敏感WSN的最优任播算法。协议中基站采用AODV多路径路由协议获取任播路径信息,采用遗传算法进行最优化计算,并将所得各节点至任播组最优任播路径的信息返回给各节点。该算法具有自适应调节任播路径和全局优化的特点。实验数据表明,与以往算法相比,该算法可以更有效地降低端对端时延。     

基于簇的全IP无线传感器网络地址配置方案

为实现无线传感器网络(WSN)与IPv6互联网的全IP通信,提出一种全IP WSN地址配置方案。将WSN分为多个簇,设计分布式IPv6地址配置方案,簇首节点采用有状态地址分配方式并引入接入节点动态树获取IPv6地址,簇成员节点通过无状态地址分配方式从一跳范围内的簇首节点处获取IPv6地址,且仅在本簇范围内进行重复地址检测。仿真结果表明,与6LoWPAN WSN分层地址配置方案相比,该方案的地址配置代价及延迟更小。     

一种6LoWPAN无线传感器网络移动协议

提出了一种6LoWPAN无线传感器网络移动协议。此协议提出了6LoWPAN网络体系结构,以及6LoWPAN网络地址分层结构及地址配置算法。基于提出的6LoWPAN网络体系结构,提出了6LoWPAN网络内与网络之间的移动切换协议。在移动过程中,移动节点无须转交地址,即移动切换过程无须为移动节点配置转交地址,也无须进行转交地址注册,因此降低了移动切换代价和延迟。从理论和仿真两个角度对MIPv6、Inter-MARIO及本协议的移动切换代价、移动切换延迟、丢包率等性能参数进行了分析比较,分析结果表明本协议的移动切换代价更小、移动切换延迟更短、丢包率更低。     

无线传感器网络中利用改进型SDN-WISE协议的大数据处理方法

针对无线传感器网络（WSN）中数据量大、处理成本高的问题,提出了一种基于软件定义网络（SDN）和多播数据流路由算法的大数据方法,在WSN中实现大数据技术并计算其通信成本。首先,将MapReduce接口动态加载到WSN的适合节点中。然后,通过在控制器和传感器节点上改进SDN-WISE协议,在网络内实现map和reduce功能。最后,采用多播路由算法找到网络中MapReduce的最优部署方案,以确保部署方案的通信成本最小。通过操作系统Contiki集成上述功能和组件,在WSN中实现提出的方法并计算相应成本。在不同限制条件下的WSN中实现大数据处理实验,实验结果表明,该方法具有较好的经济性。     

一种WSN网关节点的设计与实现

无线传感器网络WSN是由分布在给定区域内大量无线传感器节点构成的一种新型信息获取系统,而无线传感器硬件节点的设计与实现是其应用的关键和基础工作.针对将无线传感器网络应用在青藏铁路沿线多年冻土区典型段进行地温、变形监测方面的特殊要求,设计了一种无线传感器网络系统,该网络由大量普通传感器节点、若干网关节点及一台计算机构成.无线传感器节点布撒在需要监测的区域内.将所探测到的有用信息通过初步的数据处理和信息融合之后,通过相邻节点接力的方式传送给网关节点.网关节点通过无线方式接收各传感器节点的数据并以有线的方式将数据传送给最终用户计算机.本文详细介绍了一种基于CC2431的网关节点以及基于C8051F320的USB接口的软硬件设计与实现.     

具有通信时延的无线传感器网络拥塞控制算法

针对具有通信时延的无线传感器网络的拥塞问题,利用图论对无线传感器网络进行建模,借鉴领导者一跟随者的思想设计了一致拥塞控制算法(congestion control based on consensus,CCBC).根据汇聚节点的负载状况,合理地调节所有传感器节点的数据发送速率,给出足够的条件证明算法在变拓扑网络结构和时变时延下的有效性.NS仿真表明,本文提出的算法与其他算法比较,具有较低的丢包率、较高的链路利用率、良好的节能性,能够很好地抑制无线传感器网络中的拥塞现象.     

6LoWPAN的节点安全机制

6LoWPAN一种近距离的新型无线技术,它在WSN（Wireless Sensor Network）方面的应用越来越广泛。但是,由于无线信道的开放性使得6LoWPAN网络很容易遭受到外来的攻击,因此保证其安全性也日益成为亟待解决的问题。以6LoWPAN协议栈为基础,提出了6LoWPAN安全体系结构,设计了MAC层、网络层的安全机制以及应用层密钥的生成和管理方案。     

A dynamic programming approach: Improving the performance of wireless networks

Traditional wireless networks focus on transparent data transmission where the data are processed at either the source or destination nodes. In contrast, the proposed approach aims at distributing data processing among the nodes in the network thus providing a higher processing capability than a single device. Moreover, energy consumption is balanced in the proposed scheme since the energy intensive processing will be distributed among the nodes. The performance of a wireless network is dependent on a number of factors including the available energy, energy–efficiency, data processing delay, transmission delay, routing decisions, security architecture etc. Typical existing distributed processing schemes have a fixed node or node type assigned to the processing at the design phase, for example a cluster head in wireless sensor networks aggregating the data. In contrast, the proposed approach aims to virtualize the processing, energy, and communication resources of the entire heterogeneous network and dynamically distribute processing steps along the communication path while optimizing performance. Moreover, the security of the communication is considered an important factor in the decision to either process or forward the data. Overall, the proposed scheme creates a wireless “computing cloud” where the processing tasks are dynamically assigned to the nodes using the Dynamic Programming (DP) methodology. The processing and transmission decisions are analytically derived from network models in order to optimize the utilization of the network resources including: available energy, processing capacity, security overhead, bandwidth etc. The proposed DP-based scheme is mathematically derived thus guaranteeing performance. Moreover, the scheme is verified through network simulations.     

Opportunistic sampling-based query processing in wireless sensor networks

High resolution sampling of physical phenomenon is a prime application of large scale wireless sensor networks (WSNs). With hundreds of nodes deployed over vast tracts of land, monitoring data can now be generated at unprecedented spatio-temporal scales. However, the limited battery life of individual nodes in the network mandates smart ways of collecting this data by maximizing localized processing of information at the node level. In this paper, we propose a WSN query processing method that enhances localized information processing by harnessing the two inherent aspects of WSN communication, i.e., multihop and multipath data transmission. In an active WSN where data collection queries are regularly processed, multihop and multipath routing leads to a situation where a significant proportion of nodes relay and overhear data generated by other nodes in the network. We propose that nodes opportunistically sample this data as they communicate. We model the data communication process in a WSN and show that opportunistic sampling during data communication leads to surprisingly accurate global knowledge at each node. We present an opportunistic query processing system that uses the accumulated global knowledge to limit the data collection requirements for future queries while ensuring temporal freshness of the results.     

基于RFID的传感器网络合作式充电和数据收集策略

能量限制是制约无线传感器网络发展的主要瓶颈之一,可充电无线传感器网络的出现对其发展起了巨大的作用.提出了一种基于RFID标签的无线传感器网络合作式无线充电和数据收集策略,根据通信方式的不同,具体提出了TBR和TDC两种方案,通过将网络中的节点进行分簇,并在单个簇内部署簇内移动读取器进行路径移动,对簇内的各个节点进行充电和数据收集;在簇间部署簇间移动读取器收集簇内读取器内的数据,并将数据传输给汇聚节点进行数据处理,通过分簇完成对节点充电和数据收集任务的分层处理.通过仿真验证,其结果表明合作式充电策略可应用在大型区域内部署的网络,并且保证所需的移动读取器数量最少,数据传输至汇聚节点的时延最短,TBR方案与TDC方案有效.