无线传感器网络中信道仿真模型的研究

无线传感器网络是一种全新的技术，能够广泛应用于恶劣环境和军事领域中。针对无线传感器刚络的仿真也随之而来，大部分仿真重点在路由层和MAC层，研究传感器网络的连通性和网络生存周期，而忽略了物理信道的特征。该文主要针对无线传感器网络的特殊性分析和介绍了基于OPNET的无线信道模型，给出了必要的数学计箅。通过基于信道接入的分簇算法的网络仿真，验证了无线链路的关键参数对于无线传感器网络的网络结构的影响，给出了系统的仿真结果。     

无线传感器网络路由算法仿真模型的研究

随着计算机技术、网络技术、无线通信技术的发展,当前在通信领域形成了一种无线传感器网络,无线传感器网络有诸多优势和功能,应用范围非常广,因为自身的特点,使得无线传感器网络的发展、技术等面临着新的挑战。无线传感器网络从组成到功能均和传统的无线通信网络不同,无线传感器网络的路由算法在不断地创新和突破。在无线传感器网络路由算法的设计中,需要将所有的资源高效利用放在首位,建立路由计算仿真模型。针对无线传感器网络路由算法的仿真模型进行了研究分析。     

无线传感器网络中信道接入分簇算法的研究

传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步,推动了具有现代意义的无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络能够广泛应用于恶劣环境和军事领域中。其中针对如何延长传感器网络的生存周期,降低传感节点的能量消耗成为研究的重点问题。文章通过分析无线传感器网络的特点和分簇算法的优点,提出新的基于信道接入分簇算法的路由解决方案,通过与已有的基于信道接入分簇算法的比较,新的分簇算法能够大大降低系统的能耗和复杂度,延长网络的寿命。最后,利用OPNET网络仿真工具给出相关的仿真结果。     

无线传感器网络通用平台的研发

介绍了无线传感器网络的背景、基本概念及其广泛的研究价值和应用价值。结合无线传感器网络系统的主要问题和系统结构，说明了进行无线传感器网络系统仿真的意义；在分析开放源码网络仿真平台NS2特点、基本组成和体系结构的基础上，给出了系统仿真的基本流程和方法。针对无线传感器网络节点的主要问题和性能指标，给出了节点的设计思想和技术路线。实际应用表明，该无线传感器网络系统平台及其节点设计的合理性、实用性。     

无线传感器网络关键技术及其仿真平台分析

对无线传感器网络技术特点进行了研究,分析了无线传感器网络研究的技术难点和重点.针对目前出现的各种仿真平台,如OPNET、OMNET++、NS2、TOSSIM等,分析研究了其技术特点并进行归纳性分类和概括,阐述了无线传感器网络仿真的重点评估指标,更好地推动无线传感器网络仿真研究的发展.     

OMNET的安装与版本间区别

随着信息技术的进步与发展,无线传感器网络(WSN)在无线通信技术中占有着举足轻重的地位,在诸如环境监测、医疗护理、军事领域有着广泛的应用,其综合了传感器技术、无线通信技术等技术,是当前国际上备受关注的前沿热点研究领域.本文主要研究现阶段经典的路由算法,并对其进行了仿真实现,时LEACH算法进行了改进,降低无线传感器网络节点能耗,延长无线传感器网络节点的寿命,提高整个网络的工作效率.     

无线传感器网络节点实现模型

无线传感器网络是集成了嵌入系统、无线通信、分布计算、检测技术，由大量无线微型传感器节点组成的新型网络。无线传感器网络节点是构成无线传感器网络的基础。分析了无线传感网络节点的信号处理过程，对比研究了基于微处理器和基于现代信号处理在系统可编程的两种无线传感网络节点的实现模型。采用现代可编程实现的无线传感网络节点模型体积小、功耗低、速度快。基于微处理器的节点具有极大的灵活性。     

探析基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法优化

近些年来,随着时代经济的飞速发展以及科学技术的日新月异,现代化无线通信和电子技术日益成熟,以至于多功能和低功耗的微型无线通信传感器节点迅速发展起来.同时无线传感器网络作为一种小体积和低功耗的无线多跳网络,涵盖了分布式信息手机、无线通信技术以及数据处理3大技术.在对基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法优化进行了研究,分析了无线传感器网络的基本定义、特征以及基本体系结构,分析了无线网络传感器路由协议的基本目标、算法设计的瓶颈以及其基本分类,探讨总结了基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法优化的实现过程.     

无线传感器网络的现状研究及新路由算法的初探

随着信息技术的进步与发展,无线传感器网络(WSN)在无线通信技术中占有着举足轻重的地位,在诸如环境监测、医疗护理、军事领域有着广泛的应用,其综合了传感器技术、无线通信技术等技术,是当前国际上备受关注的前沿热点研究领域.本文主要研究现阶段经典的路由算法,并对其进行了仿真实现,时LEACH算法进行了改进,降低无线传感器网络节点能耗,延长无线传感器网络节点的寿命,提高整个网络的工作效率.     

无线传感器网络及其数据融合的研究

随着智能化、网络化等技术的日益成熟,具有潜在巨大应用价值的无线传感网络引起人们的重视与研究。本文介绍了无线传感器网络的相关特点和系统结构,采用NS2仿真工具实现无线传感器网络802．15．4协议的仿真,并针对延长无线传感器网络生命周期的数据融合技术进行了研究和分析。     

一种模拟退火遗传算法的传感器网络数据融合技术研究

研究无线传感器网络(WSN)数据融合技术。传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗。结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA)。采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合。仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时。     

基于RSSI的无线传感器网络定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)的支撑技术之一,给无线传感器网络的各种应用提供节点的位置信息,具有重要的作用。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,并着重分析了基于信号强度测距法(RSSI)的无线定位技术,提出了将信号强度理论值与经验值相融合的定位方法。     

无线传感器网络覆盖优化仿真研究

研究无线传感器覆盖(WSN)优化问题,由于网络传感器节点分布不均匀,又存在冗余等问题。传统WSN高密度部署方法,节点分布极不均匀,节点覆盖区域之间的重复率高,节点浪费严重,导致网络覆盖率低、成本高。为了提高无线传感器网络的覆盖率,提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO)的WSN覆盖优化算法。首先以提高网络覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型,然后通过粒子间协作进行求解,并对粒子群混沌扰动,保持粒子多样性,从而得到最优网络覆盖。仿真结果表明,相对于其它覆盖优化算法,CPSO能够以较少传感器节点获得较高网络覆盖率,提高了网络通信效率,降低网络成本。     

无线传感器网络操作系统TinyOS的研究

无线传感器网络（Wireless Sensor Network,简称WSN）综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络、无线通信技术及分布式信息处理技术。本文介绍了无线传感器网络及无线传感器网络操作系统的特点,分析了具有代表性的无线传感器网络操作系统TinyOS,最后指出TinyOS调度策略的不足,提出一点改进的意见。     

基于SNMP的IPv6无线传感器网络信息管理平台的设计与实现

无线传感器网络(Wireless sensor networks)是随机分布的传感器节点通过分布式协议自组织方式形成的网络,网络管理是保障无线传感器网络稳定、可靠、高效运行的重要条件。讨论研究了现有无线传感器网络管理技术,并结合无线传感器网络的特点和实际需求,在已有IPv6无线传感器网络底层协议及SNMP(简单网络管理协议)的基础上,设计和实现了一个切实可行的符合无线传感器网络特点的节点信息管理平台,以实现用户对无线传感器网络的远程有效管理。     

无线传感器网络路由算法的研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,路由协议是其组网的基础,在综合大量路由协议和算法文献的基础上,提出了一种新的无线传感器网络路由算法;在该算法中,信息素的形成不仅考虑节点间的梯度因素,还融合了节点的剩余能量,同时,算法中还设置了节点的能量阈值,以防止一些节点由于作为中间节点转发数据包过早死亡而导致这些节点所在区域失去监控;实验结果验证了该算法的有效性,可以很好地适应无线传感器网络无集中控制和动态拓扑的特点,同时支持多径路由。     

无线传感器网络安全存在的问题和对策

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,由于其通常自行的运作,不需要人员进行职守,因此无线传感器网络的安全存在较大的威胁,本文在无线传感器网络潜在威胁的基础上,从物理层、链路层和路由层三个方面,对无线传感器网络安全存在的问题和对策,进行了深入的研究,希望能给实际的无线传感器网络建设,提供一定的参考.     

WSN in cyber physical systems: Enhanced energy management routing approach using software agents

Recently, the cyber physical system has emerged as a promising direction to enrich the interactions between physical and virtual worlds. Meanwhile, a lot of research is dedicated to wireless sensor networks as an integral part of cyber physical systems. A wireless sensor network (WSN) is a wireless network consisting of spatially distributed autonomous devices that use sensors to monitor physical or environmental conditions. These autonomous devices, or nodes, combine with routers and a gateway to create a typical WSN system. Shrinking size and increasing deployment density of wireless sensor nodes implies the smaller equipped battery size. This means emerging wireless sensor nodes must compete for efficient energy utilization to increase the WSN lifetime. The network lifetime is defined as the time duration until the first sensor node in a network fails due to battery depletion. One solution for enhancing the lifetime of WSN is to utilize mobile agents. In this paper, we propose an agent-based approach that performs data processing and data aggregation decisions locally i.e., at nodes rather than bringing data back to a central processor (sink). Our proposed approach increases the network lifetime by generating an optimal routing path for mobile agents to transverse the network. The proposed approach consists of two phases. In the first phase, Dijkstra’s algorithm is used to generate a complete graph to connect all source nodes in a WSN. In the second phase, a genetic algorithm is used to generate the best-approximated route for mobile agents in a radio harsh environment to route the sensory data to the base-station. To demonstrate the feasibility of our approach, a formal analysis and experimental results are presented.