优化网络生存时间的Sink节点移动路径选择算法

为克服无线传感网的能量空穴问题,采用最优化方法,研究一种优化网络生存时间的Sink节点移动路径选择算法(MPSA)。在MPSA算法中,将单跳传输的无线传感网监测区域分成多个大小一致的网格,Sink节点可移动到任一网格中心,停留收集单跳最大通信范围内的传感节点数据。分析停留位置的全节点覆盖条件和所有传感节点的能耗,建立权衡网络生存时间和Sink节点移动路程的优化模型。提出一种改进的遗传算法,用于求解优化模型,即迭代执行染色体评估、选择、交叉、变异、最小覆盖处理、孤立节点处理等步骤,最终获得优化网络生存时间的Sink节点移动方案。仿真结果表明:MPSA算法能提高网络生存时间,将移动路程保持在较小范围。在提高网络生存时间方面,比RCC算法更优。     

数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法（MPSA）。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明：MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。     

一种无线传感网的Sink节点移动路径规划算法研究

为寻找传感节点均匀分布时Sink节点的最优移动路径和最大网络生存时间,提出一种无线传感网的Sink节点移动路径规划算法(MPOA).在MPOA算法中,将Sink节点的数据收集范围分解成多个圆环,将监测区域分解成多个网格.根据Sink节点的停留位置和多跳通信方式,采用数学公式表示每一个网格的单位节点能耗,从而获得Sink节点移动的网络生存时间优化模型.采用修正的混合粒子群算法求解该优化模型,获得网络生存时间、Sink节点的停留位置和移动路径的最优方案.仿真结果表明:MPOA算法可寻找到Sink节点的最优移动路径,从而平衡网络能耗,提高网络生存时间.在一定的条件下,MPOA算法比Circle,Rect和Rand算法更优.     

Sink节点移动的三维无线传感网数据收集算法研究

为克服三维静态无线传感网中的能量空穴问题和提高网络生存时间,考虑Sink节点移动,提出一种Sink节点移动的三维无线传感网数据收集算法(DCA-TWSN),在DCA-TWSN中,提出三维环境下的正方体网格划分方法,建立包括Sink 移动路径选择约束、数据流量约束、能耗约束、链路约束等约束条件的数据收集优化模型,采用最优化方法求解已知Sink节点移动路径的数据收集优化问题,采用修正的蚁群算法求解Sink节点的移动路径问题,获得最优方案。仿真结果表明:不管Sink节点的最大数据收集跳数和传感节点数量如何变化,DCA-TWSN都能寻找到较优的移动路径和数据传输方案,从而提高了网络生存时间和传感节点的平均数据传输率,降低了移动路径长度、平均节点能耗方差和丢包率,比RAND、GREED和EDG-3D更优。     

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题,提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先,通过监测区域网格化,在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点,sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据;然后,分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系,建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型;最后,使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点,得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比,MSPPA在网络生命周期方面提高了60%,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题,延长网络生命周期。     

基于移动锚点的三维无线传感网节点定位算法研究

考虑在三维环境下移动锚点辅助定位传感节点的场景,提出一种基于移动锚点的三维无线传感网节点定位算法(NLA_3D).在NLA_3D算法中,移动锚点在随机移动探测的过程中,获知未定位传感节点所在连接树的所有传感节点信息,建立最小化移动路径长度和定位误差的优化模型,并引入遗传算法思想,提出一种混合海洋捕食者算法求解优化模型,即将遗传算法的变异操作认为是布朗运动,将遗传算法的交叉操作认为是莱维运动,并计算移动锚点的最优移动路径.移动锚点在最优移动路径上提供不共面的参考位置信息.因此未定位传感节点能够根据移动锚点或已定位传感节点位置信息,采用极大似然估计算法计算自身位置坐标.仿真结果表明:NLA_3D算法可定位监测区域内所有传感节点,增加传感节点的平均锚点位置个数和降低平均节点定位误差,比RAND、GREED和LMPS算法更优.     

基于改进鲸鱼优化算法的传感网络节点移动策略

针对传感网络监测区域难以完全覆盖,导致节点移动能耗较大、网络寿命较差的问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法的传感网络节点移动策略。建立传感器节点模型,确立通信范围,计算网络节点覆盖率。为满足通信信噪比要求,结合信息增益构建信道模型,制定通信协议。分析传统鲸鱼算法中个体捕食过程,探究螺旋式与收缩包围两种位置更新方式。引入自适应步长参数,根据节点总数量、覆盖半径与区域边长等参数,计算个体适应度值,选取初始种群,以覆盖率最大为目标,确定当前最优解的位置,经过不断更新,当迭代次数最大时输出全局最优解,即节点移动位置。仿真结果表明,当节点数量为180个时,而本文方法的传感网络节点寿命为28min;当节点数量为10时,本文方法的总路程理想值和解空间之比为0.120,降低了节点移动能耗。     

Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

一种针对移动全覆盖问题的节点移动策略

在传感网和物联网的大力发展过程中,覆盖问题始终是该领域关注的核心问题.目前在诸多应用中,网络部署受各类影响因素的制约以及传感设备自身条件的限制,无法实现监测区域的完全覆盖.但如果借助某些特定的移动设备并按照有针对性的移动策略实施移动覆盖,就可以实现监测区域内的补全覆盖.基于此应用提出了一类新的覆盖问题——移动全覆盖问题,即在网络稀疏覆盖的环境下,利用移动节点的移动覆盖实现监测区域的全覆盖问题.针对该问题提出了分而治之的节点移动策略.首先,按照移动节点通信半径将整个监测区域划分成多个子区域;其次,以四叉树分层遍历的策略作为移动节点在子区域间的移动方案;最后,针对每个子区域内静态节点的覆盖状况制定相应的区域内的移动策略.实验结果表明采用本文提出的移动策略可以实现在移动节点移动较小距离的前提下达到整个区域的全覆盖,从而解决了稀疏网络环境下的全覆盖问题.     

复杂环境下一种多移动节点的WSN三维覆盖算法

依据现实环境中对于复杂的山丘、沟壑等空间立体目标进行监测的需要,提出一种多移动节点的无线传感器网络三维覆盖算法。通过在三维空间中选取目标监测点,采用基于误警率的节点感知模型感知目标监测点,计算目标监测点的三维联合探测概率进行覆盖空洞分析,找出移动节点最优移动路径,调整移动节点移动位置实现对目标监测点的全覆盖,解决三维环境中恶劣复杂情况下的监测问题。仿真结果表明,该算法可有效探测覆盖空洞,并能够利用移动节点对其进行修复,在满足目标监测节点全覆盖的同时使移动节点的移动距离最优,降低网络能耗。     

基于多传感器的室内三维定位算法研究

针对消防员在日常救援过程中难以准确获知自身位置坐标的问题,采用姿态传感器和气压计,提出一种室内三维定位算法(ITPA)。在ITPA算法中,根据加速度的幅值均方根、加速度的幅值方差和角速度的幅值均方根,实现过零监测,从而获知消防员的行走步数。根据气压计的数据,采用高度获取,卡尔曼滤波和异常数据处理等操作,获知消防员的高度,并判断其移动行为。通过二维移动距离计算和位置获取操作获知二维坐标。根据消防员的行为对其三维坐标观测值进行修正,并采用Kalman融合算法估计消防员的当前三维位置坐标。实验结果表明:在直行行走、楼梯行走和综合行走下,ITPA算法都能获得较接近真实路线的消防员室内三维位置,降低了算法的步数误差、距离误差和漂移误差,比FINS,IPNS和IPA3D算法更优。     

基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统

在无线传感器网络中,为了实现信息的隐蔽通信,提出了一种基于随机噪声调制的新型隐蔽通信系统。隐蔽通信系统的二进制消息序列调制联合正态分布噪声序列的相关系数。作为隐蔽通信系统信号的联合正态分布噪声,叠加到传统数字通信系统调制器的输出。在接收端,相关系数的估计值经过硬判决之后恢复出隐蔽系统的的二进制消息。所提出方案的关键问题,例如信道估计和符号同步,则由传统的数字通信系统解决。从理论上推导出了隐蔽通信系统的误码率。仿真结果表明,所提出的系统具有较低的误码率性能,且与理论值一致。     

基于双重虚拟力算法的移动自组织网络节点移动策略研究

针对自组织网络中节点移动过程所带来的不确定性,本文提出一种基于双重虚拟力算法的节点移动策略,提升网络整体性能。首先,本文建立节点模型分析节点的基本移动方式与能量消耗方式;然后,设定阈值参数建立“距离虚拟力”与“能量虚拟力”双重虚拟力模型,制定节点移动策略。数值仿真结果显示:提出的移动策略可以有效提高网络整体覆盖率、节点连通率;对比单一指标的虚拟力模型,双重虚拟力模型可以降低网络能耗,提高网络生存时间。     

基于Wi-Fi通讯的大功率光功率计的研制

介绍了一种基于Wi-Fi无线通信技术的大功率光功率计的设计原理和实现方法。该光功率计以STM32为微控制器,采用热电堆探测器实现热电转换。它不但能通过ESP8266Wi-Fi模块支持与上位机实现无线通信,并且同时支持USB通信模式。该系统可以在0.19μm～15.0μm波长范围内实现100 m W～100 W激光功率的连续自动量程切换测量。该光功率计还具备了通过脉冲宽度调制(PWM)与0～5 V模拟信号电压输出方式去反馈控制激光器输出强度,以及外触发功能。测试结果表明,该光功率计不但可以很好地满足工程应用中大功率激光器输出功率的检测与控制,并且实现了基于Wi-Fi无线通信方式的移动式测量。     

基于遗传算法的水下传感器网络节点部署算法研究

针对水下无线传感器网络部署时,如何确定节点数量以及节点位置的难题,提出了一种基于遗传算法的网络优化节点部署算法。首先,将所需探测的海域环境离散为固定规格网格,以格点表示节点可供部署的空间;然后,构造节点连通率与空间覆盖率两项重要指标,以部署节点数量最少为目标函数,建立整数非线性规划模型。最后,引入遗传算法求解此 NP-hard 问题,并讨论给定不同的覆盖率、不同覆盖半径与节点数量之间的关系。结果显示:相比与传统覆盖算法,本文算法能够有效地降低覆盖空洞,提高网络覆盖率,提高网络生存时间。     

基于全固态离子选择性电极的多巴胺生物传感器研究

提出了一种全固态的多巴胺离子选择性电极。该电极以金作为导电基底,聚(苯乙烯磺酸钠)掺杂的聚(3,4-乙烯二氧噻吩)(PEDOT/PSS)作为固态电解质,电解质层上覆盖多巴胺敏感膜,将12-冠醚-4(CE)和四苯硼钠(NaTPB)合成产物CE-TPB作为敏感膜的离子载体。经过优化后的多巴胺传感器在多巴胺浓度为10^-5 μmol/L^10^-2 μmol/L范围内呈线性相关,斜率为(52.09±0.38)mV/decade,检测下限达到(7.69±0.77)μmol/L。此外,对多巴胺传感器的抗干扰性、动态响应特性、一致性与重复性以及使用寿命等电极性能进行了测试,均具有良好的表现。     

阻抗匹配抑制时差式气体超声波流量计零漂

时差式气体超声波流量计在测量时现会出现零漂过大的问题,导致整体系统计量准确度不高。针对这种情况,提出了一种通过匹配流道中同一探头在发射状态下的输入阻抗和接收状态下的输出阻抗来抑制零漂的方法。利用贴片电容抬高信号激励端的阻抗,使之脱离与地虚短的状态,避免同一探头在发、收状态切换时的电路结构变化。保持探头谐振频率不变,使超声波探头发收电路固有延时在顺、逆流测量时相等。利用互相关法使顺逆流信号中固有延时相互抵消,实验结果表明,阻抗匹配有效抑制了零漂,20℃时零点误差被抑制在0.000 48 m3/h内,符合1.5级气体流量计国家标准。     

基于Dubins曲线的无线传感网聚类移动数据采集算法

利用类车型Sink节点实现无线传感器网络的移动数据采集,可以有效延长网络生命周期。考虑类车型移动Sink节点的Kinematic约束,本文提出了一种基于聚类间Dubins平滑曲线的移动数据采集算法。整个无线传感器网络被划分为多个不重叠的聚类区间,聚类内采用最小生成树路由方法实现传感器节点的无线多跳式数据传输,Sink节点按聚类之间规划的Dubins曲线寻访数据采集点进行移动数据采集,从而兼顾移动数据采集的平滑性和节点能耗的优化性。仿真结果验证了本文算法可以在保证移动路径平滑的约束条件下提高无线传感器网络的能耗效率。     

RFEHWSN中满足节点吞吐量需求的负载均衡基站部署方案

射频能量捕获无线传感器网络可以通过不同物理环境和不同需要条件如时间、频率、能量源的发送能量功率等维度上进行充分的控制,稳定性较强,而其中的基站不仅具有较高的成本,而且其部署位置很大程度地决定节点的可达吞吐量。本文研究了在满足每个传感器节点的吞吐量不小于其吞吐量需求的条件下,均衡基站负载量,尤其是负载量最大的基站,提出了优化每个基站的负载量的方案。首先进行系统建模,然后提出了一种启发式部署算法,以达到负载均衡的目标。通过这些步骤优化部署,既满足了每个节点吞吐量限制,又让每个基站负载量尽可能小。仿真结果表明,通过节点的优化接入能够有效降低网络基站负载量方差,达到了负载均衡的效果。     

非视距环境中的无线网络残差加权定位算法

无线定位已成为物联网应用的重要研究内容,为减小非视距(NLOS)误差对传统定位算法的精度的影响。因此提出一种基于目标临时位置估计的残差幂次方加权定位算法。算法核心在于先利用分组定位得到不同目标节点估计位置,并将位置之间的差值定义为临时定位残差。然后区别于传统残差加权定位算法,本文提出用残差的高次幂作为加权函数,并通过仿真搜索最优的加权函数。仿真结果表明,当LOS-SN数目不小于2时,本文算法在定位精度上远高于传统的NLOS抑制定位算法。和传统的残差加权定位算法(RWGH)相比,本文所提算法的定位精度提高了近60%,同时降低了对LOS-SN个数的要求。和半正定规划(SDP)相比,定位精度提高了近38%,并降低了计算复杂度。