基于分簇的无线传感器网络簇内数据融合算法

根据节点剩余能量、通信消耗量和节点IP,设计无线传感器节点分簇算法,减少了无线传感器网络的数据传输总量。分析对以分簇为基础的簇内数据的融合算法误差成因,提出先进行簇内传感器测量修正、再进行簇内传感器数据融合的改进算法。通过TOSSIM仿真平台的实验,改进后的簇内数据融合算法测量误差明显减少。     

高数据融合的非均匀分簇无线传感器网络路由协议*

探讨了基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议,提出了一种高数据融合的非均匀分簇无线传感器网络路由协议。仿真实验结果表明,该路由协议有效地平衡了无线传感器网络的节点能耗,延长了网络的存活时间。     

传感器网络中基于链状的分簇路由算法

集成了传感器、嵌入式技术、分布式信息处理技术和无线通信技术而形成的无线传感器网络(wireless sensor network,简称WSN)是一种全新的信息获取和处理技术.但由于无线传感器网络节点能量有限的特点,使其路由协议既不同于传统的有线网络,又有别于ad hoc网络,因此研究节约传感器节点能量,延长传感器网络生命周期的条件下减少分组传递延迟的路由算法对提高网络的整体性能有重大意义,本文在水电表度数采集的具体应用背景下提出了一个基于链状的分簇路由算法(Chain-based Clustering Routing Algorithm-CBC).模拟实验结果显示CBC算法比LEACH,PEGASIS在能量×延迟度量上表现更优.     

基于分簇的无线传感器网络数据聚合方案研究

数据聚合技术是目前无线传感器网络中的研究热点,同时也是一种重要的节能技术之一。在基于分簇网络拓扑结构的基础上,提出了一种新的数据聚合方案。分别对簇内成员节点和簇头节点进行数据聚合处理,簇内节点引入相对信息熵减少数据量的发送,而簇头节点维持一个反馈比较值,当接收到簇内成员节点发送的数据或得到自身传感器模块的数据时,该值可以用来判断是否转发接收到的数据。通过与LEACH协议的仿真对比实验,结果表明新方案能有效减少网络中的数据包传送数目,降低节点能耗,并显著地延长了网络寿命。     

基于分簇路由算法的无线传感器网络技术研究

无线传感器网络的用途越来越广泛,分簇路由算法对于提高该网络的应用效率有极大的研究价值.从分簇路由算法机制分析入手,通过对当前分簇路由算法思路进行设计,提出了一些改进策略,为进一步优化算法提供参考.     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

无线传感器网络簇内分级数据融合算法

根据无线传感器网络(WSN)资源受限的特点,在主成分分析融合方法的基础上提出一种WSN簇内分级数据融合算法。采用自学习加权方法估计各个传感器的测量方差,通过线性无偏最小方差估计法对簇内传感器节点的测量数据进行修正,用主成分分析方法得出各传感器的综合支持度和数据融合的公式。通过应用实例和仿真结果验证该方法的有效性和可靠性。     

无线传感器网络高能效分簇路由算法

无线传感器网络与传统无线网络相比,网络节点在具有的电源能量、计算与处理能力、通信带宽等方面都十分有限。延长网络的生命周期成为无线传感器网络的一个关键问题。在低功耗自适应分簇路由算法(LEACH)的基础上提出了一种改进算法,其主要思想在于根据监测区域面积、节点数目及基站位置来确定最优簇个数而不是低功耗自适应算法中的固定值。最后仿真结果表明,改进后的算法与LEACH算法相比,无论是在能量消耗还是网络生命周期方面都有较大的提高。     

一种基于能量估计的异构传感器网络分簇算法

分簇算法是一种延长无线传感网络生命期的重要技术,本文提出了一种新的基于分布式能量估计的分簇算法,它可以针对能量异构传感器网络的不同场景而应用,更有效地利用能量。仿真结果表明,这种新的分簇算法能够有效地延长网络生命期,并提高网络的数据吞吐量。     

无线传感器网络分簇算法研究

研究无线传感器网络能耗和使用寿命问题.无线传感器网络由大量能量有限的传感器节点组成,节点靠电池供电,耗能不均衡将影响网络寿命.为了合理使能耗均衡、延长网络使用寿命,提出了一种新的高效节能无线传感器网络分簇算法.算法在簇头选择阶段,同时簇头的剩余能量及簇头与基站的距离来给选择;在簇生成阶段,考虑邻接簇头以及网关的剩余能量,选择一条最优化的路径,然后将融合后的数据以多跳方式传送到基站完成整个网络数据的转输.仿真结果表明,改进算法在簇头的选举和簇的生成两个阶段都综合考虑了能量和距离更能均衡各个节点能耗,证明延长了网络生存周期,提高网络的通信效率.     

An Energy Efficient Clustering Scheme for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks

In wireless sensor networks, a clustering scheme is helpful in reducing the energy consumption by aggregating data at intermediate sensors. This paper discusses the important issue of energy optimization in hierarchically-clustered wireless sensor networks to minimize the total energy consumption required to collect data. We propose a comprehensive energy consumption model for multi-tier clustered sensor networks, in which all the energy consumptions not only in the phase of data transmissions but also in the phase of cluster head rotations are taken into account. By using this new model, we are able to obtain the solutions of optimal tier number and the resulted optimal clustering scheme on how to group all the sensors into tiers by the suggested numerical method. This then enables us to propose an energy-efficiency optimized distributed multi-tier clustering algorithm for wireless sensor networks. This algorithm is theoretically analyzed in terms of time complexity. Simulation results are provided to show that, the theoretically calculated energy consumption by the new model matches very well with the simulation results, and the energy consumption is indeed minimized at the optimal number of tiers in the multi-tier clustered wireless sensor networks.     

WSN中基于多分辨率和压缩感知的数据融合方案

提出一种基于多分辨率和压缩感知的传感器网络数据融合方案;首先,对传感器网络进行配置,以生成多个层次不同类型的簇结构用于过渡式数据收集,在该结构上,最低层的叶结点只传输原始数据,其他层上的数据收集簇进行压缩采样,然后将其测量值向上发送,当母数据收集簇收到测量值时,利用基于反向DCT变换和DCT模型的CoSaMP算法来恢复原始数据;最后,我们在SIDnetSWANS平台上部署了本文方案,并在不同的二维随机部署传感器网络规模下进行了测试;实验结果表明,随着分层位置不同,大部分结点的能耗均显著降低,与NCS方案相比,能耗下降50%~77%,与HCS方案相比,能耗下降37%~70%。     

一种高效节能的无线传感器网络数据聚合协议

在无线传感器网络的应用中,常常利用大量传感器监视若干个离散目标。针对这类目标监视网络,本文提出了一种分布式高效节能的数据聚合协议EETO。EETO将覆盖目标相关 的节点组成一个簇,簇成员都是簇头的K跳覆盖邻居,相关数据在簇头能得到及时、完全的聚合,大大减少了数据传送量。详细的模拟实验结果表明,EETO有效地减少了能量消耗,显著增强了网络的覆盖寿命。     

基于分簇的传感器网络数据聚集估算机制

提出一种基于簇结构的传感器网络数据聚集估算机制CASA(clustering-based approximate scheme for data aggregation).在保证用户对数据精确度需求的前提下,CASA 通过最小化网络通信开销以及协调节点间的负载均衡,有效地提高了估算机制的节能性能.CASA 采用最优的分簇规模参数,在基于分簇的网内聚集估算架构中能够最小化网络节点的总体通信开销.此外,CASA 考虑到部署区域感知数据变化率的差异性,采用自适应的误差分配方案来进一步降低网络节点的通信开销,维护节点间的负载均衡.模拟实验结果表明,CASA 估算机制能够显著地提升传感器网络网内数据聚集机制的节能性能,同时保证聚集数据的精确程度.     

一种无线传感器网络隐私保护数据聚合方案

隐私保护是基于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)的数据聚合技术中最具挑战性的安全问题之一.在WSNs环境中,现有的隐私保护数据聚合机制不能同时满足安全性及节能性要求,存在计算复杂、通信量大及安全性低等缺点.提出一种能量有效的、抗数据丢失的隐私保护数据聚合方案,该方案利用2次不同形式的数据扰动同时实现了数据对基站及网内其他节点的隐私保护.首先,从防止基站入侵角度,给出了初次扰动数据设计方法;在此基础上,为实现对邻居节点的隐私保护,提出二次扰动数据的构造方法,并给出中间聚合节点及基站的聚合验证操作流程.通过引入消息认证码技术,有效抵御了多种外部攻击.安全及性能分析表明,该方案可在不过多消耗节点能量的前提下保证节点的安全性,且具有较好的抗数据丢失能力,安全性及能效性均优于现有方案.     

分组敏感的无线传感器网络实时数据融合树算法

针对无线传感器网络中数据传输必须在指定时延约束下完成的特殊场景提出了一种能量有效的数据融合树算法,该算法首次将分组敏感的概念引入到传感器网络实时数据融合应用中,并通过特殊机制使得该算法在降低能耗水平的同时可以为实时数据动态地选择满足时延要求的路径。另外,针对该数据融合树算法设计了一种特殊的数据融合定时机制,从而进一步改善了该算法的性能。最后,通过仿真试验将该算法与已存在算法进行了比较,证明了该算法的优越性。     

基于同态MAC的无线传感器网络安全数据融合

数据融合因其去除冗余信息和延长网络生命周期的优势,成为缓解无线传感器网络资源瓶颈问题的有效技术.然而,不安全的数据融合结果对用户来说没有任何实用价值.无线传感器网络固有的特性使得安全数据融合研究面临许多挑战.为了实现安全的数据融合,提出一种高效的安全数据融合方法,通过构造满足同态性质的消息认证码,来检测融合结果的完整性...     

无线传感器网络中安全数据融合方法研究

随着无线传感器网络应用的不断增加,很多应用都需要保证信息或数据的隐私性和完整性,这就对数据融合提出了更高的要求和新的挑战,因此设计一种兼顾数据机密性和完整性的数据融合算法就显得尤为重要。文中提出了一种基于同态加密对数据的安全性进行保护和基于同态验证码对数据的完整性进行保护的算法。同态加密可以对加密数据直接进行操作,同态验证码抗攻击性强,具有良好的完整性保护特性。同时算法依据数据融合的树结构本身的特征,减少了数据通信开销,计算复杂度低。理论分析和仿真结果显示了该方法的有效性。     

一种新的无线传感器网络冗余节点融合树算法

针对某些特定场合无线传感器网络中存在大量冗余节点造成网络资源浪费的问题,提出一种新的冗余节点融合树算法(简称RNAT)。基于分簇网络结构,采用探测区域完全覆盖的冗余节点标识方法,并综合利用节点剩余能量和距离等参数选择树上节点,以洪泛广播方式构建冗余节点融合树。算法让簇内冗余节点承担簇头的一部分工作,降低了分簇网络结构中簇头的能耗,均衡了网络能量分布。仿真实验结果表明,RNAT机制的引入可以有效提高HEED-M算法的性能,使网络生命期延长20%左右。     

用GEP实现传感器网络多源时域数据融合

本文提出了一种基于基因表达式编程GEP的多源时域数据融合模型GEP-MSDA,该模型可以在无任何先验知识的情况下自动对多源数据进行融合。实验表明,基于GEP的融合模型较传统方法能滤除更多的冗余数据,有效节省通信开销,并保持较高的精度。