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。     

能量感知的WSN自适应数据融合路由算法*

针对传感器节点以能量有效的方式收集相关性数据问题,提出了一种能量感知的自适应数据融合路由算法EAAF(energy-aware adaptive data fusion routing algorithm for wireless sensor networks)。算法选择路由时,根据数据传输和数据融合能量开销及节能增益,对数据迁移到每个传感器节点是否进行数据融合作自适应选择,从而实现在信息收集过程中提高网络的能效。仿真结果表明,能量感知的自适应数据融合路由算法的能效大幅度优于SPT、MST和SLT算法     

无线传感器网络地理协同通信算法

针对无线传感器网络能量有效性和协同通信节点选取问题,提出基于位置的无线传感器网络协同通信算法(CCABL).该算法通过距离参数选取协同节点及其成员节点,并引入数据融合和分簇思想.协同节点融合成员节点数据,采用F/R(forward/reverse)协同通信传输数据.理论分析和NS2仿真验证表明,与数据融合算法和LEACH分簇算法相比,CCABL算法不仅有效地提高了能量有效性,而且节点能量消耗更加均衡,网络生存期长,同时算法实现简单,控制开销低.     

无线传感器网络相关感知路由算法

本文通过建立能量有效的数据融合树,对无线传感器网络中多跳传输的数据进行动态融合,以减少整个网络的能量消耗。利用竞争游戏算法理论框架阐述数据之间的相关性;综合考虑传感器节点的剩余能量、干扰以及网络间的数据融合,构造算法的成本函数;借助相关感知路由算法求解竞争游戏的可能最优解。仿真结果表明相关感知路由算法能够有效地延长整个网络的生命周期。     

WSN中的一种多传感器数据融合算法

为了适应无线传感器网络资源受限的特点,提出一种多传感器数据融合算法,算法在传感层和网络层之间增加数据融合层,将采集的数据分为实时数据和非实时数据,对数据进行约筒处理,提高传感器节点传输被采集信息的效率.利用TinyOS进行仿真测试,结果表明:数据融合算法可以有效地减少网络中数据通讯流量,节省传感器节点能量,延长网络生存时间.     

基于蚂蚁算法的无线传感器网络数据融合路由算法

在无线传感器网络环境下,提出改进的基于蚂蚁算法的数据融合路由算法.该算法采用分布式策略,将整个网络中的节点构造成一棵以sink节点为根的树结构,即教据融合树,算法在构造树的过程中,利用蚂蚁的"寻食"方式进行最优父节点的选择,同时算法也考虑了节点的剩余能量,用其它节点代替剩余能量小的节点.算法利用树结构实现了数据融合,节省了能量,同时也实现了负载均衡,最大化网络的生存时间.     

一种无线传感器网络动态成簇数据融合算法

针对无线传感器网络应用于突发事件的场合,提出一种基于事件驱动的动态成簇数据融合算法。在综合考虑事件严重程度及节点剩余能量等因素的基础上,算法选择刺激强度大且剩余能量多的节点担当簇头。簇头节点通过广播成簇消息实现动态成簇,并动态调整每一轮数据融合延迟时间,提高了数据融合效率。仿真实验结果表明,与TEEN协议相比,该算法具有较低的节点平均能耗和较佳的网络数据融合延迟时间。     

传感器网络中基于簇的融合树构建算法

针对无线传感器网络中节点能量有限的特点,提出一种基于簇的数据融合树构建算法。该算法利用基于簇的层次结构减少路由维护代价并提高系统可扩展性;利用数据融合树处理网中冗余信息,降低数据传输量,实现了节点能量高效地使用。仿真结果表明,该算法能有效降低节点能量消耗,并延长网络生存期,性能优于典型算法。     

无线传感器网络的能量有效性网络层路由算法——最小跳数路由算法

本文提出了一个能量有效性的适用于无线传感器网络的网络层路由算法—最小跳数路由算法(MHRA)。MHRA算法分为两个阶段;在感知任务交付阶段,节点通过洪泛感知任务建立路由;在感知数据交付阶段将感知数据沿该路由返回收发器。实验结果表明MHRA路由算法通过采用多跳通信工作方式、按需驱动的路由策略、使用传感器节点到Sink节点的最佳路径和次最佳路径、数据融合等方案,减少了路由的建立和维持开销,有效地实现了能量节省,实现了算法的简单性、正确性、能量有效性和健壮性。     

带野值处理的轻量级数据融合算法仿真研究

针对无线传感器网络节点感知数据存在野值、丢失以及能量和计算能力受限问题,提出了一种带野值预处理功能的轻量级数据融合算法。该算法基于Grubbs准则和模糊加权融合方法进行设计,主要用于剔除数据野值和实现多传感器数据融合。该算法设计简单、计算量小,能够满足节点有限计算能力的要求。采用第三方实测数据验证结果表明,该算法能有效地剔除感知数据集中的野值,弥补感知数据丢失带来的影响和提高传回汇聚节点数据的准确度。     

无线传感器网络路由融合算法的研究

无线传感器网络节点有限的能量成为目前研究的热点问题之一.数据融合可以通过合并冗余数据来减少需要传输的数据包的数量进而减少节点能量的消耗,将路由技术和数据融合结合起来.在比较了当前几种构建融合树算法的基础上,结合图论的相关知识,提出了一种以图的中心点为树根的融合树生成算法,并通过仿真试验证明了该算法可以通过减少传输过程中数据包的数量来减少网络能量的消耗,从而达到延长网络生命周期的目的.     

基于无线传感器网络的网内数据融合*

由于电池能量的限制,无线传感器网络设计的一个主要目标就是最大化网络生命期。在传感器网络中,网内数据融合是减少能源消耗的有效途径。首先基于传感器网络的特点,描述了网内数据融合的概念和网内数据融合的两个层次,重点阐述了在无线传感器网络中网内数据融合的几种数据分发策略,并分析了数据的最大延迟时间T在各个融合节点上的分配对网内数据融合的影响。     

无线传感器网络网内数据融合技术研究

网内数据融合技术可以消除无线传感器网络中的冗余信息，提高数据的精确度，并延长网络的生命周期。本文通过分析现有网内数据融合技术的不足，提出一种新型网内数据融合技术，它通过利用一种新型的融合定时机制，对节点的融合定时时间进行合理配置，取得网络能量利用效率和数据精确性之间的良好平衡。     

一种基于能耗度量的融合树构建算法

基于传感器节点能耗情况对数据压缩以及数据融合进行了分析,针对在非完全融合情况下,贪婪增长树(GIT)算法构建融合树时并不能很好选择最优路由的问题,提出了一种基于能耗度量的融合树构建算法,通过融合节点反馈能耗以及到达Sink节点的跳数信息,对多个路由的能耗进行评估,进而选择低能耗路由.同时提出了一种由信息源节点进行路径加强的策略,减小了路径加强信息量以及多路径记录带来的负担.模拟实验数据表明,该算法在数据融合压缩比较小的情况下节能效果优于贪婪增长树GIT算法,并且随着信息源与Sink节点距离的增大,路径加强信息的数量也有很大降低.     

基于模糊强化学习和果蝇优化的WSN数据聚合算法

在无线传感器网络中,传感器的能量时有限的,如果传感器的能量耗尽,那么无线传感网络的鲁棒性和寿命就会大大降低.因此,提出了基于模糊强化学习和果蝇优化的数据聚合机制,以最大限度地延长网络寿命,并进行高效数据聚合.首先,网格聚类用于簇的形成和簇头的选择,接着评估各个网格簇所有可能的数据聚合节点,然后采用模糊强化学习选取最佳数据聚合节点,最后利用果蝇优化算法动态定位整个无线传感网络的数据汇聚节点.仿真结果表明,提出的数据聚合方案在能耗和网络鲁棒性方面优于对比方案.     

对无线传感器网络区域数据聚合有效性的研究

通过抽象出无线传感器网络中区域数据回传的网络模型,定量研究了区域数据聚合的节能条件,证明了先聚合再回传比直接进行数据回传所节省的相对路径长度,如果大于等于数据相关性与源节点个数的比值时,区域数据聚合一定可以节省能耗,并进一步给出了当数据聚合点在网络的不同位置,或数据的空间相关性不同时,区域数据聚合的节能条件。对于无线传感器网络的部署、路由协议的选择及评估数据聚合算法的能量有效性等,均具有一定的参考价值。     

无线传感器网络中安全高效的空间数据聚集算法

提出了一种传感器网络中安全高效的空间数据聚集算法SESDA（secure and energy-efficient spatial dataaggregation algorithm）.SESDA 基于路线方法实现数据聚集,由于算法沿着已设计好的路线执行聚集请求和数据聚集,使得SESDA 不受网络拓扑结构的影响,适用于网络拓扑结构动态变化的传感器网络,且节省了网络拓扑结构的维护消耗.此外,针对过多加/解密操作对节点能量急剧消耗的特点,SESDA 通过安全通道传输感知数据来保证数据的隐私性,避免了节点之间在数据传输过程中需要对感知数据进行加/解密操作,不仅可以节约节点大量的能量从而延长网络寿命,而且使得数据聚集具有很小的处理延迟,因而获得较高的聚集精确度.理论分析和实验结果显示,SESDA 具有低通信量、低能耗、高安全性和高精确度的特点.     

基于压缩感知与能量聚合视觉传感器数据传输系统

为了保证视频数据的快速传输,并进行有效压缩,从而提升视频数据的传输质量,提出一种基于压缩感知与能量聚合的视觉传感器数据传输技术。该技术在提升视频数据传输率和压缩率的基础上,针对视觉传感器的高能耗问题,采用能量融合技术和能量约束方法来减少能量消耗,并采用了视觉传感器失真和功耗模型、视频数据传输模型,以及能量聚合模型进行分析。实验仿真数据结果表明：在提升视频数据的传输速率、压缩率,以及减少网络总体能量消耗上,提出的视觉传感器数据传输技术取得了较好的效果。     

无线传感器网络中数据融合机制的能量有效性研究

建立基于数据融合机制的无线传感器网络模型,并对不同融合强度下网络总能耗和单节点能耗进行理论计算得到能耗公式.分析表明,当监测区域扩大时,强融合率将有效节省网络能耗;随着融合强度的增加,网络中节点能量消耗趋于平均.     

无线传感器网络数据融合技术

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键技术,能减少传感器节点间的传输量,从而明显提高网络感知效能,延长网络生命周期,减小时间延迟。通过对尚处于研究阶段的数据融合技术进行详细分析与研究,阐述了数据融合技术的重要性,并分类介绍了现有的主要数据融合方法,最后指出该研究领域当前面临的挑战以及需要进一步研究的方向和有前景的研究课题——压缩感知。