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。     

一种无线传感器网络节点的故障检测算法

针对无线传感器网络中的数据故障问题,提出了一种新的分布式贝叶斯故障节点检测算法（DBA）。通过引入Bayesian来计算传感器节点的故障概率,利用边界节点来调整故障概率,提高故障概率的准确性,避免了大量故障节点的负面影响。最后将DBA和分布式故障检测（DFD）的性能进行了综合仿真比较。结果表明,即使在故障节点较多的情况下,DBA也能显著提高故障检测的精度。     

一种无线传感器网络故障节点检测算法

提出一种无线传感器网络故障节点的检测方法,无需事件或模型假设,通过识别节点序列中违反排名的节点找到故障节点.算法对实际应用中的噪声环境和子序列估计问题分别提出了相应的解决方法.仿真实验表明:在不同的网络设置下,漏检率和误检率均较低,算法具有良好的性能.     

无线传感器网络节点自调度冗余覆盖算法

对于能量受限的无线传感器网络,延长网络存活的时间很关键。针对这个问题,提出了一种基于能量均衡的传感器节点自调度冗余覆盖协议（SRCP）,通过仿真实验对该算法的有关性能进行了评价,性能评价表明：这种算法能有效使用节点能力,延长网络存活时间。     

无线传感器网络中基于安全数据融合的恶意节点检测

无线传感器网络的一些固有特点,如节点能量、存储空间和计算处理能力均有限,网络节点布署在野外而无人值守,节点易被敌方捕获,因而网络内部易存在恶意节点。本文在分析Atakli等人提出的WTE方案基础上,提出了一种新的基于安全数据融合的恶意节点检测算法(MNDSDF)。针对节点数目较多层次型的无线传感器网络,MNDSDF算法首先在WTE权值融合的思想上添加了高信誉值过滤机制,来检测恶意采集节点;其次针对WTE和WCF只允许簇内单跳和融合结果受恶意节点影响较大等不足,提出了数据包计数的策略,来检测恶意转发节点。与WTE相比,MNDSDF算法能抵制更多种攻击行为,适应更宽泛的路由协议。通过仿真实验,MNDSDF算法可以有效检测出部分恶意行为,并经过与WTE和WCF比较,具有更高检测率和更低误检率。     

无线传感器网络自私节点检测的仿真研究

研究无线传感器网络安全问题.在无线传感器网络中,节点协作需要消耗能量,由于节点能量有限,并不是所有的节点都愿意参与协作,而出现自私节点.自私节点对整个网络中吞吐量和全网通信延时的产生影响,会使网络存在严重的安全性问题.为了检测及预防网络中节点的自私行为,提高无线传感器网络的安全性,提出了一种博弈论无线传感器网络自私行为检测方法.通过检测无线传感器网络的自私节点,并对拒绝协作行为进行惩罚,通过节点与其邻居节点进行的不断博弈过程,广播节点的效用变化加强网络中节点的协作性能进行仿真.仿真结果表明,对无线传感器节点的自私行为实施惩罚机制,大大增强节点间的相互协作,节省了不必要的能耗,提高了自私节点检测的准确率,延长了整个网络的生命周期,为网络的安全性提供了有效保证.     

无线传感器网络邻近节点数据融合调度算法

现有的调度算法存在节点能耗大、数据收集时延长等问题。为此,提出一种能量高效的邻近节点数据融合调度(CNDAS)算法。该算法通过计算竞争集,产生无冲突的调度序列,并为兄弟节点分配连续的传输时隙,从而降低节点状态转换的频率,节省节点能耗。模拟结果表明,当网络规模较大时,CNDAS算法的能量有效性明显优于SCHDL算法。     

基于数据融合确保目标检测精度的传感器节点布置

在使用无线传感器网络进行目标检测时,如何布置尽可能少的传感器节点而同时实现高的正确检测概率和低的误警率,是关键问题之一.采用数据融合技术,能实现传感器节点之间的协同,从而大幅提高目标检测精度.提出了用于目标检测的精度模型,分析了数据融合半径与传感器节点密度之间的关系,设计聚类方法将目标点组织成布置单元,从高密度单元到低密度单元布置传感器节点覆盖目标区域.仿真结果表明,算法在保证检测精度的同时能有效减少所使用的传感器节点数目.     

无线传感器网络节点分布式信息融合算法研究

节省能耗和延长网络寿命是无线传感器网络研究的核心课题之一,国内外在节点放置、路由策略方面有大量研究,通过密度控制、分级簇等路由算法减少数据冗余。通过信息融合算法减少有效数据传输量是延长网络节点寿命的有效途径,并就此进行具体研究,提出了三种典型的分布式信息融合算法,即系数加权融合、无反馈的Kalman融合滤波及有反馈的Kalman融合滤波,并对其在805.12.4/ZigBee温度测量网络应用层协议中进行实现,最后通过运算数据结果对三种算法进行了比较分析及有效性、局限性总结。     

无线传感器网络中数据融合节点数目的确定方法研究

数据融合技术作为无线传感器中的一项关键技术,目的是减少节点的传输数据量,减少网络中总能量的消耗。通过对WSN中的数据融合问题分析,融合节点数存在最优值,建立了一个能量消耗模型获得理论最佳融合节点数目,通过仿真分析了融合节点数目的选取对网络性能的影响,模拟仿真得到的最佳数目与理论值基本吻合。     

基于特征节点分析的恶意节点检测算法研究

无线传感器网络(WSN)通常部署在复杂的环境中,攻击者很容易通过俘获节点注入虚假数据,造成严重后果。提出基于对事件源能量感知值相近的特征节点的恶意节点检测机制(DAFNA),首先对事件源的能量值进行估计,且在此过程中过滤保留良性特征节点;然后以特征节点为参照建立坐标系,通过分析待检测节点与事件源的距离计算值与距离感知值之间的差异,进行恶意节点的判断;最后通过仿真实验,对算法性能进行分析,并与Hur算法对比,得出DAFNA算法所需先验知识少,恶意节点容纳度更好。     

无线传感器网络局部锚节点冗余的休眠定位算法

为了研究局部锚节点密度过高条件下的节点定位问题,针对锚节点冗余现象,提出了锚节点包围圈型网络模型,将锚节点依次排列并分组,并使锚节点按顺序激活和休眠,未知节点依照每组激活的节点进行定位,然后通过求平均值得到节点位置最终结果。仿真实验验证了加入休眠机制的定位算法相对于原来的DV-Hop算法定位精度有很大提高。     

无线传感器网络节点定位算法研究

本文对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,简要介绍了当前节点定位技术的研究现状,并介绍了一种利用交叠环思想定位网络中未知节点的算法ROCRSSI,说明了该算法的不足之处,提出了两种可行的改进方案：FTPL算法和DMEL算法。理论分析和仿真验证证明,两种改进方案在不同空间下较原算法均有较大的改进。     

无线传感器网络节点关联规则提取改进算法

现有的无线传感器网络节点之间关联规则提取研究算法不多见,针对如何高效地处理传感器网络的海量数据,提取有用的数据,成为新的挑战.提出了一种改进的关联规则挖掘算法,利用集合的特征来分析节点关联性,对传感器网络进行数据融合起到了很大的帮助.仿真实验结果表明,该算法比AFET算法[1]有更高的运行效率,该算法进一步减少了计算所耗费的能量和占用的内存空间,延长了网络的寿命.     

传感器节点的节能策略研究

无线传感器网络通常由能量有限的大量传感器节点组成,如何高效使用传感器节点的能量,更好地延长网络的生命周期,是传感器网络研究的热点问题.针对传感器节点中消耗能量的几个组成部分,分别进行了节能策略的研究.     

基于多元分类的无线传感器网络恶意节点检测算法

无线传感器网络是一个暴露在开放环境中的分布式网络,各节点之间相互独立,缺乏中心节点和监控节点,极易受到恶意节点的攻击.为了对无线传感器网络中的大量传感器节点进行恶意节点检测,提出了一种基于多元分类的恶意节点检测方法.提出的检测方法是在已知少量传感器节点类型的前提下,抽取与已知恶意节点类型相关的传感器节点属性,建立关于全...     

无线传感器节点节能方法研究

通过分析节点传感器的数据与时间的相关性,采用节点传感器数据预测模型描述节点传感器数据的规律,并建立基于该预测模型的节点数据发送机制,从而减少节点数据发送次数以及节点间的数据通信量,降低节点能耗。实验结果表明,在应用此预测模型后,节点电池的工作寿命能够延长4%左右。     

基于节点状态的多类型传感器调度算法

针对无线传感器网络（WSN）中能量效率问题,提出一种基于簇结构中节点健康状态的多类型传感器调度算法. 该算法基于节点的健康状态、节点传输的信息质量,根据簇中节点的健康状态进行自适应选取任务节点;通过对传感器的合理调度,均衡了网络中能量消耗以及任务的分配,保证网络的顺利运行. 实验仿真结果表明了算法的有效性.     

基于序贯检测的无线传感器网络决策融合算法

数据融合是能源有限的无线传感器网络应用中必不可少的信息处理手段.目前的数据融合方法多着眼于固定参与节点数目下的数据融合,由于融合时数据传输量与参与节点数目呈正比,所以,最佳的节能策略应是满足一定性能条件下参与节点数目可变.将序贯检测理论应用于无线传感器网络数据融合问题上,并建立其数学模型.考虑无线信道的衰减和物理层调制解调特性,进一步提出基于序贯检测的无线传感器网络数据融合判决(WDASD)方法,并通过仿真实验验证了WDASD算法的性能.     

应用于事件检测的无线传感器网络节点死活状态的研究

针对应用于事件检测的无线传感器网络的特点,在大量实验的基础上,分析了单个节点因能量消耗而死亡的全过程;根据节点工作的受限程度定义了节点的亚死亡状态和死亡状态,提出一种基于Heartbeat机制的节点亚死亡状态检测方法.该方法采用邻居监测方法检测节点是否处于沉默期,并参考节点自测电压值与重启现象判断其是否进入了亚死亡状态.同时给出节点死亡的判断公式.实验表明,该方法是有效的,降低了误判,为事件检测无线传感器网络的实际应用提供了支持.