一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法

频繁的煤矿井下事故要求无线传感器网络能够更精确的对井下人员进行定位。利用修正加权质心算法进行定位存在较大的误差,针对该问题,在修正加权质心算法的基础上提出了一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法,该算法将修正加权质心算法得到的质心作为新的锚节点,并通过多次选择、运行形成新的锚节点和质心的方法进行定位。仿真结果表明:不同的巷道宽度下,改变修正系数a的值就可以得到最佳的定位效果,同时可以通过仿真实验得到最佳定位效果下的修正系数a的值,从而使定位精度达到最好。通过比较两种算法的平均定位误差得到改进的煤矿井下质心定位算法在三种巷道宽度下分别将定位误差平均降低了0.792 6m,0.636 2 m,0.598 9 m。     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。     

基于最优锚节点的无线传感器网络节点定位算法

由于传感器节点能量受限,定位算法需要综合考虑定位误差、通信和计算开销等多方面的因素。分析了DV-Hop算法定位过程并总结出误差产生的主要原因,针对不同位置锚节点对定位误差的影响,提出了一种基于最优锚节点的定位算法—DV-Hop_Bon(DV-Hopbased on optimal nodes),最后使用Matlab进行了仿真实验,结果表明:新提出的定位算法在拥有较小通信半径情况下,能有效提高定位精度,并可广泛应用于无线传感器网络中。     

UWSNs节点运动模型及预测定位

为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位.     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

A utility-optimal backoff algorithm for wireless sensor networks

A novel backoff algorithm in CSMA/CA-based medium access control (MAC) protocols for clustered sensor networks was proposed. The algorithm requires that all sensor nodes have the same value of contention window (C _W ) in a cluster, which is revealed by formulating resource allocation as a network utility maximization problem. Then, by maximizing the total network utility with constrains of minimizing collision probability, the optimal value of C _W (W _opt) can be computed according to the number of sensor nodes. The new backoff algorithm uses the common optimal value W _opt and leads to fewer collisions than binary exponential backoff algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms standard 802.11 DCF and S-MAC in average collision times, packet delay, total energy consumption, and system throughput. Foundation item: Project(60772088) supported by the National Natural Science Foundation of China     

无线传感器网络的时间同步

在无线传感器网络中,时间同步是十分必要的,但是由于无线传感器网络有限的电池能量,存储以及带宽限制等因素的存在,使传统的时间同步算法不能适应于传感器网络,本文给出了专门用于传感器网络的几种时间同步算法,对比了各种算法的优缺点和应用环境的限制。     

无线传感器网络节能型数据融合算法

为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,提出二次数据融合算法(TFA).通过对每个节点设定阈值去除采集的冗余数据,控制传感器节点的数据传输量,从而控制无线通信的能量消耗.在传感器节点处,利用采集数据在时间上的相似性,对采集的数据进行融合;在控制中心,利用采集的数据在空间上的相似性,对采集的数据进行补偿和融合.仿真结果表明...     

无线传感器网络中的能量分布

在线性均匀分布的无线传感器网络中，通过分析网络内各种载荷引起的能量消耗及各类路由算法对网络生命周期的影响，提出了通过改变网络能量分布密度来提高网络生命周期的方法．通过大量实验总结出能量分布的模型，并将该模型扩展到窄带区域内分布的网络．仿真实验结果表明按该密度分布时，网络生命周期将明显增加．     

一种提高无线传感器网络节点定位精度的算法

提出一种提高传感器节点定位精度的算法,利用信号强度接收法测量节点间距离并以信标节点互为参考点修正该距离。MATLAB仿真结果表明,新算法与传统算法相比,其节点定位精度可提高10%～20%。     

降低传感器网络数据聚集延迟的近似调度算法

目前在无线传感器网络中,数据聚集大多数采用的都是单信道,导致有很高的延迟.尤其是在高密度无线传感器网络中,数据聚集是一个比较耗时的操作.人们已经证明了最小化数据聚集延迟问题是NP难问题.给出一个新的降低数据聚集延迟的近似算法,其近似比为16,并在理论上证明了该算法的延迟上界是15R+△-15,△是网络的最大度,R是网络半径.相对于现有的算法,该算法理论上具有更小的近似比和时间延迟.模拟结果也说明该算法平均延迟比现有的算法小.     

无线传感器网络中的能量分布

在线性均匀分布的无线传感器网络中,通过分析网络内各种载荷引起的能量消耗及各类路由算法对网络生命周期的影响,提出了通过改变网络能量分布密度来提高网络生命周期的方法.通过大量实验总结出能量分布的模型,并将该模型扩展到窄带区域内分布的网络.仿真实验结果表明按该密度分布时,网络生命周期将明显增加.     

一种新的传感器网络MAC地址分配算法

针对传感器网络MAC地址开销较大的问题．提出了一种适用于传感器网络的分布式MAC地址分配算法——VGSR（Virtual Grid Spatial Reusing）算法，该算法将网络分布区域划分为一系列虚拟小区，并建立节点地理位置坐标与虚拟小区间的映射关系，通过MAC地址在不同虚拟小区处的空间复用达到减小节点MAC地址长度的目的，通过调整传感器节点的通信半径，VGSR算法能够在保证网络不失连通性的同时最大限度地降低MAC地址大小，理论和实验结果表明，该算法能够很好地适应网络规模的变化，具有消耗能量低和效率改善明显的特点，其性能优于现有的其他算法。     

无线传感器网络路由协议成簇算法研究

阐述了无线传感器网络中路由协议成簇算法。在分析LEACH和SCRP的基础上,结合二者各自特点,提出了对SCRP的改进方案,并对实现算法进行了详细描述。由于考虑了网络负载平衡,该改进算法有利于提高WSN能量利用率,延长整个WSN网络的生存时间,拓展了基于簇的WSN路由协议的应用范围。     

一种自适应神经元无线传感器网络功率控制技术

针对传感器网络成簇过程难以建立数学模型的特点,利用人工智能技术提出了一种采用自适应神经元控制算法调整簇头功率,进而改变网络拓扑结构的方案.本算法能够根据实时系统误差,动态调整系统的控制参数,克服了在拓扑功率控制中仅仅依靠经验选择或分级调节的局限性.仿真结果显示,通过分簇拓扑控制后,网络的生存时间和通信总量有显著的增加.     

一种分环多跳的无线传感器网络分簇路由加权算法

针对无线传感器网络中考虑能量均衡问题,提出了一种基于分环多跳的路由加权算法(ring based multi-hop clustering routing weighting algorithm,RMCRW)。算法在簇头节点向内层转发的过程中,不仅考虑与内环簇头的距离,同时考虑内环簇头剩余能量问题,通过加入一个权值,选择最优簇头转发路径。仿真结果表明在区域范围比较大的环境下,RMCRW算法可以有效地延长网络生命周期。     

基于Memetic算法的无线传感网络覆盖优化

针对无线传感网络覆盖优化中工作节点集难以选取的问题,提出了一种基于Memetic的覆盖优化算法.该算法主要由选择算子、交叉算子、变异算子、禁忌局部搜索算法和种群更新策略组成.利用相邻节点间的区域覆盖关系,减少局部搜索中邻域的目标函数值计算量、提高计算速度,并利用随机和贪婪的策略构造一个质量较好的初始种群.仿真结果表明,该算法具有较强的搜索能力,能快速收敛于优秀解、实现工作节点集的优化选取、降低网络冗余和能耗、延长网络的生存时间.     

一种无线传感器网络数据包转发的博弈论算法

提出一种基于动态贝叶斯博弈的无线传感器网络数据包转发算法(PFDBG)．该算法将数据包转发视作一种可观察行动的多阶段不完全信息博弈,相邻节点之间根据对方历史行为的评估,采取贝叶斯修正方法对其能量水平(私有类型)进行合理的计算和预测,并利用该预测值计算最大化期望收益函数的解,来作为双方在下个博弈阶段的最优发包策略; 证明了数据包转发博弈中贝叶斯纳什均衡的存在性．理论和仿真结果表明,PFDBG算法在保证节点获得较高吞吐量的同时,能够很好地适应网络规模的变化,具有计算开销小、传输可靠性高和能量消耗低的特点,其性能优于现有的其他算法．     

用于无线传感器网络的高能效数据收集算法

针对突发事件监测等反应式传感器网络的应用,提出了一种高能效数据收集算法EE-DGA(Energy-efficient data gathering algorithm)。该算法根据节点的空间相关性和剩余能量,使位于事件区域内的节点进行簇首竞争,再利用蚁群算法构建簇内的数据收集链路。此外,该算法还隐含有一种简单的簇内调度方法,使得在满足监测精度要求的情况下,通过关闭冗余节点而进一步降低能耗。仿真结果表明:EEDGA比传统的路由算法具有更高的能效和更长的网络生存期。     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.