无线传感器网络目标跟踪动态簇成员调度策略

通过分析目标跟踪无线传感器网络监测精度、节点能量消耗与簇成员唤醒/休眠之间的内在联系,针对网络节点能量有限、密集部署节点监测数据存在冗余、传感器节点的自身位置估计误差和目标监测估计误差等问题,引入部分可观察Markov决策过程(POMDP)理论,提出一种基于目标跟踪准确度和节点能量消耗加权回报率的动态簇成员调度模型;针对动态簇成员调度算法复杂度偏高的问题,采用基于信念点的值迭代在线策略求解算法,实现传感器簇成员节点协作策略的动态生成和在线调整。仿真结果表明:该算法能够提高目标跟踪准确性,降低节点能量消耗,延长网络生存时间。     

基于FPOMDP的无线传感器网络动态调度算法

针对无线传感器网络节点能量有限、数据采集易受环境影响的问题,提出一种基于可分解部分可观察Markov决策过程FPOMDP( Factored Partially Observable Markov Decision Process )的节点休眠调度算法.通过节点空时相关模型求取休眠节点数据,利用网络数据准确性和节点能量间的条件独立关系,构造状态转移函数、观察函数和奖赏函数,采用值迭代求解算法求取最优策略,实现节点动态调度.仿真结果表明,该算法能够在保证数据准确性的前提下,有效降低节点能量消耗,延长网络生存时间.     

基于预测的移动目标跟踪节点协同调度算法

节点调度是分布式传感网降低节点能耗、延长网络寿命的重要手段。针对基于传感网的目标跟踪应用,提出目标运动和节点感知模型,并在此基础上提出一种基于预测的移动目标跟踪节点协同调度算法。算法利用粒子滤波构造节点感知功效函数,利用一种均衡节点剩余能量的方法构造感知能效函数,选举出参与目标跟踪过程的感知组成员。仿真结果表明,该算法具有较高的目标跟踪和定位精度,且可有效平衡节点之间的能耗分布。     

移动传感器网络中能量均衡分簇及移动策略

无线传感器网络各节点能量有限,如果数据收集节点（Sink）能够移动,则可以大大节约节点能量,从而延长网络的寿命。首先提出一种能量均衡的分簇算法,根据节点地理信息进行分簇,使得节点耗费总能量尽可能小的同时,使各簇能量消耗基本平衡;在此基础上提出一种Sink 移动策略,Sink 优先选择能量较充足的簇收集信息。仿真结果表明,与传统的随机移动算法相比,提出的算法能够显著平衡各族之间的能量消耗,并减少总的网络能量消耗,从而提高网络的寿命。     

基于Voronoi图的无线传感器网络的节点调度机制

无线传感器网络由大量低能量、短寿命、不可靠的传感器节点组成,最小化能量消耗—延长网络寿命是一个主要的目标。对于大多数传感器应用,通过关掉网络中配置的冗余节点提供对目标区域的完全感知并降低能量消耗是一种有效的方法。据此提出了一种基于Voronoi图的节点调度算法,该算法能在保证网络覆盖范围的情况下,有效地剔除冗余节点,由此延长网络寿命。     

无线传感器网络能量均衡消耗的TDMA调度算法

无线传感器由于节点能量有限,sink节点作为多对一数据收集模式的中心,本质上存在能量消耗的不均衡.依据典型的传感器网络参数,主要从理论上分析了一般k跳网络的节点能量消耗特征,证明在一般k跳网络中,必定有一个最佳的k使得网络寿命最长.在此基础上,提出了一种一般k跳网络的TDMA调度算法,并给出了一般k跳网络所需时隙的上界.以此为基础,给出了一般k跳网络全网调度的策略.理论分析与数值模拟计算结果证实了算法的正确性与有效性.     

入侵轨迹建模与WSN栅栏覆盖分段调度算法研究

无线传感器网络栅栏覆盖在入侵检测方面发挥着重要作用,如何调度栅栏并延长网络的生存时间已成为重点研究问题.在无线传感器网络中设计合理的调度算法,分时激活传感器节点从而延长网络生存时间是大多数研究的方向,然而仅仅通过分时调度传感器节点已很难大幅度提高网络的生存时间.因此设计了一种分时与分段相结合的无线传感器网络栅栏调度算法,该算法通过分析入侵目标穿越传感器网络部署区域的行为特征,建立入侵目标的轨迹模型,该模型在保证栅栏对入侵目标具有较高检测率的情况下预测入侵目标可能穿越栅栏的区域并分段激活栅栏从而大大减少了传感器节点的能量消耗.最后仿真实验验证了本文算法与传统的分时调度算法相比能大幅度提高网络的生存时间.     

网格环境下基于信任模型的动态级调度

网格用户、资源和服务的不确定性潜在地影响网格应用任务的正常执行,这样使得设计既能减小应用任务执行时间又能减小欺骗可能性的调度算法十分困难．参考社会学的人际关系信任模型,建立网格节点信任推荐机制,并利用D-S理论对推荐证据进行综合分析,从而定义出基于不确定性推理理论的信任度计算函数．将该函数并入DLS算法得到“可信”动态级调度算法(TDLS),从而在计算调度级别时考虑网格节点的可信程度．仿真结果证实,提出的TDLS算法以小的时间花费为代价,能有效提高任务在信任方面的服务质量需求．     

一种基于分布式最小均方差序贯估计的气体泄漏源定位算法

基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的能耗条件下可获得较高的定位精度和速度。     

无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法

为延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇算法与睡眠调度算法相结合,提出一种无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法.该算法采用二进制编码机制,引入遗传算法的变异和交叉算子,同时考虑网络覆盖保持和能量消耗减少优化目标,构造一个相应的离散粒子群优化方法.仿真实验结果表明,文中算法能较好地减少能耗和保持网络覆盖,有效延长网络的生命周期.     

面向目标跟踪的传感器网络睡眠调度协议

移动目标跟踪是无线传感器网络中的一项重要应用,将睡眠调度机制引入到目标跟踪算法中可以大大降低能耗。针对目标跟踪的实际需求,提出一种面向目标跟踪的传感器网络睡眠调度协议。根据目标跟踪不同阶段,分别设计了目标跟踪前和跟踪过程中传感器节点的睡眠调度机制;另外给出了目标丢失时,如何唤醒节点继续跟踪目标的调度策略。结果表明:该算法能够在保证跟踪质量的同时,降低跟踪能耗。     

基于能量优化的无线传感器网络动态分簇目标跟踪

针对无线传感器网络动态分簇目标跟踪中的数据碰撞与簇首选择过程导致能耗过高问题,提出一种基于能量优化的无线传感器网络动态分簇方法。首先,构建时分竞选传输模型,主动避免动态簇内数据碰撞,降低节点能耗;然后,基于能量信息与跟踪质量,提出能量均衡的最远节点调度策略,优化簇头节点调度;最后,根据加权质心定位算法,完成目标跟踪任务。实验结果表明：在节点随机部署的环境下,所提方法对于非线性运动目标的平均跟踪精度为0.65 m,与多目标跟踪动态簇员选择方法（DCMS）相当,比分布式事件定位动态分簇目标跟踪算法（DELTA）提高了45.8%;能量消耗方面,与DCMS和DELTA相比,所提方法的动态跟踪簇能量消耗有效降低了61.1%,延长了网络寿命。     

基于信念重用的WSNs能量高效跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)中目标跟踪性能与传感器能量消耗难以平衡问题,提出一种信念重用的WSNs能量高效跟踪算法。使用部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)对动态不确定环境下的WSNs进行建模,将跟踪性能与能量消耗平衡优化问题转化为POMDPs最优值函数求解过程;采用最大报酬值启发式查找方法获得跟踪性能的逼近最优值;采用信念重用方法避免重复获取信念,有效降低传感器通信带来的能量消耗。实验结果表明:信念重用算法能够有效优化跟踪性能与能量消耗之间的平衡,达到以较低的能量消耗获得较高跟踪性能的目的。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。     

基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法

针对移动Sink节点目标跟踪定位时间长,能耗大等问题,提出基于概率阈值通信感知的WSNs目标跟踪算法。采用离散数据传输方式,并定义目标信息传输概率阈值来确定是否将节点当前位置信息由传感器节点传输到Sink节点。若当前位置信息不传输到Sink节点中,则使用最近一次通报的目标位置信息进行目标定位。然后开启目标周围相关传感器节点来有效降低算法数据传输量,并保持足够的定位精度。仿真结果显示：该方法比预测跟踪算法降低数据传输量87%左右,比动态目标跟踪算法降低跟踪时间33.7%左右。     

基于UKF区域交叉定位的WSNs Sink节点动态跟踪算法

为了提高无线传感器网络（ WSNs）使用寿命,对WSNs的目标跟踪方式进行研究,提出基于无迹Kalman滤波（ UKF）的WSNs Sink节点动态跟踪算法,以实现高效节能的资源管理和利用方式。首先利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,然后通过四圆区域定位交叉定位算法对Sink节点的位置区域进行局部准确定位。实验结果表明：这种动态的Sink节点预测定位算法能够有效缩短数据发射传感器和Sink点之间的距离,减少跳数,从而实现负载均衡降低能耗的效果。     

基于动态分簇的移动目标追踪方法

针对无线传感器网络（WSN）中目标追踪的准确性低、网络能耗过高和网络生命周期短等问题,提出基于动态分簇的移动目标追踪技术。首先,构建了双层环状动态分簇的拓扑模型（TRDC）,并提出了动态分簇的更新算法;其次,在质心定位算法基础上,考虑到节点的能量,提出了基于功率级别的质心定位（CLPL）算法;最后,为了进一步减小网络的能耗,改进CLPL算法,提出了随机性定位算法。在仿真实验中,与静态簇相比,网络周期延长了22.73%;与非环状簇相比,丢失率降低了40.79%;而追踪准确性与基于接受信号强度值（RSSI）算法相差不大。所提的追踪技术能够有效保证追踪准确度,同时降低网络能耗,减小目标丢失率。     

基于三边测量的分簇目标跟踪算法

针对目标跟踪应用中目标移动的随机性和偶然性,以及跟踪节点的能量有限、通信半径小等问题,为了提高跟踪精度,并尽可能地减少节点能量消耗、延长网络寿命,提出了一种基于三边测量的分簇目标跟踪算法。所提方案采取三边测量技术进行移动目标的定位以提高定位精度,而且为了达到能效均衡,在建立唤醒簇阶段根据节点与目标之间距离、节点残余能量两个参数进行簇头及簇成员选举。仿真结果表明,所提方案与基于预测的能量节省(PES)方案、基于混合簇的目标跟踪(HCTT)协议相比,网络寿命更长,预测轨迹更精确,跟踪精度更高。     

无线传感器网络中目标跟踪算法的OPNET仿真

目标跟踪是无线传感器网络在环境测控领域的一个重要应用.由于传感器节点的能量有限,因此研究能量有效的目标跟踪算法是非常关键的.前期提出了一种基于双重负反馈蚁群的目标跟踪算法,将能量消耗平均到多个节点上,避免了部分节点因为长期处于激活状态而过早的失效.通过在OPNET平台上对该算法进行仿真实验,进一步证明了算法在保证一定跟踪精度的前提下,可以实现能量的负载均衡,从而使网络存活时间得以延长.同时也验证了仿真平台的有效性.