模拟退火遗传算法对无线传感器网络部署研究

研究无线传感器节点部署优化问题,传感器网络节点的部署在一定程度上决定了网络的性能和使用寿命.传统的遗传算法在无线传感器节点部署优化过程中,由于交叉和变异的概率是固定的,易产生局部最优问题,导致部署不理想,网络生命周期过短.为了更好地优化网络部署,提高网络生命周期,提出了一种基于模拟退火遗传算法的无线传感器节点部署优化方法.方法将传感器节点部署转化为一个组合优化问题,网络节点离散成为网格,通过遗传算法进行最优部署方案的搜索,同时采用模拟退火算法对遗传算法的种群进行更新,提高了最优解的搜索速度.仿真结果表明,模拟退火遗传算法部署的效率高,网络存活的节点数更多,有效地延长了网络的生命周期.     

资源受限的机会网络节点激励策略研究

针对机会网络中节点自私性问题,结合资源受限的机会网络特性,提出了一种基于买卖模型的节点激励策略——BIP.BIP策略采用货币支付模式,综合考虑节点自身资源、拥有的虚拟货币以及消息属性对消息进行定价,从而激励自私节点合作,同时有效地解决节点盲目合作带来的网络性能退化问题.博弈论分析证明,节点达成交易后,BIP策略可以有效地约束节点参与消息转发.通过仿真实验进一步验证BIP策略的有效性和实用性,结果表明BIP策略降低了能量消耗,减小了时延,提高了交付率.     

分层分簇无线传感器网络汇聚层的多目标优化部署

分层分簇的无线传感器网络中,汇聚层节点的部署对于整个网络的性能是至关重要的。本文针对非均匀环境下,分层分簇无线传感器网络中汇聚层节点的优化部署进行研究,目标是以最少的节点和最低的总功率实现对感知层节点的全覆盖,这是一个典型的多目标优化问题。 为,提出了一种基于第二代快速非支配遗传算法(Non-dominated sorting genetic algo-rithm, NSGA-II)的优化方案,以感知层节点全覆盖为前提,对汇聚层节点的数量和总功率进行联合优化。仿真结果表明,与常规均匀分布无线传感器的模型对比,本文所提出的部署方案能够在保证感知层节点全覆盖的前提下,显著减少汇聚层节点的数量,并降低了汇聚层节点的总功率,从而降低了部署成本,提高能量利用效率。     

基于二进制粒子群算法的异构传感器网络成本最优节点部署机制

节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部署要求的条件下以最小化传感器节点的部署成本为目标函数进行优化操作,以达到降低网络冗余、提高网络服务质量的效果。仿真结果表明,该算法能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络中目标监测的质量。     

一种无线传感器网络的二次部署方法

无线传感器网络中传感器节点的部署位置对整个网络的性能(比如:覆盖率、通信成本和连通性等)有重要影响.此文针对由移动传感器节点组成的网络,提出一种基于协进化计算的方法来二次部署传感器,节点优化网络的性能,所提方法先将部署区域划分为小区域,传感器节点则根据其初始位置所在的小区域划分成不同的群落,每个群落在其直接邻居群落的参与下进化,获得群落内传感器的最佳部署位置.仿真实验表明,此方法在覆盖率、移动总距离和收敛性上都优于基于传感器个体的协进化二次部署算法.     

异构无线传感器网络中基于模拟退火算法的成本最优部署机制

针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标非均匀分布的情况,提出了一种基于模拟退火算法的成本最优部署方法.算法在保证网络覆盖和容错性的条件下,以异构节点部署成本最小为优化目标进行操作.仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,有效降低网络部署的成本,提高了目标监测质量.     

基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.     

水下无线传感器网络节点部署优化研究

为降低水下传感器网络的部署成本,文中对水下无线传感器节点数目和覆盖率进行优化,提出了针对不同网络拓扑模型的水下无线传感器节点部署优化模型。首先,分析不同网络模型对覆盖性能的影响;然后,利用遗传算法求解优化问题,分别以网络节点数目和覆盖率作为适应度函数求解。通过仿真实验验证了该算法的有效性,结果显示:该策略能够在单个传感器覆盖半径减少的情况下以更少的节点数目达到更高的覆盖率,从而降低水下传感器网络节点部署成本。     

无线通信网络非等间距节点负载部署研究仿真

随着无线通信技术的发展,网络节点的部署问题成为无线网络中亟待解决的难题之一.由于网络负载配备不合理,严重影响了无线网络的工作计算效率.针对不等间距节点间存在负载不均衡和工作效率低等问题,提出采用分数阶达尔文粒子群算法,对无线通信网络中非等间距节点进行能量均衡和动态调节,根据网络节点的链路结构和相邻性的特点计算节点间的能量和距离,通过节点接收与传输距离对非等间距节点的能量进行计算,并将无线通信网络的信息流量与数据请求所需能量消耗采取提前估算处理,进而实现对各节点载荷的合理配置.搭建仿真平台,验证了提出的新型非等间距节点负载部署方法能够有效改善负载部署问题,节约更多的时间成本和功耗成本,有利于提高无线通信网络的效率,改善非等间距节点的覆盖率.     

基于监察博弈的对等网激励机制的研究

在对等网络中,存在着大量的Free-Ride节点,会严重影响到系统的性能,如何激励这些节点提供服务是提高对等网性能的重要因素.本文在节点理性假设的基础上,借助博彝论为工具,提出一种采用监察策略的对等网激励机制,并计算出了采用监察博弈的混合策略纳什均衡策略,重点分析了监察成本与参与人收益之间的博弈关系.仿真实验表明,通过采用适当的监察概率,能保证在较小的网络开销下,达到激励节点主动参与贡献资源的目的.     

DHT网络基于债务关系的公平文件交换

P2P(peer to peer)网络中,节点的自私行为极大地降低了系统的可用性.基于债务关系的文件交换网络,构建了一种促进合作的激励机制.同时,该机制保证了文件交换的公平性.激励机制的关键在于DHT(distributed hash table)网络邻居有限的固有特征,因而节点间的交互易于形成重复博弈.DFFE(debt relationship based fair file exchange in DHT network)协议只需维护很少的本地节点交互信息,协议开销小、网络扩展性好.网络路由采用基于一跳信息的贪婪算法.理性节点间的博弈存在纳什均衡,其策略选择的近似算法具有渐进收敛性.仿真实验表明了激励机制的有效性和在动态网络中性能的稳定性.     

无线传感器网络部分覆盖算法及连通性研究

研究了无线传感器网络在部分覆盖下的节点配置及网络连通性问题。首先,基于最优正六边形拓扑架构,给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系,并在已有的最优完全覆盖算法OGDC的基础上进行了扩展和改进,从而得到了一种新的网络节点配置算法EGDC（Extended OGDC Algorithm）。该算法可以有效地选择出合适的工作节点以达到任意给定覆盖率下的部分覆盖。此外,还给出了一种检验和评价网络连通性的方法,通过该方法可以对网络的连通性进行量化分析,并给出了一项评价网络连通性的指标。仿真表明,EGDC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络的连通。     

An efficient incentive scheme with a distributed authority infrastructure in peer-to-peer networks

Today’s peer-to-peer networks are designed based on the assumption that the participating nodes are cooperative, which does not hold in reality. Incentive mechanisms that promote cooperation must be introduced. However, the existing incentive schemes (using either reputation or virtual currency) suffer from various attacks based on false reports. Even worse, a colluding group of malicious nodes in a peer-to-peer network can manipulate the history information of its own members, and the damaging power increases dramatically with the group size. Such malicious nodes/collusions are difficult to detect, especially in a large network without a centralized authority. In this paper, we propose a new distributed incentive scheme, in which the amount that a node can benefit from the network is proportional to its contribution, malicious nodes can only attack others at the cost of their own interests, and a colluding group cannot gain advantage by cooperation regardless of its size. Consequently, the damaging power of colluding groups is strictly limited. The proposed scheme includes three major components: a distributed authority infrastructure, a key sharing protocol, and a contract verification protocol.     

基于虚拟力的混合感知网节点部署

感知网一般是由静态的或移动的节点组成,为保证感知网的感知功能,节点应该有自部署和自修复能力.然而全部由移动传感器组成的感知网的成本太高,为保证感知网的覆盖功能和低成本,提出了一种在静态传感器节点中加入移动传感器节点的混合感知网形式.为了更好地部署这些节点,最大化覆盖待感知区域,提出了一种基于节点间虚拟力的移动节点部署方法,利用静态节点和移动节点以及移动节点之间的虚拟人工势场产生的作用力来控制移动节点的运动,使移动节点能够在较短的时间内,以较少的能量消耗到达自己合适的位置.在理论上分析了算法的可行性,用仿真实验验证了此算法的有效性,并和其他3种类似算法进行了性能比较.     

Ad hoc网络的基于债务关系的合作激励机制

合作的激励机制对拓展Ad hoc网络的应用具有决定性作用,然而在资源有限的网络条件下实施激励机制对协议开销控制的要求很高。依托文件共享应用,提出了基于债务关系的文件共享激励机制SDE。由于只涉及直接交互信息,避免了针对全局声誉方案的欺骗与攻击行为及虚拟货币方案所存在的货币造假问题,易于分布式实现。通过引入节点间的重复博弈,节点自发维护债务的有效性。提出了债务网络上的路由算法M-PGA,该算法采用局部路由思想,可以匹配债务网络动态性,而基于最优路径的路由选择可提高路由的成功率。     

输电线路在线监测WSNs优化部署研究

应用于输电线路在线监测的无线传感器网络(WSNs)通常呈长链型,存在跳数多、时延大的问题。引入具备无线公网通信模块的异构节点能够优化WSNs时延性能。考虑网络中传感器节点分布不均匀引起的数据分布不均匀这一普遍现象及其对时延的影响,建立了异构WSNs的最大时延模型;同时考虑网段划分和异构节点部署对时延的影响,提出了一种基于局部搜索思想的网络优化部署方法来优化网络时延。仿真结果表明:上述方法能有效降低网络最大时延,提高网络实时性。     

Connectivity monitoring in wireless sensor networks

Connectivity monitoring is useful in practical deployment of wireless sensor network. In order to understand the behavior and performance bottleneck, knowledge of the network connectivity is crucial. In this paper, we propose a flexible and efficient connectivity monitoring algorithm (H²CM) that has three components and operates in a divide-and-conquer manner. The components include hop vector distance based filtering, Bloom filters and signature hashing and are designed to work with different combinations of network and neighbor set sizes. In simulation, communication cost reduction of H²CM compare to maximal compression of neighborhood information varies from 65% to 85% for large networks (>1000 nodes) and from 40% to 70% for a medium size network (a few hundred nodes). We have also implemented the algorithm in TinyOS and evaluated its performance on a testbed with 34 motes. Lastly, we study the problem of node failure detection — a simple application of connectivity monitoring. We show that by combining H²CM with the concept of dominating set, the communication cost can be drastically reduced compare to traditional data collection method.     

一种机会网络节点重复博弈模型

在资源受限的机会网络中,节点在转发过程中所表现出的自私行为将严重影响网络性能。针对这一问题,建立基于认错机制的“礼尚往来”策略的节点重复博弈模型。节点考虑到将来的利益,迫于对惩罚的恐惧而参与转发。通过该策略,节点协作可以使网络性能达到最优。仿真结果表明,节点间的相互协作增强,在自私节点较多时也能保证较好的网络性能。     

A coalitional game approach for fractional cooperative caching in content-oriented networks

In content-oriented networks, popular contents are replicated at the intermediate nodes to enhance content delivery performance. Under cooperative caching, the caching nodes collaborate to leverage one another’s cache capability and to reduce the amount of traffic transferring inside the network. This study considers the cooperation among service providers (SPs). The transferable-payoff coalitional game model is applied for analysis. We investigate the stability of the grand coalition and show that the dual-based cost allocation is in the core. A linear program (LP) minimizing the network bandwidth-expense is used for the characteristic function of the game model. However, solving the LP is a challenge because of a large amount of contents in the network. The Dantzig–Wolfe decomposition approach is further applied to decompose the large-scale problem into many subproblems, which can be solved in parallel. The analysis provides not only a deeper insight into the cooperative cache among SPs but also content placement and distribution strategies as a solution to the LP.     

面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法

摘 要: 为降低部署后的通信时延,提高智慧教室的数据发送与网络使用效率,提出面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法。以智慧教室场景中良好的通信、最大限度降低部署边缘节点成本为优化目标,构建边缘节点智能部署的目标函数。针对目标函数设定流量约束条件、无线传感网数据流约束条件、节点计算能力约束条件。自适应调整粒子群优化算法的惯性权重、粒子更新速度、Pareto最优解保存策略,设计多目标改进粒子群优化算法求解目标函数,实现面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署。测试结果表明,该方法的时延较低,网络计算能力较高,保证了智慧教室无线传感网通信和传输质量。