一种无线传感器网络能量均衡路由算法

将无线传感器网络路由视作一种不完全信息的序列决策问题,针对传感器网络能耗不均的问题,提出了一种基于强化学习预测的能量均衡路由算法EBRRLP.该算法通过强化学习预测转发节点的行为,并利用ε贪婪策略选择预测值最优的节点发送数据,事后采取委托-代理激励制度抑制转发节点的自私性,维护节点的最大效用.仿真实验结果表明,EBRRLP算法具有较好的预测效果和较高的吞吐量,能有效降低能量损耗并均衡能量负载,其性能优于现有的其他算法.     

基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法

为了高效的利用网络资源,均衡网络拓扑能耗、剔除网络拓扑冗余链路、降低节点负载、最大化的延长网络的生命周期。本文通过势博弈和最优刚性子图的概念,综合考虑节点的剩余能量、节点的负载及网络拓扑链路的冗余性,设计了一种基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法(PGOSG)。首先,根据节点间通信的功率变化,构造节点的功率集合作为博弈的策略集,利用势博弈理论以均衡能耗均衡为目标构建势博弈函数,并使其收敛至纳什均衡点,进而构建初步的网络拓扑结构。然后,利用最优刚性图全局链路数较少,且不损坏网络拓扑结构的特性,在上一步构建的网络拓扑结构上,利用最优刚性子图逐层剔除网络拓扑中的冗余链路,得到最终的网络拓扑结构。仿真实验分析了PGOSG算法的网络拓扑图、链路通信质量、网络鲁棒性以及网络生命周期,并将其与现有的DEBA算法进行了对比。从仿真结果可知：在拓扑结构上,PGOSG算法在网络的通信链路上剔除了网络中的冗余链路,降低了网络中部分节点的负载。在能耗均衡上,博弈算法制定了节点数据转发规则有效的利用了网络资源,均衡了节点能耗、避免节点间冗余转发。因此本文提出的算法能够剔除网络中的冗余链路,降低节点的负载和链路权值,延长网络生存时间。     

水环境无线传感网中的分布式招募调度算法

针对基于测距的睡眠调度算法(RBSS)招募节点能耗大,导致网络过快失效问题,结合水环境无线传感网规则部署,采用分布式思想,提出一种基于测距的分布式招募调度算法(RBDRS).RBDRS算法采用分布式招募方法,将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗.招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点.仿真实验结果表明:与RBSS算法相比,RBDRS算法可均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

移动自组织网络的能量有效广播算法

为解决由最小连通支配集（MCDS）构成的虚拟骨干广播子网中个别节点因频繁转发而迅速耗尽能量的问题,针对移动自组织网络中数据传输的能耗模型和设备一次性供电的特点,通过建模对节点的广播中继效率进行评估,该模型以节点剩余能量和覆盖度为依据,参考不同节点的传输能耗,并以最近能耗强度对节点可用寿命进行预测.提出了基于多点中继的能量有效广播算法(EE-MPR).该算法通过优先选择广播中继效率较高的节点动态构建广播树,减少每次广播的能耗及中继节点数量,均衡设备的剩余能量,从而延长网络可用时间,较好地兼顾了最长网络寿命和最小广播耗能两项指标.性能分析及仿真结果均表明了算法的有效性.     

采用压缩感知与智能优化的大规模WSNs移动稀疏数据收集

针对大规模无线传感网数据处理网络流量大、任务时延高的缺陷,提出了一种基于自适应块压缩感知与离散弹性碰撞优化算法的移动节点数据收集方案。首先,通过分析网络分块与节点部署之间的关系,提出自适应块压缩感知数据采集策略,实现传感器节点基于自适应网络块压缩感知数据采集;设计移动节点数据采集路径规划策略和多移动节点协同计算机制,通过采用适应度值约束变换处理技术和并行离散弹性碰撞优化算法,达到均衡网络节点能耗和降低数据处理任务时延的目的。最后,仿真结果表明,该数据收集方案能够有效实现大规模传感网数据高效处理,而且降低了网络流量和网络任务时延,更好均衡了网络节点能耗。     

节点两次抛洒的无线传感器网络能耗平衡策略

针对无线传感器网络中的“能量空洞”问题,提出了一种将传感器节点分两次抛洒的能耗平衡策略。基于圆形区域网络的多跳传输方式,分析了无线传感器网络的能耗模型,并在各圆环内对传感器节点进行不均匀抛洒。为了克服节点密度较大圆环采集数据的冗余性,首先在各圆环内等密度抛洒只具有传感功能的节点,第二次抛洒的节点仅作为中继站向相邻圆环转发数据,根据节点平均能耗相等的原则,确定各圆环内的中继节点密度。传感节点和中继节点分别进行抛洒,不仅节省了硬件成本,而且减轻了网络的传输负载。仿真结果表明,该策略能够有效平衡节点能耗,缓解能量空洞问题,从而延长无线传感器网络的生存时间。     

基于非合作博弈的簇间能量优化路由算法研究

针对无线传感器网络(WSNs)的簇间路由进行详细研究,指出目前簇间路由中存在的能量耗散不均衡问题.通过实际例子指出簇间能耗不均的原因,即各个簇头节点的自私性导致数据流量分布不均,进而引发能耗的分布不均.在此基础之上,提出规范各个簇头节点行为的非合作簇间路由博弈模型,得出并证明该博弈的Nash均衡点(NEP).然后基于此博弈模型提出本文的路由算法——基于非合作博弈的簇间能量优化路由算法EIRNG.最后,进行详尽的仿真实验,分别针对网络的能量效率以及网络性能进行横向及纵向对比,实验结果表明,通过引入平衡因子θ_i,各层簇头可选择最优数据转发量,从而网络中的簇头之间的能量消耗趋于均衡.与经典分簇算法PEGASIS以及作者前期工作EEREG相比,采用EIRNG时网络生命期可延长分别为74.1%及8.6%.因此,基于非合作博弈的簇间路由能量优化算法EIRNG可有效地提高能量效率以及提高网络的性能.     

WSN中基于虚拟静电场的多sink路由算法

根据无线传感器网络(WSN)中数据转发与静电场中电荷移动的相似性,将sink节点和传感器节点的监测数据分别抽象成正、负电荷,无线传感器网络被抽象成由sink激发的虚拟静电场.以最大化网络生存时间为目标,以虚拟静电场中的静电引力作为路由选择标准,提出了多sink无线传感器网络路由算法.算法综合考虑传感器节点能耗的有效性和均衡性,以及sink的负载平衡,根据sink的邻居节点和传感器节点的剩余能量,为sink和传感器节点的数据分配相当电量的正、负电荷,依据电荷间的静电引力进行路由选择.理论分析与仿真实验结果表明:该路由算法具有较低的时间复杂性,能够有效的均衡节点的能量消耗,延长网络生存时间.     

基于粒子群优化的协作网络资源分配的博弈策略

应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。     

无线传感器网络中基于数据融合的覆盖控制算法

现有的传感器网络覆盖控制研究普遍采用圆盘感知模型,并不能真实刻画传感器的感知特性以及存在背景噪声时的系统检测能力,节点调度后的工作节点数量比实际需要的多,增加了不必要能耗和通信干扰。文章提出了一种分布式覆盖控制算法(DFCCA),采用更接近真实的数据融合感知模型,首先通过理论分析找到三角融合网格(TFM)中最小检测概率点的位置,进而依据覆盖要求和环境参数确定TFM的最优节点间距。DFCCA通过整网的TFM划分完成节点调度,使大量冗余节点进入休眠,同时考虑节点剩余能量来均衡能耗。仿真结果表明,相比基于圆盘感知模型的算法,DFCCA算法可以更大程度关闭网络中的冗余节点,保证覆盖质量和连通,延长网络生存期。     

一种高性能数据融合算法在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络对信息的安全性和可靠性比较敏感,在数据融合过程中易受到节点生存期短和数据被伪造或篡改等方面的威胁,为了提高融合结果的真实性与可靠性,本文提出一种针对网络路由和节点的优化改进策略,路由方面应用流量分布加权算法最大化网络的生命周期;节点方面,应用BP神经网络算法融合簇头节点和基站的数据,最后采用信誉度评价机制对网络的整体性能进行分析。实验表明,改进后的融合方法可靠性提高,较大程度减少了数据的冗余度、降低了能量的消耗,提高了整个网络的性能。     

一种改进的ZigBee网络能量均衡簇树路由算法

针对ZigBee网络中的簇树路由算法存在网络节点能量消耗不均衡造成网络过早瘫痪的问题,提出一种改进的能量均衡簇树路由算法.该算法综合考虑单个节点生存周期和整个网络能量消耗,定义了节点能量水平以及节点权值,根据节点父子关系和权值建立了一种分簇机制,避免单个节点的不必要能量消耗和死亡,并优化AODVjr算法缩短路由距离,降低簇间通信延迟和路由开销.仿真结果表明,该算法相较于簇树路由算法减小了3.6％的网络整体能量消耗,延长了约15％的网络生命周期.     

无线传感器网络节能动态任务分配

为了延长网络生存期,减少网络能量消耗,在分析现有无线传感器网络任务分配机制的基础上,提出一种面向分层结构、多跳传感器网络的节能任务分配方法.该算法根据节点工作状态、剩余能量以及能耗,基于熵理论,建立代价函数,结合粒子群优化算法,实现优化任务分配策略.同时,针对无线传感网络动态变化使当前的任务分配策略可能不再是最优的情况,对任务进行动态调整.仿真实验结果表明该分配机制能有效减少无线传感网络计算时间和网络能耗,提高网络寿命.     

基于E-CARGO的WSN成簇机制研究

在无线传感器网络中,节点的电量十分有限,降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题,将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束,采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模,在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中,综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明,改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.     

基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法

部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗。为了延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法。仿真实验结果表明,该算法与已有算法相比,降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,保证了采集数据的质量。     

多贪婪准则条件下中继节点布局算法

为解决无线传感器网络中继节点设置位置不合理而导致的网络构建成本高、网络整体寿命低等问题,提出了一种基于贪婪准则的中继节点布局算法.该算法采用能耗均衡率和网络总能耗等性能评价标准,分别对最近贪婪准则、定向贪婪准则和角度最小贪婪准则进行了多角度的对比分析,并引入数据流向限制、通信容量和数据最大转送次数,对节点数据传输路径进行约束及优化.实验结果表明,最近贪婪准则能耗少,网络中各个节点的能耗均衡,可给出合理的中继节点布设位置,有效降低网络的整体能耗.     

无线传感器网络能量均衡路由算法

针对无线传感器网络中节点能量利用不均衡的特点,对其拓扑结构进行分析,建立了路由模型,结合普通遗传算法的基本原理,提出一种基于多目标遗传算法的无线传感器网络路由优化方法.在选择通信链路过程中,综合考虑传输路径的能耗和路径中节点的剩余能量等因素,采用多目标遗传算法求解一条能耗低且剩余能量较充足的路径作为数据传输路径,实现网络中节点能量的均衡化.仿真结果表明,该优化机制有效延长了网络的生命周期,改善了网络的性能.     

Prediction-based energy-efficient target tracking protocol in wireless sensor networks

A prediction based energy-efficient target tracking protocol in wireless sensor networks (PET) was proposed for tracking a mobile target in terms of sensing and communication energy consumption. In order to maximize the lifetime of a wireless sensor network (WSN), the volume of messages and the time for neighbor discovery operations were minimized. The target was followed in a special region known as a face obtained by planarization technique in face-aware routing. An election process was conducted to choose a minimal number of appropriate sensors that are the nearest to the target and a wakeup strategy was proposed to wakeup the appropriate sensors in advance to track the target. In addition, a tracking algorithm to track a target step by step was introduced. Performance analysis and simulation results show that the proposed protocol efficiently tracks a target in WSNs and outperforms some existing protocols of target tracking with energy saving under certain ideal situations.     

采用免疫遗传的无线传感器网络波束成形机制

针对无线传感器网络中单个节点能量和通信距离有限的特点,提出了一种基于免疫遗传的波束成形机制.首先分析了存在相位差的情况下的节点发射系数和选取节点数对系统能耗的影响;然后根据节点的剩余能量和相位结合旋转因子来循环选择参与发射的节点,并引入免疫遗传算法对各节点的发射系数进行调整.理论分析和仿真结果表明,该机制有效均衡了节点间的能耗,延长了网络寿命.     

无线传感网中基于定向游走的压缩感知数据收集算法

对于大规模无线传感网的工程应用,降低网络能耗、延长网络寿命和克服链路丢包成为设计传感网数据收集算法的关键因素。提出一种基于定向游走的稀疏压缩感知数据收集算法,网络节点以环状部署的方式非均匀分布在以Sink为中心的圆形区域内,每次数据收集过程由最外环内的随机唤醒节点发起,逐跳向内环定向游走,直至游走至CS数据缓冲区内结束收集过程。仿真结果表明,采用稀疏定向游走机制对全网数据进行投影采样,可以有效降低网络能耗,延长网络寿命。同时在有损链路环境下,该算法依然具有高精度的重构性能,克服了链路丢包对CS数据收集的影响。