基于WSN的核辐射监测系统路由算法研究

由于核辐射环境的特殊性及无线传感器网络传感器节点能量的有限性,在LEACH协议的基础上提出一种路由改进算法,考虑节点的剩余能量、位置信息及节点到基站的距离等因素,改进适应值函数,利用粒子群优化算法,选取簇头节点。簇头节点选取合适的路径以单跳或多跳的传输方式与汇聚节点通信。仿真结果表明,改进算法明显地节省了节点能量,有效地延长了整个网络的生存周期,使得基于无线传感器网络的核辐射监测系统具有高效、稳定和实时监测的功能。     

一种缓解能量空洞的数据聚合算法

针对影响无线传感器网络(WSN)生命周期的能量空洞(EH)问题,以实际测量的数据为依据,综合考虑在数据传输过程中最大传输单元的影响因素,提出一种解决能量空洞的数学模型。该模型通过数据聚合的方式使每个节点发送数据时以最大的分片数进行传送,采用节能的方式对WSN能耗进行优化,以减小EH的区域,使全网能耗最低。仿真实验结果表明,与EHMS方案相比,该模型能够最大程度地优化WSN的能量,缓解能量空洞的形成,延长无线传感器网络的生命周期。     

一种基于安全区域的WSN流量分析聚合方法

聚类是无线传感器网络中最重要的任务,其特点是通过簇头(Cluster Head,CH)进行数据聚合,降低了通信成本.由于无线传感器网络部署在远程和敌对环境中进行敏感信息的传输,使得传感器节点更容易受到虚假的数据注入攻击.为克服这些问题,提高网络的安全性,文章提出一种基于安全区域的无线传感器网络流量分析聚类方法.将传感器...     

WSN中一种基于时空相关性的网内数据聚合路由协议

无线传感器网络越来越多地应用于各种精确监测中。由于网络中节点的部署密度较大,节点周期性地产生数据,网络中出现大量具有时空相关性的冗余数据,这些冗余数据的传送需要消耗大量的能量。为了减少网络中的数据传输量,降低网络的通信开销,提出了一种基于时空相关性的网内数据聚合路由协议TS-INDAR,通过网内数据聚合技术以及对网络中具有时空相关性数据的控制,减少网路中的数据传输量。TS-INDAR通过路由树的建立最大化重叠路由,以提高网络中数据聚合的几率,通过相关区域和时间抑制对网络中具有时空相关性的数据进行控制,根据事件区域与sink节点之间的距离调整相关区域的大小。与已有路由算法相比,TS-INDAR减少了网络中的通信负载,降低了网络中的能量消耗。仿真结果显示,TS-INDAR在确保监测数据准确性的情况下,网络中的能耗较DRINA算法降低了25%,较EAST算法降低了11.6%。     

基于剩余能量的LEACH协议改进算法

论文基于LEACH协议的不足,提出基于簇首节点平均能量消耗和节点剩余能量来选举簇首.通过仿真实验,该改进协议有效地保证网络能量消耗的均衡性,进而延长网络生存期.     

一种基于改进Bayes估计和能量均衡的WSN数据融合节点选取方法

在无线传感器网络数据融合过程中,为了保证数据融合节点本身的可靠性以提高其融合数据的准确性,提出一种基于改进Bayes估计和能量均衡的无线传感器网络数据融合节点选取方法。选取信任值高的节点作为潜在的融合节点,为避免高信任节点多次当选为融合节点从而过早地消耗掉自身的能量,将节点剩余能量作为参数共同考察潜在的融合节点,从而可以在一定程度上达到网络节点能量均衡的效果。仿真实验表明,所提方法能够在降低数据融合节点的平均耗能,提高网络传递的数据正确率等几个方面取得较好的效果。     

无线传感器网络中一种能量有效的数据存储方法

如何有效地对传感器在过去历史时间段内采集的大量感知数据进行存储,以备将来的信息查询和数据分析已经成为无线传感器网络应用面临的一个难题.介绍了一种基于树型路由的分布式数据存储方法,通过采用动态规划方法选择存储节点,使存储节点能量均衡和所有节点能耗之和最小,从而达到整个无线传感器网络能量有效.仿真实验结果表明,这种数据存储方法能够获得较好的能量均衡和总能耗较小,从而有效地延长整个无线传感器网络的生命周期.     

WSN中一种能量均衡的分簇路由协议的设计

无线传感器网络中,LEACH协议是典型的分簇路由协议.文章针对LEACH协议的缺点,结合PEGASIS协议的优点,从簇首选择、簇的形成、簇间路由等方面对LEACH协议进行了改进,设计了一种能量均衡的分簇路由协议EBLP,并进行了仿真分析.仿真结果表明,EBLP协议节约了能量,平衡了能量消耗,延长了无线传感器网络的生存时间.     

一种无线传感器网络隐私保护数据聚合方案

隐私保护是基于无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)的数据聚合技术中最具挑战性的安全问题之一.在WSNs环境中,现有的隐私保护数据聚合机制不能同时满足安全性及节能性要求,存在计算复杂、通信量大及安全性低等缺点.提出一种能量有效的、抗数据丢失的隐私保护数据聚合方案,该方案利用2次不同形式的数据扰动同时实现了数据对基站及网内其他节点的隐私保护.首先,从防止基站入侵角度,给出了初次扰动数据设计方法;在此基础上,为实现对邻居节点的隐私保护,提出二次扰动数据的构造方法,并给出中间聚合节点及基站的聚合验证操作流程.通过引入消息认证码技术,有效抵御了多种外部攻击.安全及性能分析表明,该方案可在不过多消耗节点能量的前提下保证节点的安全性,且具有较好的抗数据丢失能力,安全性及能效性均优于现有方案.     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

一种基于数据聚合的网络拓扑推测算法

网络拓扑信息对网络资源管理和配置,网络内部链路的性能评价具有重要的意义.传统的网络测量技术都是基于已知的网络拓扑,为解决传感器网络逻辑拓扑的获取问题,针对传感器网络资源有限的特点,为提高网络传输性能,提出了一种端到端的基于数据聚合的拓扑发现算法.根据在sink节点收集到的网络内部节点数据接收或丢失的情况,发现数据传输路径,进行传感器网络的拓扑推测进行仿真.仿真结果表明,算法可以准确快速的获取网络拓扑,并且具有很好的收缩性,适合大规模传感器网络的逻辑拓扑推测.     

基于能量优化的WSN数据收集和融合算法

针对WSN路由协议LEACH中簇头负载过重的问题,提出一种改进的数据收集和融合算法LEACH-E,在簇的建立阶段根据节点的剩余能量及相对距离选择簇头;在通信阶段,运用主成分分析法对簇头收到的数据进行降维处理,再将融合后的数据沿着蚁群算法找到的最优路径以多跳方式发送给基站。仿真结果表明,该算法在均匀分簇、均衡节点能耗、延长网络生命等方面有更好的性能。     

一种基于LEACH的高效节能协议

针对无线传感器网络能量的限制,提出了一种基于LEACH的高效节能算法LEACH-EDM.新协议中簇首的选择同时考虑节点的剩余能量和簇首间距,簇首与基站之间的路由采用hopfield算法寻找一个多跳最优路径.仿真实验结果表明:与LEACH相比,该算法能有效延长网络的生存时间约50%,并且使第一个节点与最后一个节点的死亡时间差缩短在30轮内;因此该算法使负载更均衡,提高了能量的利用率.     

基于大数据聚合的电力用户行为实时云监测方法

为提升电力用户行为监测效果及准确性,判断电力用户异常行为,提出一种基于大数据聚合的电力用户行为实时云监测方法。该方法将基础设施及终端等获取的电力用户行为大数据储存至数据层的关系数据库内,处理层调用数据层存储电力用户行为大数据,采用大数据处理技术,通过数据降维、清洗以及标准化处理后,提升电力用户行为大数据质量;应用层采用改进流数据聚类算法,通过用户及簇典型曲线提取、曲线相似度度量,实现用户用电行为异常监测,并通过显示层云展现监测结果。实验结果证明,该方法的数据聚类质量高,可以有效获取电力用户行为监测结果,判断电力用户是否存在异常行为,具备较高监测准确性。     

一种能量有效的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中的热区问题,提出一种能量有效的WSN分簇路由算法EERA。以基站为圆心将整个感知区域划分为大小不等的圆环,依据节点剩余能量和相对位置选择簇首。簇间采用多跳路由传输数据,路由构建时考虑节点接收和发送数据能耗,将发送距离限制在阈值之内且尽量减少中转次数,簇首节点在稳定传输阶段动态改变转发路径。仿真结果表明,EERA能有效降低网络能耗,均衡网络节点的能耗,延长网络生命周期。     

WSN中一种基于数据融合的Mobile Agent路径规划方法

MA（Mobile Agent）技术作为一种分布式中间件的方法,它很适合应用于WSN中自主性的数据融合和能量均衡方面。但是现有的一些MA路径规划方法确定的路径只考虑节点间的物理距离,此时网络会出现数据负载不均衡、延迟和安全性等一系列问题。针对上述问题,提出一种基于MA协议的路径规划方法（LDLM）,该算法采用K-means聚类算法对网络分簇,然后由Sink节点根据每个簇节点规模派发若干个MA;并且在确定每个MA节点访问组时,综合考虑了节点采集数据量的规模和MA可用存储空间。最后,根据每个MA节点访问组,使用LCF算法确定MA对其节点访问组的访问路径。仿真实验结果表明：该算法在能量消耗、网络生命周期、任务工作周期三个方面性能表现优于现有的一些算法。     

基于区块链技术的物联网终端隐私数据聚合方法

为抵抗物联网内部与外部隐私数据泄露,修复并追查错误,提出一种基于区块链技术的物联网终端隐私数据的聚合方法。融合与压缩多媒体数据,减少数据占用容量,利用哈希函数非对称加密隐私数据,去除中心化数据使隐私数据区块化,依靠大素数设定公、私密钥并加以分配,依靠密钥估算整数签名,使用非退化可估算的双线映射验证整数签名拟定等式,若验证等式成立即聚合成功,反之则重新挑选整数签名进行验证,直至所有整数等式成立。实验证明,能够有效确保物联网终端隐私数据的安全,在追查数据泄露时会将传感器损失降至最低。     

基于蚁群算法的WSN能量预测路由协议

LEACH协议中的簇头和基站采用一跳通信,导致能量消耗过快。为此,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络(WSN)能量预测路由协议。引入蚁群算法思想,簇头节点通过多跳方式与基站节点进行通信。在计算蚂蚁选择下一跳的概率时,考虑节点可能的能量消耗,避免路径选择过于集中。仿真结果表明,该协议能降低簇头能量消耗,延长网络寿命。     

基于车联网的隐私保护数据聚合研究综述

随着智能网联汽车的普及,用户数据的隐私问题成为了车联网发展中亟待解决的问题。针对车联网聚合方案的研究现状,对当前方案中存在的问题进行分析总结。首先,系统地介绍了车联网中主流系统模型和车联网中常见的攻击模型;其次,对当前国内外应用在车联网中的聚合方案的安全性、效率和优劣进行分析总结,分别从签名阶段聚合方案、用户数据收集和传输阶段聚合方案和云平台处理数据阶段聚合方案三方面对其进行讨论;最后,阐述了车联网聚合方案中存在的问题及解决方法,展望了车联网聚合方案未来的研究方向。     

一种能量有效的WSN分簇路由算法

在对现有无线传感器网络分簇路由协议研究的基础上,针对其存在缺陷,提出了一种新的能量有效的分簇路由算法——EECRA。算法设计思想为:簇首选择时根据节点剩余能量与节点位置进行竞争,成簇时在簇首选择基础上选择较近簇加入,簇内簇间采用单跳多跳相结合的传输方式。仿真结果表明:EECRA算法可以有效的减少每轮能耗,延长网络生存周期,并均衡全网能耗。