现代无线传感器网络拓扑控制浅析

拓扑控制对网络拓扑结构的形成起着至关重要的作用,能够控制无线传感器网络的能量高效分配,对网络的通信机制、数据融合等有着重要的影响。本文针对目前多级簇树网络拓扑结构的簇头选取典型算法做了简单介绍,重点提出了其中的不足之处,为以后的研究工作提供参考。     

无线传感器网络拓扑控制研究

随着无线传感器网络的广泛应用,传感器节点的部署环境也更加复杂,网络性能受到很大影响,通过优化拓扑结构,最大化利用节点有限资源成为拓扑控制研究的重要内容,网络拓扑控制在延长网络生命周期、节约节点资源、降低网络干扰等方面发挥着重要的作用,它能够提高路由协议和MAC协议的效率,为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面提供基础。设计实现一种高效的拓扑控制机制已成为无线传感器网络的研究重点,该文中主要是针对现有的部分拓扑控制算法进行了分析和比较。     

基于时间片的无线传感器网络拓扑控制

LEACH通过分簇算法与功率控制两种拓扑控制方法有效地降低了无线传感器网络的能耗,延长了网络寿命.然而,在具备能量意识的PowerTOSSIM仿真实验中发现,LEACH往往在网络整体能量较多的情形下会出现少量结点过早死亡的现象.提出了基于能量意识的簇头选举方法和簇内基于时间片的动态活动结点(Active Node)负责机制,实现了网内各结点的能量负载均衡,通过大量仿真实验及相关工作的分析与比较,说明该方法有效克服了LEACH因簇规模大小不同而导致的结点能耗不均匀现象,从而延长了网络寿命.     

一种基于分簇的分布式无线传感器网络拓扑控制算法研究

拓扑控制是无线传感器网络的一个重要研究方向。无线传感器网络中一般节点数量大,分布范围广泛且不规则,难以进行集中式控制。本文提出了一种基于分簇的分布式无线传感器网络拓扑控制(CDTC)算法。利用分簇思想将网络划分为可重叠的簇,簇内各节点按照局部最小生成树算法思想确定邻居关系,调整发送功率,生成合适的网络拓扑。仿真实验证明运行CDTC算法后,网络中节点平均发送功率明显减少,平均节点度较低,节点间干扰较少。     

一种基于地理位置的无线传感器网络分簇路由算法

针对大规模无线传感器网络,提出了一种基于地理位置的双基站分簇路由算法。该算法在网络覆盖区域边缘设置两个基站,按照地理位置将区域划分为若干均匀分布网格。每个网格根据节点剩余能量和到网格内其它节点平均距离远近选择簇头。通过仿真分析,证明该算法能减少网络能耗,延长网络生存时间。     

一种无线传感器网络拓扑的启发式分簇控制算法

无线传感器网络的首要设计目标即延长网络生命期,而网络拓扑作为上层协议的重要平台,是实现这一目标的支撑基础. 为了研究符合网络生命期目标要求的传感器网络拓扑控制方案,针对传统分簇算法的部署受限或可靠性缺乏等弊端,从理论上对分簇需求进行了建模分析,最终转化为携近似优化目标的簇划分及簇头选取问题,进而提出了一种启发式的分簇控制算法. 通过实验对方案进行了性能分析和验证,结果表明该算法以较合理的簇规模进行分簇划分,所获拓扑结构具有全局能耗低、骨干网健壮性高的特点,能有效地延长WSN的生命期.     

一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法

提出一种低能耗层次型拓扑控制算法(A low-power hierarchical wireless sensor network topology control algorithm, 简称LPH算法). 该算法是一种支持多跳网络、降低能耗的多级组网控制算法. 它将拓扑控制分为组网和拓扑维护两个阶段, 其中组网阶段包括选择簇头、标识簇头及簇内节点、优化拓扑三个任务, 算法在各个阶段、各个任务中都考虑了节能. 同时, 在簇头选择时考虑了簇头节点分布均衡问题, 通过优化拓扑降低簇内通信能耗. 其次, 通过静态地址与动态地址结合的方式提高网络层次及可维护性. 本文详细介绍了LPH算法及其思想, 给出算法的空间复杂度、时间复杂度及能耗分析, 并基于NS2仿真工具, 对LEACH、PEGASIS和LPH三种算法分别进行了模拟仿真, 说明LPH算法的性能与优势.     

一种新型传感器网络树形分簇方法

研究了无线传感器网络分簇的问题,由于能量控制决定无线传感器网的生命周期,针对传感器网络中,分簇和功率控制是节约能量、延长网络寿命的常用方法,但是,LEACH等经典分簇算法由于成簇方式简单,节点之间能量消耗差异较大,存在许多不足和需要改进的地方.为了改善上述问题,提出了一种在对节点功率控制的基础上再对网络进行分簇的方法(DepBC).方法以某一个节点为树根生成树状簇结构,并且轮换树根与基站通信.通过与LEACH仿真比较表明,方法比传统无限传感器网络生存期平均提高一倍,实际效率得到提高.     

一种基于生成树的无线传感器网络拓扑控制算法

文章主要介绍了一种基于生成树的无线传感器网络拓扑控制算法,通过限制代价较大的通信链路来解决网络的连通性与网络拓扑结构的稀疏性之间的矛盾。实验结果表明这是一种有效的拓扑结构控制方法,不仅能够保证了网络的稀疏性,而且能够有效的延长网络的生存周期。     

一种基于元胞自动机的无线传感器网络拓扑控制方法

设计良好的网络拓扑控制方法能够减少能量消耗,实现网络能量的高效利用.利用二维元胞自动机,考虑节点的随机分布和工作/休眠/失效三态,建立无线传感器网络系统拓扑的演化规则.在设定初始条件下研究得到了演化规则的最佳控制参数,利用该参数的仿真表明,优化的元胞自动机网络拓扑控制在保证覆盖率和连通度的前提下延长了网络寿命.     

基于Q学习的多基站分簇拓扑控制算法

为了解决无线传感器网络中单基站附近出现的“能量空洞”和网络时延过高等问题,引入多基站分簇拓扑控制算法。算法根据不同的场景来选择基站数目,结合图论和定向扩散中梯度的思想对网络进行分簇并运用Q学习算法对簇头节点进行周期性的学习训练,比较到达不同基站的不同路径上的Q值进行最优路径的选择。通过仿真分析表明,该算法相对于单基站分簇算法可以有效延长网络的生命周期。     

考虑干扰的无线传感器网络拓扑控制问题研究

无线传感器网络的拓扑控制是一个十分重要的技术问题。干扰对传感器网络应用产生了重要的影响,较大的传输干扰将导致信号的碰撞,增大网络延时间。但是,目前的大多数文献没有把干扰作为传感器网络拓扑控制的设计目标和考虑因素之一。本文研究考虑干扰的拓扑控制机制问题,根据传感器网络通信特点,设计了最优的集中式算法和适合合实际应用的次优分布式算法解决该问题。模拟实验结果表明,提出的算法与传统算法相比能有效减少网络干扰、节省能量消耗和减少网络延时,因此是一种新的高效的拓扑控制机制。     

无线传感器网络的拓扑控制

拓扑控制是无线传感器网络研究中的核心问题之一.拓扑控制对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高MAC(media access control)协议和路由协议的效率等具有重要意义.全面阐述了拓扑控制技术的研究进展,首先明确了拓扑控制研究的问题和设计目标,然后分别从功率控制和睡眠调度两个方面介绍代表性的研究工作,并加以分析和比较,同时指出了这些工作存在的不足.最后分析和总结了研究现状中存在的问题、需要进一步研究的内容以及拓扑控制研究的发展趋势.     

关于多跳链路负载均衡的拓扑控制算法

拓扑结构是无线传感网络(WSN)的基础,通过对网络拓扑结构的控制,可使网络资源得到合理高效的利用.本文在经典邻近图算法的基础上,考虑到链路通信能耗最小化和均衡性的问题,提出一种新的基于本地信息的公平选择机制.通过分析多跳链路的结构特点,得出节点间相互选择的权值参数,并将节点的初始能量和剩余能量计入权值,使节点选择的数据链路传输节点是自己的逻辑邻节点.对比K-邻近图算法,实验结果显示,本文算法可使网络能量消耗更加均衡,能够延长网络生存周期.     

K连通的分簇式无线传感器网络拓扑控制算法研究

本文提出了一个K连通的分簇式无线传感器网络拓扑控制算法。该算法主要研究分簇过程中簇内骨干节点和冗余骨干节点的选择,以及簇内节点的睡眠调度。骨干节点的选择综合考虑了能量均衡、信道质量、节点失效以及节点移动性问题;睡眠调度则根据不同的节点类型采用不同的调度策略。仿真结果显示,该算法具有较好的拓扑稳定性和网络生存周期,并具有一定的失效容忍性。     

无线传感器网络中基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法

多跳无线传感器网络中,部分节点由于担当数据转发任务,能量消耗较快,缩短了网络的生命期。充分考虑节点承担数据转发任务时负载过大的特点,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点担当数据转发任务的可能性,并通过设计的拓扑维护概率周期性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法,有效地解决了节点由于担当转发任务而造成能量过早耗尽的问题在一定程度上均衡了节点负载,延长了网络生命期。     

基于非竞争机制的改进GAF拓扑控制算法

能量问题是制约无线传感器网络发展和应用的瓶颈之一。为均衡网络节点的能量消耗,延长网络的生命周期,需要建立高效的拓扑控制机制。在深入研究GAF算法的基础上,提出了一种基于非竞争机制的改进算法。利用建立的适合度函数和顺序表优化了簇头的选举策略;通过改进虚拟单元格的划分方法,并推导出动态剩余能量阈值估算公式,有效地改善了GAF算法的相关性能。仿真结果表明,改进算法对于减少拓扑控制耗费、延长网络生命周期具有显著效果。     

无线传感网络拓扑控制几点问题的分析

介绍无线传感网络拓扑控制的概述、目标以及大规模移动控制传感网络下的拓扑控制算法。