动态网络中一种高效的最短路径树维护算法

现有的动态最短路径树算法在某些边的权值频繁变化时,会造成动态网络中的最短路径树频繁更新,而且当网络中的路由器毁坏或增加新的路由器时,该算法难于应用到构造最短路径树中。针对上述问题,提出一种最短路径树的维护算法。对权值频繁变化的边进行处理,避免将其加入到最短路径树中,减少最短路径树的更新次数,当网络中的路由器毁坏或者增加时,通过减少冗余边的入队操作,对网络中的最短路径树进行维护。实验结果表明,与高效的最短路径树动态更新算法相比,该算法的更新时间效率更高。     

感知受限的移动传感器节点扫描覆盖优化算法

移动无线传感器网络（WSN）的应用中,因为传感器节点的感知范围受限,其覆盖分析就是一个针对目标区域的扫描覆盖问题。提出了一种基于多目标优化的扫描覆盖算法。在目标区域中,采用双目标优化策略对单个移动传感器节点进行路径规划,一方面使节点的覆盖面最大化,另一方面使扫描覆盖的路径最短。仿真实验在含有障碍物和不含障碍物的情况下进行,与多节点的编队覆盖算法相比,所提算法在适度降低覆盖率的情况下,可大幅降低移动能耗。     

异构有向传感器网络两阶段动态覆盖算法

针对异构有向传感器网络部署过程中覆盖冗余和能耗过高的问题,基于混合移动策略提出一种两阶段动态覆盖算法。采用逐步求精的方式调整节点的感知方向,以减少覆盖冗余,在此基础上检测覆盖空洞,利用改进的差分算法将冗余节点移动至优化位置,从而修复覆盖空洞。实验结果表明,该算法能有效提高网络覆盖率,降低能量消耗。     

分布式Delaunay三角剖分在栅栏覆盖中的应用

提出了一种有效的双向边分布式造构Delaunay三角剖分拓扑图算法（MEDDEL）,该算法仅利用一跳邻居节点的信息,高效构造MEDDEL拓扑图,避免了大量通信代价和能量消耗。然后给出了MEDDEL拓扑图下支撑值计算的证明。最后在传感器能量模型和MEDDEL拓扑图下,利用分布式最佳覆盖路下的最短穿越和最小能耗算法（SMBCP）解决无线传感器网络中栅栏覆盖最佳路径的问题。仿真实验结果分析表明,与RNG、GG、PLDEL、UDEL、DEL相比较,在MEDDEL拓扑结构下寻找到路径支撑值最小的情况下,运行SMBCP算法能找到最佳覆盖路径下的最短穿越路径和最小能耗路径。     

网络最短路径的动态算法

在通信网络中,两个节点间最短路径的计算是大多数路由算法的基础,对整个网络的性能有重要的影响。该文针对动态变化的网络环境,提出了一种快速的动态最短路径树算法(DMDT),并给出了算法的实现步骤。随机网络模型的仿真结果表明:DMDT算法生成的最短路径树与Dijstra算法基本一致,计算的时间复杂度较Dijstra算法有很大降低。为动态最短路径树的计算提供了一种新的选择。     

基于定向的ZigBee网络节能路由算法

针对ZigBee网络中,AODVjr算法大量转发分组造成的能量损耗与拥塞问题,以及Cluster-Tree算法造成的父节点能量消耗快等能耗问题,以定向转发分组为策略,设计一种基于定向与最小公共树路径的路由算法。通过对加入网络的节点进行区域划分,协调器将区域顺序通报给各路由节点,以使路由节点在发起路由时,从区域顺序中选取最短路由区域,以此减少AODVjr算法中的冗余的RREQ分组。同时,在区域内采用最小公共子树路径与ADOVjr算法相结合的方式,以达到有效减少分组转发的目的,从而降低整个ZigBee网络的能耗,延长网络的寿命。仿真结果证明,该算法能有效地减少整个ZigBee网络在进行路由发现时的路由请求分组转发的数量,降低网络的能耗,提高整个网络的剩余能量百分比。     

无线传感器网络分簇拓扑的覆盖区域节点调度优化算法研究

利用区域分割的方法建立了一种覆盖区域冗余节点的优化调度机制,实现对完全覆盖区域内冗余节点的休眠调度,并将该机制引入无线传感器网络的分簇结构中,提出一种基于分簇拓扑的节点调度优化算法。算法通过控制簇内冗余节点进行休眠,减少簇首的数据通信量和簇成员中工作的冗余节点个数,降低了网络能耗。仿真结果表明,与未考虑冗余节点休眠调度的分簇算法相比,该算法有效提高了网络能量利用率,延长了网络生命期。     

稳定的最短路径树及其构造算法

构建最短路径树是动态网络研究的重要问题之一。在动态网络中,当边状态发生变化时会引发最短路径树动态的重新构建,反复地计算不仅消耗大量时间,也会导致最短路径树的频繁变化。提出一种稳定的最短路径树构造算法,使得构造的路径树在动态网络上更稳定,即更新最短路径树所需的操作数更少。该算法通过记录频繁变化的不稳定边并尽可能避免将其加入最短路径树中,从而能够高效地减少边变化带来的操作。实验结果表明,与传统的动态最短路径树算法相比,该算法可以得到更稳定的最短路径树,并且更新时间减少了57.24%,结点更新次数降低了43.6%。     

高效无线传感器网络强k-栅栏覆盖节能算法

为了进一步降低监测穿越行为的无线传感器网络强k-栅栏覆盖的能耗,首先证明了强k-栅栏覆盖最小能耗问题是NP难的,进而提出了一个节点感知功率可调的启发式节能算法HARPN。该算法根据栅栏中相邻节点的间距和前向节点的状态制定了4种节点感知半径的计算规则,再根据节点感知半径的大小确定节点的感知功率等级,在保证传感栅栏贯通的前提下,尽可能降低栅栏整体的能耗。理论分析和仿真实验表明,在相同的栅栏波动条件下,HARPN算法的适应性和稳定性更强,网络平均能耗约为Heuristic-2算法的62%,网络的生存期进一步延长。     

无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略

研究网络优化安全可靠性问题,在无线传感器网络中,网络的能量有限,为了降低能耗,针对提高覆盖质量和降低能耗是一对矛盾,需要权衡考虑,可通过使部分节点休眠的方法来降低能耗,为了保持较高的覆盖质量,又需要较多的活跃节点.提出了一种无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略,对传感器节点随机冗余部署和随机休眠方案,建立覆盖质量与节点休眠之间关系的理论模型,引进调整覆盖质量与节点休眠的权衡问题,采用粒子群算法寻求两者间的最优化组合进行仿真,验证了模型的正确性及优化策略的可行性,为无线传感器网络节点休眠调度机制的实际应用提供了依据.     

无线传感器网络MM模式随机覆盖控制模型研究

在传感器节点随机、高密度部署的环境中,覆盖控制算法可以有效降低能耗和减少冗余数据。无线传感器网络MM（MIN NODES-MAX COVERAGE）模式随机覆盖控制算法采用最少节点最大覆盖率策略,在节点呈泊松分布的网络模型中,根据不同的区域覆盖率,采用区域局部节点覆盖率计算方式,在通信半径和感知半径不同情况下,充分考虑节点复杂重叠对覆盖率的影响,适当允许主动覆盖空洞的出现,使得最少节点仍然可以达到非常接近设置的覆盖率。仿真表明算法可以最大化面积覆盖,有效降低网络能耗。     

WSN中基于能量的分布式覆盖控制算法

针对无线传感器网络中节点密度过大、节点剩余能量不均等问题,设计一种基于节点剩余能量的分布式覆盖控制算法,基于概率覆盖模型,按目标区域内节点剩余能量从小到大的顺序,依次通过计算各个节点的区域覆盖概率判定其冗余性,并使冗余节点转入休眠状态。仿真结果表明,该算法能有效降低网络中节点冗余度,延长网络生存时间。     

基于相对局部密度的三维节点调度算法

针对目前大多数节点调度算法在冗余节点退避休眠过程中能耗大的问题,提出了一种基于相对局部密度的三维节点调度方法。算法定义了节点相对局部密度的概念,首先根据冗余法则判断节点是否冗余,然后根据节点的剩余能量和相对局部密度让冗余节点以概率竞争的方式休眠,从而避免了节点退避休眠的能耗。仿真实验表明基于相对局部密度的三维节点调度方法能在满足指定的覆盖率的前提下,降低节点的能耗,延长网络的生存时间。     

基于能量有效WSN优化覆盖算法的研究*

满足一定的覆盖条件下,有效地进行覆盖控制和减少能量消耗以及延长网络生存周期是无线传感器网络所研究的一项重点课题。为此,提出一种能量有效的优化覆盖算法。该算法利用贪婪算法和几何图形学相关理论知识,把目标覆盖区域节点能量构建成正态分布的网络模型,通过采集和检索数据选择最优子集以及对节点状态调度机制动态转换,可以有效地降低网络能耗,提高了节点覆盖性能的同时优化了节点的数量。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价延长整个网络的生存周期,具有更好地适应性和稳定性。     

传感网中带有可控阈值的优化协同覆盖算法

传统型的无线传感器网络(WSNs)覆盖受限于节点能量和数据冗余,迫使WSNs异常中断.为此,提出一种带有可控阈值的优化协同覆盖算法(OCC-CT).该算法首先确定关注目标节点(FTNs)的位置信息,利用遗传算法(GA)给出了节点路径规划;其次,通过可控阈值参数和变异参数等特性对事件域节点成簇进行优化,使之节点成簇更为均...     

一种无线浮标传感器网络覆盖优化算法的研究

无线浮标传感器网络是无线传感器网络应用于海洋监测领域的典型方式,而网络覆盖问题是衡量无线浮标传感器网络工作性能的重要指标之一。文中主要研究了一种适用于无线浮标传感器网络的覆盖优化算法。该算法的基本思想是在节点密集部署的监测区域中让每个节点与邻居节点交换信息以确定所要激活的最终候选节点,并将其他冗余节点设为休眠状态,以达到在所需的期望值下降低能量消耗的作用。不同网络规模的Matlab仿真结果分析可知该算法可以适当减少能耗,延长网络的寿命。     

无线传感器网络中一种能量有效k度覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要指标之一。在对目标节点进行k覆盖的过程中,会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞的现象,导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题。为此,提出了一种能量有效[k]度覆盖算法（Energy Efficient k_degree Coverage Algorithm,EEKCA）。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数量的求解过程;在能耗方面,给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡,优化了网络资源。最后,仿真实验结果表明,该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可有效抑制节点能量快速消耗,从而延长网络生存周期。     

气味标记法优化免疫算法的覆盖策略

覆盖问题一直是无线多媒体传感器网络研究的重点领域。为了能够达到对目标区域有效覆盖的同时,减少网络能耗,延长网络寿命的目的,提出了一种气味标记法优化的免疫算法SMOIA（Scent Marking Optimization Immune Algorithm）。该方法利用改进的气味标记算法,在被覆盖区域设置必要的气味标记点,在这些点设置传感器节点能够有效提高对目标区域的覆盖率,减少冗余节点数量;使用免疫算法来避免一般算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,该算法能够有效提高网络覆盖率,减少网络中传感器节点数量,延长了网络寿命,并且收敛迅速。     

高效节能的视觉传感器网络目标覆盖算法

针对视觉传感器网络目标覆盖过程中因覆盖冗余、节点剩余能量不均等原因导致网络寿命过短的问题,设计一种视觉传感器网络目标覆盖算法。该算法基于节点与目标的覆盖关联关系,利用关系矩阵及相关运算对覆盖频繁目标集进行挖掘,进而对工作节点进行动态选举,以此延长网络的生存时间。实验结果表明,该算法在保证网络覆盖质量的前提下能够高效地调度工作节点,均衡节点耗能,有效延长网络寿命。