容忍延迟传感器网络中基于分簇的移动Sink动态路由算法

在无线传感器网络中使用移动Sink能有效延长网络寿命。提出一种在容忍延迟传感器网络中基于分簇的移动Sink动态路由算法MSDR（Mobile Sink Dynamic Routing）,移动Sink根据簇头位置构建遍历所有簇头的Hamilton回路,并沿着该路径收集数据。进一步提出基于标记的数据缓存机制,有效解决算法中每一轮之间的数据存储问题。仿真实验结果表明,MSDR算法使网络具有较长的生命周期,能有效平衡网络能耗。     

能量有效的无线传感器网络数据收集协议

针对无线传感器能量有限问题,提出能量有效及均衡的数据收集协议(EEBDGP)。利用移动Sink(MS)进行实时数据收集,采用主动重定位MS靠近数据流量大的邻居区域的方法,缩短大流量数据的传输路径,降低传感器节点能量消耗。在数据流量相对均匀而MS的数据转发节点能量低于阈值时,MS移向能量最大的邻居节点,使传感器节点能量消耗达到均衡。实验结果表明,EEBDGP能量有效且能量均衡,并能延长网络生命期。     

无线传感网中移动数据收集研究综述

无线传感器网络是目前新兴的研究热点,在众多领域有着广泛的应用。移动数据收集是近年来出现的新技术,与传统数据收集相比,它具有能耗低、可靠性高等优点,因此越来越受到工业界和学术界的重视。介绍移动数据收集提出的背景,然后对已有的典型协议进行分类描述和细致分析。最后,对比各类协议在能量保存性能、迟延性能、可扩展性、可靠性、自适应性、算法复杂度等方面的优缺点,为下一步需要改进的地方指明研究方向。     

基于全局时延最小化的移动Sink数据收集算法

针对Sink节点移动所带来的时延问题,提出了一种基于最优路径的移动Sink数据收集方案OPDG（Data Gathering Based on Optimal-Path）。首先由MWHA（Minimum Weighted Heuristic Algorithm）算法得到汇聚节点RP（Rendezvous Point）的集合,然后根据这些RP节点求出移动Sink的最佳驻留点集合,最后求出经过驻留点的最短路径。Sink沿着这条路径周期性采集数据。通过NS-2中大量的仿真实验结果表明,与已有算法相比,OPDG算法能最大限度的减小时延,延长网络的生命周期。     

无线传感器网络中一种高能效数据收集协仪

针对大规模无线传感器网络中收集数据的需要,提出一种基于簇的高能效数据收集协议CEDGP(Cluster-basedEnergy-efficient Data Gathering Protocol).在该协议中,首先,节点根据自身剩余能量竞争簇首;然后,为了均衡节点的能耗,簇首节点将收集到的数据通过多跳方式传送至sink...     

无线传感器网络能量高效数据收集的分簇算法*

传感器网络所具有的集中式数据收集、多跳数据传输、多对一流量模式这三种特征会造成漏斗效应的出现,这会导致严重的包碰撞、网络拥塞、包丢失,甚至拥塞崩溃,还会导致能量消耗的热点出现,使某些节点甚至整个网络过早死亡。利用感知数据的空间相关性,将相邻的节点分组,每组选出一个簇首作为整个组的代表,将其传送给基站来缓解漏斗效应问题。在CAG算法的基础上利用感知数据的空间特性提出了一个改进的节点分簇算法,该算法可以有效减少簇首数量,从而降低传输能量消耗。实验结果也验证了算法的有效性。     

一种移动终端辅助的传感器网络数据收集协议

提出了一种利用具有传感器通信接口的移动终端设备（如手机、手提电脑、个人数字助理等）进行辅助数据获取的传感器网络数据收集协议。网络中固定汇聚节点与移动终端共存,全部传感器节点都维护到固定汇聚节点的路由,移动终端进入网络后定期向其附近小范围内的传感器节点扩散自己的存在信息,传感器节点向距自己跳数最小的汇聚节点或移动终端发送或转发数据包,移动终端和传感器节点之间通过应答和重传的机制来保证数据的可靠传输。仿真研究证明,该协议在延长网络生存时间的同时可以获得较高的数据传输成功率和较短的数据传输延迟,而且可靠性、灵活性、可扩展性较强。     

传感器网络中基于不均衡分簇的数据收集算法

无线传感器网络(W SNs)中簇头与基站的通信方式可分为多跳和单跳2种。如果采用多跳方式,靠近基站的簇头因传送数据较多而导致较早死亡;而在单跳方式中,远离基站的簇头因传送数据能耗太高而很快死亡。针对上述问题,提出一种基于不均衡分簇的数据收集算法,使靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇。实验表明:不均衡分簇的数据收集算法能有效地延长网络的生命周期。     

WSN中基于移动Sink的高效数据收集算法

针对无线传感器网络中的数据收集问题,提出一种改进的MWSF算法。该算法结合A*算法求解出移动Sink在传感器节点之间移动的最短路径,利用MWSF算法找到移动Sink所需访问的下一个传感器节点,并与单跳通信范围内的其他传感器节点进行通信,从而收集数据。仿真结果表明,该算法能降低数据溢出发生率,提高网络的数据传输效率。     

基于CS的无线传感器网络动态分簇数据收集算法

降低能耗、实现网络的能量均衡和延长网络寿命,是设计无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)数据收集算法所面临的主要挑战之一.针对现有无线传感器网络分簇数据收集算法不考虑网络中事件源的发生对数据空间相关性的影响的情况,提出了一种基于压缩感知的以事件源为中心的动态分簇(CS-based dynamic clustering centred on event source, CS-DCES)算法.该算法利用欧氏距离空间相关性模型和第一联合稀疏模型,将受同一个事件源影响的节点分在一个簇中,并以簇为单位进行数据重构,以此增加簇内节点感知数据的空间相关性,减小每簇数据观测量;利用压缩感知收集数据,计算事件源位置,根据事件源位置变化实行动态分簇.并通过实验分析了影响该算法性能的3个因素,即事件的衰减系数、事件源之间的距离和事件源个数,最后给出了算法的适用条件.仿真分析表明,相对于已有算法,CS-DCES在满足同一重构精度的前提下,有效减小了数据传输量,节省网络能耗,延长网络寿命.     

基于遗传算法的移动Sink数据采集信宿路算法

数据收集是部署无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)基本目的。而采用移动Sink方式收集节点数据是解决数据收集效率的有效措施。为此,提出基于遗传算法的移动Sink数据采集算法GMSDC(Genetic algorithm-based Mobile Sink Data Collecting)。GMSDC算法利用遗传算法求解最佳驻留点,再由这些驻留点构建Sink移动路径。仿真结果表明,相比于EDAMS算法,GMSDC算法增加了数据收集量。     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.     

一种基于非均匀分簇的混合无线传感网数据收集方法

提出了一种针对混合无线传感网的数据收集协议。将网络划分为非均匀高度的网格,并利用主次簇头分别构建针对矢量和标量信息的数据收集路径。实验结果表明,与MTP,CDFUD等分层和分簇的数据收集方法相比,本算法具备较好的能耗均衡性。     

能量有效和延迟敏感的无线传感器网络数据收集协议

利用移动Sink进行数据收集是无线传感器网络数据收集的一个趋势。本文提出一种能量有效、延迟敏感的移动数据收集协议（Energy—efficient and Delay—Sensitive Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks,简称EEDS）。EEDS中,移动Sink在网络中穿行,从代理节点收集传感器节点监测到的数据。为了减少数据收集的延迟,采用类TSP（Traveling Salesman Problem）的解决方法,确保移动Sink在各个代理节点中收集数据时,始终选择一条最短路径在网络中行走。模拟仿真表明,提出的数据收集协议在延长网络生命周期以及减少数据收集延迟方面都有显著的优势。     

基于移动Sink的自组织视频传感网络目标跟踪算法

基于自组织视频传感网络的目标跟踪方法利用节点的分布式观测能力,实现目标的精确跟踪。在研究视频节点观测投射模型和通信模型的基础上,提出一种基于移动Sink的自组织视频传感网络目标跟踪算法MSTTA。该算法包括感知信息聚合和目标位置评估两个部分,利用节点分类机制周期性地更新网络拓扑以适应Sink位置的变化,根据目标运动状态预测目标位置的评估节点小组。仿真实验表明,MSTTA算法能够适应Sink移动带来的网络拓扑变化,具有较高的目标跟踪精度。     

一种传感器网络最大化生命周期数据收集算法

从理论上分析了最大化网络生命周期的数据收集问题.主要做了以下4项工作:(1)分析了简化的静态路由模式,其中只有一棵路由树用于收集数据.(2)分析了真实的动态路由模式,其中有一系列的路由树用于收集数据.(3)提出了一种近似最优的最大化网络生命周期的数据收集和聚集算法MLDGA,MLDGA一方面试图最小化每轮数据收集中所消耗的总能量,另一方面试图最大化每轮数据收集中所使用的路由树的生命周期.(4)用Java语言实验模拟了MLDGA算法,并与现有的算法进行比较.实验结果表明,无论基站的位置还是传感器的初始能量发生变化,MLDGA都取得良好的性能,而现有的数据收集算法只适应于特定的变化.     

WSN中基于树的负载均衡的数据收集算法

部署无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的根本目的在于数据收集.然而,节点能量有限特性给具有低能耗的数据收集算法的设计提出了挑战.为此,提出基于树的负载均衡的数据收集TLBDG(Tree-based Load Balanced Data Gath-ering)算法.TLBDG算法构建了一棵以基站为根的负载均衡的数据收集树,并以最小跳数路径转发数据包.TLBDG算法具体思想为:先依据节点离基站的跳数形成层次结构,然后再生成以基站为根的树型数据传输路道.实验结果表明,提出的TLBDG算法能够均衡负载,并延长生命周期.     

传感器网络中基于树的最大生命精确数据收集

在节点密集部署的多跳传感器网络中,精确数据收集使得越靠近Sink节点的传感器节点需要承担越多的数据转发量,能量消耗很快,容易造成“热区”,缩短了网络生命周期.为了最大化网络生命周期,需要构造生命周期最大的生成树,但这属于NP完全问题.无须知道节点的位置信息,提出一种算法MAXLAT来解决这个问题.算法以一棵Sink拥有最多孩子的生成树为基础,并根据节点负载的大小将树上节点分别定义为瓶颈节点、次瓶颈节点和富裕节点.然后,通过对所有节点进行着色,不断转移瓶颈节点的子孙,到富裕节点的子树上去.算法结束时,得到一