无线传感器网络非均匀等级分簇拓扑结构研究

网络拓扑结构影响着传感器节点的负载均衡与生存周期,分簇结构是无线传感网络的一种有效地拓扑管理方式。根据血管网络特征以及对构建无线传感器网络拓扑结构的启示,提出了无线传感器网络非均匀等级分簇拓扑结构。分析血管网络结构特征,建立数学模型和网络拓扑结构,对具有压力差的网络节点进行等级标定。根据改进粒子群算法进行非等概率静态分簇,形成不同等级区域具有密度和规模不等的非均匀等级分簇拓扑结构。仿真分析表明,此算法能优化网络分簇,均衡节点能耗,延长网络生命期,避免网络能耗热点问题。     

一种应用于无线传感器网络的层次型拓扑结构生成算法

在无线传感器网络中,层次型的拓扑结构将整个网络划分为不同的簇,并通过一定机制选择簇头来负责数据转发和融合。本文在LEACH等现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴ad hoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构生成算法(HTGA)。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。仿真实验结果显示,新算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能。     

三维无线自组网络的成簇及自适应路由算法

针对三维无线自组织网络拓扑结构复杂导致的不易寻路的问题,提出成簇算法和基于部分超立方体网络结构(PCCN)的自适应路由算法.成簇算法考虑到节点疏密不均的情况,利用节点的空间密度分布将节点分割成候选簇,采用融合机制将候选簇构建成更均匀的簇结构.使用实际拓扑到虚拟拓扑的转化策略,在簇结构的基础上构建PCCN.PCCN作为虚拟拓扑结构,简化了实际网络拓扑,具有可扩展性、延伸性能好等优点.利用PCCN,对节点进行编号之后进行自适应路由.自适应路由算法包括簇内和簇间路由两种情况.算法分析及算例表明,PCCN简化了三维网络的拓扑结构,能够有效路由,为三维自组织网络的管理提出了新的方法和手段.     

基于案例推理和神经元网络的桥梁知识的复用

无线传感网络的节点能量有限,层次型的拓扑结构将整个网络分为多个簇,并选择簇头负责路由,节省了节点能量,延长了网络生存周期.文章在现有层次型拓扑算法的基础上,针对其不足,引入生日悖论理论,提出一种新的层次型拓扑算法.该算法通过在每个节点的时槽内,对不同工作状态进行合理分配,保证网络中所有节点在最少能量消耗下进行分簇和选择簇头工作,有效地延长了网络生存周期.     

应用于无线传感网络的新型层次型拓扑算法

无线传感网络的节点能量有限，层次型的拓扑结构将整个网络分为多个簇，并选择簇头负责路由，节省了节点能量，延长了网络生存周期。文章在现有层次型拓扑算法的基础上，针对其不足，引入生日悖论理论，提出一种新的层次型拓扑算法。该算法通过在每个节点的时槽内，对不同工作状态进行合理分配，保证网络中所有节点在最少能量消耗下进行分簇和选择簇头工作，有效地延长了网络生存周期。     

PTTC:无线传感网络分簇算法

分簇是延长无线传感网络寿命的有效技术。为此,提出了基于Prim的树簇拓扑的无线传感网络分簇PTTC算法。PTTC算法首先推导最优的簇数,再计算节点被选为簇头的平均概率。然后,结合节点的剩余能量以及被选为簇头的频率数选择簇头,最后利用Prim算法建立树,节点依据树传输数据,进而提高能量利用率,扩延网络寿命。仿真结果表明,提出的PTTC算法平衡了节点间的能量消耗,有效地延长了网络寿命。     

基于簇头功能分化的无线传感器网络成簇算法

以LEACH为基础演化而来的各类算法在簇头选举时始终包含有“随机选择”的成分,导致无线传感器网络在拓扑结构的优化和能量消耗的均衡上受到限制。从分化簇头功能和优化功能节点选举机制的角度出发,提出一种分化簇头功能的分布式算法,引入功能节点推荐机制,弱化簇头选举中的随机成分,分化簇头功能,将以往簇头管理节点、融合数据、转发信息的三大功能分别由管理节点、融合节点、转发节点3个功能节点来承担。仿真数据表明,提出的分簇算法能有效优化簇内拓扑结构、提高节点能量消耗均衡性,能够延长网络生存周期15％~20％。     

基于分簇算法能量优化的研究

分簇算法是有效解决无线传感器网络节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题的主要方法之一.分簇算法中簇群成员节点和簇首的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度.通过建立簇半径与能量消耗关系模型,基于不同的约束条件和优化目标,优化簇半径取值使网络能耗达到最小化.方法仿真结果表明选取适当的分簇半径能够减少网络的能量消耗,均衡网络负载,延长网络的生存期,对无线传感器网络的能量优化设计有一定的参考价值.     

基于数据融合的无线传感器网络林火监控算法

针对无线传感器网络在林火监控应用中存在的问题,提出了一种分层聚簇数据融合算法。簇内传感器节点使用加权平均法对原始数据进行数据级融合处理,以消除原始数据中的冗余成分,减少从簇内传感器节点到簇头节点的通信量;簇头节点采用D-S证据理论建立识别框架,通过对本簇成员的反馈信号进行决策级融合处理,提高了火灾事件的识别精度和网络的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效消除无线传感器网络的冗余数据,并能够在失效节点数不超过总节点数40%的情况下正确工作。     

浅谈无线传感器网络的拓扑结构控制

无线传感器网络是一个由传感器组成的分布式自组织网络。在无线传感器网络中,拓扑控制一直是其关键技术之一。从过去的研究中表明,主要的拓扑控制方法有层次型拓扑控制和节点功率控制。层次型的拓扑结构将整个网络划分为不同的簇,并通过一定机制选择簇头来负责数据转发和融合,让无线网络的拓扑结构在一定程度上得到了优化和控制。     

基于量子粒子群优化的改进的模糊C-均值聚类算法

模糊C均值算法（FCM）是一种用于聚类的最流行的技术。不过,传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则,从而导致数据集的划分有相等的趋势。而数据集的形状和簇的密度对聚类性能有高度影响。为了解决这个问题,提出基于簇密度的距离调节因子以修正相似性度量。同时,针对模糊C-均值（FCM）聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,采用量子粒子群优化算法以获取全局最优解。仿真实验证明,改进的聚类算法（QPSO-FCM-CD）具有良好的性能。     

基于聚类的空间数据多比例尺索引树

针对现有空间对象多尺度索引结构聚簇性不高的问题,在R树索引的基础上提出一种基于聚类的空间数据多比例尺索引结构。利用树的层次结构反映空间数据的多比例尺特性,用k-means算法对相同等级的空间对象进行聚类分组,减少空间区域覆盖和重叠。实验结果表明,该方法与基于四叉树的多比例尺索引相比,能有效提高空间数据多比例尺显示的性能。     

AUTOSAR通信模块的设计与实现

在研究汽车开放式系统构架(AUTOSAR)通信模块标准的基础上,参照AUTOSAR的软件构架,使用AUTOSAR的方法论设计与实现一个总线通信模块,该模块具有定义完整、接口清晰、功能完备、可靠性强的特点,能够满足未来汽车电子复杂车辆网络的要求。以基于CAN总线的通信系统为例,在飞思卡尔公司MC9S12DG128开发板上实现了该总线通信模块。     

基于拓扑改进与交叉策略的萤火虫算法

针对萤火虫算法（FA）复杂度大，对高维函数优化困难，容易陷入局部极小值等问题，提出了基于拓扑改进与交叉策略的萤火虫算法。该算法用冯诺依曼拓扑结构来模拟萤火虫之间的邻域结构，提高了全局搜索能力，并且减小了计算复杂度。同时，引入自适应交叉策略，根据萤火虫的多样性动态的调整交叉概率，增强了萤火虫跳出局部最优的能力。对8个标准测试函数的仿真实验表明，改进后的萤火虫算法与标准萤火虫算法相比，有更高的收敛精度和稳定性。     

一种基于节点交换的DHT优化方法

分布式哈希表(DHT)存在逻辑拓扑与实际网络拓扑不匹配的问题,造成查询操作时延过大.针对该问题,提出一种基于节点交换的DHT优化方法,通过对DHT节点逻辑位置的调整,改善DHT的查找性能.使用地标聚类方法对节点进行分类,物理位置相近的节点属于同一个地标聚类区,采用地理布局的思想,使DHT覆盖网络逻辑拓扑与底层物理拓扑尽...     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

无线传感器网络簇头多跳路径路由算法

在LEACH协议特定簇头选取(DCHS)算法的基础上,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的簇头间多跳路径(ACO-CHMP)路由算法。该算法先采用DCHS算法分簇,在稳态运行阶段,利用改进的ACO算法找到从距基站最近簇头节点到基站的遍历所有簇头节点的最优路径,然后从该簇头节点开始沿着最优路径进行数据传输到基站。仿真结果表明:与LEACH算法、DCHS算法和ACO算法相比,该算法极大地均衡了网络的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。     

基于能量最小路径的WSN分簇算法

为延长无线传感器网络(WSN)的生存时间,提出一种基于能量最小路径的WSN分簇算法。参照节点的剩余能量与全网动态平均能量的比例关系,决定节点是否成为簇头,并结合簇头间的能量最小路径,实现全网的能耗均衡。仿真结果显示,该算法在网络生存时间、数据吞吐量和网络能耗等指标上性能较优。     

无线传感器网络分簇拓扑控制算法

通过对经典的分簇算法HEED和EEUC进行研究与分析,对它们不足之处进行了改进,提出了一种新的基于双簇首节能的无线传感器网络分簇拓扑控制算法,即DCHEB算法。该算法提出了一种新的簇划分方案,通过此方案可以对无线传感器网络进行合理分簇,使得簇首节点位于合适的位置上,平均了各个簇的节点个数,可以避免簇内的边缘节点过早死亡。最后通过理论分析和仿真工具验证了该算法对减少无线传感器网络的能量消耗和延长其生存时间有很好的作用。     

网络层与链路层综合拓扑发现算法及其实现

为了实现对网络的有效管理与监控,采用层次化模型,提出了一种基于广度优先遍历的探索式拓扑发现算法。该算法将底层的设备发现与顶层的拓扑关系分析分离开来,在顶层利用图的相关理论,实现了网络层拓扑与物理网络拓扑的完整发现。与现有方法相比,该算法解决了网络层拓扑与数据链路层拓扑发现相互独立的问题,增强了其实用性。算法在中联通综合网络管理平台中的成功应用表明了其有效性。