基于有向感知模型的无线传感器网络节点部署

针对随机部署的有向传感器节点,建立基于有向传感器节点的感知概率模型.采用分布式算法,通过节点间的联合感知概率移动有向传感器节点,提高待监测区域内目标点被感知到的概率.本文提出可移动的节点部署算法,该算法使用较少的节点实现对目标区域的合理覆盖,并提高总体覆盖效果.仿真结果表明,该算法有效地减少了有向传感器节点的使用,同时保证了较好的覆盖效果.     

基于拓扑的无线传感器网络边界节点检测

为了降低网络节点的通信量,并提高多洞网络边界节点检测速度,在对现有边界节点检测算法进行深入研究的基础上,利用网络的拓扑特性,设计了一种以网络纬度线检测网络边界的规模可扩展算法,引入网络纬度线对网络的边界节点进行检测。实验结果表明,该算法在识别准确率、检测速度、通信量等方面的性能有所提高。     

基于感知数据的无线传感网被动诊断方法

由于硬件与网络资源的极度受限,无线传感器网络(WSN)的故障诊断成为该领域内的一个研究难点.针对现有诊断方法网络开销大、方法复杂等缺陷,提出了一种基于感知数据的故障诊断(DSD)方法.以部署在实际森林环境中的GreenOrbs系统收集的大量感知数据为基础,通过分析感知数据特征分类的方法,建立与网络故障之间的对应关系,以自主学习的方式不断演化故障知识库,确定故障类型.实验结果表明,与其他诊断方法相比,DSD具有网络通信负担小、资源消耗低、诊断效率高等优点,并支持在大规模WSN的实际部署.     

无线传感网络基于协作模式节点定位研究

提出了一种新的基于刚性图理论和遗传算法的节点定位算法,以无线传感器网络节点的有效定位为基础,利用刚性图理论形成局部定位协作体,采用遗传算法实现节点位置的估算。该算法的特点是在形成定位协作体阶段利用节点多跳信息实现高定位率,利用节点间的测距信息实现高定位精度和高定位率。仿真实验表明,所提出算法的定位率比仅利用单跳信息时的定位率提高一倍,当测距误差Re=0.05R时,平均绝对定位误差为0.073R;当测距误差Re=0.1R时,平均绝对定位误差为0.14R。     

基于FSM的感知节点软件故障检测

针对事件驱动程序运行时的故障检测问题,提出了一种基于有限状态机(FSM)的感知节点软件故障检测方法. 用户通过撰写FSM规范,并在程序中添加与FSM执行相关的宏标记,对程序期望行为进行描述. 在节点运行时通过比较FSM规范和收集的FSM执行信息,实现节点软件故障检测. 针对2类典型节点硬件平台,研究了3种故障检测机制的存储和计算开销,最后通过2个实例分析验证了所提方法的有效性.     

一种无线传感器网络入侵检测系统模型

为了提高无线传感器网络的安全性,针对该网络能量有限的特点,设计了一个入侵检测系统模型,模型采用了多节点联合协作的思路,入侵检测节点采用一种异常检测算法,节点之间采用能量最大节点选择的算法。仿真实验表明,系统能较好的解决无线传感器网络入侵检测的能量消耗问题。     

基于贝叶斯理论的传感器网络节点故障检测方法

提出了运用贝叶斯理论进行传感器网络节点故障检测的方法,通过分析传感器网络中各节点的影响关系,利用贝叶斯理论对各节点的正常率进行估值计算,给出正常率计算的推导过程,通过实例验证了计算过程并与其他检测方法进行了比较分析.该方法计算简单、方便、快速,能估算检测用例数目、降低检测成本,为传感器网络节点故障的检测提供了支持.     

基于微粒群模型的无线传感器网络节点部署

提出了一种新的基于微粒群模型节点部署优化算法。该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型,利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置。仿真结果表明该算法有效的改善了网络的覆盖率。     

一种基于节点信誉度的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络节点存在不信任因素的问题,利用无线传感器网络节点的数据、带宽和能量建立信任模型,并将信任模型引入到无线传感器网络管理体系中,此时网络组建和节点各种行为都以信任度为依据.从模拟实验结果可以看出,该模型可以减少网络的丢包率,网络具有更高不信任行为检测率.     

无线传感网络节点定位技术

节点定位是无线传感网络的关键技术之一.介绍了无线传感网络的结构和节点定位技术的分类.针对于静态锚节点和无锚节点的定位方法,介绍了每个算法的原理,分析了误差产生的原因,概括了算法适用的条件,并介绍了目前提出的有效的改进方法.对于目前在无线网络定位中出现的问题做出了展望.     

无线传感器网络中邻居数据分析的故障检测方法

针对无线传感器网络(WSN)故障检测导致额外的通信和计算负载问题,根据同一覆盖范围内传感器节点的监测数据相近的特点,提出了一种基于邻居节点数据分析的WSN故障检测方法. 通过分析节点的历史传感数据来计算节点的可信水平,从而确定可信的邻居节点. 将节点数据与覆盖范围内可信邻居节点的数据进行比较分析,判定节点是否故障. 仿真结果表明,算法在保持良好的故障检测能力和临时故障容忍能力的同时,并不额外增加节点的通信和计算负载.      

能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型

针对无线传感器网络节点能量有限且易失效的问题,利用复杂网络理论提出了一种能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型. 该模型通过节点的剩余能量约束节点的发射半径,在拓扑演化过程中充分考虑节点剩余能量和节点度等因素,并引入能量调节参数和节点度调节参数,得出了一种幂率指数可以在[3,+∞)调节的无标度拓扑结构. 动态分析和仿真实验结果表明,该模型具有无标度网络的幂率特性,且具有较好的容错性和能耗均衡的特点.     

基于概率事件的无线传感网络能耗分析研究

延长无线传感节点的存活时间,对于无线传感网络意义重大。应用马尔科夫链,分析了无线传感网络的能耗和数据传输的关系,并建立了无线传感节点的能耗模型。实验表明：当节点的密度较大或传输的分组较长时,网络中的传输效率会随之下降。根据节点的密度,动态调整分组的长度,可以降低能耗,提高网络的生命周期。     

无线传感器网络中基于树的动态多路径容错路由协议

多路径路由对无线传感器网络的负载均衡和容错能力等方面都有一定改善作用。在研究一些多路径路由算法的基础上,对分层的无线传感器网络路由进行探索,提出了一种基于树的动态多路径路由的生成方法,快速获得当前节点的主路径与备用路径。仿真结果表明,该方法可有效地均衡网络负载、减少时延、提高网络的可靠性。     

支持向量机回归预测在网络故障检测中的应用

无线传感器网络主要用于收集环境数据,然而传感器可靠性低,容易出现故障并返回异常的监测数据.因此,如何检测传感器故障成为关乎无线传感器网络监测性能的重要问题.提出了基于支持向量机回归预测的故障检测算法,通过充分利用历史数据预测传感器的测量值,并根据测量值与实际值的对比有效地划分信誉等级,最后基于置信数据集计算出的置信条件进行故障的检测.仿真结果证明了算法在节约能量和故障检测率上有着优异的表现.     

分簇无线传感器网络的动态入侵检测算法

提出了一种基于分簇的无线传感器网络的动态入侵检测方案来检测传感器网络中的各种入侵行为, 可以同时监测网络的多个属性, 降低了单个属性的突变对检测结果的影响.利用簇之间的差异性设置不同的检测参数, 使得检测算法更加符合当时当地的网络状况, 更易检测出入侵行为.本算法检测参数具有针对性, 改善了现有入侵检测算法的检测准确性, 同时降低了误警率.     

节点信誉相关的无线传感器网络故障检测

提出一种基于节点信誉的无线传感器网络故障检测算法.算法为每个传感器节点建立了基于Dirichlet分布的信誉函数,整个算法由检测模块、信誉更新模块和故障判定模块3部分组成.检测模块计算节点当前时刻的健康等级;信誉更新模块负责维护、更新节点的信誉值;故障判定模块则对是否发生节点故障和敏感事件进行判定.仿真结果表明,该算法具有较高的故障检测精度,在传感器网络故障节点达到25%的情况下,仍能检测出94.83%的故障节点,而误警率则可以保持在5%以下.     

基于改进Kruskal算法的WSN故障节点检测方法

提出了一种基于改进Kruskal算法的无线传感器网络（WSN）故障节点检测方法. 该方法首先通过集中式的改进Kruskal最小生成树算法来获取可信的节点集合,之后依据可信节点,采用邻居节点比较算法对传感器节点的感知值进行分布式分析和处理,判定发生故障的传感器节点. 同时为了容忍节点的临时故障,引入了时间冗余. 仿真结果表明,在节点故障率高达35%时,该方法依然能快速定位故障节点,并且同时保证很高的检测精确度.     

基于概率覆盖模型的无线传感器网络密度控制算法

密度控制是一种常用的提高大规模无线传感器网络生命周期的方法,目前的密度控制算法大多基于0～1覆盖模型,而在实际的应用环境中概率覆盖模型能够更准确地定义网络覆盖能力. 所提出的一种基于概率覆盖模型的密度控制算法,能够在保证足够的网络覆盖能力的前提下,关闭掉冗余节点,减少网络的总能量消耗.