信道与能耗感知的农田WSN机会路由优化方法

在农田无线传感器网络监测应用中,由于环境遮挡与作物生长引起的信号多尺度效应造成网络链路质量不稳定,进而影响数据汇集性能。针对该情况,同时考虑到农田WSN的能量受限问题,提出了一种农田信道和能耗感知的机会路由优化方法。基于农田信道模型估计链路连通概率,建立节点机会转发能耗预测模型,根据不同机会转发路径的中继概率得出其转发能耗期望,在候选转发集构建与排序时同时考虑路径期望能耗和节点剩余能量,以提高节点间、路径间的能量均衡性能。通过仿真实验将改进机会路由算法与LCOR、IOP、IPOR-OE算法进行对比,结果显示:网络生命周期CECOR算法的网络生命周期约为LCOR的2.2倍、IPOROE的5.2倍、IOP的8.7倍,最大能耗均方差分别是LCOR的3/4、IPOR-OE和IOP的1/2。从结果可以看出,改进算法延长了网络生命周期,提高了网络节点间能耗均衡性能,有助于实现农田监测网络的长时间稳定工作,实现了预期研究目标。     

基于能耗均衡的无线传感网络自适应数据存取算法

提出了一种能耗均衡的自适应数据存储算法,将数据尽量存储在适合查询的位置。首先建立基于网格的网络模型,然后分析采集节点与初始存储节点、查询节点之间的位置关系,存储模式可在集中存储和分布存储之间切换。算法引入了虚拟扩展网格和能量分级消耗的机制,可有效均衡网络能耗。实验结果表明,该算法的节点能耗、生命周期和丢包率相比于GHT算法有一定的改善。     

基于关联度分析的WSN节点信任模型研究

该文基于社会网络关联度分析的无线传感网络节点信任模型进行研究。给出了无线传感器网络的模型并将其与社会网络模型进行了相似性分析;建立了基于社会网络关联度的WSN节点信任模型,提出了基于关联度的传感器节点信誉度的计算方法;并设计了基于滑动窗口的传感器节点信任值计算及更新算法(SNTUA)。通过仿真实验,证明了该算法的有效性和准确性,其性能优越于其他两种算法。     

梯度相关的无线传感器网络成簇路由协议

分析了梯度和成簇无线传感器网络路由协议,确定了协议中存在的缺陷,设计了一种基于梯度的高效节能成簇路由协议(GBCRP)。采用基于跳数的梯度建立、能量相关的成簇算法、关键节点转发和功率自适应的簇头路由等技术,解决了无线传感器网络的节点能耗和路由失败而导致的数据传输可靠性问题。仿真实验表明,该协议有效地延长了网络的生命周期。针对不同密度的传感器节点,网络生命周期具有很好的稳定性,同时该协议也具有较好的可靠性保障。     

基于能量、节点密度的LEACH-TYC拓扑控制算法的研究

网络拓扑控制是无线传感器网络研究和应用中的一个关键问题。针对LEACH算法及基于LEACH改进DBCP算法存在的问题,文章提出了一种新的改进拓扑控制算法:LEACH-TYC。该算法采用与LEACH算法相同的前提假设,借鉴DBCP算法的优点,进行了如下改进:一是允许担任过簇首节点的还可以继续当选,但是必须满足限定在一定的次数和剩余能量达到一定的值的基础之上。二是利用节点密度改进簇首的选举阀值。三是非簇首节点加入簇时综合考虑节点间剩余能量和节点间距离。仿真结果表明,LEACH-TYC算法使得簇规模更均衡、网络生存时间更长、节点能耗更少。     

WSN中利用广义学习自动机和休眠机制的部分覆盖方法

为了解决无线传感器网络(WSN)部分覆盖中的能耗问题,提出一种基于广义学习自动机(GLA)和休眠机制的部分覆盖方法。首先,将WSN网络构建成一个连通图模型。然后,通过GLA算法从中选择一定数量的节点构成主干网络。最后,检查主干网络是否满足部分覆盖要求,并根据各节点的覆盖性能来选择合适的休眠节点进行激活,从而以最少数量的节点来满足覆盖要求,并保持节点之间的连通性。仿真结果表明:该方法能选择传感器节点来满足覆盖条件,减少了工作节点数量,提升了WSN的寿命。     

能量均衡的无线传感器网络拓扑控制算法

拓扑控制技术对无线传感器网络性能有着重要的影响。该文在本地最小生成树LMST算法的基础上,提出一种能量均衡的拓扑控制算法EBTCA,该算法在构建网络拓扑时综合考虑了节点间的通信能耗和节点剩余能量,既能使局部总能耗接近最小化,又能达到节点能量平衡的效果,解决了网络中"瓶颈"节点因负载过大较快死亡的问题,延长了节点的工作时间,进而延长了网络的生命期。在OPNET仿真平台上对EBTCA算法进行仿真实验,结果表明EBTCA算法在保证了较低的端到端时延、较高的吞吐量与投递率等前提下,有效地延长了网络的生命期,从而保证网络长时间的可靠运行。     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法。在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪。算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计,提高了目标跟踪的精度。同时通过动态簇头之间的目标状态信息的交换,实现了运动目标的动态连续跟踪。仿真结果表明,算法实现了运动目标协作跟踪,与集中式结构目标跟踪相比,跟踪精度提高了30%。     

稳定高效节能且邻近相关的网络拓扑协议

现有的无线传感器网络拓扑协议未全面考虑节点位置、休眠、剩余能量的影响,且依赖于GPS等基础设施获得节点绝对位置,导致网络成本高,能量有效性不足。该文在DEAC协议的基础上,提出了一种分布、稳定、高效节能和利用邻近相关信息数据融合及节点休眠策略的无线传感器网络拓扑控制协议(SEENRT)。该协议利用剩余能量信息,平均各节点能耗负担;利用邻近相关信息和节点休眠,降低覆盖冗余,减少网络能耗。试验结果表明SEENRT协议和LEACH、HEED和DEAC协议相比,能有效地降低网络能耗、平均节点的负担及延长网络的生存时间。     

航空货运市场轴辐式网络构建博弈分析

从博弈角度研究航空货运市场轴辐式网络构建问题,从战略、策略和运作三个层面入手给出网络构建模型。在双头垄断市场条件下,求解网络构建博弈均衡。在求解均衡时,针对每个可供选择的枢纽组合,首先通过Floyd最短路径算法计算承运商的最优运输路径,再根据标准二次规划问题求解方法探讨收益最大化问题,最后采取Jacobi迭代算法获得稳定需求,进而得到稳定的Nash均衡解。     

WSN中结合近源数据聚合和拥塞控制的低能耗路由协议

在无线传感器网络(WSN)中,由于感知数据传输引起的能量消耗直接影响网络寿命。数据聚合能消除密集WSN中的冗余数据传输以节约能源,为此,提出了一种WSN中结合近源数据聚合和拥塞控制的低能耗路由协议。首先,构建网络的无结构拓扑,根据数据可靠性权重和节点成本函数来选择数据转发节点。然后,每个中继节点通过近源数据聚合对接收的数据包进行聚合,以此降低传输能耗。另外,在数据转发过程中,各节点根据接收阈值来决定是否转发数据,以此实现拥塞控制。仿真结果表明:提出的协议在能源效率、可靠性和传输延迟方面获得了优异的性能。     

LEO卫星网络中基于分布式路由算法的流量均衡策略

LEO卫星网络因覆盖于地球表面的球面结构,高纬度地区轨道间链路较短,导致网络流量分布不均匀的现象。该文以分布式路由算法为基础,提出了基于横向转发权限和横向转发率两种应用于LEO卫星网络的全网流量均衡分布优化策略。前者能够对特定区域的流量进行调整,可作为流量实时调整策略;后者能够控制全局网络的流量分布情况,适用于网络流量分布的整体优化。通过仿真,验证了两种流量均衡策略能够使网络流量分布情况按照一定的均衡特点进行调整,从而实现网络流量优化的目的。     

移动Ad hoc网络中基于能量的自适应广播策略

为了在广播中避免产生广播风暴,提出了能量自适应转发的泛洪广播算法。该算法使用自适应调节转发概率的方法来减少信息不必要的重传,通过剩余能量最高的邻节点进行转播,减少了分组在网络中的重复传输,降低节点间的竞争和碰撞,有效抑制了泛洪。分析和仿真表明自适应广播策略比传统的泛洪方法具有明显的优越性,提高了传输成功率。     

LAD准则下的无线传感器网络节点定位方法

多维标度算法广泛应用于无线传感器网络的节点定位。经典的MDS算法通过构造距离平方矩阵(非相似性矩阵)和进行双质心变换,在相似性空间中根据最小二乘准则进行求解。若测量噪声为高斯白噪声,经过变换后,相似性矩阵中元素的误差不再服从高斯分布,基于LS的估计不再是最优的。针对这一问题,用最小绝对值偏差准则改进MDS算法代价函数,对无线传感器网络节点定位进行研究。仿真结果表明,该方法具有良好的稳健性,比经典MDS算法具有更好的定位性能。     

无线传感器网络节点能耗状态转换模型研究

针对无线传感器网络节点的能量管理与优化问题,对无线传感器网络节点中主要的功率可管理部件工作状态进行分析,建立了MCU处理器、模数转换器和无线收发模块之间的状态转换关系模型。详细阐述了器件间的状态转换关系和条件,并给出了多种休眠模式间的转换时间阈值的估计方法。该模型反映了无线传感器网络节点实际工作状态的转换关系,为节点的动态能耗管理的优化设计提供了实际应用参考。     

面向决策行为预测的多层策略网络随机游走模型

为了研究多阶段决策过程中人类决策行为的规律,提出了基于策略网络的决策行为建模与预测方法。通过单层策略网络的随机游走过程对多阶段决策过程进行建模;构建多层策略网络模型,利用网络层间游走和层内游走描述决策结果对决策行为的影响;在策略网络模型的基础上提出基于频率近似概率的单步策略预测算法,生成下一阶段的决策策略;通过多阶段决策仿真案例和典型博弈案例验证了方法的准确性和实用性。实验结果表明：提出的多层策略网络预测算法能够有效捕捉人的决策行为特征,在策略有明显规律性的情形下能达到70%的预测准确率。     

无线传感器网络中的高效签名算法

无线传感器网络节点的计算、存储和通信能力都十分有限,通常被认为不适合使用公钥密码学技术。然而,近年来的许多研究成果表明,一些经过优化的公钥算法是可以为无线传感器网络提供更加有力的安全保障的。该文基于身份的密码系统进一步简化了传统公钥系统,根据无线传感器网络自身的特点,对现有的基于身份的签名算法的安全模型进行改进,并在此基础上提出了新的签名算法,同时也给出了安全证明。现有算法的存储需求与被签名信息长度成正比,而新算法存储需求为常量,因此更加适合在无线传感器网络中的使用。     

USCIR模型视角下高校网络舆情引导策略探析

基于复杂网络中的经典SIR模型（susceptible infected recovered model）及相关研究,提出USCIR模型（unsusceptible susceptible contracted infected recovered model）。分析该模型视角下高校网络舆情的特征,发现高校网络舆情节点具备明显的小世界与无标度、多属性节点的同质性与异质性并存、舆情网络结构呈现平台性差异、节点间存在自组织与博弈行为等特征。最后基于USCIR模型对高校网络舆情的引导给出了相关的策略与建议。     

粗糙集-神经网络集成的WSN节点故障诊断

提出一种粗糙集?神经网络集成的无线传感器网络(WSN)节点故障诊断新方法。根据无线传感器网络的应用环境和故障特征得到诊断决策表,利用改进的粗糙集中的归纳属性约简算法对诊断决策表进行属性约简,用Hamming网络建立一套故障分类的方法。仿真实验结果显示,该诊断算法在进行WSN节点故障诊断时,诊断准确性高,通信代价小,能耗低,鲁棒性高。     

基于邻居节点平均度的级联故障袭击策略研究

袭击策略是复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题中一个重要的研究内容。根据节点局域信息的初始负荷,考虑邻居节点的平均度,提出了一种新的级联故障袭击策略——邻居节点平均度(NAD)策略。理论分析了关键阈值CT与可调参数?之间的关系,并通过数值模拟对比两种经典的袭击策略,研究发现针对单层网络结构,提出的NAD袭击策略对BA无标度网络攻击最有效。此外,基于BA-BA网络构成的多层耦合网络级联故障模型,最大平均度袭击策略数值模拟得出的结果较好地验证了已有理论解析结果。通过建立突发事件关联耦合网络模型,以上研究能够揭示系统发生级联故障的条件,从而提出预防耦合网络崩溃的保护策略。