负载均衡的异构传感器网络分簇路由算法研究

有限的能量资源是无线传感器网络（WSNs）广泛应用的主要限制之一。为了最大化整个网络的生存时间,需要优化无线传感器网络中节点的能量消耗。协议使用的无线传感器网络模型包含两种节点：普通节点和能量较高的高级节点。算法中综合考虑了节点当前剩余能量、网络中平均能量、簇头到基站的距离和节点类型等因素,设计了一种适合于异构无线传感器网络路由协议（HCEEC）。在该协议中,基站在对应的区域中选择能量更大、更加靠近基站的节点作为簇头来搜集本区域内的信息,簇头节点对本簇内的信息进行融合之后发送至基站节点。实验表明,该算法能够更好地综合网络中能量的负载、提高网络吞吐量和延长网络生存时间。     

基于多级异构网络的无线传感器网络高效分簇路由算法

在较大规模的无线传感器网络周期性数据采集应用中,经常会出现异构网络, LEACH等协议没有考虑节点的异质性。提出一种基于多级异构网络的高效路由分簇协议,考虑了节点的异质性,为不同类型节点设置不同簇头选举概率及阈值函数,优化簇头选举策略,较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点。实验结果表明,能够高效地利用传感器网络采集数据,网络负载总体均衡,并延长网络生存周期。     

基于Adhoc能量均衡的AODV协议改进

针对Adhoc网络中移动节点能量受限的问题,考虑节点剩余能量和节点能量消耗速率两方面因素,对AODV协议,在选路机制,hello机制几个方面作了改进,改进后的路由协议能够有效均衡负载,保护低能量节点,延长网络生存时间。     

能量收集型无线传感器网络中高效的能量调度算法

为了通过控制能量调度来最大化数据吞吐量,研究了随机能量到达和电池容量有限情况下的能量采集无线传感器节点的离线调度问题。假设能量收集大小在一个传输时间段T内为恒定的,但不同阶段之间能量收集服从随机模型,提出一个离线能量调度策略。基于能量随机变化的特性,能量调度策略可根据能量收集的分布来改变,并且数据吞吐量可达到最优离线算法的99%。仿真结果进一步验证了所提离线算法的效率。     

基于代价的TORA无线网络路由协议

对无线Mesh网络的TORA路由算法进行了研究,并改进了TORA,提出了一种新颖的、基于链路状态加权的路由协议。该协议利用节点的可用带宽、吞吐性能和缓冲队列的饱和度等计算路由每一跳的代价(即权重),选择权重最小的节点作为路由。仿真实验表明：改进后的TORA与原始TORA相比,在丢包率、端到端延迟方面数据要低,吞吐量数据要高。     

基于扇形区域的无线传感器网络路由算法研究

基于对经典分簇算法LEACH和PEGASIS的研究,提出一种新的分簇路由算法。该算法在簇头选择机制上对LEACH算法作了一定的改进,重点考虑了节点剩余能量等参数,有效避免了低能量节点被选为簇头。随着与汇聚节点距离的增大,簇的规模也逐渐增大。同时,将网络划分为多个扇形区域,每一扇区内部节点间的数据传输采用多跳方式进行。通过对算法验证,与LEACH算法、PEGASIS算法比较,新算法对网络生存时间的延长明显。     

强竞争型多目标跟踪任务分配策略研究

基于无线传感器网络的3个目标以上跟踪在任务分配阶段出现强竞争冲突问题,综合考虑网络能耗、可靠性函数以及节点剩余能量均衡度方面的性能,引入基于综合目标函数的竞争型弹性神经网络算法,以综合目标函数为依据调整神经元的动态接受域,并采用基于信息熵的逼近理想解技术对综合目标函数的多指标进行客观评价。仿真实验表明,此文的任务分配策略一定程度上提高了网络的可靠性,延长了网络寿命。     

基于最低能耗的改进LEACH分簇算法

针对LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法中的随机分簇和簇头能耗不均问题,提出一种基于最低能耗的改进LEACH分簇算法MEC-LEACH（Minimum Energy Consumption based LEACH）。MEC-LEACH分簇算法通过最小化网络能耗得出最优簇头数,同时引入簇头的剩余能量和簇头距离sink节点的远近等因素综合选举簇头节点,使得剩余能量较大且距离sink较近的节点优先成为簇头节点,进而均衡簇头节点和网络总的能耗。仿真实验表明,MEC-LEACH算法相比其它改进算法可以有效降低网络能耗,延长网络生存时间。     

一种图像清晰与模糊的判别方法

图像的频谱反映了图像能量在频域的分布情况,频谱的高低频成分比例反映了图像中边缘信息与平滑信息的分布情况。通过统计分析清晰与模糊图像的频谱分布,提出了一种基于子带频谱信息的图像清晰与模糊判别方法。首先统计各频率半径以外的频谱能量,获得频谱剩余能量变化特性曲线。其次根据剩余能量变化曲线,获得归一化模糊判断参数。当模糊参数小于某个门限值时,判断图像为模糊图像。实验结果表明,提出的参数可定量地对图像的模糊程度进行度量,具有判断过程快速、简便,分类区分度高等优点。     

AODV路由协议性能的优化仿真

针对标准AODV路由协议中,目标节点选择一条端到端跳数最小的路径作为源节点到目标节点的路径,而采用最小跳路由的路由协议所选的路径在某些情况下并非最优路径的问题。提出选择一条数据传输速率高的路径,作为源节点到目标节点的路径,称为HDR_AODV协议。设计了HDR_AODV协议的RREQ和RREP分组格式,在OPNET上实现了HDR_AODV的功能,并且通过实验。结果表明,从延时、吞吐量、丢包数量等网络性能评测参数HDR_AODV的性能要优于标准AODV。     

WSN中基于幻影源的源位置隐私保护研究

探讨如何提高无线传感器网络中源位置隐私的安全性和节点能量的利用率。分析基于流量分析的攻击者对源位置的安全威胁,总结7种典型的基于幻影源的源位置隐私保护策略,并提出在路由过程中,节点可以根据自身的邻节点个数、剩余能量及其到基站的距离自适应调整发射半径,打破以往的发送距离为一跳的数据包转发方式。     

基于层次和节点功率控制的源位置隐私保护策略研究

为提高无线传感器网络中源节点位置隐私的安全性和节点能量利用率,提出了一种基于层次和节点功率控制的源位置隐私保护协议。该协议主要在径向路由阶段和圆周路由阶段,完成数据包从源节点到基站的数据传送过程。同时,在路由过程中,动态调节节点发射功率,打破以往发送距离为一跳的数据包转发方式。仿真实验表明,与已有的基于幻影源路由协议相比,该协议在提高安全性的同时,可以有效利用网络中的剩余能量,实现网络寿命与能耗的均衡。     

基于事件驱动的武警部队无线传感器网络数据融合算法研究

针对无线传感器网络在武警部队监测突发事件的主要应用,提出了一种基于事件驱动的无线传感器数据融合算法。相比于原有的TEEN算法,提出了一种基于事件刺激强度和节点剩余能量的簇头选取策略。仿真实验表明,该算法比TEEN算法具有更低的节点能耗和更高的节点存活率。     

基于OPNET的无线信道接人协议仿真

基于对CSMA/CA和ALOHA协议的研究,利用OPNET软件自带的支持CSMA/CA协议的节点模型构建网络模型。结合仿真结果,利用Mathematica软件,绘制了CSMA/CA协议吞吐量特性图,并与ALOHA的吞吐量特性图进行比较,证明了在任意业务总负载的情况下,CSMA/CA协议都表现出比ALOHA协议更加优越的性能。证实了在保证吞吐量性能的前提下,通过网络参数的配置,使网络的性能达到最优化的可行性,并且揭示了网络参数的关联性,指出了网络最优化参数的唯一性。     

高可靠线型无线传感网优化研究

分析IEEE802.15.4自组无线传感网,以解决货运列车线型传感网系统低功耗、高可靠需求。基于REER协议中通信代价计算方法,利用IEEE802.15.4网络中RSL和剩余能量情况进行数据高可靠传输路径规划,实现降低功耗、提高可靠性目的。仿真验证表明：优化后的路由选择算法可降低列车传感网的功耗以及丢包率,提高线型传感网的生命周期和可靠性,与传统线型无线传感网对比表现出很大优势,对货运列车线型无线监测网络设计极具参考价值。     

Ad Hoc网络跨层节能方案的研究

针对Ad hoc无线网络的能量问题,对跨层节能方案的重要性、基本原则及其架构进行了分析,并给出了一种基于MAC层与网络层相结合的跨层节能方案,该方案将MAC层所获取的物理信道繁忙程度与节点剩余能量、总路径能耗相结合,形成一种新的路由度量机制,从而在选择路由时绕过物理信道繁忙的区域,减少了冲突和碰撞、重传,能量负载平衡化,防止关键节点因过度使用而耗尽能量,从而提高了网络的整体生存时间。     

一种分层多链无线传感器网络路由协议

基于PEGASIS和EPEGASIS链状结构路由协议的不足,本文提出新的一种分层多链无线传感器网络路由协议。通过基站将整个监测区域划分成数个扇形环带区域进而形成多链结构。依节点间的距离公式利用贪婪算法进行建链,避免相邻节点间长链的产生,链头节点的选取考虑了节点剩余能量以及节点到基站的距离。仿真结果表明,算法在减少网络延迟以及延长网络生命周期方面优于PEGASIS和EPEGASIS协议。     

无线传感器网络中基于径向基函数的簇首选择

采用一种神经网络算法——径向基函数来选择无线传感器网络的节点簇首,它具有并行处理能力、分布式存储以及快速学习等优点.通过分析得出与节点作为簇首相关的4个因素:节点的剩余能量,周围分布的节点的数目,中心度和距离基站的位置.把这4个因素作为神经网络的输入变量,输出变量就是该节点作为簇首的适应度值.根据网络规模的大小,基站选出一组作为簇首的节点,然后广播作为簇首的节点号的消息.如果一个节点被选为簇首,就向周围广播自己的身份并成立一个新簇,周围的非簇首节点要求加入该簇并成为它的成员.每簇中由簇首负责管理它的成员并执行数据融合等功能.实验结果表明,与其他算法相比,该算法能显著地延长传感器网络的生命.     

基于神经网络代数算法的电磁环境评价

前馈三层神经网络具有很好的非线性映射能力,而前馈三层神经网络的代数算法能够实现零代价函数的网络精确学习过程,本文将其应用于电磁环境复杂度的评价.首先从时域、空域、频域和能量域四个方面选择电磁环境的评价指标,再建立零代价函数的电磁环境评价模型,进一步说明前馈三层神经网络的代数算法在电磁环境评价上的应用.     

退化抛物型方程零阶项系数和初值的反演问题

研究了最优控制问题极小元的局部适定性。该优化问题涉及同时重构退化抛物型方程初始值和零阶项系数的反问题。与一般的优化问题不同,这里构造的代价函数是一个二元函数,包含两个自变量和两个独立的正则化参数,并推导出极小元必须满足的必要条件。特别地,由于代价函数中两个未知系数的状态不同,单参数优化问题的共轭理论不能应用于该问题。通过假设终端时间T相对较小,得到了关于极小元的L2估计,由此可推导出极小元的唯一性和稳定性。