WSNs中基于节点信任度的机会路由算法

针对机会路由的候选转发集中存在恶意节点导致网络性能下降问题,提出一种计算节点信任度的评估模型。使用贝叶斯公式计算节点的直接信任度,根据节点的代数连通度得到间接信任度,利用信息熵的概念得到综合信任度。为高效辨别出候选转发集中的恶意节点,预先设定信任度阈值[β]。提出一种基于节点信任度的机会路由算法TBOR。TBOR利用信任模型初始化候选集中每个节点的综合信任度,再利用信任度阈值判断潜在的恶意节点,并将信任度大于信任度阈值的节点添加到候选转发集。实验结果表明,TBOR能高效识别并剔除候选转发集中的恶意节点,具有较高的检测率,保证了数据可靠传输。     

基于社区的混合型WMN信任模型研究

针对无线Mesh网络易受到内外部攻击和节点失效等问题,提出一种高效可靠的信任模型。该模型根据混合型WMN结构特点,首先将网络分为多个社区,每个社区由Mesh路由器及其覆盖范围内的终端节点组成,根据节点通信的目标分为社区内信任及跨社区信任,此方法能够降低网络计算开销|其次利用熵权法融合直接信任和间接信任,可避免主观赋权重的局限性。仿真实验表明,正常节点信任值收敛平缓,而恶意节点信任值下降迅速|在不同比例的恶意节点仿真中该模型仍可维持较高的成功交互率,说明该模型可以有效抵抗恶意节点攻击,保证网络可靠运行。     

基于节点信任度的多路径路由协议研究

为使无线Mesh网络能够选择安全可靠的路由路径,减少网络中恶意节点带来的不良影响,通过对无线Mesh网络多路径源路由协议MSR(Multi path Source Routing)进行研究,引入对节点信任度的评估模型,提出基于信任模型的多路径路由协议TMSR(Trusted MSR)。该协议在路由建立之前对节点的信任度进行评估,从而在路由发现过程中,选择信任度高的节点进行通信,以建立多条安全的路由路径。仿真实验表明,在含有恶意节点的无线Mesh网络中,改进后的路由协议有较高的数据传输成功率。     

基于自组织聚类和蚁群算法的无线传感器网络路由算法

根据无线传感网络能量受限的特点,提出一种低能耗路由算法SOC-IACO,算法由自组织聚类算法SOC和改进蚁群算法WAC组成.先通过SOC将节点分簇,选取簇头构造簇头数据链,再通过WAC构造簇内节点数据链.簇内数据沿节点数据链汇聚至簇头、簇头数据沿簇头数据链汇聚至总簇头,由总簇头发送数据至基站.实验表明,由于聚类过程中考虑了节点分布和簇负载均衡并采用双层链路由,SOC-IACO算法能大幅降低节点能耗提高网络寿命.     

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。     

无线Mesh网中基于声誉的安全路由协议研究

无线Mesh网(wireless mesh networks,WMNs)是一种新兴的无线网络技术,支持节点多跳路由和转发功能。节点合作与否是实现通信的关键。在缺少预先约定的信任关系时,判断节点合作性的安全机制是解决恶意节点破坏网络通信的有效手段。在对WMNs中AODV协议安全分析的基础上,提出了一种基于局部声誉值的安全路由解决方案。     

无线网络中基于信任的机会路由算法

路由在机会网络(Opportunistic Networks,OPPNETs)中扮演着重要的角色.在机会网络中,大多数的路由方案都假定了数据传播过程不受恶意节点攻击.然而,在实践中,由于通信链路的频繁中断,机会网络会遭受到各种攻击.利用了连接状态、转发能力和共同属性作为衡量信任的指标,结合基于网络编码的数据传输模式,提出了基于信任的路由算法和缓存管理算法.提出的路由策略通过利用可信节点来传输数据,保证了数据传输的安全性,而且还可以通过受信任的路径来降低传输成本.仿真实验的结果表明,本文的算法在投递率、平均延迟和网络开销三方面均获得较好的性能.     

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。     

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。     

基于能耗最小化的WSN时间同步算法研究

时间同步是无线传感器网络(WSNs)的重要支撑技术。介绍了分簇路由算法与WSN时间同步之间的关系,针对网络节点中能量消耗不均匀问题,提出了一种新的基于分簇的时间同步解决方案,在簇头节点与基站之间以及簇内节点之间分别采用DMTS以及FTSP单向同步模式,以达到在保证足够同步精度的同时降低能耗的目的。     

基于LEACH协议与蚁群算法的无线传感器网络路由协议

无线传感器领域的所有关键技术中,路由协议一直是研究热点,采用合适的路由协议能够有效降低无线传感器网络节点能耗以延长网络寿命。LEACH作为经典的无线传感器网络路由协议,具有重要研究意义。传统的LEACH协议采用随机簇头选举方法与唯一的单跳路由策略,在算法运行过程中存在许多不必要的能源消耗,鉴于此,提出一种新的有效路由协议,即静态分簇多跳按需路由协议（OCMR）。它是一个按需路由协议,仅在协议运行首轮选定一定数量的簇头|在数据传输阶段,采用一种基于蚁群算法的单跳结合多跳的路由方法。Matlab仿真实验证明,新协议在节省网络能耗与延长网络寿命方面优于传统LEACH协议。     

一种基于椭圆曲线的物联网双向身份认证协议

身份认证是物联网安全可信的第一道防线,是保障感知网络稳定运行的基石。基于感知节点的安全性需求及有限的计算能力,提出一种基于椭圆曲线的双向身份认证协议。该方案能够认证通信感知节点双方身份的真实性,加解密所需密钥信息量少,且不存在密钥协商问题。为解决认证延迟和能量消耗问题,实现簇头节点对同一群组内感知节点的批身份认证,对可疑节点基于二分搜索技术实现身份追踪,快速定位可疑节点位置,及时甄别不可信节点。安全性分析表明,该机制具有正确性、匿名性、不可抵抗性,可有效阻止恶意节点窃取及篡改感知数据。     

基于节点位置信息的改进型LEACH分簇算法研究

本文研究了一种基于节点位置信息的改进型LEACH无线传感器网络分簇算法,通过决策支持机制,利用传感器节点的位置信息进行分簇.该算法有效地减少了路由消耗,同时平衡节点间的能量使用,控制节点能耗,延长网络生存时间.     

基于能量分块均衡算法的网络多基站路由能耗调整

针对现有方法处理下网络生命周期较短、路由能耗速率较大以及数据包接收量较低的问题,提出基于能量分块均衡算法的网络多基站路由能耗调整方法.将EEUC路由协议与多基站下路由管理DSP设计相结合,使簇头能够承担更多数据传输任务.通过统计分析特征提取结果结合线性预测方法实现对路由能耗的准确预测,得到网络多基站路由能耗数据过载的概率密度函数.根据预测结果输出能量消耗数据,依据能量分块均衡算法,通过均衡簇头能耗实现对网络多基站路由能耗的均衡.实验结果表明,该方法有效减缓了路由能耗速率,提高了网络生命周期与数据包接收量,使能量得到了充分利用.     

基于遗传算法的物联网视频多跳中继无线通信路由技术改进

本文提出了适用于物联网视频多跳中继无线通信的实现能量预估的网络层叠协同路由交互寻访技术。该技术的前提是采用遗传算法设计轮询步进优化估值模型,依据估值模型计算节点感知距离和节点能量,结合无线大容量信号编码解调码过程建立层叠协同交互寻访体系,优化簇内、簇头节点的传输效能,实现用户层、网络通信层和感知层层叠路由的交互协同。经软件仿真和数学矩阵对比,该技术可较好地满足物联网视频等大容量感知数据的传输与处理,而且可以充分利用物联网层叠资源特别是感知层与链路层受限的运算、存储和能量等资源。     

Ad Hoc中互询式节点信用度计算模型

网络中节点的信用度在有效预防自私节点与恶意节点对Ad Hoc网络性能的破坏方面起着十分重要的作用。针对Ad Hoc网络中自私节点的存在导致拒绝转发数据、降低网络的转发性能的问题,通过一种量化指标加强对节点行为的监控,提出了一种新的基于互询式的节点信用度计算模型。研究了该模型的实现机理,并从网络丢包率和节点信用度值变化等角度阐述了此模型的优势与可行性。使用NS2进行仿真,计算模型能够较精确地反映出节点的信任度,有效地制止节点恶意行为的发生。     

基于动态等级判定的MP2P信任模型

信任是MP2P网络安全中要解决的关键问题。MP2P与P2P的网络环境有本质上的区别,原有适应P2P网络信任模型并不适用MP2P网络。在已有信任模型基础上,针对移动网络中常见的恶意攻击,采用混合式拓扑结构,提出一种基于动态等级判定的MP2P信任模型。根据不同时刻的时间经验值和全局贡献值,动态赋予网络节点不同的等级,并根据等级的高低决定计算信任值时的权重和资源下载量。研究和仿真分析表明,该模型可有效区分网络中稳定和不稳定节点,并有效延长稳点节点在网络中的地位,同时减少“搭便车”节点以及“诋毁”节点的不良影响,提高节点的交互成功率。     

基于ZigBee网络的路由算法研究

ZigBee网络的传统算法(簇树路由算法和AODVjr路由算法)在发现路由过程中节点能耗较大。为此,结合节点能量、簇树路由算法和AODVjr路由算法,提出一种改进的ZigBee网络路由算法。该路由算法选择路由时尽量避免能量较低的节点,选择最佳路径,维持网络稳定性。仿真结果表明,改进后的算法能有效降低整个网络总体能耗,合理分配网络负载,大大降低了死亡节点数量,从而延长整个网络的使用寿命。     

无线传感器网络层次路由协议研究

层次路由将无线传感器网络节点组织成簇,通过数据融合,可以有效降低数据传输量,减少能量消耗,延长网络生存周期,是目前重点研究的路由技术。该文对现有的具有代表性的层次路由协议进行了分析和比较,得出了选择路由方法时应考虑应用自身独特的需要和所受限制的结论,同时指出了未来研究的方向。     

基于事件触发的六边形分布式分簇多跳路由协议

针对随机分布的大规模无线传感器网络,为了减少能耗,延长网络生存期,提出了一种基于事件触发的六边形分布式分簇多跳路由协议（hexagonal distributed cluster based multi hop routing protocol based on event triggering, HDCMET）。HDCMET协议由事件触发节点根据剩余能量来选择簇头,由簇头综合距离、能量等条件,确定六边形完成分簇;数据采集后,簇头负责以多跳方式将数据传输给基站。由于采用了事件触发机制、六边形分簇和多跳传输方式,大规模无线网络能高效地进行传输。仿真结果表明,在大规模网络中,HDCMET协议与LEACH协议相比明显延长了网络寿命。