一种干扰最小化协作波束形成节点选择方法

针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）对周围无关基站造成干扰的问题,提出了一种基于禁忌搜索的协作波束形成节点选择方法。该方法以协作节点的组合方式为优化变量,以降低无关基站方向的波束能量增益为优化目标,能够在约束节点个数的条件下优化协作节点集,减小WSN对无关基站的干扰。仿真结果表明,所提方法能够有效降低协作波束形成在无关基站方向上的能量增益,与随机搜索算法、遗传算法和免疫算法相比,参数设置简单,寻优效率更高。     

能量采集型无线传感器网络的高能效路由算法

在能量采集型无线传感器网络中,虽然有能量吸收,但是因能量依然非常珍贵,如何优化路由协议,提高能量利用率,延长网络寿命仍然是值得研究的问题。为求解高能效的路由,提出了一种采用遗传算法的高能效路由算法,建立考虑节点的吸收能量、剩余能量、消耗能量和浪费能量的适应函数,用遗传算法寻找全局最优路径。将该适应函数与3种其他适应函数作对比,其他3种适应函数分别为只考虑路径能耗最小的适应函数,考虑路径能耗与路径上节点的吸收能量、剩余能量的适应函数以及考虑路径能耗与网络中所有节点的浪费能量的适应函数。采用遗传算法解出4种路由,通过仿真分析可知,所提出的路由算法能量利用效率最高。     

一种为地面节点充电的多UAV任务分配与路线规划方法

以多个无人机（UAV）为大面积分布的传感器节点无线充电为应用场景，提出了一种分布式快速拍卖算法（DFAMTA）用于为多个UAV分配任务及规划航线。利用该算法，不需集中控制器，每个UAV根据自己的续航能力和获知的节点位置及剩余电量信息，建立包含多个节点的任务集进行投标；中标者的确定在单个任务层面上独立并行进行，大大节省了任务分配的收敛时间。理论证明，DFAMTA算法在最差情况下也能获得最优分配算法50%的性能。仿真验证了算法在收敛时间上的优势以及在改善无线传感器网络系统平均覆盖率方面的优越性。     

基于信誉模型的无线传感器网络恶意节点识别方法

无线传感器经常工作于开放外部环境中,如何识别恶意节点对保证无线传感器网络安全高效工作有重要意义。建立无线传感器网络的信誉评测模型,引入贝叶斯公式计算信誉,最后经过拟合分析得到节点的信誉服从Beta分布,通过节点之间彼此交换信誉信息,计算直接信誉和间接信誉的整合之后的信任值与信任阈值进行比较判断节点是否为恶意节点。仿真结果表明该模型在小型无线传感器网络中对恶意节点具有较高的捕捉率。     

无线传感器网络在农田数据监测中的应用研究——基于蚁群路由算法

采用一种优化信息素的蚁群路由算法,解决了无线传感器网络在农田数据监测中的数据传输路径问题。改进的蚁群路由算法综合考虑了传感器节点造价高昂、节点能量补充困难、信号强度易受障碍物影响以及传感器网络在农田中的应用特点等问题,在时间复杂度不变的情况下,延长了无线传感器网络的生命周期。通过matlab仿真证明:与基本蚁群路由算法相比较,采用改进的蚁群路由算法所找到的路径,具有"热路径"长度更短,无线传感器网络能耗更加均衡的优点。     

基于range-based节点的无线传感器网络自定位算法

该文介绍和分析了现有的无线传感器网络定位技术各自的局限性。针对现存定位机制中定位误差大或有较高的硬件要求问题，和无线传感器网络低成本、低功耗的要求，在TDOA技术的基础上，提出了一种新的无线传感器网络range—based节点自定位算法。用限制测距信号的跳数和重复运行算法的方法，使定位更精确，减少网络流量和负载。     

无线传感器网络节点自身定位算法综述

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础。介绍了无线传感器网络节点定位的基本原理，论述了已提出的几种典型定位算法，并对其进行了分析与比较。在综合分析当前定位算法不足的基础上，指出了无线传感器网络节点定位算法的研究方向。     

基于MEA-GRNN的RFID室内定位

针对采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）室内定位模型存在的早熟、收敛速度慢、不能保证解是全局最优等问题，提出采用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)来寻找广义神经网络的最优光滑因子，从而确定最优定位模型。首先用GRNN建立节点定位模型，阅读器与标签的接收信号强度值作为GRNN的输入，节点坐标作为输出，根据适应度函数值，通过MEA寻找GRNN的最优平滑参数。实验结果表明，通过MEA优化的GRNN模型的定位精度比GA优化的GRNN定位模型的精度高、泛化能力强，并且比后者的效率高,能够避免GA陷入局部最优的问题。     

太阳能无线传感器网络节点传输功率策略优化

针对配备太阳能采集设备的无线传感器网络节点，以如何合理使用采集到的能量使得时间期限内点对点传输的数据量最大为优化目的，结合必要的约束条件（能量获取电池只有有限的能量存储能力以及能量因果关系），建立了数据传输的能量通道优化模型，通过能量通道策略优化算法得到了最优传输功率策略。与当前普遍使用的能量即到即用方法进行了性能对比，仿真发现系统累积传输了更多的数据量，性能提升明显。在此基础上，考虑了实际太阳能获取量与预测值的偏差，提出了改进的能量通道算法，使得其更加适应于实际场景中。     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS )的无线传感器 网络静态分簇路由算法。BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁 ,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度。通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头 ,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优 能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性。通过与基于BWAS的 动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性。     

无线传感器网络研究及应用现状

无线传感器网络是对人类21世纪生产、生活产生巨大影响力的技术，论文首先介绍了无线传感器网络的概念、体系结构及节点设计方案，其次分析了无线传感器网络的特点，最后介绍了该网络的研究历程、在军事、医疗、环境、智能家居领域应用及展望，为开展无线传感器网络的开发和研究提供参考价值。     

基于无线传感器网络的仓储监控管理系统关键技术研究

仓储作业需要配备先进的仓储监控管理系统.在传统仓储作业管理信息系统中附加基于无线传感器网络的仓储环境监测和仓储作业设备运行状态监控功能,可以构建基于无线传感器网络的仓储监控管理系统,从而实现对仓储信息、仓储环境监测、仓储设备监控、仓储作业调度的统一计算机管理.由于无线传感器网络固有的技术特性,将无线传感器网络应用于仓储监控管理,需要针对仓储对象的特殊性,解决三个方面的关键技术问题,即研制开发具有单节点多参数检测与传送能力的无线传感器网络节点设备,建立混合武无线传感器网络;重点研究无线传感器网络节点的三维空间部署,满足网络覆盖度和连通度的要求,其中一种有效的节点部署方案,就是将确定的仓储空间进行基于立方体或球体的有限元划分;研究几类信息的综合处理与信息融合,满足对仓储信息与仓储作业调度进行统一计算机管理的需要.     

应用三维弹簧系统模型的锚节点部署优化

为使随机部署的三维无线传感器网络中锚节点的分布更加合理,提高未知节点定位精度,针对锚节点部署进行优化。通过构建弹簧系统模型,将锚节点抽象为通过弹簧相连接的点,使部分锚节点在合力作用下进行伸缩运动,达到提高网络性能的目的。当锚节点部署优化完成后,应用近似三角形内点测试（APIT）和DV-HOP（Distance Vector-hop）算法测试优化前后的节点定位精度。仿真结果表明,三维空间下的锚节点经过弹簧系统模型的部署优化后,锚节点网络覆盖率和定位覆盖率均得到了提高,网络平均连通度有所提升,且定位精度显著提高。     

无线Ad Hoc网络中基于活跃节点数预测的时隙ALOHA算法

针对采用时隙ALOHA算法的无线Ad Hoc网络,考虑数据包到达的动态性与数据包传输的随机性,以最大化吞吐量为目标,同时满足数据队列稳定性,构建了关于接纳控制与竞争接入的随机优化问题。由于在时隙ALOHA算法中数据包传输的最优概率取决于无线Ad Hoc网络中数据队列非空的活跃节点数,提出了一种基于活跃节点数预测的时隙ALOHA算法。该算法要求无线Ad Hoc网络中的所有发送节点实时地侦听通信信道的忙闲状态,计算基于信道状态的活跃节点数条件期望,从而动态地预测无线Ad Hoc网络在不同时刻的活跃节点数,达到网络节点依据局部网络状态信息自适应地优化数据包传输概率的目的。仿真结果表明,所提算法能够有效估计无线Ad Hoc网络在每个时隙的活跃节点数,从而显著提升网络吞吐量并且降低数据包的平均排队时延。     

无线电传感器

在当今信息技术呈爆炸式发展的潮流中,无线传感器以其全新的数据获取与处理技术逐渐进入人们的视线,并且在很多领域得到了广泛的应用与普及。当今国内无线传感器的发展方向大多集中在对于传感器数据接收的网络节点处,并且对用于信息处理的硬件设备也有部分研究。而伴随研究的不断深入与科技创新的不断突破,无线传感器已经开始向着智能式与便携式方向发展,它作为协作技术的核心部分其前景不可限量。无线传感器的所有技术是过去单一传感器技术、无线电通信技术的完美融合,并且在融合的同时更在操作便捷性上做出了极大的突破。基于对无线传感技术重视,本文将从无线传感器在各类领域的实际应用情况展开详尽的分析,并对传感器的发展前景做出展望。     

一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略

针对传统的最小跳路由无线传感器网络（WSN）在数据汇聚上较高的能量开销问题，提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量，使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率，采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明，与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比，所提出的基于无人机的无线传感器网络（UAV-WSN）在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%，并且以上两种网络的能量利用率高达70%。     

智能家居无线传感器网络平台

随着智能家居的快速发展和普及,研究一套通用的无线网络平台可以有效地推动智能家居相关技术和算法的验证及实现。采用了MSP430＋CC2430＋多传感器构成节点的方案,并在TI公司提供的免费协议栈Z-Stack的基础上构建了用于智能家居的超低功耗无线传感器网络,从而满足无线节点长时间工作的需求．目前该平台的稳定性和有效性已通过测试。     

一种适用于异步无线传感器网络的机会路由机制

无线传感器网络通常使用低占空比的异步睡眠调度来降低节点能耗。由于发送节点在接收节点醒来后才能向其发送数据,这将引入额外的等待时延。在最近的一些任播路由机制中,发送节点动态地选择最先醒来的候选节点转发数据,以最小化等待时延。但是,由于从最先醒来的候选节点到基站的时延可能并不低,任播路由机制并不一定能最小化端到端总时延。为此,提出了一种适用于异步无线传感器网络的机会路由机制,将路由决策建模为强马尔科夫过程,并根据最优停止理论推导出该过程一种简化的停止规则。仿真结果表明,节点到基站的最大端到端时延仅为基于地理位置的机会路由的68.5%.     

浅谈无线传感器网络数据库的研究

无线传感器网络主要有三大部分组成,即集成传感器、数据处理单元、通信模块的节点,再利用白组织方式形成网络数据,这样做的主要目的是采集与处理网络区域中的信息,并从中获得更有利用价值的数据信息,主要包含数据采集、管理、通信与处理几大内容,再利用通信网络获得的信息经汇聚几点把信息数据发送到基站,最终将所有的节点数据融合在一起,加以分析、处理与分发,这样才可以形成完整的数据图。本文通过对无线传感器网络数据的含义、特点以及研究现状进行了深入的探讨,同时又对无线传感器网络数据库的实现技术与应用作了进一步分析,希望为今后无线传感器网络数据库的研究产生一些积极影响。     

仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法

为提高无线传感器网络故障容错性和传输稳定性,实现网络负载 均衡,提出了一种仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法。研究了人体血管路径特 性及属性关联,对网 络节点分区域等级标定并以不同概率值进行静态分簇,运用改进的蚁群算法BWAS(最优最差 蚂蚁系统)生成节点路 径,以路径信息素值作为传输路径的选择概率建立仿血管拓扑结构路由。因具有多条传输路 径并选择最高概率 作为传输路由, 避免了因节点或链路故障导致数据的延迟或丢失,提高了网络故障容错性和 传输稳定性,实现了网络能耗均衡。理论分析和仿真结果表明此算法具有良好性能。