无线传感器网络的安全路由选择--攻击与对策

很多传感器网络路由选择协议已经被提议,但是他们都不是以安全为目标来设计的.我们考虑无线传感器网络路由选择的安全性,推荐安全为传感器网络路由选择的目标,介绍入侵传感网络的两类新奇的攻击sinkholes攻击和HELLO泛洪攻击.分析传感器网络主要的路由选择协议的安全性,描述攻击对它们的损坏并提出相应对策,进而设计考虑适合传感网络的专用安全路由协议.     

分裂无线传感器网络路由协议综述

无线传感器网络中,由于节点能量与通信距离的限制以及节点受到恶劣天气与环境变化等因素的影响,节点间的通信会出现间隔性,甚至直接导致分裂网络的产生。本文在介绍分裂无线传感器网络的基础上,对解决分裂网络节点或区域间通信问题的路由算法进行了综述,着重介绍了一些具有代表性的路由协议。     

无线传感器网络的发展与应用

无线传感器网络是当前研究和应用的热点.在介绍无线传感器网络概念的基础上,阐述了其应用领域和对人们生活的影响,并限现了其发展历程和目前研究的现状.最后指出了其研充存在的问题,展望了未来的发展趋势.     

无线传感器网络UDHR协议的设计与实现

针对无线传感器网络(WSN)数据流的特点,提出一种WSN上下行路由异构的协议(UDHR),上下行路由可采用不同的算法,适合于时间驱动、事件驱动以及查询的数据收集模式.利用OMNeT++平台对UDHR协议进行建模仿真,结果表明该协议开销小、扩展性好、健壮稳定.并且在自主开发的Testbed平台上实现了该路由协议,利用该平台可实时观察整个WSN网络拓扑变化、网络开销、监测每个节点能量消耗以及数据收集等情况.     

浅析无线传感器网络实时路由协议

无线传感器网络是一种新的自组织网络,不同于传统的无线网络。传统的无线路由协议不能直接用于无线传感器网络。目前路由协议已经成为无线传感器网络研究的热点。本章首先介绍了无线传感器网络实时路由协议的特点和设计要求,然后重点分析了几种实时路由协议,并对各种协议进行了简单比较。     

基于簇结构的无线传感器网络路由研究综述

介绍了典型分簇无线传感器网络路由协议的分类,总结了分簇路由协议的研究进展。针对无线传感器网络从同构型网络向异构型网络发展的趋势和特点,指出了路由协议向节点间相互协作的发展方向,并且在设计路由协作算法时可采用与无线传感器网络极为相似的多Agent系统模型。     

一种能耗均衡的无线传感器网络路由算法

为了延长采用电池供电的无线传感器网络的生命周期,提出了一种综合考虑单个节点能耗和节点传输信息至汇集节点所需总能耗的路由算法。该算法首先根据网络中节点到汇集节点从小到大的距离顺序选择待规划节点,然后计算各对应候选节点的评价参数,该参数由单节点能耗和节点传输信息至汇集节点所需总能耗加权得到,最后选择评价参数最小的候选节点作为待规划节点的中继节点。仿真结果表明,该算法的生命周期明显长于LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法。     

无线多媒体传感器网络中一种改进路由算法

随着网络负载增加,经典的TPGF（Two-Phase geographic Greedy Forwarding）算法难以找到节点分离路径,会导致网络吞吐量、投递率以及端到端时延性能下降。此外,当网络拓扑变动不大时,TPGF中每条路径所包含节点要消耗比其他节点更多的能量,会导致其过快死亡,从而影响网络性能。为此,将联合网络编码技术引入TPGF,提出一种编码与能量感知的TPGF路由算法（NE-TPGF）。该算法综合考虑节点的地理位置、编码机会、剩余能量等因素,同时利用联合网络编码技术进一步扩展编码结构,充分利用网络编码优势来建立相对最优的传输路径。仿真结果表明,NE-TPGF能够增加编码机会,提高网络吞吐量和投递率,降低端到端时延,并且还有利于减少和平衡节点的能量消耗。     

无线传感器网络的研究与应用

本文介绍了无线传感器网络的体系结构、特点和应用领域。并着重从设计无线传感器网络的基本原则出发,分析了无线传感器网络研究的一些关键问题。     

无线传感器网络中检测女巫攻击的节点定位方法

为了有效抵制女巫攻击,在攻击存在的情况下提高无线传感器网络节点的定位精度, 分析、总结了女巫攻击所固有的薄弱环节,提出了基于接收功率验证的检测女巫攻击的节点 安 全定位方法。检测机制分为两步,首先检测节点通过比较接收功率,从所接收的全部信标节 点中选择出距其距离相同的信标节点,列为可疑Sybil节点,然后通过邻居节点间的信息交 互和距离验证,最终检测出攻击节点,利用去除了Sybil节点的信标节点集合实现定位。仿 真实验显示,当存在攻击时,检测成功概率能达到95%以上,定位精度提高了9～11.64 m,表明该方法能有效检测女巫攻击,实现节点安全定位。     

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。     

试论无线传感器网络的应用

无线传感器网络由称为"微尘(mote)"的微型计算机构成.这些微型计算机通常指带有无线链路的微型独立节能型计算机.无线链路使得各个微尘可以通过自我重组形成网络,彼此通信,并交换有关现实世界的信息.本文就无线传感器网络的应用进行初步探讨.     

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%.     

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ZigBee的无线传感器网络

针对无线传感器网络的技术特点,一项新的技术标准在2002年被提出并不断被更新和完善,获得了广泛的支持,这就是ZigBee技术。ZigBee作为一种新兴的近距离、低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的无线网络技术,主要用于近距离无线连接。它有自己的协议标准,在数千个微小的传感器之间相互协调实现通信。这些传感器只需很少的能量,以接力的方式通过无线电波将数据从一个传感器传到另一个传感器,所以它们的通信效率非常高。     

刍议无线传感器网络的应用技术

无线传感网络的应用范围广泛,涉及到军事领域、环境检测、工业制备、交通和卫生医疗等多个关系到人们日常生活中的领域,具有非常广泛的应用范围,并且受到多个行业的极度重视。本文对无线传感器网络的特点及其应用进行了深入的探讨,并举出各个领域的应用实例。     

无线传感器网络的定位技术的研究

随着科学技术的进步,无线传感器网络（WSN）在人们的社会生活发挥着重要作用。从无线传感器网络的进步和应用来说,对比较实用的节点定位技术的研究在增加其性能和保证其的实用性方面有着非常重要的意义和价值,因此,如何才能提高节点的定位的准确度也是研究的一个热点。本文介绍了一种常用的测距方法,探讨了定位节点算法及定位算法,以及对它们的优缺点进行了分析比较。     

无线传感器网络的应用与发展的研究

本文简述了无线传感器网络的定义、组成及特点,并结合其特点介绍了无线传感器网络在各行各业广泛的应用价值和未来发展前景以及目前存在的技术问题.     

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。     

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。