一种面向监测区域的链路质量和覆盖保证的节点调度算法

为了降低监测区域能耗总开销和减少网络传输时延,保证监测区域网络链路质量、实现网络的全面覆盖和延长网络生命周期,设计了一种基于扫描线和节点自适应调整苏醒时隙的节点调度方案。首先,定义了系统模型即网络假设和调度目标;然后判断网络是否实现当完全覆盖,当不能全面覆盖时,通过调整部分节点的感知半径来实现网络的全面覆盖;当链路质量过差导致传输延迟过大时,通过设计从源节点到目标节点的增加节点苏醒时隙,并根据节点的剩余能量和传输延迟阈值来减少数据传输次数以降低传输延迟。在NS2环境下进行实验,结果表明：文中方法能有效地实现传感器网络监测区域的全面覆盖,降低网络的传输延迟和提高网络的生命周期,与其他节点调度相比,具有很强的优越性和实用性。     

基于蜂窝网格锚点的虚拟力导向节点部署算法

为满足覆盖需求,提出了一种基于蜂窝网格锚点的虚拟力导向节点再部署覆盖增强算法;算法基于传感器节点覆盖圆盘与其邻居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大理论,设置对随机部署的节点虚拟引力锚点作为虚拟力导向移动的目标,建立锚点对节点的虚拟引力,建立节点之间虚拟斥力来避免节点移动中的碰撞问题;完成随机播撒的节点在虚拟力的作用下的再部署,提高覆盖率,保证覆盖质量;Matlab R2012a仿真实验中,随机部署不同数量的节点,网络覆盖率均较快达到95%以上,满足覆盖需求。     

基于蝙蝠算法的DV-Hop定位改进

无线传感器网络DV-Hop定位算法在定位过程中,由于待定位节点和锚节点之间的估算距离存在误差,这就使得定位结果必然会有误差,因此定位问题的本质就是最小化定位误差。蝙蝠算法是一种具有良好性能的智能优化算法,根据节点间的距离和锚节点的位置,应用蝙蝠算法对DV-Hop的定位结果进行了优化。基于蝙蝠算法的DV-Hop优化,无需额外增加硬件设备和节点间的通信数据量。仿真实验证明,应用蝙蝠算法改进的DV-Hop定位较原始DV-Hop定位平均提高定位精度35%以上。     

基于Voronoi图盲区的无线传感器网络覆盖控制部署策略

针对无线传感器网络在二维平面应用场景中的覆盖控制问题, 提出了一种基于泰森盲区多边形形心的覆盖控制部署策略(blind-zone centroid-based scheme, BCBS). BCBS先对监测区域做Voronoi图划分以得到被每个传感器节点覆盖的泰森多边形, 而后根据泰森多边形顶点的覆盖情况分析得出泰森多边形内的盲区, 并构造与盲区形状相近的多边形, 最后以该多边形的几何中心作为传感器节点移动的候选目标位置, 从而达到提高网络覆盖率的目的. 仿真实验结果表明, BCBS在覆盖率、节点分布均匀性与节点覆盖效率等方面相比CBS有明显优势.关键词：无线传感器网络节点覆盖Voronoi图多边形形心     

基于联合分步APIT定位算法的改进

本文研究了无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSNs)的节点定位问题,并针对APIT由于锚节点在低密度环境下的节点误判和节点失效等问题给出了改进,在APICT定位算法的基础提出了联合分步定位算法UNION-APICT(Union Approximate Point-In-Circumcircle Test),该算法是结合连通性的测距技术,RSSI测距技术以及质心定位和APICT等技术,来联合解决对未知节点定位问题。通过仿真实验结果表明,改进后的UNION-APICT在APICT算法的基础之上平均定位误差减少了10%-25%,定位性能有了明显的提升;随着通信半径R和最大探测距离rmax的增加,定位误差也在逐渐减小,该算法较APIT和APICT定位算法在锚节点密度、节点覆盖率和定位精度上都有所提高。     

基于混合粒子群优化算法的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位技术中DV-Hop算法的不足,利用混合粒子群优化算法对DV-Hop算法的位置估计进行校正,提出了一种CCPDV-Hop算法,该方法在不需要任何额外硬件设备和通信开销基础上,将未知节点定位问题抽象为高维最优化问题,并利用混合粒子群优化算法进行求解。仿真实验结果表明,改进的DV-Hop算法与传统方法相比,定位误差显著下降,定位精度和鲁棒性都有明显提高。     

基于质心迭代估计的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络非测距定位方法的应用,提出了基于质心迭代估计的节点定位算法.该算法首先计算当前连通信标节点所围成的平面质心的坐标及其与未知节点间的接收信号强度,然后用计算所得质心节点替代距离未知节点最远的连通信标节点,缩小连通信标节点所围成的平面,并通过多次迭代的方法提高节点定位精度.仿真实验结果表明,该算法的各项指标均为良好,适用于无线传感器网络的节点定位.     

基于蝙蝠优化算法的无线传感器网络节点定位研究

节点定位是无线传感器网络应用中的关键技术,Dv-Hop算法的定位精度不尽人意,因此将三方面改进的蝙蝠算法应用于Dv-Hop平均跳距的计算过程中,在Dv-Hop的第三阶段引入改进后的蝙蝠算法代替最小二乘法来计算未知节点的坐标,大大降低平均跳距导致的定位误差,提高定位精度;仿真结果表明,改进的BA算法优化的DV-hop定位算法在不同锚节点密度、不同通信半径、不同节点数量以及定位精确度等方面表现出良好的性能。     

基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。     

基于WSAN的道路积水监控系统的设计与实现

强降雨及城市排水系统的老化,使得城市道路低洼处积水严重,对市民人身安全、财产、路基、城市交通产生不容忽视的影响。针对该问题,采用无线传感器/执行器网络（WSAN）技术,设计了道路积水监控系统。该系统分为传感/执行层、网络层和应用层三层。传感/执行层的传感器节点使用超声波传感器采集积水信息,执行器节点使用执行器水泵进行排水;网络层网关及汇聚节点使用ZigBee网络和GPRS网络相结合来实现传感/执行层与应用层之间的数据双向传输;应用层服务器储存采集的道路积水信息,调用百度地图API将实时信息显示在web端,并通过网络层发送指令控制积水区域内的执行器水泵动作,实现闭环控制。该系统能够简洁有效地实现道路积水信息的实时共享,可以实现及时排水,具有实际的应用价值。     

基于改进蛙跳算法的无线传感器网络覆盖优化

针对传统算法在解决无线传感器网络覆盖优化上存在的覆盖率较低和节点分布不够均匀的问题,提出了一种改进的蛙跳算法;为了同时达到增加算法的种群多样性和加快算法收敛速度的目的,改进蛙跳算法分别增加了个体高斯学习机制和根据粒子群思想改进的更新策略,让族内最差个体在自身附近进行局部搜索,若无效,则使族内最差个体同时向族内最优个体和全局最优个体学习;在性能评估实验中,对改进的蛙跳算法分别进行了标准函数测试和无线传感器网络覆盖优化测试;测试结果表明,在6个标准测试函数中,改进的蛙跳算法与其他算法相比在4个测试函数上的收敛精度有了明显提高;在无线传感器网络覆盖优化中,改进的蛙跳算法也能够使节点分布更加均匀,使网络覆盖率达到了85.6%。      

基于Matlab与VC的WSN定位跟踪仿真平台

无线传感器网络(WSN)是目前信息科学和通信技术领域的一个研究热点。目标定位跟踪是WSN的一项基本功能,在军事和民用领域都具有广泛的应用前景。但目前常用基于目标跟踪的实验仿真平台还不够完善,因此,本文主要研究了Matlab与VC的混合编程接口实现,实现在VC环境中的WSN实验仿真平台,为后续WSN定位跟踪研究提供保障。     

基于LEACH路由协议的多跳节能路由算法

当无线传感器网络部设在不同环境中时,需要提出新的算法以适应特殊环境,减少节点能量消耗;算法针对LEACH路由算法的局限性,提出了一种适用网络覆盖范围较大,节点间距离较远,需要远距离传输的路由算法;本算法利用节点到基站的距离因素,修改簇头阈值信息;并利用簇头竞争重新设定簇头,使剩余能量较高的节点成为簇头;同时,运用多跳的方式传输数据,这样可以适应远距离传输;仿真结果表明,相对LEACH算法,算法将节点死亡时间推后了300~400轮,网络存活周期延长了400轮左右,很明显的减少了网络的能量消耗,延长了网络的生存周期和稳定性。     

利用传感器距离和能耗约束的无线传感器网络路由优化

针对大多数现有的无线传感器网络设计方法通常仅找到给定图的最短路径而导致只能优化单个用户性能的问题,提出了一种寻找节点之间的最短路径和最低能耗的路由优化模型,该模型约束WSNs的特定资源,考虑多种约束条件：多周期、最短距离和低能耗。本文按照混合整数线性规划,使用11.0 ILOG CPLEX优化引擎的ILOG OPL开发工具5.5进行编码和求解本文的优化模型。实验结果表明,相比一般可行网络,本文模型的节点的总距离和能耗均有明显降低,此外,在三个不同周期和约束条件数下,每组实验花费的时间均少于10s,完全满足资源有限的无线网络应用要求。