无线传感器网络内可疑节点的分析研究

在无线传感器网络中,传感器节点对信号采集传递的可靠性决定系统结果的准确程度,而对于应用于不同领域的WSNs而言,节点损坏、信息传递过程受到攻击的情况时有发生,为了保证结果的准确,及时准确的判断节点的工作情况至关重要;进而对传感器节点进行分析,介绍几种可疑节点判断方式,同时结合WSNs在母婴监控系统中的应用,通过信号强度及信号呈现的规律检测可疑节点的方案在母婴监控系统中的实用性,分析了母婴监控系统中是如何利用可疑节点来达到监控的效果。     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

基于无线传感器网络的机器人高精度定位系统

机器人的定位在运动控制系统和任务执行环节起着至关重要的作用,为了提高机器人在特殊环境中作业的定位精度,设计了一种基于无线传感器网络的机器人高精度定位系统。在微处理器ATmega1280的硬件平台上采用芯片NanoPAN5375接收信号强度指示(RSSI)进行测距定位,并利用对称双边双路测距和极大似然估计算法大大提高了定位精度;同时,使用基于轮询的时分多址接入协议和表驱动簇路由协议,解决了多机器人协同作业定位问题,并使系统在网络性能设计上得到了平衡;通过在60 m×60 m区域内的实验表明,该系统工作稳定可靠,测量的相对定位误差小于0.25 m,具有较高的定位精度,适用于机器人在矿井搜救、核泄漏检测和火山探索等特殊环境下的定位需要。     

一种自适应无线传感器网络监控系统网关设计

针对无线传感器网络网关通信方式单一、灵活性差的问题,设计并实现了一种自适应WSN监控系统网关,网关能够根据工作环境选择以太网、WiFi、GPRS通信方式中的一种来转发无线传感器网络的数据;基于STM32F107微处理器完成了网关的硬件开发和软件设计,实现了数据汇集、通信方式的选择、远程通信等功能;基于VC++完成了监控中心软件的开发,实现了数据接收、图形化显示、存储、查询等功能;搭建校园温湿度监控系统对网关性能进行测试,测试结果表明,该网关有扩展灵活、可靠性高、使用方便等特点。     

无线传感器网络AMRSSI加密调制定位算法研究

RSSI定位技术在无线传感器网络实际应用中,由于环境的开放性,信号很容易受到敌方的攻击,从而使系统的定位产生错误;通过对RSSI测距定位模型进行分析,提出了基于RSSI新的加密调制定位算法AMRSSI,该定位算法计算简单、保密性强、受外界干扰小;仿真实验表明该算法较普通的基于RSSI的测距方法定位精度上有了明显的改进,适合在通信开销小、硬件要求低的传感器网络节点上应用。     

基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架研究

客户端/服务器（C/S）模式和移动代理（MA）模式是无线传感器网络中的两种最主要的计算模式,MA计算模式可以弥补C/S计算模式能量消耗大、延时长等方面的不足。为了更好的降低能量消耗和缩短网络中数据融合时间,提出一种基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架。将无线传感器网络监测区域分层若干个区域,将每个小的监测区域分为簇头―sink和簇头―簇成员节点两层,由sink节点根据用户需求向每个监测区域派遣移动Agent并完成数据采集和数据融合。这种模式可以有效地缩短网络中数据融合时间和降低能量消耗。     

一种无线传感器网络多级异构分簇路由协议

JP+1]研究了无线传感器网络,提出了一种适合大规模应用的无线传感器网络体系结构,并提出了一种新的路由协议——多级异构分簇路由协议;该协议将无线传感器网络节点分成4种类型,根据簇头间平均跳数、簇头能耗等因素选举出第一级簇头节点;利用通信能耗、节点能耗以及跳数3个方面作为启发因子,寻找第一级簇头到第二级簇头间的最佳路径;基于NS2平台对该路由协议进行了仿真实验,并与LEACH协议进行比较;仿真结果表明:在大规模的应用中,该路由协议能有效地降低节点的平均能耗、延长网络生存时间。     

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     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期。     

基于无线传感网的温室花卉自适应调控系统

针对传统温室控制系统大多只是简单地采集环境参数如空气温湿度,并且缺乏长期评估和有效反馈机制的问题,文章提出了一种基于无线传感网的温室花卉自适应调控方法,并实现了一个综合传感、决策、执行反馈的软硬件系统。为此,系统中设计了基于Zigbee的传感器节点模块、传输网关和控制指令集。传感器节点模块可以灵活地布置并实时可靠的传输数据。中间件系统则通过控制指令集接收传感数据和发送反馈控制指令。上层应用管理软件可以实时查看花卉、温室和设备的实时状态以及各种参数。运行结果表明,本系统可以实时采集温室温湿度,并结合专家规则通过中间件系统对花卉生长环境进行有效的评估和精准的反馈调控,达到了在降低温室花卉培育成本的同时,也提高了高端花卉培育成功率的目的。     

基于改进人工萤火虫算法的无线传感网络覆盖优化

为了提高网络资源利用率延长网络生存时间,提出一种基于共轭梯度法改进人工萤火虫算法(CAGSO)的WSN覆盖优化方案;共扼梯度法是利用目标函数的梯度逐步产生共轭方向并将其作为搜索方向的方法,即利用已知点处的梯度构造一组共扼方向并沿这组共扼方向进行搜索,这种方法经有限次迭代必达极小点;首先建立以覆盖率、节点利用率和能量均匀为准则的覆盖优化数学模型,然后采用改进的CAGSO算法求解该模型,从而得出最优覆盖方案;仿真分析说明,相比基本人工萤火虫算法,改进的CAGSO算法优化的网络覆盖率可以达到94.11％,有效实现WSN覆盖优化。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,分簇技术是一种有效延长网络生命周期的方法。但是这种多跳的网络模型,如果节点均匀分布并且簇的大小相等,则靠近基站的簇头由于要中继更多的数据,则会导致能量空洞现象。因此提出一种非均匀分簇方法来缓解能量空洞问题。首先,通过节点的剩余能量、到基站的距离以及邻居节点数量来选择簇头。簇一旦形成之后,通过单跳和多跳的混合机制将数据发送到基站。实验结果表明,此协议能有效的延长网络的生命周期,均衡网络能耗,有效延缓能量空洞的形成速度。     

无线传感器网络中基于最小延时的数据汇集树构建与传输调度算法

无线传感器网络的数据通信模式问题是目前的研究热点,针对现有的无线传感器网络数据汇集算法延时较大这一不足,对最小延时数据汇集树和传输调度问题进行了研究。提出一种基于度约束的汇集树构建算法(DCAT)。该算法按照 BFS 方式遍历图,当遍历到每个节点时,通过确定哪些节点与汇点更近来确定潜在母节点集合。然后,选择图中度数最小的潜在母节点作为当前被遍历节点的母节点。此外,为了在给定的汇集树上进行高效地数据汇集,还提出两种新的基于贪婪的TDMA传输调度算法：WIRES-G 和 DCAT-Greedy。利用随机生成的不同规模的传感器网络,参照当前最新算法,对文中方法的性能进行了全面评估。结果表明,与当前最优算法相比,文中调度算法与文中汇集树构建算法结合起来,可显著降低数据汇集的延时。     

A Compressed Sensing Measurement Matrix Construction Method Based on TDMA for Wireless Sensor Networks

Compressed sensing theory has been widely used for data aggregation in WSNs due to its capability of containing much information but with light load of transmission. However, there still exist some issues yet to be solved. For instance, the measurement matrix is complex to construct, and it is difficult to implement in hardware and not suitable for WSNs with limited node energy. To solve this problem, a random measurement matrix construction method based on Time Division Multiple Access (TDMA) is proposed based on the sparse random measurement matrix combined with the data transmission method of the TDMA of nodes in the cluster. The reconstruction performance of the number of non-zero elements per column in this matrix construction method for different signals was compared and analyzed through extensive experiments. It is demonstrated that the proposed matrix can not only accurately reconstruct the original signal, but also reduce the construction complexity from O(MN) to O(d2N) (d≪M), on the premise of achieving the same reconstruction effect as that of the sparse random measurement matrix. Moreover, the matrix construction method is further optimized by utilizing the correlation theory of nested matrices. A TDMA-based semi-random and semi-deterministic measurement matrix construction method is also proposed, which significantly reduces the construction complexity of the measurement matrix from O(d2N) to O(dN), and improves the construction efficiency of the measurement matrix. The findings in this work allow more flexible and efficient compressed sensing for data aggregation in WSNs.     

一种改进的DV-HOP算法在无线传感网中的定位研究

WSN中的信息传递主要通过传感器来进行传递信号,针对无线传感中DV-Hop算法在节点定位上存在精度低的问题,本文首先提出建立双曲线二维模型用来确定锚节点与未知节点的距离关系,其次设定误差系数使得传感器节点之间的误差降低,最后采用斯蒂芬森迭代法(Steffensen)定位方法对传感器节点进一步进行定位修正。仿真实验表明本文算法的在远程控制的中定位精度提高,传感器之间能量消耗降低,具有一定的推广价值。     

A Novel Epidemic Model Base on Pulse Charging in Wireless Rechargeable Sensor Networks

As wireless rechargeable sensor networks (WRSNs) are gradually being widely accepted and recognized, the security issues of WRSNs have also become the focus of research discussion. In the existing WRSNs research, few people introduced the idea of pulse charging. Taking into account the utilization rate of nodes’ energy, this paper proposes a novel pulse infectious disease model (SIALS-P), which is composed of susceptible, infected, anti-malware and low-energy susceptible states under pulse charging, to deal with the security issues of WRSNs. In each periodic pulse point, some parts of low energy states (LS nodes, LI nodes) will be converted into the normal energy states (S nodes, I nodes) to control the number of susceptible nodes and infected nodes. This paper first analyzes the local stability of the SIALS-P model by Floquet theory. Then, a suitable comparison system is given by comparing theorem to analyze the stability of malware-free T-period solution and the persistence of malware transmission. Additionally, the optimal control of the proposed model is analyzed. Finally, the comparative simulation analysis regarding the proposed model, the non-charging model and the continuous charging model is given, and the effects of parameters on the basic reproduction number of the three models are shown. Meanwhile, the sensitivity of each parameter and the optimal control theory is further verified.     

Node Deployment Optimization for Wireless Sensor Networks Based on Virtual Force-Directed Particle Swarm Optimization Algorithm and Evidence Theory

Wireless sensor network deployment should be optimized to maximize network coverage. The D-S evidence theory is an effective means of information fusion that can handle not only uncertainty and inconsistency, but also ambiguity and instability. This work develops a node sensing probability model based on D-S evidence. When there are major evidence disputes, the priority factor is introduced to reassign the sensing probability, with the purpose of addressing the issue of the traditional D-S evidence theory aggregation rule not conforming to the actual scenario and producing an erroneous result. For optimizing node deployment, a virtual force-directed particle swarm optimization approach is proposed, and the optimization goal is to maximize network coverage. The approach employs the virtual force algorithm, whose virtual forces are fine-tuned by the sensing probability. The sensing probability is fused by D-S evidence to drive particle swarm evolution and accelerate convergence. The simulation results show that the virtual force-directed particle swarm optimization approach improves network coverage while taking less time.     

基于CC2530的无线温度传感器网络的设计

传统的有线温度测量由于线路复杂常存在造价昂贵、信噪比低等问题,为解决这些弊端,设计了一种基于 CC2530和 ZigBee 协议的无线温度传感器网络,硬件结构非常简单,更有利于狭小空间下的温度监测。该系统使用DS18B20数字温度传感器对环境进行温度测量;以射频芯片CC2530为核心,使用其标准的增强型8051 CPU对数据进行处理与控制;使用ZigBee协议建立无线通信网络,将测得的环境温度通过LCD显示。最后,通过实验测试证明该系统可以有效地测量不同地点的温度并无线组网,能够实现低功耗、高精度、远距离的无线传输。     

事件驱动的无线传感器网络嵌入式操作系统研究

针对无线传感器网络节点能量敏感和多任务的特点,提出了基于事件驱动的嵌入式实时操作系统;采用分层结构的设计思想,构建模块化的系统组件,利用内存控制块链表,实现简易高效的内存管理;基于事件驱动和任务优先级,实现系统低功耗和抢占式的任务调度;实验结果表明,系统功耗低,实时性好。