一种基于多权值优化的无线传感网分簇算法的研究

在无线传感网(WSN)中,网络的拓扑结构影响传感器节点的负载平衡,关系网络的容量与生存周期,而分簇结构是一种有效的拓扑控制方式。该文着眼于无线传感网络的拓扑结构,提出基于多权值的分簇算法MWBC(Multi-WeightBasedClustering),在初期通过节点间的信息交互,获得较多的局部网络信息,如:节点的度、当前能量值、发射功率、链路质量、相对位置等,在此基础上根据不同的网络应用背景作出不同的分簇决策,并预设簇的最大规模以利于接入协议的资源管理与分配。仿真结果表明,与具有代表性的分簇算法LEACH与HEED相比,在分簇的合理性上有较大的优势。     

基于QoS的无线传感器网络感知调度协议

针对大规模随机部署传感器网络的节点密度不均匀性和不同应用对事件监测时延的不同需求,为提供全网可调的监测时延保障,设计了面向事件监测应用的全网能耗均衡的自适应分布式感知调度协议(ADSSP),仿真结果表明:相对于随机感知调度协议,ADSSP能获得更低的平均监测时延,在满足相同的平均监测延迟的前提下延长了30%的网络生存时间.     

无线传感网自适应能量驱动簇头轮换算法研究

分簇结构是大规模无线传感网(WSN)的一种有效的拓扑管理方法。在这种结构下,由于簇头(Cluster Head,CH)节点的能耗速率远高于簇成员节点(Cluster Member,CM),需要做簇头轮换以平衡网络能耗。该文分析了基于能量驱动的簇头轮换策略,并提供一种基于簇头节点实时负载来估计其启动轮换的能量阈值的自适应簇头轮换算法(Adaptive Cluster Rotation Algorithm,ACRA)。仿真结果表明,与现有算法如LEACH,EDAC等比较,ACRA算法最少化簇头轮换次数,延长了网络生存时间。     

保障监测时延的无线传感器网络感知调度算法

针对重点区域事件监测应用中,无线传感器网络需要满足不同监测时延要求,该文首先分析了点目标监测应用的时延下界,设计了多项式的最优自适应占空比分布式感知调度算法。在此基础上,设计了一个面向局部重点区域的事件监测分布式感知调度算法(LDSS)。LDSS具有较低的计算复杂度和通信复杂度。仿真结果显示,与现有的随机调度算法相比,LDSS能获得监测时延更接近于理论时延下界的性能。