室内障碍环境下空气质量监测异构WSN部署

针对室内空气质量中污染性气体众多、浓度分布不均,单一传感器无法有效监测,而且室内障碍物会对传感器部署位置造成影响的问题,通过改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization,INGO)对障碍下异构传感器进行部署研究。首先,采用SPM混沌映射对种群进行初始化,以解决原始北方苍鹰算法初始化种群多样性不高、覆盖率低、冗余度高的问题;其次,使用非线性步长权重改进Lévy飞行策略,对种群位置进行更新;最后,融合柯西变异和反向学习,解决算法后期种群易陷入局部最优的问题。结果表明,改进的优化算法在无障碍和障碍环境下覆盖率分别达到了94.2%和93.0%,与其他学者在无障碍环境下提出的算法进行对比,覆盖率分别提高了0.8%,1.2%,2.8%,7.1%。INGO算法能够对室内障碍环境下的空气质量监测传感器进行最优部署,为室内空气质量监测等复杂环境异构传感器的部署问题提供科学依据。

基于L-WSNs的智能照明设备能耗监控系统设计

由于传统方法采集数据与实际相差大、不同时间段下产生的能耗与实际误差大,为此提出基于L-WSNs的智能照明设备能耗监控系统设计。该方法首先对节点能耗在L-WSNs无线传感器网络中的分布情况进行详细介绍,基于L-WSNs节点能耗的分布情况,对智能照明设备能耗监控系统的功能模块及运行程序进行设计,采用能耗数据采集模块进行照明设备用电量数据的采集,然后采用能耗计算模块实现实际能耗及当日预算能耗进行计算,以此提升能耗监控效果。实验结果表明,通过对该方法进行采集数据与实际数据的对比测试、不同时间段下的能耗与实际值对比测试,验证了该方法的准确性强、实用性高。

考虑船舶动态位置的海底WSN节点能耗控制算法

由于海底环境并不具备连续稳定的电力供应,使得传感器节点通常依赖于有限的内部能量,而船舶在海底的动态位置会令节点密度布局变得更加复杂,从而导致WSN节点能量消耗不均衡。为此,提出考虑船舶动态位置的海底WSN节点能耗控制算法。建立海底WSN结构模型,利用多项式卡尔曼滤波器预测船舶轨迹;划分海底WSN簇结构,动态调整各簇的节点数量,控制海底WSN节点密度,建立船舶位置动态变化能耗模型,估算各簇节点在不同时间段的能耗需求,使其均衡消耗WSN节点能量,从而实现节点能耗控制。实验结果表明,本文算法应用后,有效平衡了节点能耗,保持连通性和覆盖性,提高海底WSN整体性能,稳定运行时间更长且失效节点增长较稳定。

基于动态自适应蜣螂算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络随机部署导致覆盖率低的问题,文中提出一种动态自适应蜣螂算法(ASSDBO)的WSN覆盖优化方法。首先,采用改进Tent混沌映射初始化种群,增强种群多样性;其次,采用自适应螺旋搜索策略改进蜣螂滚球行为,增强算法的全局搜索能力和收敛速度,并且在蜣螂繁殖和觅食行为中引入动态正弦边界收敛因子,平衡算法的全局搜索和局部搜索;最后,在窃贼蜣螂中引入白鲸算法引导的蜣螂动态偷窃策略,增强迭代前期种群多样性和全局搜索能力,在后期专注于局部搜索同时具备跳出局部最优的能力。通过四个基准测试函数测试表明,ASSDBO算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度,将ASSDBO应用到WSN覆盖优化问题上,仿真结果表明,ASSDBO算法相比于改进麻雀算法(ISSA-ICR)、改进灰狼算法(IGWO)、改进粒子群算法(IPSO),覆盖率分别提升了4.7%、6.4%、7.5%。

改进猎人猎物优化算法在WSN覆盖中的应用

针对传统无线传感器网络(WSN)节点部署覆盖盲区大、分布不均等问题,提出一种改进的猎人猎物优化(IHPO)算法优化网络覆盖。首先,在猎物位置更新阶段,引入差分进化(DE)思想并借助动态比例因子进行交叉变异,从而增强种群信息交流;其次,在全局最优位置更新阶段,由α稳定分布提出自适应α变异对全局最优位置进行扰动,从而平衡不同时期算法的性能需求;最后,利用自适应α变异扰动的全局最优位置引导种群完成动态反向学习,从而增加种群的全局搜索能力和多样性。在WSN覆盖问题中,使用IHPO优化的网络节点分布更均匀、覆盖率更高,在传感器感知能力不足时能达到92.56%的覆盖率,对比原始HPO算法优化的节点提高了25.74%,对比改进粒子群优化(IPSO)算法、改进灰狼优化算法(IGWO)优化的节点分别提高了13.98%、16.41%。同时,IHPO算法优化的节点能耗更均衡,在路由测试中的网络工作时间可以延长至2500轮次。

基于改进行军蚁搜索优化器的异构WSNs覆盖增强策略

为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)随机部署后的覆盖效果,并且降低传感器节点在二次部署过程中的移动能耗,提出一种适用于感知半径异构的WSNs覆盖增强策略。该策略以行军蚁的种群规模作为节点部署方案,种群位置作为节点位置变量,建立了行军蚁优化器与WSNs覆盖问题的映射关系,并根据传感器节点的初始部署位置改进初始化行为,引入虚拟力导向作用改进攻击行为,基于巢穴位置改进蚁桥行为,从而在提高WSNs覆盖效果的基础上优化了传感器节点二次部署的移动能耗。仿真结果表明,相比于虚拟力算法、采样的异构WSNs覆盖优化算法与行军蚁优化器算法,所提算法的覆盖率较高,传感器节点二次部署过程中的移动距离最小。此外,当覆盖区域面积与节点规模变化时,所提算法在覆盖效果与移动能耗方面也具有较强的鲁棒性。

基于改进3DL算法的智能变电站人员WSN定位

为了提高智能变电站人员无线传感器网络(WSN)的定位精度,提出一种基于改进3DL算法的定位方法。通过对3DL算法的节点测距误差和定位误差进行补偿,降低3DL算法的节点测距误差和定位误差,实现3DL算法的改进。将改进的3DL算法应用于智能变电站的人员WSN中,可有效提高智能变电站人员WSN的定位精度。相较于改进前的3DL算法和传统极大似然估算法,所提方法具有更高的定位精度和定位覆盖率,可减小位置节点坐标计算误差累计的影响,更适用于非视距环境下智能变电站人员WSN定位。

基于改进DDPG算法的WSN优化策略研究

DDPG算法是Actor-Critic和DQN算法的结合体,作为目前深度强化学习中最为经典的算法之一,被广泛应用于WSN。针对DDPG算法训练效率低、收敛速度慢、同步误差大等问题,提出一种基于加权信息熵的深度确定性策略梯度算法。该算法提前对训练数据进行权重分配,根据权重比例训练数据,并将结果通过神经网络集成。实验结果表明,相较于DQN和DDPG算法,WIE-DDPG算法的训练效率较高、收敛速度较快、同步误差较小。

基于WSN+UWB的室内人员定位系统设计

随着社会发展,家长对幼儿安全越来越重视,幼儿园环境安全与否直接关系到儿童的健康及生命。为保障园区内幼儿状况及安全,文章提出了一种室内人员定位系统设计,该系统在满足基本定位需求的同时,采用了超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术,具有穿透性强、抗干扰和功耗低等优势,其性能表现已超过蓝牙和Wi-Fi,并以UWB技术作为主要技术依据,将无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术与UWB技术相结合,设计了一款智能化的人员看护及定位系统,测试结果证明了该系统设计可满足园区内人员监测及定位警报的需求。

基于信道测试的橘园WSN网络部署试验

为解决无线传感器网络(WSN)规划与快速部署问题,基于无线信道传播特性,研究橘园WSN射频信号衰减模型,指导WSN部署并进行了组网试验。选433 MHz与2.4 GHz载波频率,基于连续无线电波在通信码率、天线增益、调制扩频方式、数据包长度和通信距离等多因素作用下分析WSN射频信号在橘园的衰减,建立2频率射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的模型,拟合R2最小值与最大值分别为0.957 031与0.971 218,0.954 6与0.986 3。通信码率低于1.2 kb/s且远距离通信时,433 MHz CC1110具有优势;发射功率与天线增益相同时,433 MHz平均信号强度高于2.4 GHz;通信码率相同时,CC2530丢包率低于CC1110。针对橘园选ZigBee设计星型WSN进行组网试验,结果表明,尽可能短数据包与较低通信码率的通信协议较好;WSN各节点平均通信成功率高于84%。

基于WSNs的智能配电网通信数据传输带宽的优化分配策略

智能配电网无线传感器通信网络中,IEEE802.15.4协议采用M/M/1/k排队理论,通信数据遵循先到先发,无法为实时性和可靠性需求较高的电力数据分配合理的带宽资源。通过设置通信规则,解决节点内不同优先级别数据排队问题。以通信延时和误码率作为约束条件、网络带宽利用率最大化为系统目标函数,建立了多优先级别数据带宽资源的预测模型。通信网络根据带宽预测结果进行下一时刻不同优先级别数据带宽资源分配。最后,对基于40个智能配电网无线传感器节点的通信网络性能进行方案测试,验证了所提带宽资源分配方案的有效性。

基于WSN和GPRS网络的远程水质监测系统

针对目前水质检测采用的实验室手工分析方法实时性差等问题,提出一种基于无线传感器网络(WSN)和GPRS网络的远程水质监测系统方案。以ZigBee技术的无线传感器网络和GPRS网络为核心,实现对水质参数的远程检测、实时监测等功能。用户可以方便地观察当前或历史水质状况,并为未来养殖方案制定提供合理依据。系统构建简单,节点放置位置灵活,且不受地理限制。实验表明,该系统稳定可靠、操作方便。

WSN中基于区域划分的半自动DV-Hop定位算法

在WSN领域中有很多亟待研究和解决的关键问题,节点的自我定位是其中之一。在众多定位算法中,DV-HOP是广受讨论或引用的定位算法,但该算法使用跳数乘以网络平均跳距来代替节点间的实际距离,而平均每跳距离的计算精确度与网络的性状、节点密度、拓扑结构等有很大关系,直接影响到DV-HOP算法的定位精度。针对DV-Hop算法这一缺陷,从半自动获取平均每跳距离、划分定位区域和对边缘区域采用坐标贴边三个角度,提出命名为ADBSA DV-Hop的改进的DV-HOP算法。在MATLAB平台上对ADBSA DV-Hop算法与DV-Hop算法进行了对比仿真实验,结果表明,ADBSA DV-Hop算法运行性能好于DV-Hop算法,尤其满足贴边定位情景的需要。

一种基于ARMA的WSN非均衡分簇路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法中存在的"热区"问题,提出了一种基于虚拟区域划分的非均衡簇路由算法.算法将簇划分的任务交由能量无限制的汇聚节点完成,使得靠近汇聚节点的内层簇的规模小于外层簇的规模.在簇的结构中引入了主、从簇头节点,从而实现了分布式簇头选举工作,同时在分簇过程中避免了每个阶段的能量消耗.将ARMA预测模型引入到主簇头节点的更换过程中,从而避免了主簇头因为能量完全消耗而死亡,也避免了因为主簇头死亡而造成网络分割,降低网络的生存时间,利用NS2.31仿真平台对基于虚拟区域划分的非均衡簇路由算法进行了仿真验证,结果表明与传统路由算法相比,该算法延长了WSN的生存时间,有效提高了WSN网络健壮度.

WSN中LEACH路由协议簇头数优化研究

基于簇的LEACH路由协议在大规模无线传感器网络中有着良好的适应性,但在具体的网络分簇过程中由于每轮选择簇头节点时并没有考虑簇头节点的数量从而造成被选簇头节点的数量过多或过少,导致传感器节点因为不必要的数据融合或数据传输距离过长而消耗过多的能量,缩短了整个网络的寿命。为克服这些问题,提出了一种优化簇头数的方法,计算出一个区域内最佳的簇头数范围,通过控制簇头的数量来改善网络的性能。仿真结果证明该算法能够提高网络的整体性能,延长网络的生存时间。

不可靠链路下基于压缩感知的WSN数据收集算法

为了解决WSN中基于压缩感知(CS,compressive sensing)的数据收集方法会受不可靠链路影响的问题,首先通过实验对基于CS的数据收集算法中数据重构信噪比与链路误码率的关系进行了定量研究,根据WSN链路分组丢失特性将分组丢失问题分为轻负载和重负载2种情况。针对轻负载下的链路不可靠,建立随机分组丢失模型,并提出了基于邻居拓扑空间相关预测的CS数据收集算法,利用数据空间相关性减小错传的影响。针对重负载下的链路不可靠,建立节点伪失效模型,并提出了基于稀疏调度的CS数据收集算法,通过改变观测矩阵稀疏度,避免观测出错数据,弱化不可靠链路的影响。仿真分析表明,在不增加能耗的前提下有效提高了数据重构质量,降低了不可靠链路对CS数据收集的影响。

基于FPGA WSN轮询接入控制协议的研究

媒体接入控制(MAC)协议是连接物理链路和网络层直接的纽带,是保证网络高效通信的关键协议之一。根据无线传感器网络汇聚节点的工作特性,首次以FPGA(field programmable gate array)对轮询机制的接入控制协议进行了设计和实现。该设计充分利用FPGA的灵活性和可重构性的特点,采用硬件描述语言Verilog HDL和原理图相结合的方法,使用QuartusⅡ8.0进行综合和布线,在DE2开发板上进行测试。该设计具有实时性好、可靠性高、可移植性强等特点,能够有效减小传输时延,提高总线利用率。可广泛应用于无线传感器网络、软件无线电网络、ad hoc网络、军用综合业务网络、移动通信网络、物联网等领域。

WSN中一种能量均衡的分簇路由协议的设计

无线传感器网络中,LEACH协议是典型的分簇路由协议。文章针对LEACH协议的缺点,结合PEGASIS协议的优点,从簇首选择、簇的形成、簇间路由等方面对LEACH协议进行了改进,设计了一种能量均衡的分簇路由协议EBLP,并进行了仿真分析。仿真结果表明,EBLP协议节约了能量,平衡了能量消耗,延长了无线传感器网络的生存时间。

WSN中一种改进的边界盒定位算法

边界盒算法利用通信范围内锚节点的区域位置信息实现自身定位。基于此,提出一种适用于无线传感器网络的改进边界盒定位算法,待定位节点利用边界盒算法得到初始区域位置信息后,广播该区域位置信息,并结合通信范围内其他待定位节点的区域位置信息实现二次定位。实验结果表明,改进算法的运算量较小,定位精度较高。

基于WSNs和GSM的室内环境监测预警系统设计

针对传统监控系统的弊端,设计了一种基于无线传感器网络的实时室内环境监测预警系统,给出了系统的总体结构。系统以CC2430为无线传感器节点核心,对室内的CO体积分数、烟雾体积分数和温度进行实时采集和监测;以ARM微处理器S3C44B0X为控制核心,对采集的环境信息进行存储、分析和处理;利用SIM300模块实现数据的远程传输,当有火灾或者煤气泄漏发生时,用户通过手机及时接收报警信息。实验证明:该系统简单,经济,工作稳定,可以准确地进行室内的火灾和煤气泄漏的预警预报。