无线传感器网络能量均衡混合拓扑维护策略

针对恶劣环境下无人值守的无线传感器网络能量受限特性,提出一种时间和能量混合拓扑维护策略,以达到实现节点能量均衡的目的。将拓扑控制分为网络初始化阶段、拓扑构建阶段和拓扑维护阶段,在随机部署和虚拟骨干网络构建的前提下,确立了能量和时间作为拓扑维护触发条件的合理性。仿真表明,所提出的混合拓扑维护策略使网络生命周期提升了44.6%,90%覆盖率结束时间增加了1.4倍,为无线传感器网络的节能部署提供了参考。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

基于双镜头视野协同成像的无线视频传感器网络构建

针对地处边远地区江河湖库超大水域观测、大坝工程瞭望、恶劣天气条件下水面漂浮物检测、异常事件辨识及水体水质视觉监测等水利领域智能视频监控特有的应用需求,通过改进无线视频传感器网络(WVSN)、仿“复眼”成像以及视频边缘计算等现有的技术方法,本文提出一种基于双镜头视野协同成像的无线视频传感器网络(简称:WVSN-CI)设计新模式,为广域大范围的全域性水利智能视频监控系统建设提供前端网络设计解决方案。本文还对双镜头摄像机节点组成的WVSN-CI关键技术做出介绍,包括介绍和分析人工复眼与常规CMOS图像传感器双镜头合成,双镜(头)三核(芯)摄像机节点设备的光–机–电–算一体化设计,WVSN-CI视频数据传输协议,基于视频边缘计算的汇聚节点,以及WVSN-CI与水利信息化基础网络设施和视频主控中心的链接等内容。

基于Python的无线传感器网络数据采集系统

无线传感器因节点结构复杂度高,数据量巨大,无法在海量数据中快速采集用户需求数据.为解决该问题,研究设计了基于Python的无线传感器网络数据采集系统,系统硬件包括数据采集芯片选型单元、无线收发芯片选型单元与串口通讯电路设计单元;软件模块包括网络数据挖掘采集框架设计模块、采集数据压缩模块和采集数据缓存模块.通过对上述硬件单元与软件模块的设计与开发,实现无线传感器网络数据采集系统的运行与应用.实验数据显示:相较于基于Android安全容器的网络数据采集系统,应用设计系统采集数据耗时更短、压缩率数值更大、能耗更小,充分证实设计系统的数据采集性能更佳.

基于无线传感器网络节点的老人智慧鞋履设计

当前老人智慧鞋履的提醒程序多设定为单次结构,整体的提醒效率较低,为此提出基于无线传感器网络节点的老人智慧鞋履的设计与实践应用。根据当前测定,先进行传感器及无线传感网络节点接入多目标健康提醒程序的设计,进行实时数据采集与定点传输,设计多目标健康提醒程序,构建无线传感器网络节点老人鞋履总控系统,最终采用智能报警的方式完成智慧鞋履的设计。测试结果表明:针对选定的6名测试人员,结合制定的3个测试指令组,最终得出的智慧鞋履的响应时延均被较好地控制在0.3 s以下,说明此次在无线传感器网络节点原理的辅助下,所设计的老人智慧鞋履更加灵活、高效,应用效果更佳。

无线传感器网络中定位节点技术的改进与实验研究

定位节点技术中,SSO算法的搜索能力不平衡、收敛精度低,为此,提出一种混合策略的群居蜘蛛优化GSSO算法。经试验,与SSO算法相比,GSSO算法的最差、最优、平均覆盖率分别提升8.48%、7.81%、7.91%;与wDESSO算法相比,GSSO算法的覆盖率分别提升2.81%、2.59%、2.92%,这表明GSSO算法具有很好的寻优效果,且GSSO算法的平均WSN覆盖率更高。另外,基于GSSO的DV-Hop算法,未知节点的最小、最大定位误差分别为0.34m、13.20 m,定位误差小,定位精确度高。

基于区块链的水下无线传感器网络恶意节点检测机制

水下无线传感器网络具有开放共享和自组织的特点,导致其面临各种各样的威胁和攻击。针对现有检测方法存在的不公平性和不可溯源等问题,提出一种基于区块链的恶意节点检测方法。该方法利用区块链存储网络的节点数据,使用智能合约检测网络中的恶意节点,通过共识算法保证数据的一致性。实验结果表明,该方法不仅可以检测网络中的恶意节点,还能保证检测过程的公平性和可溯源性。

基于无线传感器网络技术的智能物联施工安全防护系统设计

为解决传统公路施工现场安全防护系统不能实现远程监控的问题,提出了一种基于无线传感器网络技术的智能物联施工安全防护系统,阐述了该安全防护系统的总体结构及工作原理。该系统以安全帽为智能穿戴载体,采用基于ZigBee技术的无线自组网方式,实现了施工现场的实时环境数据采集,通过无线传感器网络技术将环境数据采集至物联网平台进行分析和处理,完成对施工现场的安全监控。实验结果表明,该系统可实现对施工现场安全情况的实时监控,其传输数据稳定可靠,且具备较强的抗干扰能力。

机械振动无线传感器簇状网络路径感知同步触发方法

无线传感器可以实时监测机械振动情况,但如果同步触发问题解决不好,可能会直接影响监测效果,导致机械设备无法正常使用。为了从根源上解决这个问题,需要重新研究感知同步触发方法。文章以机械振动无线传感器数据采集为基础,提出了STBTC_P架构与实现,并探讨了簇状网络路径感知同步触发方式,谨供参考。

无线传感器网络的分簇拓扑控制算法研究

在层次型分簇拓扑控制算法的基础上,提出非均匀分簇EBUC的拓扑控制算法,建立无线传感网络内的多个非均匀节点簇,设置靠近基站的簇规模更小、远离基站的簇规模更大,同时合理选择簇首节点、设置节点非均匀竞争半径,采取簇间多跳路由机制,使能量水平较高的节点选择基站附近能量高的节点进行数据转发,以最大程度节省网络能量、延长网络生命期。仿真实验表明,相比于其他算法而言,分簇拓扑控制算法的节点簇拓扑稳定性、能耗均衡性更加优秀。

基于分类平均跳距的无线传感器网络节点CADV-Hop定位方法

针对原型DV-Hop定位算法中平均跳距的计算产生较大定位误差的问题,提出了一种分类平均跳距的CADV-Hop算法。首先,揭示了无线传感网络中不同跳数路径的单跳距离分布不一致的现象,并分析了这种差异出现的原因与规律。其次,按照跳数对信标间路径分类再计算各类路径平均跳距的分类平均跳距。最后,在分类平均跳距所提供未知节点与最近信标节点之间更精确距离估计的基础上,结合加权最小二乘法最终实现节点坐标解算。仿真实验表明,CADV-Hop算法在不增加算法复杂度以及额外硬件的情况下有效地降低了定位误差,随着信标节点数量增加,CADV-Hop算法比原型DV-Hop算法和两种改进的DV-Hop算法具有更高的定位精度。

基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法研究

提出了基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法.通过簇头节点在网格中心的位置以及簇内节点的能量耗损情况,计算5G通信内部产生移动汇聚节点所需的能量,得到无线传感器网格划分的最佳数量.根据网络节点发送过程以及5G通信内部节点数据聚集能力受限状况,计算出最优簇头数目,得出网络分簇结果.选择合适的访问路径,更新多条路径选择策略,增强最优路径内的信息量.实验结果表明,所提算法能有效增加网络密度适应性,降低了数据传输延迟.

无线传感器网络强化学习增强路由研究

探讨了在无线网络树型路由中寻找最优父节点的经典问题,分析了影响树型路由决策规则的多个指标,如接收信号强度的加权平均值、缓冲区占用率和功耗比。提出了一种基于强化学习增强树路由协议和强化学习算法在无线传感器网络中应用的系统模型,并详细说明了所提出的基于树的路由协议的基本操作,为循环检测父节点更新了算法;为了在复杂的场景中做出自适应决策,定义了一个状态空间、动作集和激励函数。通过试错找到激励最高的最佳父节点;并通过模拟比较研究,验证了父节点选择方案在性能指标(即端到端延迟、可靠性和能量消耗)之间进行合理权衡。

太阳能无线传感器网络的能量预测与管理

无线传感器网络存在电池电量受限问题.为延长网络寿命,传感器节点可以通过太阳能电池板将太阳能转换成电能以供自身运转.基于太阳能的不确定性和间歇性等特点,提出了一种太阳能收集预测算法和能量管理方案,根据预测的能量,调整传感器节点的调度计划,实现节点的能量消耗中性,从而使无线传感器网络能够长期稳定地工作.仿真实验表明,所提出的方案在能量预测精度和能量管理策略方面有明显的优势.

5G通信驱动的无线传感器网络多节点路由算法研究

在多节点无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的应用场景中,如何利用5G通信技术高效地组织网络中的数据流,确保信息的准确与及时传输,成为研究的重点。因此,文章提出一种5G通信驱动的WSN多节点路由算法。首先,分析5G通信环境下多节点传感器网络的特点,包括节点的动态变化、网络拓扑结构的不稳定性以及数据流量的不确定性等。其次,设计一种基于K-means的均匀分簇路由算法,采用基于节点能量和数据传输距离的综合评价机制。最后,构建WSN多节点仿真环境,并与现有的路由算法进行对比。结果显示,所提出的路由算法在网络生命周期等关键性能指标上都有显著的改善。

面向移动无线传感器网络的高效协作定位算法

在移动无线传感器网络中如何高效节能地获取节点的位置信息是热点研究问题。由于传感器网络一般采用电池供电且很难从外界获得能量补充,因此如何以尽可能低的能耗实现对节点的精确定位是研究的重点。提出采用虚拟多输入多输出VMIMO技术来实现节点的定位,该定位技术从总能耗、定位误差和节点移动速度三方面综合计算收发节点的最佳数量,从而降低了定位过程中的能耗。同时结合到达时间(TOA)算法实现了移动节点的高效定位。最终,实验分析了节点在不同移动速度等情况下的性能,结果表明基于VMIMO的定位算法在能耗方面具有显著的优势,且在节点移动的情况下具有非常强的鲁棒性。

基于WTGWO的无线传感器网络三维部署优化方法

为优化无线传感器网络的部署问题,提出一种新的无线传感器网络三维部署优化方法.在增强灰狼优化算法的基础上,通过在外层位置更新策略中引入自适应权重方法,平衡了增强灰狼优化算法开发与勘探之间的搜索.在马鞍形曲面山坡上进行仿真实验,实验结果表明,在50个节点下,该方法在保证连通的情况下最高覆盖率可达97.58%,平均覆盖率可达96.74%,与其他算法相比提高了1.64%~3.87%,可以有效提升无线传感器网络的覆盖率,增强无线传感器网络的服务质量.

一种能量均衡的水下无线传感器网络覆盖空洞修补方法

针对现有水下无线传感器网络空洞修补方法需要空洞边界探测、通信和计算开销大、覆盖率和能量均衡性差、水下环境模型过于理想化等问题,考虑水底地形复杂,且通常存在较大障碍物等环境因素,建立了基于能量的节点之间、区域边界、零能量空洞、低能量覆盖洞、水底地形及障碍物作用力等多维度的虚拟力模型,提出了基于上述虚拟力模型和能量均衡的空洞修补算法。该算法不需要精确的空洞边界探测,对水下复杂地形和不同环境具有良好的适应性和鲁棒性。此外,提出的对低能量节点、低能量覆盖洞冗余修补的策略,显著提高了修补后网络能量分布的均衡性,减少了因低能量节点的能量很快耗尽而出现新的覆盖空洞的频率,减少了空洞修补频次,降低了网络维护成本。