基于图分级的水下有向传感器网络栅栏覆盖策略

栅栏覆盖问题近年来已成为水下传感器网络研究的热点,但水下有向传感器网络的栅栏覆盖问题尚未得到足够的重视。随机部署前提下的水下静态有向传感器网络的栅栏覆盖难度较大,因此目前关于该问题的相关研究成果较少。为弥补这方面研究的不足,该文提出一种基于图分级的有向传感器网络首次栅栏覆盖策略。首先,该策略深入研究了多种位置关系下两个相邻节点之间满足强(弱)连接的条件;其次,利用位置关系条件构建分级图,从中选取合适节点进行栅栏的首次构建。仿真实验结果表明:采用该算法对静态有向传感器网络进行栅栏首次构建在确保较高成功率的前提下采用的节点数更少,保证了较高的网络检测概率和较长的网络寿命。

基于模糊逻辑的水下光传感器网络机会式路由协议

水下无线光传感器网络相比传统声传感器网络具有高带宽、低时延等显著优势,是实现水空跨域通信中水下数据高速实时传输的研究热点。但由于水下光节点的传输易受阻挡且节点需要指向对准等问题,传统水下传感器网络路由协议不可避免地会出现路由空洞和冗余数据传输情况。针对上述问题,文中提出了一种基于模糊逻辑的水下无线光传感器网络机会式路由协议。首先,提出基于模糊逻辑系统的水下光信道链路评价算法,结合水下复杂通信环境建模,设计了路由度量指标的多因素融合评估;然后,基于实时链路评估数据设计节点,数据转发概率和数据包保持时间的动态设定机制;最后,提出基于概率性的冗余抑制转发算法。仿真结果表明,在典型海洋通信环境下,所提路由协议可有效提高传输效率及减少端到端时延,具有良好的网络动态适应性。

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。

基于改进的鲸鱼优化迭代算法的水下传感器网络节点定位方法

针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI)。该算法首先使用牛顿迭代算法对节点距离远近关系建立对应法则,并利用目标位置估计值和修正因子为改进的鲸鱼优化算法提供动态搜索区域;其次,建立以测量误差为权重的适应度函数作为判断基准,采用改进的鲸鱼优化算法进行迭代求解,以获得最优解;最后,利用定位方程得到网络节点位置。为了验证IWONI算法的性能,将IWONI算法与时间差定位算法(TDOA-CHAN、TDOA-Taylor)、测距定位算法(最小二乘法、高斯牛顿迭代法)和牛顿迭代算法进行定位误差、收敛性能和定位成功率对比实验,并验证了节点数量对定位精度的影响。实验结果表明:(1)IWONI算法的定位误差和收敛速度明显优于其他对比算法。(2)IWONI算法在测量噪声大时的定位成功率高达92%,明显优于其他对比算法。(3)在通信半径不变的情况下,选择5~7个传感器节点可以在IWONI算法中实现定位精度与成本开销的平衡。

水下声传感器网络联合同步和定位方法

水下传感器网络(UASNs)在海洋监测、资源勘探、灾害预防和海洋学数据收集等方面的广泛应用,引起了学术和工业研究人员的极大关注。在这些服务中,节点的准确定位是水下声传感器网络的研究重点之一。然而,在实际的水下环境中,传播速度随深度变化(即分层效应)和异步时钟的存在均会显著影响测距的精度,从而降低定位性能。针对以上特性,文中设计一种基于自主水下航行器(AUV)辅助的水下声传感器网络联合同步和定位方法。在开始定位流程后,目标节点通过接收AUV发出的信标信号建立水声传播方程并进行相对距离的估计,其中考虑了异步时钟问题和分层效应引起的水声弯曲效应问题,实现了对目标节点位置和时钟的联合估计。仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。

基于蚁群算法的水下传感器网络生存期延长策略研究

随着海洋强国战略的推进和实施,水下传感器网络广泛应用于海洋资源探测、污染监测、辅助导航和水下军事侦察等领域,具有十分重要的意义。由于水下传感器所携电池充电或更换困难,如何减小传输能耗、在传感器能量受限的情况下提升网络生存期是亟须解决的关键问题之一。据此,提出了一种动态蚁群路由算法,考虑了每次传输后的节点剩余能量,作为路径优化的条件之一,基于蚁群算法在每次传输中选择最优路径,并在每次传输完成后更新路由表,让更多的节点参与信息传输,以提高节点的利用率。仿真结果表明:动态蚁群路由算法同时兼顾了能耗平衡和最小传输能耗,大大提高了网络生存期。分析结果对水下传感器网络的路由协议设计有一定的参考意义。

LSDR-ALOHA-Q:基于强化学习适用于大范围远距离的水下无线传感器网络MAC协议

随着对海洋开发需求的日益增长,水下无线传感器网络成为研究的热点。但由于水下环境信道可用带宽有限,传输速度和传播速度都慢,多普勒效应和多径效应严重等众多不利因素,导致水下网络性能低下。这主要是因为缺少在大范围远距离的水下网络中表现良好的媒体访问控制协议(MAC协议)。提出的LSDR-ALOHA-Q协议以ALOHA-Q协议为基础,该协议采用加入强化学习的方法,以提高信道利用率,同时结合强化学习使得该协议能够适应多变和复杂的水下环境。提出的LSDR-ALOHA-Q协议包括对时隙和帧结构的改造,使其更适合于大范围网络,通过优化时隙数,主动寻找空间复用的机会来增加信道利用率,同时通过提出一个新的退避算法来避免因为优化时隙数量而带来的Q-learning可能无法收敛的问题,即可能存在节点一直无法找到无冲突发送时间的问题。仿真表明当LSDR-ALOHA-Q协议被应用到大规模远距离的网络时可以显著提升信道利用率,同时降低冲突率和平均端到端时延。

水下无线传感器网络的研究进展

随着世界各国对海洋权益的日益重视、发展海洋经济热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展,水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点.首先对水下传感器网络通信技术、传感器网络节点、网络体系结构和水下声学传播特征作了介绍;进而重点对物理层、数据链路层、网络层、传输层、跨层设计、网络信息处理技术、水下定位和仿真平台8个方面的研究进展作了系统的综述;最后介绍了国内外主要研究机构的情况,并讨论了水下无线传感器网络研究存在的一些问题和需要进一步研究的方向.

水下传感器网络时间同步技术综述

时间同步是传感器节点协同工作的基础.水下传感器网络由于采用水声通信方式,具有不同于陆地无线传感器网络的特点,为时间同步算法研究带来了新的挑战.论文首先说明同步问题与同步算法的形式化定义,然后讨论水下传感器网络不同于陆地传感器网络的特点,并指出相关特点对于同步问题的影响;接着综述陆地传感器网络同步算法的研究进展,分析相关算法用于水下环境的不足;进而介绍水下传感器网络同步算法的研究进展,并通过仿真实验完成了相关算法的性能对比;最后总结水下传感器网络时间同步的关键问题,指出进一步的研究方向.

水下无线传感器网络

水下无线传感器网络是一种包括声、磁场、静电场等的物理网络,它在海洋数据采集、污染预测、远洋开采、海洋监测等方面取得了广泛的应用,将在未来的海军作战中发挥重要的优势。描述了水下无线传感器网络的研究现状,给出了几种典型的水下无线传感器网络的体系结构,并针对水下应用的特点,分析了水下无线传感器网络设计中面临的节点定位、传感器网络能量、目标定位等诸多难题,最后根据应用需求提出了水下无线传感器网络研究的重点。

基于水下传感器网络的目标跟踪技术研究现状与展望

水下目标跟踪在海洋资源的开发利用以及国家安全的防御等方面都具有广泛的应用价值和重要的战略意义.基于水下传感器网络(Underwater sensor networks,USNs)的目标跟踪技术凭借其覆盖范围广、观测时间长和实时融合等优势已经成为一个新的研究热点.本文针对基于USNs的目标跟踪关键技术的基本思想、研究进展、应用及局限性进行了综述,主要从以下几个角度对其展开论述:USNs的建设现状、系统组成及其分类、目标跟踪系统模型、单目标跟踪技术、多目标跟踪技术以及能效优化措施.最后,本文不仅指出了基于USNs的目标跟踪研究目前存在的主要挑战,并对该领域的未来发展方向进行了展望.

无线传感器水下监测网络稀疏采样和近似重构

无线传感器网络在水下生态环境的监测方面有着广泛的应用,但是常常会碰到能量缺乏和生命周期较短的问题。为了克服这些问题,基于压缩感知理论,提出了一种网络节点调度和稀疏采样的优化方法,与传统的无线传感器网络节点调度方法不同,它采用随机概率采样模型,只对整个网络的一个子集进行采样,这是一种"物理静止,逻辑动态"的随机调度方案,节省了有限的带宽和能量。同时该方法在节点调度过程中,引入了状态转换图,对节点的状态进行分类控制,增加了网络覆盖要求和最小观测数等约束条件,使得设计的稀疏选择矩阵更为合理。同时研究了在满足最小l1范数的条件下,基于组合算法对稀疏信号进行重构的方法。实验的结果表明,与传统的无线传感器水下监测网络相比,基于上述节点调度方法所构建的无线传感器水下监测网络,具有较低的能耗和较长的网络生存时间,并且能对稀疏采样后的信号以较大的概率进行近似重构,使得重构信号逼近原始监测信号。

基于移动模型的水下传感器网络时间同步算法

水下传感器网络具有高时延、移动性的特点。现有时间同步算法在网络移动性方面考虑不足,时间同步参数计算精度不高。针对该问题,首先分析网络移动性对时间同步参数计算的影响,建立节点移动模型,并在此基础上推导出时间同步参数计算方程;进而提出一种能够应用于水下高时延网络的时间同步算法MM-sync。实验结果表明,与现有算法相比,MM-sync能够在通信量较小的基础上达到较高的精确度,适用于高密度快速运动的水下传感器网络。

水下传感器网络安全研究

水下传感器网络是一种新型的水下网络系统.文中分析研究了水下传感器网络面临的安全威胁、攻击和安全问题,结合水下环境和水下传感器网络特点,分析了严重威胁水下传感器网络的攻击.由于水下传感器网络和水声信道的特性,水下传感器网络易受各种恶意的攻击,特别是低成本的拒绝服务攻击会严重破坏网络的服务.现有的陆地传感器网络的安全策略不能直接移植应用到水下传感器网络,并且这些安全策略都是针对某一协议层,由于分层策略的缺点和限制,分层的安全策略不能有效防护混合攻击和跨层攻击,水下传感器网络应采用跨层安全体系结构.

CT-TDMA:水下传感器网络高效TDMA协议

针对水下无线传感器网络(UWSN,underwater sensor networks)提出以发送端为中心以连续时间为计量单位的冲突状态模型——局部冲突状态图及其分布式构建算法,并在此基础上设计了基于启发式规则的水下传感器网络TDMA协议(CT-TDMA,continuous time based TDMA)。CT-TDMA利用UWSN中同一接收节点与不同发送节点之间链路时延的差异性,减少在目的端的接收帧之间的空闲时间,从而提高网络流量;基于启发式规则的分配算法,能有效缩短连续时间轴上的时刻分配所花费的时间。模拟实验证明:CT-TDMA与以ST-MAC为代表的按时隙分配的TDMA方案相比,网络流量提高了20%,数据分组的端到端时延降低了18%;与由全局知识所计算出的最优分配策略相比,网络流量达到了80%,端到端时延仅延长了12%。

一种高效覆盖的水下传感器网络部署策略

传感器节点的部署直接关系到水下传感器网络的成本和性能。考虑到传感器节点间具有很强的协同能力,该文提出一种基于检测融合的部署策略。采用Neyman-Pearson准则融合单元网格内所有传感器节点的检测信息,实现正方形和正三角形两种单元网格的高效覆盖,进而分别给出针对两种单元网格的监测区域网格划分方法,从而确定监测区域需要的传感器节点数量以及放置的具体位置。通过仿真实验验证了该部署策略的有效性。结果表明,与不采用检测融合时相比,降低了传感器节点冗余度。使用相同数量的传感器节点,新的部署策略能够在保证一定感知质量的基础之上获得更大的覆盖范围。

基于骨架提取的水下传感器网络刚性定位判别研究

水下传感器网络可用于海洋资源勘测、污染监测和战术监视等领域,已成为无线传感器网络方向的研究热点.在水下三维空间中如何对位置未知的节点进行可定位性判别,并实施有效定位,从而为水下监测应用提供位置信息是一个基础的关键问题.该文引入刚性图理论,提出了一种基于骨架提取的水下传感器网络刚性定位判别方法.该方法首先将水下传感器网络构建为无向图,然后通过"伪节点剔除"和"割边剔除"等策略提取具有全局刚性的子图,即网络的骨架,从而完成网络及节点可定位性的判别,最后利用层次分析法对可定位节点进行"定位可信度"综合排序,为定位计算提供指导和依据.大量仿真实验结果表明该方法在不同网络规模、节点密度和网络连通性情况下均具有较高的判别成功率和有效性.

基于分层的水下传感器网络路由策略

提出一种基于分层的水下传感器网络路由协议(layered-DBR,layered-depth based routing)。节点进行一次信息广播后,只允许指定深度范围内的节点进行消息接收,以达到控制网络副本的目的,最终建立与网络冗余相关的网络分层模型。在分层网络中,节点首先需要计算消息转发前后的相对深度距离与相对剩余能量,进而计算出消息的转发概率。同时,建立一种消息队列管理机制,该队列同时具有消息转发管理和历史记录管理的功能,并给出消息的入列和出列方法。仿真实验表明,layered-DBR能够有效地控制网络冗余,与DBR和Flooding算法相比,layered-DBR能有效地减少网络能耗,延长网络寿命。

基于Parzen窗的水下无线传感器网络目标定位方法

水声通道复杂多变,使得水下无线传感器网络中节点出现失效的情况,影响了多节点的目标定位性能。为解决这一问题,该文提出一种基于Parzen窗的方位交线定位方法。该方法利用Parzen窗分析所有交点的分布特征,估计目标可能出现在某个位置的概率,将概率最大值对应的点作为目标的估计位置。由于概率分布是非线性、多峰值的,采用带有惯性权重的粒子群算法去求解。仿真实验结果表明,所提方法能够在节点失效的情况下获得较高的目标定位性能,具有较好的鲁棒性。

基于定向移动的水下传感器网络覆盖算法

覆盖率是衡量无线传感器网络服务质量的重要指标。为提高网络覆盖率,针对水下三维传感器网络模型,提出一种基于定向移动的虚拟力算法。将虚拟力简化为节点只受邻居节点的斥力作用,定义当2个邻居节点的感知圆球相切时,其位置为相对理想位置。节点所受虚拟力大小与节点移动到相对该邻居的理想位置所需移动的距离成正比,而节点移动的距离与节点所受到的虚拟力的合力相关。实验结果表明,该算法能有效地对水下传感器网络的布局进行优化,提高网络覆盖率。