水下光无线传感器网络的连接性分析与定位技术

针对水下光无线传感器网络(UOWSN)节点的传输范围受限和间歇性连接的问题,利用多跳通信扩大传输范围来增强网络连接性,提出一种网络节点定位算法。首先,将UOWSN建模为三维(3D)随机缩放模型图,并根据网络节点数、通信范围以及光发散角推导了该模型下网络节点的连接性概率表达式;然后,利用接收信号强度(RSS)定位算法修正距离矢量跳数(DV-Hop)定位算法来解决网络节点的定位问题,并与现有方案进行分析对比。仿真结果表明提出的定位算法的性能明显优于标准的DV-Hop算法和Hybrid DV-Hop算法。

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。

用于水下传感器网络的无线光通信研究概况

随着水下观察和海洋观测系统的应用需求日益增长,水下无线通信和水下传感器网络技术迅速发展。这种技术将在研究气候变化、监控海洋、湖泊的生态环境的诸多方面发挥重要作用,并有助于海洋石油开采、无人水下航行器、潜艇、船舶、浮标以及救生员的水下作业。然而现有的水下声通信技术无法提供足够的高数据传输速率以满足研究和监控水下环境的需要,无线光通信是应对这种需求的最佳选择。介绍了目前水下无线传感器网络通信的应用需求,分析了用于水下传感器网络的无线光通信的特点,全面、详细地介绍了当前国内外水下无线光通信的发展现状,并总结了水下无线光通信的未来发展趋势。

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。

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

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。

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。

一种水下无线传感器网络的连通性覆盖算法

研究了水下无线传感器网络随机布放条件下的连通性覆盖问题。针对节点通信半径小于2倍的感知半径时,不能达到连通性要求的问题,给出一种连通性最差情况下(通信半径等于感知半径),连通性覆盖算法唤醒机制。唤醒机制中,充分考虑能量以及节点之间的距离信息来选择进入工作状态的最佳节点,使得网络在满足覆盖性要求的基础上,保证了节点之间的连通性要求。最后通过仿真分析,验证方法有效性。

水下无线传感器网络定位技术研究进展

水下无线传感器网络和浮标网络定位技术是当今海洋测绘领域的新技术。浮标网络定位技术结合了全球定位系统和水声测量定位技术,可有效地为水下目标进行定位和导航。水下无线传感器网络由大量廉价微型传感器节点组成,可用于实时监测海洋环境的变化、节点定位、水下目标定位和导航等。详细分析了浮标网络定位技术的不足,介绍了水下无线传感器网络,深入剖析了水下无线传感器网络定位技术的发展现状,指出了需要解决的技术难题,为水下无线传感器网络的后续研究提供参考。

一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制

时间同步是无线传感器网络的基础问题。电磁波在水下环境的传输衰损极大,为此水下无线传感器网络通常采用超声波实现信息传输。由于超声波较低的传输速率和传感器节点在水中的运动,必将导致严重的信号传输延迟。构建了一种基于多普勒效应的水下无线传感器网络时间同步机制,通过检测接收到的超声波频率变化来实现时间同步校正。基于MATLAB实现了该同步算法的仿真。实验结果显示,传感器的采样时间间隔越短,移动速度越快,在水中所处的深度越小,整个系统的同步性越高。

基于拓扑重构的水下移动无线传感器网络拓扑优化

针对水下移动无线传感器网络(MUWSN,mobile underwater wireless sensor networks)拓扑随洋流动态演化对其网络性能会产生很大影响,提出了一种基于拓扑重构的水下移动无线传感器网络拓扑优化方法,首先通过模拟鱼群行为对传感器节点位置进行调整,优化网络覆盖度;其次,利用冗余节点修复网络中不连通位置,消除关键节点,优化网络连通性,最后,通过仿真对比实验验证了该方法的合理性和有效性。实验结果表明,所提算法能在较低能耗下,保证网络覆盖度长期维持在97%左右,连通率达到89%以上。

一种小规模水下无线传感器网络的部署算法

覆盖问题是水下无线传感器网络的一个基本问题。在虚拟力算法中,"虚拟"的力作为传感器节点部署策略被构造,以提高传感器节点的初始随机覆盖后的覆盖率。在传感器区域中,每个传感器节点都可以作为其它所有节点的"受力的源",这种力既可以是引力,也可以是斥力。基于虚拟力的概念,构造了节点间虚拟力区域,并提出了一种快速虚拟力算法。不同于其它虚拟力算法,这是一种简化的自组织算法,它能够有效地提高小规模的水下无线传感器网络的覆盖率。

基于无线传感器网络的分布式光伏并网发电系统监控网络构建

对分布式光伏发电进行可靠监控,可保障其安全稳定运行。首先构建了分布式光伏发电系统监控网络,然后采用三角形部署法进行传感器节点部署,该方法简单易行,但在实际运行中会因为感知受限而遗漏部分目标点;为了解决监控遗漏问题,提出概率感知部署法对目标点进行逐个覆盖。对2种方法进行仿真对比,结果表明:概率感知部署法可对三角形部署法遗漏的目标点进行逐个覆盖;当节点感知概率约束值较大时,概率感知部署法所需传感器节点明显少于三角形部署法。

基于Unscented粒子滤波的无序观测下水下无线传感器网络目标被动跟踪

为提高水下无线传感器网络(UWSN)中的目标被动跟踪性能,提出了一种新的无序观测量(OOSM)处理算法.利用节点动态分簇建立分布式跟踪结构,簇头节点收集子节点的观测量形成本地估计.基于这种分布式结构,利用Unscented粒子滤波(UPF)结合新观测量,产生粒子滤波的建议密度分布,处理OOSM问题.详细推导了基于UPF的OOSM处理算法(OOSM-UPF)的具体实现步骤.利用转弯率建立机动目标跟踪模型,构建虚拟三维WSN仿真环境,比较了几种OOSM算法的性能.仿真结果表明,与其它算法相比,分布式OOSM-UPF算法的跟踪性能有了明显的提高.

基于满Steiner树问题的水下无线传感器网络拓扑愈合算法研究

建立了水下无线传感器网络模型,对拓扑愈合问题进行了形式化描述,该问题最终映射到数学上的满Steiner树问题。针对满Steiner树问题设计了一种近似的拓扑愈合算法,通过把自移动节点迁移至合适位置,不仅使拓扑得以愈合,还能够改善时延和能耗指标。仿真实验结果表明,该算法能愈合通信拓扑至较优状态,降低了传输时延和能耗,并能有效地延长水下传感器网络生命期。

基于蚁群的水下无线传感器网络能量路由协议

针对水下无线传感器网络能量供应及生命周期的不足,在分簇路由协议的基础上提出了一种均衡节点能耗,延长网络生命周期的路由协议算法.该协议将蚁群算法用于水下无线传感器网络的路由优化中,在数据传输时找到最优的路径,达到节约簇头节点能量,延长整个网络生命周期的目的.同时,在簇头选举时,优化簇头选举策略,均衡簇头能量消耗.仿真结果表明,该协议有效的延长了网络生命周期,节省了网络节点能量,提高了传输效率.

基于归零神经动力学的水下无线传感器网络节点测距定位方法

从时变角度对基于到达角度(AoA)和到达时间差(TDoA)测距算法的水下无线传感器网络(UWSN)节点定位问题进行建模,提出了一种归零神经动力学模型来求解该定位问题并对所提模型进行了收敛性分析。通过对节点定位进行计算机仿真,验证了所提模型在精度和移动定位稳健性方面的有效性。此外,利用青海湖实验床在湖试过程中收集的位置坐标对节点进行定位,验证了所提模型对实际应用场景具有潜在的适用性。

基于相交环的水下无线传感器网络节点自定位研究

在水下无线传感器网络中,当网络中锚节点稀疏时会出现未知节点单跳定位困难的问题。在对已有水下定位算法分析的基础上,提出了一种新的基于相交环的两跳定位算法(Intersect Rings 2-Hops location scheme,IR2H),该算法利用同心环裁剪,缩小未知节点的定位区域,并通过两跳来定位节点。实验结果说明,IR2H算法与原有算法相比具有较高的有效定位率及较低的平均定位误差。

水下无线传感器网络能量路由协议的仿真研究

水下无线传感器网络对海洋战场的监测要求实时性较强和路由时延较小。针对水声信道传输特点,将路由选择问题转化为非线性规划问题,提出一种基于表驱动路由协议设计思想的选优能量路由协议。该协议在数据传送时总是选取目标函数解较优的路径,从而能够高效利用传感器节点的能量,同时均衡各节点的能量消耗。仿真结果表明,相对于传统能量路由协议,该协议能够有效地延长水下无线传感器网络的生存周期。