水下无线传感网的自适应时域压缩方法

水下节点采集的原始数据量庞大,存在信息冗余,通过网内信息处理,在保留应用所需信息量的前提下,将需要传输的数据量最小化,不仅能够有效应对水下传输能力弱的问题,提高数据传输速率和带宽利用率,更重要的是能够降低水下节点的通信能耗,延长节点乃至整个网络的使用寿命,提高有限能源的使用效率。因此,可提出一种适用于水下无线传感网的自适应时域压缩方法,通过数据预测和网络特征提取,为水下节点提供网内信息处理的最佳策略。实验表明,这种方法可保证水下各节点均能根据自身的实际情况以能耗接近最优的效果完成数据传送任务。

水下无线传感网络中一种地理-机会的混合路由

为了提高水下无线传感网络(UWSNs)的数据采集效率,提出基于地理-机会的水下无线传感网的混合路由(GOHR)。当源节点需要转发数据包时,首先计算候选转发节点集,并依据集内节点的归一化权重进行排序,形成转发簇;然后分析每个簇的期望权重值;最终由最大期望权重值的簇内节点转发数据包。同时,引用时延机制,抑制冗余数据包。仿真结果表明,提出的GOHR协议提高了数据包传递率,降低了数据包传输时延。

水下无线传感网中基于深度调整的空洞避免路由

贪婪转发策略广泛应用于水下无线传感网络UWSNs(underwater wireless sensor network)地理路由,但是,该协议存在数据包丢失严重以及在遭遇路由空洞时路由效率低下的不足。为此,提出了基于拓扑深度调整的贪婪地理路由协议的改进协议,记为GFTP。GFTP协议依据拓扑信息调整路由空洞节点的深度,将路由空洞节点移到新的深度,进而克服路由空洞。仿真结果表明,提出的GFTP协议有效地提高了数据包传递率,并降低了端到端的传输时延,与VAPR协议相比,数据包传递率提高了约43%、端到端传输时延降低了约68%。

一种新的水下无线传感网络的路由协议

针对水下无线传感网络UWSNs(underwater wireless sensor networks)的数据采集低效的问题,提出一种基于地理位置-机会的水下无线传感网络的路由协议,记为GOR-UWSNs协议。当传感节点需要传输数据包时,UWSNs协议就利用数据包优先权值ADV(AD vancement)构建候选转发集,再利用归一化的权值NADV(normalized advance)评估候选转发集内节点成为下一跳节点的"适度性",并依据节点的NADV值,进行从高至低的排序,形成有序的候选转发集。NADV融合了距离以及水下信道链路质量信息。然后,将有序的候选转发集划分不同的簇,使得簇内节点均在彼此的通信范围内,再计算每个簇的期望权值EPA(expected packet advanced),具有最大EPA的簇成为下一跳转发集。仿真结果表明,提出的GOR-UWSNS协议有效地提高数据包传输率、降低冗余数据包数。

基于地理-机会的水下无线传感网的混合路由

水下无线传感网络UWSNs被认为是监测海洋最有前景的技术。然而,声信道特性给UWSNs的数据采集提出了挑战。提高UWSNs数据采集效率的有效方式就是融合水下声通信和高动态网络拓扑的特性,设计高性能的路由协议。为此,提出基于地理-机会的水下无线传感网的混合路由,记为GOHR。在GOHR协议中,源节点先计算候选转发节点集,并计算集内每个节点的归一化权重值,再依据归一化权重值对集内节点进行排序,并形成转发节点簇。然后,计算每个簇的期望权重值,最后,选择期望权重值最大的簇内节点作为数据包转发节点。为了避免簇内节点转发数据包时发生碰撞,设置定时延时转发机制。仿真结果表明,提出的GOHR协议提高了数据包传递率,降低了数据包的传输时延。

基于NS2的水下无线传感网路由协议研究

水下无线传感网研究逐渐兴起,应用前景广阔。水下无线传感网要考虑压力、海洋生物、洋流运动等因素的影响,传统无线传感网的协议已不再适于水下环境,因此,面向各种水下场景的网络协议被相继提出,而仿真是研究、分析和验证水下无线传感网性能的有效途径。本文首先简要介绍了NS2仿真平台,然后分析了当前主流水声传感网协议VBF的主要技术特点,最后基于NS2平台实现和测试了水下传感网的组网与数据传输功能。

基于盲源分离算法的水下无线传感网信号重建

部署在水下的无线传感网,工作环境极其复杂,各种海洋噪声会污染信号并影响传感器的位置。为了从含噪的混合信号中准确有效地分离出未知信号,提出一种有定位预处理的含噪盲源分离算法。利用少数配有GPS接收器的信标节点对未知传感器节点进行精确定位和小波去噪法去除混合信号中的强高斯白噪声,以提高盲源分离算法的性能。再利用盲源分离算法对预处理过的混合信号进行分离。仿真结果表明,采用三边定位法对未知传感器节点定位后,虽然对实时性略有影响,但分离效果明显优于没有定位的情况。

基于网络编码的可靠FBR水下无线传感网路由协议

随着无线传感器网络的发展及应用和世界各国海洋开发步伐的加快,国内外对于水下通信和水下传感器网络（UWSNs）日益重视,并已取得显著成果。然而水下通信存在着低带宽、高延迟、低传输率、高干扰以及高能耗等特征,使得水下传感器网络的设计面临巨大挑战。针对聚焦光束路由（FBR）协议的传输率问题,提出了基于网络编码的可靠FBR路由协议（FBR-NC）。通过控制节点的发送功率来调节节点的通信范围,使节点通信范围的下一跳转发节点的冗余度达到网络编码的要求。仿真结果表明,所提出的协议在数据包传输率性能上优于FBR路由协议,同时不会带来过多的能耗和延迟。

水下无线传感网中基于能量效率的簇路由

在水下无线传感网(underwater wireless sensor networks,UWSNs)中,通过融合水下声通信和网络拓扑特性可设计高性能的路由协议,提高UWSNs数据传输性能。为此,提出基于能量效率的簇路由协议,记为EECR(energyefficient cluster routing)协议。为最小化能量消耗,平衡节点负担,使每个节点被选为簇头的概率相同,提高簇结构的稳定性;引入剩余能量因子和距离因子修正LEACH的阈值函数,降低簇头能量消耗。仿真结果表明,所提EECR协议有效地提高了数据包传递率,降低了节点能量消耗。

锚节点水面部署的三维水下传感网定位算法

受应用条件制约,水下三维传感网的锚节点很多时候只能水面部署,这对于多跳定位算法而言是一种挑战.由此提出一种从水面向下逐级迭代求精的定位策略,防止了下级的定位误差向上扩散,并利用水下节点易测的深度信息对定位中的多边迭代进行约束,进一步补偿锚节点部署不均带来的各向异性.

水下传感网络中能效感知的相似数据融合算法

水下无线传感网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)被认为是监测和开发水域环境的有效手段。相比于传统的无线传感网络,UWSNs中节点采用声通信传输数据,消耗了更多能量。而簇是管控数据流量、减少节点能耗的常用方法。为此,针对簇化的UWSNs,提出能效感知的相似数据融合(Energy efficiency-similarity Aggregation,EESA)算法。EESA算法利用欧式距离消除冗余数据,每个传感节点不是将感测的原始数据直接传输至簇头,而是将数据进行压缩,构建成具有代表性的数据点,再将这些数据点传输至簇头,进而控制数据流量,减少节点能耗。仿真结果表明,提出的EESA算法能够有效减少节点的能量消耗。

基于强化学习的水下传感网负载均衡路由算法

为解决负载分配不均衡会限制水下无线传感网中吞吐量等性能的问题,提出一种基于强化学习的分布式水下负载均衡路由算法,算法中水下节点根据对应父节点的带宽状态,分布式地学习分配收益并进行负载分配。通过强化学习构建带宽状态和负载分配决策之间的关系模型,使节点在不同带宽状态下进行分配决策,引入演化博弈论来优化决策选择的策略,加快学习过程的收敛速度。仿真结果表明,该算法可实现分布式路由选择和网络负载的均衡分配,有效改善了网络性能。

UWSNs中面向能耗和延时优化的移动数据收集

为了降低水下无线传感网(UWSN)中数据收集的能耗和保证实时性,提出一种基于压缩感知的移动数据收集方案。以分布式能量均衡非均匀分簇(DEBUC)协议和压缩感知理论为基础,簇内节点依据设计的稀疏测量矩阵决定是否参与压缩采样,并将获得的测量值传输至簇头。然后,通过自主式水下潜器(AUV)的移动来收集各个簇头上的数据到数据中心,该问题被建模为基于信息质量最大化的旅行商问题(TSP),并提出近似算法进行求解。仿真实验结果表明,相比于已有的水下移动数据收集算法,本文方案在保证数据收集可靠性的同时,缩短了数据收集延时,延长了网络寿命。

基于水压的抑制路由空洞的UWSNs路由算法

基于水压路由广泛用于水下无线传感网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs),这些协议利用传感节点的水压,并以贪婪多跳方式将数据传输至水面上的信宿。然而,贪婪转发存在路由空洞问题。为此,提出基于水压的抑制路由空洞的路由算法(Hydraulic Pressure based routing algorithm with suppressing routing-void,HPSRV)。HPSRV算法利用水压构建节点转发集,并计算转发权值,再设置定时器,进而产生下一跳转发节点。同时,利用边界转发策略解决处理路由空洞,通过计算节点的边界度量值,产生边界转发节点,进而降低边界转发跳数。实验数据表明,提出的HPSRV路由有效地提高了数据包传递率,且降低了端到端的传输时延,与VAPR协议相比,数据包传递率提高了约43%、端到端传输时延降低了约68%。