一种基于锚节点筛选的改进DV-Hop算法

作为一种经典的无线传感网节点非测距定位算法,DV-Hop定位算法有其一定的优势,但其仅适用于节点均匀分布的情况,如果在节点分布不均匀的网络中,定位结果则存在较大的偏差。针对这一问题,研究人员提出一种锚节点筛选定位算法(Anchors Filtering DV-Hop,AFDV-Hop),它是通过筛选合格的锚节点对未知节点定位。与DV-Hop算法相比,AFDV-Hop算法在节点分布不均匀的情况下,对定位精度有一定程度的改善,但由于该算法对均匀度的计算较为简略,算法的改进程度并不明显。本文对该算法中锚节点的筛选和均匀度的衡量方式进行改进,以验证此AFDV-Hop算法对DV-Hop算法改进的优越性。仿真结果表明,对于节点定位偏差的改善将随着节点不均匀度的增加而更为显著。

无线传感器网络中基于协同压缩方法的MAC协议

基于无线信号的广播本质,利用传统MAC协议所忽略的串音(overhearing)数据,提出一种方法以在媒介访问控制层去除数据的空间相关性.根据串音所接收到的数据,事件监测节点间协同地对自身的数据进行压缩后再发送,从而在链路层减少冗余信息的传输.首先针对节点间的协同数据压缩问题进行量化,建立线性规划模型;进而提出一种近似最优的、更低时间复杂度(O(N2))的启发式节点筛选算法.在此基础上,设计一种能量有效的、基于协同压缩方法的MAC协议(CCP-MAC),可分布式地控制节点实现该节点筛选算法,相应节点可从筛选出的被压缩节点子集中接收串音数据,融合冗余数据以后再进行发送.实验结果表明,CCP-MAC利用串音数据协调节点进行数据压缩,可在很大程度上节约能量,延长网络的生命周期.