无线传感器网络邻近节点数据融合调度算法

现有的调度算法存在节点能耗大、数据收集时延长等问题。为此,提出一种能量高效的邻近节点数据融合调度(CNDAS)算法。该算法通过计算竞争集,产生无冲突的调度序列,并为兄弟节点分配连续的传输时隙,从而降低节点状态转换的频率,节省节点能耗。模拟结果表明,当网络规模较大时,CNDAS算法的能量有效性明显优于SCHDL算法。

基于节点状态的多类型传感器调度算法

针对无线传感器网络(WSN)中能量效率问题,提出一种基于簇结构中节点健康状态的多类型传感器调度算法.该算法基于节点的健康状态、节点传输的信息质量,根据簇中节点的健康状态进行自适应选取任务节点;通过对传感器的合理调度,均衡了网络中能量消耗以及任务的分配,保证网络的顺利运行.实验仿真结果表明了算法的有效性.

一种协作的异构传感器最优栅栏覆盖模型

栅栏覆盖中相邻的连通异构节点可以通过数据融合进行协作地感知以提高检测准确性并减少构建栅栏的活跃节点数量.首先提出一个基于数据融合的异构协作监测覆盖模型,其次分析了影响栅栏覆盖生命期的因素,并将其描述为一个多目标优化问题,最后,基于该优化模型,提出了增强覆盖图的概念.实验结果表明,基于本文提出的覆盖模型和增强覆盖图的活跃调度算法在网络生存期与覆盖率方面的性能明显高于它们在传统覆盖模型中的性能.

无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法

为了提高无线传感器网络疑误数据检测能力,提出基于轮换调度的无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法。通过采用分块区域特征匹配的方法,得到无线传感器网络疑误数据传输的梯度模型,采用资源优化分配方案,进行数据传输信道的均衡调度,得到节点部署分布模型。通过传感信息跟踪采样方法,得到采样信息分布,建立无线传感器网络疑误数据信息特征分析,通过分组特征检测方法进行无线传感器网络疑误数据的信息融合和空间融合调度,提取无线传感器网络疑误数据的关联规则特征集,通过统计信息分析和融合调度的方法,进行无线传感器网络疑误数据的聚类挖掘,采用预算估计算法,得到疑误数据节点定位优化,结合自主学习算法,实现无线传感器网络疑误数据节点的优化定位和诊断检测。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感器网络疑误数据节点检测的自适应性较好,特征辨识能力较强。