水下传感器网络中基于深度坐标系转换的路由协议

为解决水下传感器网络中部分节点过早死亡的问题,在深度路由协议(DBR)的基础上,提出一种基于深度坐标系转换的路由协议(DSBR)。该协议将Sink节点到源节点的方向作为Z轴方向转换坐标系,并以此转换节点深度,使得节点在不同源节点和sink节点建立的坐标系中的深度不同,并在此基础上给出新的深度阈值方法,使得数据包朝着sink节点方向转发的同时,减少每一跳转发数据包的节点数量。仿真结果表明,DSBR协议在水下网络节点能量均衡化消耗和数据包投递率方面明显优于DBR协议。

基于冗余节点选择模型的水下传感器网络拓扑修复

现有水下传感器网络的拓扑修复算法大多只是完成网络连通性修复,未考虑节点能耗过快造成网络寿命缩短的问题。为此,提出一种基于冗余节点选择模型的拓扑修复算法。该算法在网络部署完成后利用分布式的方法选择关键节点并对其进行监控。当节点失效时,使用冗余节点选择模型选择冗余节点,通过移动冗余节点对失效节点进行修复,同时对冗余节点采取睡眠唤醒策略以延长网络寿命。实验结果表明,与区域移动修复算法相比,该算法在节点移动总距离、网络寿命、失效节点首次出现时间、投递率等方面性能均有所提高。

基于约束条件的模糊等价关系聚类方法

传统的模糊等价关系聚类方法不能根据具体的约束条件进行聚类,使得聚类结果准确性低,不满足要求。为解决该问题,在传统方法的基础上,根据距离约束条件预处理数据集并且扩维,提出一种新的模糊聚类方法。通过数据间的Euclid距离以及约束条件为每个数据建立数据间关系,用来描述数据间的约束条件满足情况,同时将此作为数据的新增维度,更新原数据集并重新构建相似程度方程,获得对应的相似矩阵并基于模糊等价关系进行聚类。在真实数据集上的实验结果表明,与传统无指导的模糊等价关系聚类方法相比,提出的聚类方法克服了不能根据具体约束条件进行准确聚类的缺陷,具有更高的准确性。