A Heuristic for Maximizing the Lifetime of Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
近年来，许多研究人员研究了在无线传感器网络中有效地收集数据，以最大限度地减少总能量消耗时，固定数量的数据被允许聚集到一个数据包。然而，最小化总能耗并不意味着网络寿命最大化。在本文中，我们研究的问题，调度数据聚合树工作在不同的时间段，以最大限度地提高网络的生命周期时，一个固定数量的数据被允许聚合到一个数据包。此外，我们提出了一个启发式的平衡数据聚合树中的节点的生命周期，使网络的生命周期最大化。仿真结果表明，该启发式算法具有良好的性能。
2019-09-23 cs.NI
Distributed Optimal Rate-Reliability-Lifetime Tradeoff in Wireless Sensor Networks
在能量受限的无线传感器网络中，传输速率、传输可靠性和网络生命周期是三个相互冲突的基本设计目标。在本文中，我们讨论了最优的速率-可靠性-寿命权衡与链路容量约束，可靠性约束和能量约束。通过引入权重参数，我们将速率、可靠性和生命周期的目标组合成一个单一的目标，以表征它们之间的权衡。然而，率可靠性可靠性权衡的优化配方既不是可分离的，也不是凸的。通过一系列的变换，导出了一个可分离的凸问题，并提出了一种有效的分布式次梯度对偶分解算法（SDD）。数值算例证实了其收敛性。数值算例分析了权重参数对网络速率效用、可靠性效用和网络生命周期的影响，为根据实际应用的要求合理设置权重参数提供了指导。
2013-03-14 cs.NI
A New Model of the Lifetime of Wireless Sensor Networks in Sea Water Communications
在本文中，我们提出了一个新的模型用于海水通信的无线传感器网络的生命周期。用于功率通信的新模型考虑了诸如活动模式的功耗、睡眠方式的功耗、瞬态模式的功耗、传输周期、瞬态模式持续时间、睡眠方式持续时间和活动模式持续时间的参数。电力通信模型被纳入无线传感器网络的生命周期模型。生命周期模型考虑了几个参数，如传感器的总数，网络规模，汇聚节点的百分比，传感器的位置，传感器的移动性，节点移动时的功耗和通信的功耗。新的模型在通信中的功耗显示更准确的结果的传感器网络的生命周期相比，以前公布的结果。
2012-09-19 cs.NI
AMHRP: Adaptive Multi-Hop Routing Protocol to Improve Network Lifetime for Multi-Hop Wireless Body Area Network
本文提出AMHRP自适应多跳路由协议，通过泊松分布和均衡模型，采用多跳拓扑与随机节点部署，以延长WBAN网络寿命并改善吞吐量、路径损耗和剩余能量。
2025-10-14 cs.NI
Increasing Wireless Sensor Networks Lifetime with New Method
无线传感器网络中最重要的问题之一是严格的能量限制。由于传感器网络的性能对网络生命周期有很强的依赖性，研究人员寻求一种有效利用节点能量供应，增加网络生命周期的方法。因此，使用路由算法来降低能耗和提高带宽利用率是至关重要的。本文的目的是使用LEACH算法来增加无线传感器网络的生命周期。因此，在分簇之前，先将网络环境划分为两个虚拟层（利用传感器节点到基站的距离），然后根据每一层中传感器的位置，利用传感器节点的剩余能量和节点到基站的距离进行分簇。在这篇文章中，我们比较了该算法与著名的LEACH和ELEACH算法在同构环境（所有传感器的能量相等）和异构环境（一半的传感器的能量加倍），以及基站的静态和动态情况。结果表明，我们提出的算法提供了改进的性能。
2016-09-09 cs.NI
Distributed Lifetime Optimization in Wireless Sensor Networks using Alternating Direction Method of Multipliers
由于无线传感器网络中传感器节点的能量有限，延长网络的生命周期是一个主要的挑战，可以制定为一个优化问题。本文提出了一种基于交替方向乘法（ADMM）的分布式迭代算法，目标是最大化传感器网络的生命周期。该算法的特点是利用局部信息，消息传递开销小，计算复杂性低，收敛速度快，从而降低了能耗。在这项研究中，我们提出的收敛结果和实现停止标准所需的迭代次数。此外，问题的大小（传感器节点的数量）的解决方案和约束违反的影响进行了研究，最后，该算法相比，一个著名的基于子梯度的算法。
2018-07-30 cs.NI
k-DAG Based Lifetime Aware Data Collection in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络需要进行有效的数据汇集和生命周期最大化的组织。在本文中，我们提出了一种新的路由结构，即k-DAG，以平衡负载的基站的邻居，同时提供最坏情况下的延迟保证数据汇集，和一个分布式算法的基础上构建一个k-DAG的最短路径DAG（SPD）。在k-DAG中，每个传感器节点到基站的最长路径和最短路径的长度最多相差k。通过添加兄弟边缘的SPD，我们的分布式算法允许关键节点有更多的路由选择。仿真结果表明，我们的方法显着优于基于SPD的数据汇集方法在网络寿命和负载平衡。
2013-11-13 cs.NI
Decentralized Lifetime Maximizing Tree with Clustering for Data Delivery in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络具有广泛的应用领域，每天都在扩大，他们已经部署了有关其应用领域。一个独立的应用程序的方法是尚未来与正在进行的开发无线传感器网络的条款。在本文中，我们提出了一个分散的生命周期最大化树的应用程序无关的数据聚合方案，使用的数据传输在无线传感器网络的聚类。所提出的树将最大限度地减少能源消耗，这一直是一个阻力因素，在无线传感器网络的顺利工作，以及最小化的子汇的控制下，进一步通信和传输数据到汇节点的通信节点之间的距离。
2012-01-24 cs.NI
Clustering Based Lifetime Maximizing Aggregation Tree for Wireless Sensor Networks
由于无线传感器网络能量供应的有限性和不可补充性，能量效率是无线传感器网络（WSNs）运行各个方面中最重要的问题。数据聚合机制是延长传感器节点寿命的可能解决方案之一，另一方面也有助于消除数据冗余，提高信息收集的准确性，是无线传感器网络必不可少的。在本文中，我们提出了一个基于聚类的生命周期最大化聚合树（CLMAT），我们创建的聚合树，旨在减少能源消耗，最大限度地减少遍历的距离，并最大限度地减少能源消耗方面的成本。在CLMAT中，具有最大可用能量的节点被用作父结点/聚合器节点。我们得出结论，最好的聚合树最大限度地减少能源利用，最大限度地减少成本，从而最大限度地延长网络寿命。
2013-03-23 cs.NI
Network Lifetime Maximization in Wireless Mesh Networks for Machine-to-Machine Communication
在本文中，我们提出了新的优化配方，以最大限度地提高网络寿命的无线网状网络进行数据聚合和传播的机器对机器的通信在物联网。我们专注于异构网络中，多个应用程序共存，节点可能会采取不同的角色，为不同的应用程序。此外，我们解决网络重构作为一种手段，以增加网络的生命周期，在保持与当前的趋势，软件定义的网络和网络功能虚拟化。为了测试我们的优化公式，我们使用随机生成的10到30个节点的网状网络进行了数值研究，结果表明，使用网络重新配置，网络寿命可以比单个最小能量配置增加75%。此外，我们的解决方案在实际场景中实现是可行的：仅需要很少的配置，因此对于独立网络需要很少的存储，并且切换配置所需的同步和信令相对于每个配置的操作时间是低的。
2019-08-14 cs.NI
Energy-efficient topology to enhance the wireless sensor network lifetime using connectivity control
无线传感器网络在工业、军事、医学、农业、教育等领域有着广泛的应用，引起了人们的广泛关注。此外，人们也在为扩大其应用范围和提高其效率而进行了大量的研究。然而，在提高该网络的不同部分的效率方面仍然存在许多挑战。在无线传感器网络中，提高网络生命周期是一个重要的环节。由于传感器节点通常由电池供电，因此在这些类型的网络中要考虑的最重要的问题是以这样的方式降低节点的功耗，从而将网络寿命增加到可接受的水平。本文的贡献是使用拓扑控制，在节点的剩余能量的阈值，和两个元算法，包括模拟退火（SA）和可变邻域搜索（VNS），以增加剩余的能量在传感器。此外，使用低成本的生成树，在网络中创建节点之间的适当连接控制，以增加网络的生命周期。仿真结果表明，该方法提高了传感器的寿命，降低了能量消耗。
2020-10-13 cs.NI
Centralized Lifetime Maximizing Tree For Wireless Sensor Networks
为了实现无线传感器网络中事件源之间的数据聚合并降低通信成本，需要在任何给定的事件区域内建立覆盖的树结构，以允许数据报告在传输到网络之前在单个处理点处被聚合。在本文中，我们提出了一种新的技术来创建一个这样的树，最大限度地提高了生命周期的事件源，而他们不断传输的数据聚合。我们使用术语集中式生命周期最大化树（CLMT）来表示这种树。CLMT的特点是在给定的一组节点中识别瓶颈节点。该节点通过具有最高分支能量的路由从每个其他节点收集数据，条件环路未被创建。通过这种方式构建树，协议能够减少树重构的频率，最小化延迟，并通过最小化树重构所涉及的额外能量来最大化源节点的功能寿命。
2013-01-19 cs.NI
Clustering Based Topology Control Protocol for Data Delivery in Wireless Sensor Networks
由于传感器节点能量有限且不可再生，直接影响网络的寿命，因此如何优化传感器节点的能量一直是无线传感器网络研究的热点。现有的技术用于优化能量消耗是基于利用节点冗余，自适应无线电传输功率和拓扑控制。拓扑控制协议对网络的生命周期、可用能量和连通性有着重要的影响。在本文中，我们将传感器节点分为强节点和弱节点的基础上，他们的剩余能量以及操作寿命，并提出了一个基于分簇的拓扑控制协议（CTCP），延长网络的生命周期，同时保持最小的连接。在Java-Simulator（J-Sim）中进行的大量仿真表明，该协议在网络生命周期、平均延迟和能量利用率等性能指标上均优于现有协议。
2013-01-23 cs.NI
Evaluation of Lifetime Bounds of Wireless Sensor Networks
在本文中，我们估计的网络的生命周期界限的微尘相互通信，使用IEEE 802.15.4标准。研究了IEEE 802.15.4不同的帧结构以及CSMA/CA介质访问机制，分析了信道捕获开销、数据帧的头和尾开销以及数据包传输的可靠性。该开销构成线性方程的固定分量，并且数据有效载荷构成线性方程的增量分量，以估计在每个分组传输期间消耗的功率。最后，我们将每个数据包的功耗输入到一个数学模型中，该模型估计了网络中路由的上下限。我们还实施了一系列的测量CC 2420无线电用于广泛的传感器微尘，找到固定和增量组件，并最终使用此无线电的微尘组成的网络的寿命。
2010-11-08 cs.NI
Decentralized Lifetime Minimizing Tree for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
为了满足无线传感器网络（WSNs）的需求，其中数据通常是聚集在一个单一的源之前，发送到任何远程用户，有必要建立一个树结构内的任何给定的事件区域。在本文中，我们提出了一种新的技术来创建一个这样的树，它保留了能量，并最大限度地减少了事件源的生命周期，而他们不断发送数据聚合在未来的无线传感器网络。我们使用术语分散生命周期最小化树（DLMT）来表示这棵树。具有较高能量的节点中的DLMT特征倾向于被选择为数据聚合父节点，使得检测第一个断开的树链路的时间可以被延长，并且在树维护中涉及较少的能量。此外，通过这种方式构建树，该协议还能够减少树重构的频率，最小化数据丢失量，最小化数据汇集过程中的延迟，并保存能量。选择了转发定向扩散协议作为路由平台。
2013-01-19 cs.NI
A new scheme for maximizing the lifetime of heterogeneous wireless sensor networks
异构无线传感器网络由具有不同能力的无线传感器节点组成，如不同的计算能力和不同的初始能量。本文提出了一种新的方案，最大限度地提高异构无线传感器网络的生命周期。该方案采用两种类型的传感器节点命名（符合IEEE 802.15.4标准）全功能设备（FFD）和减少功能设备（RFD）。FFD是具有高功率和计算能力的昂贵的传感器节点，相比之下，RFD是具有有限电源的廉价传感器。该方案将网络划分为更小的子网（区域），这些子网由扇区和轨道组成。本研究的目的是通过使用有限数量的FFD来平衡和减少RFD上的通信负载，减少延迟，并增加连接性和生命周期。我们调查我们的计划通过数值模拟的性能，并将其与其他相关计划，如Pegasis，Epegasis和Chiron的链拓扑结构的同质无线传感器网络。除了延长生命周期，我们的计划还导致减少数据传输延迟相比，相关的计划。此外，该方案通过防止与基站（BS）的直接通信来增加网络安全性并降低RFD功耗。FFD是RFD和BS之间的通信桥梁。FFD通过其它FFD使用单跳方法或多跳方法与BS通信。
2016-02-14 cs.NI
A Novel Trajectory Clustering technique for selecting cluster heads in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）存在热点问题，即距离基站最近的传感器节点比距离基站较远的节点需要转发更多的数据包。因此，感觉网络的寿命取决于这些最近的节点。分簇方法被用来延长无线传感器网络的生命周期。然而，目前的分簇算法通常采用两种技术：选择具有更多剩余能量的簇头，并周期性地轮换簇头，以在每个簇内的节点之间分配能量消耗，延长网络的生命周期。大多数算法使用随机选择来选择簇头。在这里，我们提出了一种新的轨迹聚类技术选择簇头在无线传感器网络。我们的算法选择簇头的流量和周期性旋转的基础上。它提供了第一个基于轨迹的分簇技术选择簇头，并减轻热点问题，延长网络的生命周期。
2011-08-03 cs.NI
Performance Comparison of Proposed Lifetime Maximizing Trees for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
在本文中，数据包级模拟器被用来探讨在各种交通条件下的建议DLMT和CLMT算法的性能。所提出的算法的性能进行了比较，已经存在的E-Span树结构。这些算法倾向于延长节点的生命周期，以增加树根收集的信息量。分散式寿命最大化树（DLMT）的特征在于选择具有较高能量的节点作为数据聚集父节点，而集中式寿命最大化树（CLMT）的特征在于识别瓶颈节点以集中方式在给定的节点集合中收集数据。通过选择前向扩散作为我们的底层路由平台进行模拟J-Sim。我们的模拟结果表明，事件源的功能寿命可以提高最大的147%，当数据通过DLMT聚合和139%，当数据通过CLMT聚合。我们提出的DLMT算法已经显示出最大的13%的额外寿命节省而不增加延迟。当在这些建议的树结构中考虑树深度时，分组投递率也显示出显著的增加。此外，与E-Span相比，使用DLMT和CLMT也减少了延迟。
2013-01-17 cs.NI
Routing Algorithms for Wireless Sensor Networks
在本文中，我们的贡献是e3D，扩散为基础的路由协议，延长系统的生命周期，均匀分布在整个网络的功耗，并招致最小的开销同步通信。我们比较e3D与其他算法的系统寿命，功耗分布，同步成本，算法的简单性。
2004-11-12 cs.NI
Cooperative Topology Control with Adaptation for Improved Lifetime in Wireless Sensor Networks
拓扑控制算法允许无线多跳网络中的每个节点调整其进行传输的功率，并选择与其直接通信的邻居集合，同时保持全局目标，例如连接性或覆盖范围。这允许每个节点节省能量并有助于增加网络的寿命。在本文中，与大多数以前的工作相比，我们考虑（i）通信的能量成本以及每个节点处的可用能量的量，（ii）不同节点处的能量消耗率不同的现实情况，以及（iii）节点之间的合作，其中一些节点通过增加能量消耗来牺牲以帮助其他节点减少其消耗，可用于延长网络寿命。本文介绍了一种新的分布式拓扑控制算法，称为自适应协同拓扑控制（CTCA），基于博弈论的方法，映射到一个有序的潜在游戏的问题，最大化网络的生命周期。我们证明了博弈的纳什均衡的存在性。我们的仿真结果表明，CTCA算法延长了超过50%的网络的寿命相比，以前已知的最好的算法。我们还研究了分布式CTCA算法的性能相比，最佳的集中式算法作为节点的通信范围和节点密度的函数。
2013-09-12 cs.NI
A multipath energy-conserving routing protocol for wireless ad hoc networks lifetime improvement
adhoc网络是一种无线移动网络，它可以在没有基础设施和集中式网络管理的情况下运行。传统的路由技术不能很好地适应。事实上，它们对网络变化的可变性缺乏反应性，这使得它们难以使用。此外，节约能源是一个关键问题，在设计的Ad Hoc网络的路由协议，因为大多数移动节点操作有限的电池容量，一个节点的能量耗尽不仅影响节点本身，而且整个网络的生命周期。在所有提出的单路径路由方案，一个新的路径发现过程中，一旦路径故障被检测到，这个过程会导致延迟和浪费节点资源。多路径路由方案是最大化网络生命周期的替代方案。在本文中，我们提出了一种能量有效的多路径路由协议，称为AOMR-LM（Ad hoc按需多路径路由与生命周期最大化），它保留了节点的剩余能量和平衡消耗的能量，以增加网络的生命周期。为了实现这一目标，我们使用节点的剩余能量来计算节点的能量水平。多路径选择机制使用该能量水平来对路径进行分类。分析了两个参数：能量阈值β和系数α。需要这些参数来对节点进行分类并确保节点能量的保存。我们的协议通过延长网络的生命周期来提高移动ad hoc网络的性能。并与AOMDV和ZD-AOMDV进行了比较。协议的性能进行了评估，在网络寿命，能源消耗，和端到端的延迟。
2015-06-18 cs.NI
Stability of routing strategies for the maximum lifetime problem in ad-hoc wireless networks
我们解决了一个一维的，规则的ad-hoc无线网络的最大寿命问题，其中一个数据收集器$L_N$对于任何数据传输成本能量矩阵，其中元素$E_{i,j}$是超加性函数，即，满足不等式$\forall_{i\leq j\leq k}\;E_{i,j}+E_{j,k}\leq E_{i,k}$。我们分析了两组参数，$Q_i$，$i\in [1,N]$由每个节点和网络中的节点的位置产生的数据量的修改下的解决方案的稳定性。我们假设，数据传输成本能量矩阵$E_{i,j}$是网络节点之间的距离的函数，因此节点位置的改变引起$E_{i,j}$的改变。如果数据流矩阵$q(t)$是任意$t\in U(t_0)$的最大网络生存期问题的解，则在稳定区域$U(t_0)$中，在给定参数$t_0$的修改下，该问题的解$q(t_0)$是稳定的.在本文中，我们估计了$L_N$网络在点$Q^0_i=1$，$d^0_i=0$的邻域中的最大网络寿命问题的解的稳定区域$U(Q^0,d^0)$的大小，其中$d_i\in (-1,1)$描述了节点从其初始位置$x_i^0=i$的移动，即，$x_i=i-d_i$。
2014-07-14 cs.NI
Distributed Charging Control in Broadband Wireless Power Transfer Networks
无线功率传输（WPT）技术提供了一种经济高效的解决方案，以实现无线网络中的可持续能源供应，其中支持WPT的能源节点（EN）可以在不中断使用的情况下远程为无线设备（WD）充电。然而，在具有分布式EN和WD的异构WPT网络中，一些WD可能由于缺乏EN的及时无线电力供应而快速耗尽它们的电池，从而导致短的网络操作寿命。在本文中，我们利用频率分集在宽带WPT网络和研究分布式计费控制的EN最大限度地提高网络的生命周期。特别是，我们提出了一个实用的基于投票的分布式充电控制框架，其中每个WD简单地估计宽带信道，投下它的票（S）的一些强大的子信道（S），并发送到EN连同其电池状态信息，基于该EN独立地分配其发射功率的子信道，而不需要集中控制。在此框架下，我们的目标是设计寿命最大化的功率分配和有效的基于投票的反馈方法。为此，我们首先推导出WPT网络的期望寿命的一般表达式，并得出寿命最大化的充电控制的一般设计原则。基于分析，然后，我们提出了一个分布式计费控制协议与基于投票的反馈，其中分配给子信道的功率在每个EN是一个函数的加权和投票收到所有WD。此外，WD所投的票数和每张票的权重与其当前电池状态有关。仿真结果表明，在宽带WPT网络中，在严格的发射功率约束条件下，该分布式计费控制协议能够显著延长网络的生存时间。
2016-08-16 cs.NI
Survey on Variants of Distributed Energy efficient Clustering Protocols in heterogeneous Wireless Sensor Network
无线传感器网络是由低成本和极端功率受限的传感器节点组成的，这些节点分散在一个区域内形成自组织网络，使能量消耗成为一个关键的设计问题。因此，有限的网络生命周期被广泛认为是一个基本的性能瓶颈。这些网络用于各种应用，例如现场监控、家庭自动化、医疗数据汇集或监视。研究表明，分簇是一种有效的方法来管理能量消耗，延长网络的生命周期。异构性的存在提高了网络的生命周期和可靠性。本文借鉴分布式节能分簇协议的思想，提出了分布式节能分簇协议。我们的工作的目的是分析这些扩展的路由协议如何工作，以优化网络的生命周期和路由协议是如何改进的。我们强调的问题所经历的各种协议，以及如何解决这些问题的其他增强协议。这提供了一个调查的工作做分布式能源效率的协议
2014-06-09 cs.NI
Energy efficient prediction clustering algorithm for multilevel heterogeneous wireless sensor networks
在设计无线传感器网络时，减少能量消耗、延长网络寿命是一个重要的问题。针对异构无线传感器网络，提出了一种新的能量和监测对象异构的模型。提出了一种适用于异构模型的节能预测聚类算法。该算法使节点根据能量和通信代价等因素选择簇头，从而使剩余能量较高的节点比剩余能量较低的节点有更高的概率成为簇头，使网络能量得到均匀耗散。为了减少分簇阶段广播时的能耗，延长网络生存时间，建立了规则数据采集节点的能耗预测模型。仿真结果表明，与现有的分簇算法相比，该算法能够获得更长的传感器网络生命周期、更高的能量效率和更优的网络监测质量。
2011-05-31 cs.NI
Lifetime Maximization of Wireless Sensor Networks with a Mobile Source Node
我们研究了传感器网络中的路由问题，其目标是最大限度地提高网络的生命周期。以前的工作已经考虑了固定拓扑网络的这个问题。在这里，我们添加移动性的源节点，这需要一个新的定义的网络寿命。特别是，我们重新定义的生命周期的时间，直到源节点耗尽其能量。当移动节点的轨迹是未知的提前，我们制定了三个版本的最优控制问题，针对这个生命周期最大化。我们表明，在所有情况下，解决方案可以减少到一个序列的非线性规划（NLP）的问题解决线上的源节点轨迹的演变。
2015-08-28 cs.NI math.OC
On the Analysis of Adaptive-Rate Applications in Data-Centric Wireless Ad-Hoc Networks
在多跳无线ad-hoc网络中，自适应应用的数据率具有固有的挑战性。数据包冲突、信道竞争和队列建立会导致数据包丢失，但在传统的TCP/IP体系结构中很难管理。这项工作探讨了一种以数据为中心的方法，基于名称数据网络（NDN）架构，这被认为是更适合于无线ad-hoc网络。我们发现，默认的NDN传输提供了更好的性能，在线性拓扑结构，但斗争在更广泛的网络，由于高的冲突和竞争造成的过度利益无序的数据检索和冗余数据传输从不正确的兴趣寿命设置以及在网络缓存。为了解决这些问题，我们使用往返跳数来限制利息率和动态利息生命周期，以最大限度地减少不当利息生命周期的负面影响。最后，我们分析了网络缓存对传输性能的影响，以及哪些场景可能会从中受益或受到影响。
2021-07-14 cs.NI
Maximizing the Lifetime of Multi-chain PEGASIS using Sink Mobility
在本文中，我们提出了一种改进的能量有效的基于PEGASIS协议（IEEPB）的移动性，以提高无线传感器网络（WSNs）的网络生命周期。多头链、多链概念和sink移动性对提高无线传感器网络的生存时间有很大影响。因此，我们建议移动sink改进的节能PEGASIS-based路由协议（MIEEPB），一个多链模型具有sink的移动性，以实现熟练的无线传感器的能量利用。由于移动汇的机动运动是由汽油或水流引导的，因此需要将这种运动限制在边界内，并且移动汇的轨迹应该是固定的。在我们的技术中，移动汇沿其轨迹移动，并停留在逗留时间逗留位置，以保证完整的数据汇集。我们开发了一个算法的移动汇的轨迹。我们最终进行了广泛的实验，以评估所提出的方法的性能。结果表明，所提出的出路是接近最优的，也优于IEEPB的网络寿命。
2013-03-18 cs.NI
Ameliorate Threshold Distributed Energy Efficient Clustering Algorithm for Heterogeneous Wireless Sensor Networks
在异构无线传感器网络中，由于传感器节点的资源能量有限，提高其生存时间是一个重要的任务。提高无线传感器网络生命周期的最佳方法是基于分簇的算法，其中每个簇由称为簇头的领导者管理。每个其他节点必须与该CH通信以发送数据感测。最近的基站节点也必须将其数据发送给其领导者，这会导致能量损失。在本文中，我们提出了一种新的方法来改善一个阈值分布式能量有效的异构无线传感器网络的分簇协议，在分簇过程中排除最近的节点到基站。通过MATLAB仿真表明，与TDEEC协议相比，该方法明显增加了接收到的分组消息的数量，延长了网络的生存时间。
2014-08-17 cs.NI
Maximum Lifetime Convergecast Tree in Wireless Sensor Networks
研究了无线传感器网络中周期性汇聚广播应用的最大生存期数据汇集树构建问题。我们通过实验观察到，如果两个节点发送相同数量的数据包，即使发送的数据包的有效载荷长度不同，节点的能量消耗量也大致相同。这是因为分组传输期间的主要能量消耗来自无线电启动和介质访问控制开销。我们制定的生命周期最大化问题捕获的能量消耗，由于消息传输/接收的数据包发送/接收的数量方面，与以前的作品，考虑发送/接收的数据单元（由节点生成的传感器数据量）的数量。无线电的可变发射功率水平和占传感器的能量消耗是其他因素，使我们的问题制定不同于那些在以前的工作。我们证明了该问题是NP完全的，并提出了一种算法来解决该问题，在一个由20个传感器节点组成的实际测试床上，以Jain的公平性指标为度量，对该算法的性能进行了实验评估，并与广泛使用的最短路径树（SPT）和随机数据汇集树（RDCT）算法进行了比较。实验结果表明，与SPT和RDCT算法相比，该算法下不同节点的能耗更加均衡。此外，该算法在大型网络中的性能进行了研究，通过仿真，并与最先进的RaSMaLai算法，SPT，最小生成树，RDCT的数据汇集计划。我们的模拟表明，该算法提供了一个显着更高的网络寿命相比，所有其他考虑的数据汇集方法。
2020-06-09 cs.NI
A New Sentinel Approach for Energy Efficient and Hole Aware Wireless Sensor Networks
随着微型传感器和通信技术的发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）应运而生。无线传感器网络是近年来兴起的一种远程或恶劣环境监测的关键解决方案，具有广泛的应用前景。这些网络都面临着许多挑战，如能源效率的使用，拓扑结构的维护，网络寿命最大化等经验表明，传感和通信任务消耗能源，因此明智的电源管理可以有效地延长网络寿命。此外，传感器设备的低成本将允许部署可以允许高冗余度的大量节点。在本文中，我们专注于在密集部署的网络环境中的能源效率和拓扑维护的问题。因此，我们提出了一个能量感知的睡眠调度和快速拓扑愈合方案的长寿命无线传感器网络。我们的计划是一个强大的节点调度的机制，在无线传感器网络中的生命周期最大化，并有一个快速的维护方法，以覆盖节点故障。我们的哨兵计划是基于概率模型，它提供了一个分布式的睡眠调度和拓扑控制算法。仿真和实验结果验证了我们的方法和我们的机制的性能。
2013-09-23 cs.NI
Rendezvous Nodes (RN Nodes) Based Cluster Head Selection and Energy Efficient Data Aggregation with Mobile Sink for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由一组分布在一定区域内的专用传感器节点组成，用于观测和记录环境的物理条件（如温度、声音、压力），并将收集到的数据组织在一个中心位置。这些传感器节点由电池供电，因此节能成为无线传感器网络的一个重要方面。本文提出了一种将传统的低能耗自适应分簇体系（LEACH）与移动汇聚节点（RN节点）相结合的方法，并对簇头选择过程进行了一些改进。本文的目的是减少死节点的数量，这反过来又将涉及到增加网络的总寿命。特别是对于大的区域，所提出的算法优于传统的Leach的仿真结果证明。
2020-04-20 cs.NI eess.SP
Balancing Lifetime and Classification Accuracy of Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由分布式传感器组成，可用于信号检测或分类。假设的似然函数通常事先不知道，并且决策规则必须通过监督学习来学习。一个具体的这样的算法是Fisher判别分析（FDA），其分类精度已经在无线传感器网络的背景下进行了研究。然而，以前的工作，没有考虑到传感器网络的通信协议或电池寿命，在本文中，我们扩展了现有的研究，提出了一个模型，捕捉电池寿命和分类精度之间的关系。为了做到这一点，我们将FDA与捕获载波侦听多路访问（CSMA）算法动态的模型相结合，该算法是用于调节传感器网络通信的随机访问算法。这使我们能够研究分类精度，电池寿命和学习努力之间的相互作用，以及CSMA的回退率对精度的影响。我们的特征之间的权衡的长度的训练阶段和准确性，并表明，准确性是非单调的回退率由于训练样本大小和过拟合的变化。
2012-08-10 cs.NI stat.ML
UAVs as Mobile Infrastructure: Addressing Battery Lifetime
无人机（UAV）预计将在下一代蜂窝网络中发挥重要作用，作为飞行基础设施，可以在常规基础设施过载或不可用时为地面用户提供服务。由于这些设备预计将以无线方式运行，因此它们将依赖内部电池供电，这将限制它们在必须充电之前可以在感兴趣的区域上运行的时间。在本文中，我们概述了网络运营商可能考虑的三种电池充电选项，并使用模拟来演示将这些选项纳入无人机基础设施提供无线服务的蜂窝网络的性能影响。
2018-07-03 cs.NI
EMEEDP: Enhanced Multi-hop Energy Efficient Distributed Protocol for Heterogeneous Wireless Sensor Network
在无线传感器网络中，每个传感器节点感知数据并将其传输到簇头或基站。传感器被随机部署在无法到达的区域，在那里电池更换或电池充电是不可能的。因此，在开发路由和分布式协议以增加无线传感器网络的生命周期时，节能是重要的设计目标。提出了一种适用于异构无线传感器网络的能量有效分布式协议。EMEEDP是针对异构无线传感器网络提出的一种延长网络生命周期的方法。以流程图的形式给出了一个有效的算法，并基于各种分簇方程证明了所提出的工作与MEEP并行地实现了更长的生命周期。使用Raspberry Pi设备作为基站，温度传感器作为节点，xively.com作为云来实现和测试WSN。用户使用互联网从xively.com的数据用于决策目的或商业目的。
2014-11-14 cs.NI
Designing an Energy Efficient Framework for Data Gathering in Wireless Sensor Network
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一组节点的集合，这些节点可以在没有任何基础设施的情况下相互通信，并能够在以ad-hoc方式部署后自主有效地收集数据以监控给定区域。在数据收集无线系统中遇到的一个主要问题是在部署的节点的数量、能量效率和寿命之间获得最佳平衡，因为节点的能量不能被补充。在本文中，我们首先提出了一个计划，估计要部署在一个无线传感器网络的节点数量为一个预定的生命周期，使总的能量利用率和完整的连接，确保在所有情况下。该方案还保证了在每个数据收集周期中，每个节点都消耗了必要的能量，从而最大限度地减少了实现所需网络生命周期所需的节点数量。其次，本文提出了一种在无线传感器网络中进行数据收集的框架。在ns 2中进行了大量的模拟，以建立这个框架的有效性。
2012-04-13 cs.NI
Performance evaluation and enhancement of VLAN via wireless networks using OPNET modeler
VLAN是一种逻辑连接，它允许主机在同一个广播域中组合在一起，这样数据包就只能传送到组合到同一个VLAN的端口。通过VLAN网络的特性，可以提高无线网络的性能，节省带宽。此外，VLAN的实施通过减少接收交换机广播的帧副本的主机数量，从而使主机在单独的VLAN上保存关键数据，从而大大提高了无线网络的安全性。本文通过无线网络对无线网络和VLAN进行了比较。建议的网络进行评估的延迟和平均吞吐量使用Web浏览应用程序和文件传输在繁忙的交通。使用OPNET 14.5建模器进行了仿真，结果表明，通过无线网络使用VLAN通过减少流量，从而最大限度地减少延迟时间，从而提高了性能。此外，VLAN的实现降低了网络吞吐量，因为接收和发送的流量与吞吐量呈正相关。最后，我们研究了使用adhoc路由协议，如AODV，DSR，OLSR，TORA和GPR，以提高无线VLAN网络的性能。
2020-07-14 cs.NI
Energy-Efficiency Routing algorithms in Wireless Sensor Networks: a Survey
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由能量水平较低的微小节点组成的网络，已成为现代通信基础设施的重要组成部分，在工业界和学术界都具有重要意义。能量在无线传感器网络中至关重要，因此研究界对无线传感器网络的设计都是基于能量效率的，而节点能量消耗是提高无线传感器网络寿命的一个巨大挑战。由于恶劣的环境，对消耗的电池充电或更换可能是昂贵的，甚至是不可能的。为了降低网络能耗、提高网络性能、延长网络生命周期，本文介绍了多种节能方法。
2020-02-18 cs.NI
QoE Enhancement Schemes for Video in Converged OFDMA Wireless Networks and EPONs
接入网络中无线和有线客户端的带宽需求持续快速增长，这主要是由于视频流量的增长。可以在接入网络中利用应用感知来优化终端客户端的体验质量（QoE）。在这项研究中，我们利用客户端应用程序中的信息（例如，视频分辨率）以实现改善用户QoE的优良资源分配。我们强调优化系统的QoE，而不是服务质量（QoS），因为用户满意度直接依赖于QoE和优化QoS不一定优化QoE，如本研究所示。我们提出了应用程序感知的资源分配方案的以太网无源光网络（EPON），它支持无线（利用正交频分多址）和有线客户端运行视频会议应用程序。数值结果表明，应用感知的资源分配方案提高了有线和无线客户端的视频会议应用的QoE。
2018-06-16 cs.NI
Multi-hop Energy-efficient Control for Heterogeneous Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic
无线传感器网络（WSN）由于传感器节点内部电池容量有限，存在严重的能量约束。这些限制刺激了旨在增加这些网络的稳定期和寿命的节能策略的发展。在本文中，我们提出了一个集中式的控制，以选出更合适的簇头，假设三个层次的异构性和多跳簇头之间的通信。集中式控制采用k-means算法负责簇的划分，采用模糊逻辑选举簇头并选择最佳通信路由。研究结果表明，该方法可以增加无线传感器网络的稳定期和生命周期。
2014-01-21 cs.NI
Mobility based network lifetime in wireless sensor networks: A review
随着微机电系统和无线通信技术的不断发展，移动无线传感器网络（MWSN）在人居环境监测、交通监测、战场监控、灵巧家庭和智能城市等领域的应用越来越广泛。然而，由于传感器电池的限制，能源有效地操作MWSN是最重要的在这些应用程序中，并提出了大量的方法来延长网络寿命在最大可能。因此，本文提供了一个全面的审查开发的方法，利用移动性的传感器节点和/或汇（S），以有效地最大限度地提高MWSN的寿命。调查系统分类的算法分为类别，MWSN配备移动传感器节点，一个移动汇或多个移动汇。如何驱动移动汇（S）的能源效率在网络中也充分审查和报告。
2019-08-12 cs.CY cs.MA cs.NI
Performance Analysis and Enhancements for In-Band Full-Duplex Wireless Local Area Networks
带内全双工（IBFD）是一种使无线节点能够在相同的分配频率上同时发送信号和接收另一信号的技术。因此，与传统的半双工（HD）系统相比，IBFD无线系统可以提供高达两倍的信道容量。为了研究IBFD网络的可行性，需要可靠的模型来捕获IBFD在物理层（PHY）之上的预期益处。本文提出了一种基于离散时间马尔可夫链（DTMC）分析的IEEE 802.11分布式协调功能（DCF）与IBFD能力的精确分析模型。该模型捕获了计算重要性能指标所需的所有参数，这些指标量化了IBFD解决方案带来的增强功能。此外，两个帧聚合方案的无线局域网（WLAN）与IBFD功能，以提高数据传输的效率。匹配的分析和仿真结果小于1%的平均误差证实，所提出的帧聚合方案进一步提高整体吞吐量高达24%，并减少高达47%的延迟在实际的IBFD-WLAN。更重要的是，结果断言，IBFD传输只能减少延迟到一个次优点在WLAN中，但帧聚合是必要的，以尽量减少它。
2019-03-27 cs.NI
Efficient energy, cost reduction, and QoS based routing protocol for wireless sensor networks
近年来无线传感器网络的发展和广泛应用催生了许多路由协议，其中许多协议都将能量效率作为最大化无线传感器网络生命周期的最终因素。无线传感器网络不同应用的服务质量（QoS）要求带来了额外的挑战。成像和数据传输需要QoS感知路由和能量，以确保传感器的有效使用。在本文中，我们提出了一个有效的，能源意识，最低成本，（ECQSR）服务质量路由协议的传感器网络，可以有效地运行与尽力而为的流量处理。该协议旨在通过均衡多个节点的能量消耗来最大化网络的生命周期，利用服务区分的概念，通过最近邻算法（NN）寻找最短路径来寻找较低的代价，同时对实时数据的路径时延也提出了一定的约束，其中链路代价捕获了节点的能量储备、传输的能量、出错率等参数。实验结果表明，该协议提高了网络生存时间，降低了网络功耗.
2019-03-23 cs.NI
SRP-MS: A New Routing Protocol for Delay Tolerant Wireless Sensor Networks
由于节点之间良好的负载均衡，汇点移动性变得越来越流行，并最终导致延长的网络寿命和吞吐量。一个主要的挑战是提供可靠的和能源效率的操作是考虑到不同的流动性模式的汇。本文研究了通过控制移动节点在不同运动轨迹上的移动来最大化时延容忍无线传感器网络的生存时间。在现有的稳定选举协议的基础上，通过无簇化和引入汇聚节点移动性，提出了一种基于MS的方形路由协议（SRP-MS）。
2013-03-26 cs.NI
Optimal Placement of Relay Nodes in Wireless Sensor Network Using Artificial Bee Colony Algorithm
即使在高密度网络中，随机部署传感器节点也会产生初始通信洞。即使以结构化的方式进行部署，也无法完全消除这些通信漏洞。在任一种情况下，所产生的节点间距离可能会降低网络的性能。提出了一种基于人工蜂群（ABC）的改进部署算法.基于ABC的部署通过优化网络参数和限制部署的中继总数来保证延长生命周期。仿真结果验证了该策略在不同问题复杂度情况下的有效性。结果表明，所提出的方法相比，在文献中报道的解决方案，如最短路径3-D网格部署（SP 3D）算法，大大提高了网络的生命周期。保留字：人工蜂群，维纳指数，优化，中继节点，拉普拉斯矩阵，连通图，顶点，边，平均距离，拉普拉斯矩阵，最短路径3-D网格部署，ABC，SP 3D，RN/CH，ILDCC，SPRN，O3 DwLC，算法，方法，单目标，多目标，特征值，第一阶段中继节点，NP难，部署，建议，第二阶段中继节点，理想媒体访问控制，簇头，最小生成树，非确定性多项式时间硬，两层分层结构，生命周期约束下的优化三维部署，流量，无线传感器网络，规模，生命周期，网络负载，使用分组的节点数，连通性，两层，协议，冲突和干扰。
2018-09-10 cs.NI
Measuring Fatigue of Soldiers in Wireless Body Area Sensor Networks
无线体域传感器网络（WBASNs）由放置在人体上用于健康监测的体上或体内传感器组成。在保证所需性能水平的同时，这些传感器的节能是一项具有挑战性的任务。能量有效的路由方案是为了延长网络生命周期而设计的。在本文中，我们提出了一个路由协议，用于测量士兵的疲劳。三个传感器连接到士兵的身体，监测特定的参数。我们提出的协议是一个事件驱动的协议，并采取三种情况下测量士兵的疲劳。我们评估我们提出的工作在网络寿命，吞吐量，剩余能量的传感器和疲劳的士兵。
2013-07-27 cs.NI
Power Saving Techniques for Wireless LANs
快速无线接入已迅速变得普遍。无线接入点和热点服务器到处都是。电池寿命仍然是移动计算中的关键问题。本文首先概述了WLAN节能策略，然后说明了一个系统级的方法，以节省电力在异构无线环境中。
2007-10-25 cs.NI
Sink Mobility To Ensure Coverage in Multi-Partitioned Wireless Sensor Network
最近的研究表明，使用移动sink可以延长网络的生命周期。本文证明了无线传感器网络中的移动sink的优势，增加其生命周期比静态sink。提出了一种新的具有覆盖的汇聚移动算法。在网络中的汇移动期间，它们停留在网络中的不同点并在那里收集数据。通过算法确定汇点的移动方向，并且汇点在网络内部是移动的。该算法同样适用于多sink分区网络。模拟已经进行了移动和静态汇，以确定网络的平均能耗。同时，它也决定了网络的生存时间，根据轮数的邻居节点的sink是活着的，第一个节点死亡的网络。我们的实验表明，移动汇优于静态汇在所有的情况下。此外，该算法的结果在传感器节点之间的能量消耗的一个很好的平衡。
2019-06-12 cs.NI
Service Composition in Service-Oriented Wireless Sensor Networks with Persistent Queries
面向服务的无线传感器网络（WSN）是近年来提出的一种快速发展应用的体系结构。在无线传感器网络中，查询任务可能需要一组服务，并且可以在其生命周期内以给定的频率重复执行。对于这种持久查询任务的每次执行，应提供服务组合解决方案。由于节能策略，一些传感器可以被周期性地调度为处于睡眠方式。因此，服务组合解决方案在持久查询的生命周期内可能并不总是有效的。当一个查询任务需要在一个新的服务组合解决方案进行，路由更新过程涉及消耗能量。在本文中，我们研究的服务组合设计，最大限度地减少服务组合解决方案的数量在一个持久查询的生命周期。我们的目标也是最小化的总服务组合成本时，所需的服务组合解决方案的最小数量。分别提出了贪心算法和动态规划算法来完成这两个目标。这两种算法的最优性提供了服务组合解决方案的持久性查询，以最小的能量消耗。
2012-02-15 cs.NI
An Energy Balanced Dynamic Topology Control Algorithm for Improved Network Lifetime
在无线传感器网络中，一些传感器节点最终容易受到电池储备可能快速耗尽的影响，这是由于它们的中心位置或应用程序生成的流量模式。传统的能量管理策略，例如使用拓扑控制算法的策略，将每个节点处消耗的能量减少到所需的最小值。在本文中，我们使用一种不同的方法来平衡每个节点的能量消耗，从而增加网络的功能寿命。我们提出了一种新的分布式动态拓扑控制算法，称为能量平衡拓扑控制（EBTC），它考虑了实际消耗的能量为每个发送和接收，以实现增加功能寿命的目标。我们分析了该算法的计算和通信复杂性，并表明，它是等效的或更低的复杂性，其他动态拓扑控制算法。使用的能源消耗的经验模型，我们表明，EBTC算法增加了超过40%的无线传感器网络的生命周期相比，最好的以前已知的算法。
2013-09-12 cs.NI
e3D: An Energy-Efficient Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks
无线传感器节点的局限性之一是其固有的有限的能量资源。除了使传感器节点的寿命最大化之外，优选的是将耗散的能量分布在整个无线传感器网络中，以便使维护最小化并且使整体系统性能最大化。任何涉及对等节点同步的通信协议都会产生一些用于建立通信的开销。我们介绍了一种新的算法，e3D（节能分布式动态扩散路由算法），并将其与其他两种算法，即定向，随机聚类通信。我们考虑到安装成本，并分析系统的能源效率和使用寿命。为了更好地了解每个算法的特点以及e3D的真正表现，我们还将e3D与其最佳对应算法和最佳聚类算法进行了比较。引入这些理想算法的好处是以天文数字的禁止同步成本为代价来显示性能的上限。我们比较的算法在系统寿命，功耗分布，同步成本，算法的简单性。我们的模拟结果表明，e3D的性能与其最佳对应物相当，同时具有显着更少的开销。
2004-11-12 cs.NI
Optimizing Joint Data and Power Transfer in Energy Harvesting Multiuser Wireless Networks
能量收集是延长能量受限的移动无线设备寿命的一种潜在解决方案。在本文中，我们专注于多用户多载波移动无线网络的射频（RF）能量收集。具体来说，我们提出了联合数据和能量传输优化框架，通过RF能量收集为移动无线设备供电。我们引入了一个功率实用程序，捕获在基站（BS）的功耗成本和用户的电池使用的功率，并确定最佳的功率资源分配，满足数据率的下行链路和上行链路通信的要求。在每个用户处考虑两种类型的收集能力：仅从专用RF信号收集和从专用和环境RF信号两者混合收集。所开发的框架增加了终端用户的电池寿命，但代价是BS功耗略有增加。为了验证我们提出的框架进行了一些评估研究。
2017-07-21 cs.NI
Dynamic Clustering Protocol for Data Forwarding in Wireless Sensor Networks
能量是传感器网络中非常关键的问题，因此主要的焦点在于开发一种通过能量平衡来增加传感器网络生命周期的机制。为了达到能量平衡和最大化网络寿命，我们使用了聚类的思想，并将整个网络划分为不同的簇。在本文中，我们提出了一个动态的集群形成方法，集群定期更新的基础上剩余能量，距离和成本。刷新集群最大限度地减少了任何单个节点的工作负载，从而提高了节能。睡眠和等待的方法被应用到所提出的协议，以提高网络的生命周期，根据他们的职责打开和关闭的节点。有数据要传输的节点处于开状态，在将其数据转发给簇头之后，它将其状态改变为关，从而节省了整个网络的能量。使用MAT实验室进行了模拟。仿真结果证明了我们提出的方法优于现有的Leach协议。
2013-06-05 cs.NI
EDOCR: Energy Density On-demand Cluster Routing in Wireless Sensor Networks
能量管理是无线传感器网络的关键参数之一。在本文中，我们试图为解决方案，以平衡能源的使用，最大限度地提高网络的生命周期，增加数据包的交付率和吞吐量。我们提出的算法是基于能量密度的簇在无线传感器网络。簇头的选择采用两步法和按需路由方法，计算源节点到宿节点的能量均衡最短路径。这种独特的方法通过动态地选择不同的簇头来保持所有节点之间的能量均衡利用。我们的仿真结果进行了比较，与普通路由方案（EBRP）和基于集群的路由（TSCHS），这表明显着的改进，在最大限度地减少延迟和能源利用率，最大限度地提高网络的生命周期和吞吐量相对于这些作品。
2014-02-14 cs.NI
