AM-DisCNT: Angular Multi-hop DIStance based Circular Network Transmission Protocol for WSNs
无线传感器网络（WSNs）中的节点能量有限，需要向基站（BS）传输数据。路由协议的设计是为了减少能量消耗。聚类算法在这方面是最好的。这样的聚类算法增加了网络的稳定性和生命周期。然而，并不是每一种路由协议都适用于异构环境。AM-DisCNT是一种新的能量有效的无线传感器网络协议。AM-DisCNT采用循环部署的方式，使整个无线传感器网络的能量消耗均匀。选择刀头是以能量为基础的。最高能量节点成为该轮的CH。在下一轮中再次比较能量，以检查该轮的最高能量节点。仿真结果表明，AM-DisCNT在网络生命周期、系统吞吐量和稳定性等方面均优于现有的异构协议。
2013-07-27 cs.NI
EHRP : An effective hybrid routing protocol to compromise between energy consumption and delay in WSNs
Sink移动被认为是解决无线传感器网络热点问题的有效策略。移动sink在网络中漫游，通过短距离通信从簇头（CH）等特殊节点收集数据，提高了能量效率。许多基于移动汇聚点的路由协议已经被提出，然而，它们引起高延迟，特别是在大规模网络中，移动汇聚点必须旅行很长的距离来收集来自CH的数据，因此它们未能确保能量效率和延迟之间的权衡。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个有效的混合路由协议称为EHRP。该协议的主要目的是将单跳路由和多跳路由结合起来。事实上，当移动接收器到达一个集群，它收集它的数据，而其他遥远的CH继续发送他们的数据，使用我们提出的改进蚁群优化（ACO）算法，以避免等待时间。现有的蚁群优化算法采用距离启发式算法，这在现实世界中是不实用的，并且没有考虑能量的相关统计信息（例如，最小能量、平均能量），这导致网络中的能量消耗不平衡。为了解决这些问题，提出的路由算法使用接收信号强度指示符（RSSI）和能量的统计信息，以有效地消耗能量，降低发送失败的概率。该路由协议的性能进行了测试，并与相关的路由协议。仿真结果表明，与同类算法相比，EHRP算法在降低能耗和时延的同时，提高了分组投递率。
2022-01-11 cs.NI
Performance Optimization of WSNs using External Information
这项工作的目标是描述一个自我管理系统，相关的数据感测不同的无线传感器网络（WSNs），并调整每个网络中的活动节点的数量，以提供适当的测量量。该架构考虑了使外部数据与本地网络相关的因素，例如覆盖区域之间的距离，感测数据类型之间的关系以及测量的可靠性。因此，每个网络的操作将被调整以权衡测量的准确性和功耗。
2016-07-12 cs.NI
Residual Energy Based Cluster-head Selection in WSNs for IoT Application
无线传感器网络（WSN）将专门的传感器分组，这些传感器为具有有限能量和存储资源的物联网（IoT）设备提供传感服务。由于传感器节点中电池的更换或充电几乎是不可能的，功耗成为无线传感器网络中的关键设计问题之一。在能量受限的网络中，分簇算法在节能方面起着重要的作用。选择簇头可以适当地平衡网络中的负载，从而减少能量消耗并提高寿命。本文重点研究了一种高效的簇头选举机制，该机制在能量水平较高的节点之间轮换簇头位置。该算法综合考虑初始能量、剩余能量和簇头的最优值，为适合环境监测、智慧城市和系统等物联网应用的网络选出下一组簇头。仿真分析表明，改进后的协议比LEACH协议吞吐量提高了60%，生存时间提高了66%，剩余能量提高了64%。
2019-02-04 cs.NI
Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks
不同于目前的研究，集中在一个单一的方面的无线传感器网络，我们提出了一个能源驱动的架构（EDA）作为一个新的架构，最大限度地减少无线传感器网络的总能耗。EDA作为一种基于组件的体系结构，用于部署无线传感器网络根据能量耗散通过其组成部分。在无线传感器网络的整体能源消耗的这一观点可以应用于优化和平衡能源消耗，并增加网络的生命周期。参考回到架构，我们引入了一个单一的整体模型，并提出了一个可行的配方来表达一个通用的无线传感器网络应用程序的整体能耗在其能源成分。该公式为评估无线传感器网络应用的性能，优化其组成操作，设计更节能的应用提供了具体的表达。最终的目标是产生一个能源地图架构的一个通用的无线传感器网络应用程序，包括必要的和可定义的能源成分和这些成分之间的关系，探索战略，最大限度地减少整体能源消耗的应用程序。随后，提取影响无线传感器网络能量的参数。然后研究这些参数与应用程序的平均能耗之间的依赖关系。一些统计工具被应用于参数减少，然后是随机森林回归，以对具有和不具有参数减少的每个递送分组的能耗进行建模，以确定由于减少而导致的准确度的降低。最后，基于EDA模型和流行参数，提出了一种节能的动态拓扑管理算法。新的拓扑管理算法，它采用Dijkstra找到节能的最低成本的节点之间的路径，性能进行了比较，类似的拓扑管理算法。
2016-05-09 cs.NI cs.PF
Efficient and Reliable Topology Control based Opportunistic Routing Algorithm for WSNs
机会路由在提高源节点和候选集之间的分组投递率方面具有优势。然而，考虑到无线传感器网络中频繁的拓扑变化，如何改善和控制PDR还没有详细的研究。因此，在本文中，我们提出了一个有效的和可靠的基于拓扑控制的机会路由算法（ERTO）考虑到PDRsc。在ERTO中，在计算PDRsc期间考虑干扰和传输功率损耗。该算法综合考虑了PDRsc、期望能耗以及传输功率与节点度的关系，联合计算最优传输功率和中继节点度。为了提高路由效率和降低计算复杂度，我们将多目标优化引入到拓扑控制中。在路由过程中，节点根据Pareto最优解集的性质计算最优发射功率和中继节点度，从而选择最优解。与传统的基于功率控制的机会路由算法相比，该算法在能量消耗、传输时延和吞吐量等方面都有了很大的改善。
2017-09-29 cs.NI
Reliable Robust and Real-Time Communication Protocol for Data Delivery in Wireless sensor Networks
无线传感器网络可以被认为是一个分布式控制系统，旨在对传感器信息做出有效和及时的反应。因此，在无线传感器网络中，重要的是提供实时的【形】协调和通信，以保证及时执行正确的动作。提出了一种新的无线传感器网络通信协议RRRT，该协议支持无线传感器网络中健壮的实时的【形】和可靠的事件数据传输，具有最小的能量消耗和拥塞避免。该协议采用容错最优路径进行数据传输。提出的解决方案动态调整其协议配置，以适应无线传感器网络的异构特性。具体而言，竞争解决和拥塞控制机制之间的相互作用，以及在无线传感器网络的物理层的影响进行了研究。
2013-01-02 cs.NI
A Trustworthy and well-organized data disseminating scheme for ad-hoc wsns
无线传感器网络（WSNs）通过分散部署的微小传感器产生大量的实时数据和事件。这产生的数据需要传播到汇与网络资源的轻微消耗。有效传输这些大量数据的方法之一是闲聊。在基于流言的传播协议中，一个重要的考虑因素是保持路由表的更新。考虑到adhoc无线传感器网络固有的资源受限的性质，我们提出了一个基于八卦的协议，消耗很少的资源。我们提出的方案的目的是保持路由表的大小R尽可能低，但它确保了直径也很小。我们通过模拟了解了我们提出的协议的性能。结果表明，我们提出的协议在网络的可达性和连通性方面取得了重大改善。
2010-08-04 cs.NI
Energy Consumption Analysis for Continuous Phase Modulation in Smart-Grid Internet of Things of beyond 5G
本文面向B5G/6G智能电网物联网，建立含电路与ARQ重传的WSN能耗模型，分析不同参数下CPM能耗，并与OQPSK、QAM比较以支持高能效设计。
2024-01-21 cs.NI eess.SP
Improving Network Efficiency by Removing Energy Holes in WSNs
基于簇的无线传感器网络（WSNs）已被广泛应用，以更好的性能在能源效率方面。能量的有效利用是设计这些协议的挑战性任务。由于网络中能量的不均匀分布，导致少数节点的能量迅速耗尽，从而产生能量空洞。通常情况下，当节点向基站发送数据时，能量洞会导致数据路由失败。我们提出了能量有效的空穴去除机制（E-HORM）技术来去除能量空穴。在该技术中，我们使用睡眠和唤醒机制的传感器节点，以节省能源。该方法通过寻找距离最远的节点来计算数据传输的最大能量。我们把它作为一个阈值能量Eth。每个节点首先检查其数据传输的能量水平。如果能量水平低于Eth，则不能传输数据。我们还从数学上解释了传感器节点在每一轮中的能量消耗和平均节能。大量的仿真表明，当使用这种方法的无线传感器网络显着有助于延长网络的生命周期和稳定期。
2013-03-24 cs.NI
Automatic energy saving (AES) modelto boost ubiquitous wireless sensor networks (WSNs)
我们部署BT节点（传感器），提供被动和主动传感能力，以节省能源。BT节点在室外通信时工作在被动模式，在室内通信时工作在主动模式。BT节点支持新的自动节能（AES）数学模型来决定模式。它以更少的能耗提供更快的通信。为了验证该方法的有效性，采用ns2仿真软件对网络的行为进行了仿真，并给出了相应的数学模型。这项研究的主要目标是远程访问不同类型的服务器，笔记本电脑，台式机和其他静态和移动对象。该原型最初用于通过移动设备从远程控制MSCS [13]和[14]。原型可以进一步增强，以同时处理多个对象，消耗更少的能源和资源。
2013-09-17 cs.NI
A Two-Prong Approach to Energy-Efficient WSNs: Wake-Up Receivers plus Dedicated, Model-Based Sensing
能量中立的无线传感器网络的操作可以通过利用空闲的工作负载，使每个节点的平均功耗低于可用的收获功率。本文提出了一种最先进的低功耗设计技术的组合，以尽量减少每个节点的两个主要活动的本地和全球的影响：采样和通信。采用动态功率管理以在空闲时段期间利用低功率模式，而异步唤醒和基于预测的数据汇集用于仅在严格需要时才机会性地激活硬件组件和网络节点。此外，“基于模型的感测”的概念被引入，以推动基于预测的数据汇集技术尽可能接近感测元件。代表性的真实世界的无线传感器网络案例研究的结果表明，采用的设计技术的综合效益是超过线性，提供了一个整体的功率降低超过3个数量级。
2016-03-18 cs.NI
M-GEAR: Gateway-Based Energy-Aware Multi-Hop Routing Protocol for WSNs
在这项研究工作中，我们提出了基于网关的能量有效的无线传感器网络路由协议（M-GEAR）。我们将传感器节点分为四个逻辑区域的基础上，他们在传感领域的位置。我们将基站（BS）安装在传感区域之外，并在传感区域的中心安装网关节点。如果传感器节点与BS或网关的距离小于预定义的距离阈值，则节点使用直接通信。我们将其余节点划分为两个相等的区域，其距离超过阈值距离。我们选择簇头（CH）在每个区域是独立的其他区域。这些CH是基于概率选择的。我们比较我们的协议与LEACH（低能量自适应聚类层次）的性能。性能分析和比较统计结果表明，我们提出的协议表现良好的能量消耗和网络寿命。
2013-07-26 cs.NI
Hybrid Heterogeneous Routing Scheme for Improved Network Performance in WSNs for Animal Tracking
无线传感器网络面临着能量有限、传输距离短、存储容量有限、计算能力有限等技术挑战。此外，传感器节点被随机地和大规模地部署在不可访问的或敌对的区域上。因此，无线传感器网络容易受到对手的攻击，并且通常在动态和不可靠的环境中运行。使用无线传感器的动物跟踪是无线传感器网络的一个这样的应用，其中电源管理起着至关重要的作用。本文提出了一种能量有效的混合路由方法，该方法根据传感器位置将整个网络划分为较小的区域，并相应地选择路由方案。传感器网络由一个基站（BS）和一个中继节点组成，基站位于网络外部，中继节点位于网络内部，用于与距离较近的节点进行直接通信。根据节点提供的能量，将节点进一步分为两类，远离基站和中继的节点比距离较近的节点具有更高的能量。该方法的网络性能进行了比较，如LEACH，SEP和SNRP协议，考虑参数，如稳定期，吞吐量和能量消耗。仿真结果表明，该方法优于其他方法，具有更好的网络性能。
2019-03-07 cs.NI
Wireless Sensor Networks Security: State of the Art
近年来，无线传感器网络（WSNs）由于其巨大的适用性和巨大的挑战性而成为计算机科学的主要研究课题之一。无线传感器网络已被用于各种监控应用，重点是工业控制场景，交通管理，救援行动，公共安全，住宅自动化，天气预报和其他几个领域。这些网络构成了资源受限的传感器，安全和能源效率是至关重要的问题。在此背景下，许多研究工作都集中在增加网络中的安全级别和减少能量消耗上。本文提供了一个国家的最先进的调查最近的作品在这个方向上，提出了一个新的分类的安全攻击和无线传感器网络的要求。
2018-08-15 cs.NI
Localization Procedure for Randomly Deployed Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）由节点组成，这些节点从外部实体产生的事件中收集温度，污染或压力等指标。无线传感器网络中的本地化是至关重要的，因为收集的度量必须与发生的地点相关。本文提出了一种基于定位协议的可组合性在随机部署的无线传感器网络中进行定位的替代方法。结果表明，一个完全分布式的定位程序，实现了更高的数量比传统的，单独执行的定位协议，同时保持相同的低水平的电池消耗的定位节点。
2013-06-10 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
EDDEEC: Enhanced Developed Distributed Energy-Efficient Clustering for Heterogeneous Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由大量随机部署的能量受限的传感器节点组成。传感器节点具有感知数据并将其发送到基站（BS）的能力。感测以及向BS发送数据需要高能量。在无线传感器网络中，节省能量和延长网络寿命是一个巨大的挑战。分簇是无线传感器网络中优化能量消耗的关键技术。在本文中，我们提出了一种新的基于分簇的路由技术：增强开发分布式能源有效的聚类方案（EDDEEC）的异构无线传感器网络。我们的技术是基于动态变化和更有效的簇头（CH）选举概率。仿真结果表明，在异构环境下，与分布式能量有效分簇（DEEC）、改进型能量有效分簇（DDEEC）和增强型能量有效分簇（EDEEC）相比，该协议具有更长的生存期、更长的稳定期和更有效的消息发送能力.
2013-03-21 cs.NI
MiXiM, PAWiS, and STEAM-Sim Integration - Combining Channel Models, Energy Awareness, and Real-life Application Code
无线传感器网络（WSNs）经过十多年的研究，仍然存在许多问题。无线传感器网络对无线传输的能量消耗、处理能力、移动性和鲁棒性提出了一些严格的要求。仿真已被证明是最具成本效益的方法来评估无线传感器网络，因此有一些模拟器。不幸的是，这些仿真环境通常从一个特殊的角度考虑无线传感器网络。在这项工作中，我们提出了三个这样的专业框架，即MiXiM，PAWiS和STEAM-Sim的集成。这种集成结合了单一框架的优势，如现实的信道模型，移动模式，准确的能量模型，并包含现实生活中的应用程序代码。其结果是一个新的仿真环境，使一个更普遍的考虑无线传感器网络。我们通过静态和移动场景实现并验证了我们提出的概念。正如所呈现的结果所示，组合框架在功能和能耗方面给出了与我们的“黄金模型”相同的结果。因此，系统集成是成功的，该框架已准备好供社区使用。
2015-09-11 cs.NI cs.PF
1-D Coordinate Based on Local Information for MAC and Routing Issues in WSNs
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）的应用越来越多。这些应用程序需要可靠性和时间限制。底层机制（如MAC和路由）必须处理这些需求。我们的方法的时间约束问题是绑定的跳数之间的节点和汇和时间，它需要做一跳，所以端到端的延迟可以是有界的，从而通信是实时的。出于可靠性的目的，我们建议选择转发节点，这取决于它们是如何连接在汇的方向。为了做到这一点，我们需要一个坐标（或度量），其给出关于跳数的信息，其允许强烈区分节点并且给出关于每个节点的连接性的信息，同时记住WSW的内在约束，诸如能量消耗、自主性等。由于WSN中贪婪路由的效率和可扩展性以及GPS芯片的财务成本，已经提出了用于WSNs的虚拟坐标系（VCS）。一类虚拟控制系统是基于从汇聚点的跳数，这种方案导致许多节点具有相同的坐标。该系统的主要优点是，从源到宿的数据包的跳数是已知的。然而，它不允许区分具有相同跳数的节点。在这份报告中，我们提出了一种新的基于跳数的节点分类，其目的是根据其连接性和区分节点在2跳附近具有相同的跳数的节点。这些属性使坐标，这也可以被看作是一个本地标识符，一个非常强大的度量，可用于无线传感器网络的机制。
2011-12-01 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
BEENISH: Balanced Energy Efficient Network Integrated Super Heterogeneous Protocol for Wireless Sensor Networks
近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）的研究受到了越来越多的关注。无线传感器网络的主要问题之一是能源效率的路由协议的发展。集群是提高能源效率的有效途径。大多数异构协议考虑两个或三个能量水平的节点。在现实中，异构无线传感器网络包含大范围的能量水平。通过分析异构无线传感器网络中簇间通信能耗和能量水平变化范围大的特点，提出了基于超异构的均衡节能网络协议BEENISH（Balanced Energy Efficient Network Integrated Super Heterogenous）。它假设无线传感器网络包含四个能量水平的节点。在这里，簇头（CH）被选举的基础上剩余的能量水平的节点。仿真结果表明，该协议在异构无线传感器网络中的性能优于现有的分簇协议。该协议比分布式节能集群（DEEC）、改进型节能集群（DDEEC）和增强型节能集群（EDEEC）具有更长的稳定性、生命周期和更有效的消息传递。
2013-03-21 cs.NI
CCIC-WSN: An Architecture for Single Channel Cluster-based Information-Centric Wireless Sensor Networks
以信息为中心的网络（ICN）及其实现的前景，命名数据网络（NDN），近年来在物联网（IoT）和无线传感器网络（WSNs）的背景下引起了广泛的关注。然而，一个全面的NDN/ICN为基础的架构设计的无线传感器网络，包括专门定制的命名方案和转发机制，还有待探讨。在本文中，我们提出了单通道基于路由器的信息中心的无线传感器网络（CCIC-WSN），一个基于NDN/ICN的框架，以满足基于簇的无线传感器网络的要求，如子节点和簇头之间的通信，新的子节点与簇头的关联，发现新关联的节点的命名空间，和子节点的移动性。通过广泛的模拟研究，我们证明了CCIC-WSN实现了71-90%的低能耗和74-96%的低数据检索延迟比最近提出的框架NDN/ICN为基础的无线传感器网络在各种评估设置。
2020-11-24 cs.NI
QoS Provision for Controlling Energy Consumption in Ad-hoc Wireless Sensor Networks
自组织无线传感器网络是一种节点相互连接的体系结构，每个节点都具有其主要的传感器、计算和通信能力。无线自组织传感器网络能量受限导致网络寿命较短，拓扑效率较低。本文提出了一种基于服务质量的节能控制方法，其主要目的是通过寻找满足服务质量要求的最优路由来降低节点的能量消耗，并利用服务质量技术来寻找节点数据包传输和能量消耗的最优方法。
2019-12-10 cs.NI
Performance Analysis of RFDMRP:River Formation Dynamics based Multi-Hop Routing Protocol in WSNs
在无线传感器网络中，传感器节点根据其功能从环境中感知数据并转发到其基站。此过程称为数据汇集。数据汇集过程可以直接完成，也可以通过多跳路由完成。在直接路由中，每个传感器节点直接将其传感数据传输到基站，由于传感器节点与基站之间的距离较远，影响了传感器节点的能量消耗。在多跳路由中，感知数据通过多个节点中继到基站，它消耗较少的能量。本文提出并分析了一种基于河流形成动力学的多跳路由协议RFDMRP（数据汇集）的性能。针对网络寿命、能量使用、节点密度和数据聚合等网络参数对RFDMRP的性能进行了测试和分析。仿真结果与两种算法LEACH和MOD_LEACH进行了比较。比较结果表明，该算法在网络生命周期方面优于LEACH和MOD_LEACH。
2016-02-16 cs.NI
EAPESS: An Adaptive Transmission Scheme in Wireless Sensor Networks
降低传感器节点的能量消耗是无线传感器网络（WSNs）部署的主要挑战之一。在这方面，错误控制编码（ECC）是用于无线传感器网络中的能量优化的技术之一。类似地，临界距离是用于能量效率的另一个术语，当与ECC一起使用时，提供了更好的节能效果。本文针对不同的编码增益，采用三种不同的临界距离值，以达到节能的目的。如果距离低于临界距离值，则相对于特定编码器的特定编码增益来选择特定编码器。编码增益用于所有编码器的临界距离估计。这种自适应编码器和发射功率选择方案相对于他们的编码增益的结果在无线传感器网络环境中的一个显着的节能。仿真结果表明，该自适应方案具有较好的节能效果。
2013-03-19 cs.NI
A firefly algorithm for power management in wireless sensor networks (WSNs)
在无线传感器网络（WSNs）中，设计一个稳定的，低功耗的路由协议是一个主要的挑战，因为连续的变化，链路或故障不稳定的网络拓扑结构。因此，在这种类型的网络中，由于资源限制及其操作环境而选择正确的路由是这些网络中最重要的挑战之一。因此，这些网络的主要目的是收集有关网络传感器周围环境的适当路由信息，同时观察传感器的能量消耗。在传感器网络中，降低能量消耗的重要途径之一是采用分簇技术，但在大多数分簇方法中，只考虑了簇的能量大小或簇内成员的距离。因此，本文提出了一种方法，使用萤火虫算法，并使用四个标准的剩余能量，噪声率，跳数和距离。该算法根据适应度函数选择具有高吸引力的簇头，并将数据包通过簇头转发到sink。用NS-2仿真器对该方法进行了评估，并与粒子群算法和最优聚类方法进行了比较。评估结果表明，在最大相对负载和网络寿命的标准相比，本文讨论的其他方法的EM-FIREFLY方法的效率。
2021-02-10 cs.CR cs.NI
An Optimize-Aware Target Tracking Method with Combine MAC layer and Active Nodes in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络是由具有特定目标的不同大小的节点组成的网络。跟踪应用在无线传感器网络中非常重要。本研究提出了一种方法，以减少在无线传感器网络的能量消耗，考虑目标跟踪。提出了一种基于MAC层的预测方法，该方法利用MAC层的媒体访问控制机制，使少数节点处于活动状态跟踪目标，而其余节点则处于休眠状态。通过减少参与目标跟踪的节点数量和仅激活有限数量的必要节点来减少能量消耗。实验结果表明，该算法在不同通信距离下的能量消耗、节点数对能量消耗的影响、通信距离下参与跟踪的节点数以及目标丢失等情况下，都具有比同类算法更好的性能。这意味着所提出的方法更优越，更有效。当目标进入模拟区域时，网络节点通过所提出的方法（这是最优方法）识别目标节点，并在目标节点位于模拟区域内时对其进行跟踪。性能标准，包括能源，其他节点，和吞吐量在模拟中使用。实验结果表明，该方法具有最优性能，降低了网络跟踪过程中的能量消耗。仿真结果表明，与已有方法相比，该方法在提高目标跟踪精度的同时，在可接受的范围内降低了能量消耗。关键词：主动节点，MAC层，能量效率，目标跟踪，无线传感器网络，目标跟踪。
2020-04-21 cs.NI
Seamless roaming and guaranteed communication using a synchronized single-hop multi-gateway 802.15.4e TSCH network
工业无线传感器网络（WSNs）被用于提高工业过程的效率、生产力和安全性。在这种情况下通常使用的开放标准是IEEE 802.15.4e。其TSCH模式采用基于时间同步的MAC方案以及信道跳变来减轻信道衰落的影响。到目前为止，大多数工业无线传感器网络都被设计为只支持静态节点，而不能处理移动性。在本文中，我们将展示如何单跳，多网关IEEE 802.15.4e TSCH网络架构可以解决移动性问题。我们介绍了虚拟大师（VGM）的概念，移动同步点从分离的骨干边界路由器（BBR）的骨干网络。通过所有BBR的时间同步，移动节点可以从一个BBR漫游到另一个BBR而无需时间解同步。除了时间同步之外，我们还引入了一种同步BBR之间的调度的机制，以支持移动节点的快速切换。
2018-08-12 cs.NI
Network Coding for Energy-Efficient Distributed Storage System in Wireless Sensor Networks
提出了一种基于网络编码的无线传感器网络分布式存储系统节能方案，主要解决两个问题：一是考虑无线传感器网络中有效的分布式存储技术;二是研究如何利用较少的资源修复失效存储节点中的数据。对于第一个问题，我们提出了一种方法来获得一个稀疏的生成矩阵来构造网络码，并证明了这个稀疏的生成矩阵是稀疏的。受益于稀疏生成矩阵，实现分布式存储所需的能量消耗减少。对于第二个问题，我们设计了一种基于网络编码的迭代修复方法，该方法充分利用了网络编码理论中在中间结点重新编码的思想。受益于重新编码，数据修复所需的能量消耗显著降低。此外，我们提供了一个明确的下限字段大小所需的该计划，这意味着该计划可以工作在一个非常小的字段和所需的计算开销的编码是非常低的。仿真结果表明，该方案一方面可以降低无线传感器网络中实现分布式存储系统所需的总能耗，另一方面也可以均衡网络的能耗。
2013-04-05 cs.IT cs.NI math.IT
Coverage and Connectivity Aware Neural Network Based Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks
在设计和部署无线传感器网络（WSNs）时存在许多挑战。能量是无线传感器网络的宝贵资源，如何充分利用有限的能量来延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的关键挑战之一。网络部署后，应持续监控能耗状况。在本文中，我们提出了覆盖和连通性感知的神经网络的能量有效路由在无线传感器网络的目标是最大限度地提高网络的生命周期。在所提出的计划中，该问题被制定为线性规划（LP）的覆盖和连接意识的约束。簇头选择提出了使用自适应学习神经网络，然后覆盖和连接感知路由与数据传输。所提出的方案与现有的方案进行比较的参数，如存活节点的数量，数据包的交付分数，和节点的剩余能量。仿真结果表明，该方案在无线传感器网络中具有广泛的应用前景。
2010-03-18 cs.NI
Simple Semi-Distributed Lifetime Maximizing Strategy via Power Allocation in Collaborative Beamforming for Wireless Sensor Networks
在由大量能量受限的传感器节点组成的无线传感器网络中，能量有效的通信是一个重要问题。实际上，传感器节点具有分配给各个节点处的数据传输的不同能量预算。因此，如果没有能量感知传输方案，能量可以消耗更快地从传感器节点与较小的能量预算比从其余的传感器节点在无线传感器网络。这减少了覆盖区域以及无线传感器网络的寿命。协作波束形成（CB）最初被提出来实现定向增益，然而，它也固有地在协作传感器节点上分配相应的能量消耗。事实上，CB可以被看作是一个物理层解决方案（相对于媒体访问控制/网络层解决方案），以平衡单个传感器节点的生命周期，并延长整个WSN的生命周期。然而，能量感知CB方案的引入是延长无线传感器网络寿命的关键。在本文中，CB与功率分配（CB-PA）的开发，以延长一个集群的协作传感器节点的生命周期，通过平衡单个传感器节点的生命周期。提出了一种新的策略，利用剩余能量信息在每个传感器节点。它调整每个传感器节点的能量消耗率，同时在目的地达到所需的平均信噪比（SNR）。它是一种半分布式的策略，并保持平均SNR。并对影响能耗的各种因素进行了研究。仿真结果表明，CB-PA在延长协作节点集群生命周期方面优于具有等功率分配的CB（CB-EPA）。
2014-01-16 cs.IT cs.NI math.IT
Adaptive Probabilistic Model for Energy-Efficient Distance-based Clustering in WSNs (Adapt-P): A LEACH-based Analytical Study
网络寿命和数据传输的能量消耗是无线传感器网络的主要服务质量（QoS）指标。无线传感器网络的环境通常被组织成集群，以减轻这种义务的管理复杂性。然而，传感器节点（SN）之间的距离和每轮的簇的数量是影响无线传感器网络的QoS性能的重要因素。设计者的难题解决了围绕的愿望，以维持之间的平衡有限的剩余能量的SN和延长网络寿命的需求。在控制这样的目标中的任何不平衡导致由于耗尽SN能量而导致的QoS惩罚，或者导致显著难以分配和操作的成本过高的环境。低能耗自适应分簇层次（LEACH）是一种分布式算法，提出解决这些困难。所提出的基于LEACH的算法集中于SN的剩余能量以计算概率函数，该概率函数选择簇头和朝向目的SN的最佳能量有效路径。然而，这些算法不考虑在运行时的网络状态的变化。这种状态根据现有的网络结构和条件以自适应的方式改变。因此，每轮的簇头不是根据SN之间的状态和距离自适应地选出的。本文提出了一种能量有效的自适应距离聚类称为Adapt-P，在自适应概率函数来制定集群。每个簇头和它的簇成员之间的一个接近最优的距离制定，从而减轻网络的能量消耗和网络寿命最大化。簇头选择概率在每轮结束时基于先验发现的每轮允许的簇头的最大数量和网络中存活SN的数量进行调整。
2021-10-25 cs.DC cs.NI
Remarks to the paper "Control system for reducing energy consumption in backbone computer network" from "Concurrency and Computation: Practice and Experience" journal
本文指出了Niewiadomska-Szynkiewicz等人在“降低骨干计算机网络能耗的控制系统“一文中主要优化模型表述中的两个错误，并给出了修正方法。
2016-12-29 cs.DC cs.NI
An Energy Driven Architecture for Wireless Sensor Networks
大多数无线传感器网络都是在非常有限的能量源（电池）下运行的，因此它们在实际应用中的实用性受到了严重的限制。具有挑战性的问题是如何优化其能量的使用或收获其自身的能量，以延长其寿命，用于更广泛的应用类别。解决这些重要问题需要一个强大的架构，考虑到功能成分的能源消耗水平及其相互依赖性。如果没有这样的架构，将很难制定和优化无线传感器网络的整体能耗。与目前大多数研究集中在单一的能量成分的无线传感器网络独立于其他成分，本文提出了一种新的体系结构，能源驱动架构（EDA），并指出了一种新的方法，以最小化的总能源消耗的无线传感器网络
2012-06-10 cs.NI
A Reference Based, Tree Structured Time Synchronization Approach and its Analysis in WSN
无线传感器网络的时间同步是近年来研究的一个重要课题。基于这些无线传感器网络的许多应用程序假设在每个传感器节点，需要同步到一个共同的时间概念的本地时钟。无线传感器网络中的时间同步对于事件的准确时间戳和传感器节点之间的微调协调以降低功耗至关重要。本文提出了一种双向的，基于参考，树结构的时间同步服务的无线传感器网络随着网络评估阶段。这为全球时间同步提供了（i）准确和（ii）低开销的推送机制。分析研究表明，该方法是轻量级的，因为在一个广播域中所需的广播消息的数量是恒定的。
2011-03-25 cs.DC cs.NI
Coverage Protocols for Wireless Sensor Networks: Review and Future Directions
无线传感器网络中的覆盖问题通常可以定义为衡量传感器节点对网络区域的有效监测程度。这个问题已经吸引了很多的兴趣，多年来，因此，许多覆盖协议被提出。在这项调查中，我们首先提出了一个分类的无线传感器网络覆盖协议的分类。然后，我们将覆盖协议分为三类（即覆盖感知部署协议，平面网络的睡眠调度协议，基于集群的睡眠调度协议）的网络阶段的覆盖范围进行了优化。对于每个类别，相关的协议进行了彻底的审查和分类的基础上采用的覆盖技术。最后，我们讨论了开放的问题（并建议未来的方向来解决这些问题）与现实的覆盖协议的设计。包括现实的传感模型，现实的能源消耗模型，现实的连接模型和传感器定位等问题。
2019-01-02 cs.NI
Energy-Efficient Data Collection in Clustered Wireless Sensor Networks employing Distributed DCT
针对无线传感器网络（WSNs）中传感器数据的相关性强、适合于在离散余弦变换（DCT）域进行变换的特点，提出了一种基于DCT变换矩阵和分簇的能量有效的数据汇集方法，我们建议来自网络的每个簇仅以两种常见方式向基站（BS）发送少量的大DCT变换系数以用于数据汇集，直接地或者在多跳路由中。可以基于在BS处接收的大系数来恢复来自传感器网络的所有传感数据。我们进一步分析和制定的通信成本的功率消耗传输数据在这样的网络的基础上随机问题。最后，对几种常用的聚类算法进行了应用和比较，验证了分析和仿真结果.噪声和无噪声环境中所提出的方法被认为是。
2016-11-17 cs.NI
Green WSN- Optimization of Energy Use Through Reduction in Communication Workload
无线传感器网络（WSNs）的应用日益增长，由于部署的方便性，降低成本，以负担得起的水平和这些网络的多功能性。除了开发先进的微制造技术外，还在设计减少能源消耗的方法，以降低网络设置和运营成本。随着应用的增加，这些网络中消耗的能量是巨大的。即使是能源消耗的一小部分节省，也会在全球能源消耗方面带来巨大的利益。这些网络的通信活动消耗了大量的能量。我们努力优化这一活动，使这些网络节能，从而减少其对整体环境的影响，符合绿色环保的原则。
2015-06-16 cs.NI
Approximating Nash Equilibrium Uniqueness of Power Control In Practical WSNs
在无线传感器网络中，传输功率对链路和通信的可靠性以及网络寿命有着重要的影响。研究了多跳无线传感器网络中节点间通信相互干扰的功率控制问题。我们的目标是确定每个节点的传输功率水平，这将减少通信干扰，并保持能量消耗最小。提出了一种势博弈方法来求解网络传输功率分配的唯一均衡。唯一的平衡点位于一个连续的区域。然而，无线电收发器仅接受用于发射功率电平设置的离散值。我们研究的可行性和性能的映射连续的解决方案从潜在的游戏到离散域所需的无线电。当节点使用收集树协议路由数据时，我们通过TOSSIM模拟证明了我们的方法的成功。此外，我们展示了我们的方法从Indriya测试平台的结果。我们比较了它的情况下，微尘使用收集树协议的最大传输功率。
2015-12-16 cs.GT cs.NI
HEER: Hybrid Energy Efficient Reactive Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由大量的传感器组成，传感器将感知到的数据发送到基站。由于传感器节点的能量有限，能量节约是一个重要的问题，许多路由协议已经被提出，以提高能量效率的同构和异构环境。我们可以通过降低能耗来延长网络的稳定性和生命周期。在这篇研究论文中，我们提出了一个协议设计的反应同构无线传感器网络的特点，HEER（混合能源效率反应）协议。在HEER中，簇头（CH）的选择是基于节点的剩余能量和网络的平均能量的比值。此外，为了节省更多的能量，我们引入了硬阈值（HT）和软阈值（ST）。最后，仿真结果表明，我们的协议不仅延长了网络的生命周期，而且还显着增加了稳定期。
2013-04-02 cs.NI
Nature-Inspired Algorithms for Wireless Sensor Networks: A Comprehensive Survey
为了解决无线传感器网络（WSNs）中的关键问题，与有限的传感器寿命的关注，自然启发的算法正在出现作为一个合适的方法。获得最佳的网络覆盖是在设置任何网络之前需要严格检查的挑战性问题之一。最优的网络覆盖不仅可以最大限度地减少电池驱动传感器的有限能量消耗，而且可以减少冗余信息的感知。在本文中，我们专注于自然启发的优化算法在无线传感器网络的最佳覆盖。在本文的前半部分，我们简要讨论了无线传感器网络中的优化算法的分类以及问题域。在论文的后半部分，我们比较了两种自然启发的算法在无线传感器网络中获得最佳覆盖的性能。第一种是改进的遗传算法和二进制蚁群算法的组合算法（IGABACA），第二种是狮子优化算法（LO）。仿真结果表明，LO算法具有更好的网络覆盖性能，且收敛速度比IGA-BACA算法快。此外，我们观察到，最佳的覆盖率是在LO中实现了更少的代数相比，IGA-BACA。这篇综述将有助于研究人员探索在这一领域以及超越这一领域的应用。关键词：最佳覆盖，仿生算法，狮子优化，无线传感器网络。
2020-12-24 cs.NE cs.NI
Low-Power Synchronization for Multi-IMU WSNs
针对医疗多IMU无线传感器网络，提出基于BLE的低功耗同步采集平台，在1 μs与200 μs两档精度下显著降低能耗。
2023-09-26 cs.NI cs.SY eess.SY
A study on Modeling of Dependency between Configuration Parameters and Overall Energy Consumption in Wireless Sensor Network (WSN)
在本文中，我们研究了一种新的方法来建模的整体能量消耗（EC）在无线传感器网络（WSN）。首先，我们提取的无线传感器网络的EC涉及的参数。配置参数和一个特定的应用程序的平均剩余能量之间的依赖关系进行了研究。我们的方法有三个关键步骤：剖析，参数减少，建模。在剖析中，传感器网络模拟器用不同的配置参数值重新运行800次，以便剖析节点中的平均剩余能量。在参数约简中，三个统计分析（p值，线性和非线性相关性）被应用到剖面实验的结果，以分离对WSN剩余能量的有效参数。最后，线性回归被用来建立所选择的有效参数与剩余能量之间的关系。在不同的有效参数值下运行200次仿真器的评估结果表明，该模型可以预测无线传感器网络中节点的剩余能量，平均误差小于13%。
2011-12-25 cs.NI
Energy Aware Error Control in Cooperative Communication in Wireless Sensor Networks
由于无线传感器网络（WSNs）中部署的传感器节点体积小，能量利用是一个关键问题。差的信道条件导致重传，并且因此导致能量浪费。差错控制策略通常用于适应信道损伤，如噪声和衰落，以优化能量消耗，提高网络寿命。同时，协作通信也成为对抗信道衰落影响的一个合适的候选者。本文研究了在采用自动重传请求（ARQ）、混合ARQ（HARQ）和前向纠错（FEC）的情况下协作方案的能量效率。此外，还推导了直接传输、单中继协作和多中继协作的能量效率表达式。总之，我们的工作集中在无线传感器网络中的能量优化通信。我们的研究结果表明，错误控制策略与合作计划可以显着提高系统的性能，在能量优化的形式。
2013-09-17 cs.NI
GeoQuorum: Load Balancing and Energy Efficient Data Access in Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络（WSNs）中，当数据生产和消费严重不平衡以及数据查询的来源在空间和时间上分布时，所谓的网络内数据存储范式取代了传统的数据汇集范式。在本文中，我们首先介绍几何法定人数系统（以及它们的度量）来体现网络数据存储的思想。这些法定人数系统是“几何”的，因为曲线（而不是离散的节点集）被用来形成法定人数。然后，我们提出GeoQuorum作为一个新的法定人数系统，其中的法定人数形成曲线参数化。虽然我们的建议源于现有的工作，使用曲线来指导密集的无线传感器网络中的数据复制和检索，我们显着扩展这种设计方法，赋予GeoQuorum具有很大的灵活性，微调自己对不同的应用需求。特别是，可调性允许GeoQuorum大幅提高负载均衡性能，并在能源效率方面保持竞争力。我们的分析和模拟都证实了GeoQuorum带来的性能增强。
2011-01-05 cs.NI
A Hybrid Trajectory Clustering for Predicting User Navigation
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
Rate-distortion Balanced Data Compression for Wireless Sensor Networks
提出了一种基于压缩神经网络的无线传感器网络（WSNs）数据压缩数据压缩算法。该算法通过探索数据样本之间的时空相关性，最大限度地减少数据拥塞，降低能耗。自适应率失真特征平衡压缩数据大小（数据率）与所需的误差界限保证（失真水平）。这种压缩缓解了能源和带宽资源的压力，同时收集无线传感器网络数据在可容忍的误差范围内，从而增加了无线传感器网络的规模。该算法使用真实世界的数据集进行评估，并与传统的时间和空间数据压缩的方法进行比较。实验结果表明，该算法在压缩效率和信号重构方面优于现有的几种无线传感器网络数据压缩方法。此外，能量分析表明，压缩数据可以减少能量消耗，从而将服务寿命延长数倍。
2016-04-04 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
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
Watchdog-LEACH: A new method based on LEACH protocol to Secure Clustered Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由资源有限的小型传感器节点组成。为了降低传感器网络的功耗，许多研究都提出了一种基于以太网的传感器网络。LEACH是传感器网络中最感兴趣的技术之一，它提供了一种有效的方法来最大限度地减少功耗。然而，由于无线传感器网络资源受限、工作环境恶劣等特点，使其受到众多威胁，容易受到攻击。这项研究提出了一种解决方案，可以应用在LEACH，以提高安全水平。在Watchdog-LEACH协议中，一些节点被认为是看门狗，并对LEACH协议进行了一些修改，以实现入侵检测。Watchdog-LEACH能够抵御各种攻击，并提供安全性，能源效率和内存效率。仿真结果表明，与LEACH相比，该方法的能量开销约为2%，具有一定的实用性，可以应用于无线传感器网络中。
2013-10-14 cs.CR cs.NI
A Beaconless Asymmetric Energy-Efficient Time Synchronization Scheme for Resource-Constrained Multi-Hop Wireless Sensor Networks
基于大量电池供电的低成本传感器节点的无线传感器网络部署数量不断增加，这些节点的计算和功率资源有限，这使得无线传感器网络时间同步研究的重点集中在三个主要方面，即，精度、能耗和计算复杂性。在文献中，后两个方面没有得到太多的关注相比，无线传感器网络的时间同步精度。特别是在多跳无线传感器网络中，中间网关节点不仅要中继消息，还要为它们的后代节点以及它们自己进行各种计算。因此，在保证同步精度的前提下，既要最大限度地降低能耗，又要降低计算复杂性，是资源受限传感器节点时间同步方案设计的关键。针对无线传感器网络时间同步的三个方面，提出了一种资源受限的多跳无线传感器网络反向非对称时间同步框架，并提出了一种基于反向单向消息传播的无信标节能时间同步方案。基于运行TinyOS的TelosB motes的WSN测试平台的实验结果表明，与洪泛时间同步协议相比，所提出的方案节省了高达95%的能耗，同时实现微秒级的同步精度。
2019-06-21 cs.NI cs.PF
Secure and Energy-Efficient Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
中间结点（称为聚合节点）的数据聚合是无线传感器网络（WSNs）中优化带宽和能量等稀缺资源消耗的有效方法。然而，网络内处理对传感器数据的隐私提出了问题，因为在可以执行聚合过程之前，聚合器节点需要知道传感器节点的各个数据。在无线传感器网络的应用中，由于传感器数据的敏感性，隐私保护的数据聚合已成为一个重要的要求。研究人员为此提出了许多协议和方案。He等人（INFOCOM 2007）提出了一种称为CPDA的协议，用于以隐私保护的方式进行附加数据聚合，以应用于无线传感器网络。该计划相当受欢迎和众所周知。尽管该协议的流行，它已被发现，该协议是容易受到攻击，它也不是能源效率。在本文中，我们首先提出了一个简短的国家的最先进的调查目前的隐私保护数据聚合协议的WSNS。然后，我们描述了CPDA协议，并确定其安全漏洞。最后，我们展示了如何协议可以安全和能源效率。
2012-03-04 cs.CR cs.NI
Adaptive Distributed Hierarchical Sensing Algorithm for Reduction of Wireless Sensor Network Cluster-Heads Energy Consumption
能量效率是传感器网络的一个重要性能指标，直接决定着网络的生命周期。因此，无线传感器网络的一个关键因素是提高整体能源效率，延长网络的生命周期。虽然已经提出了许多算法来优化能量因子，但能量效率仍然是无线传感器网络的主要问题之一，特别是当需要对具有不同类型负载的区域进行采样时。与其他节能方案的分层采样，我们的假设是，它是可以实现的，在延长网络寿命方面，自适应地重新修改CH的感测速率（特别是处理和传输阶段）在一些特定的区域，触发显着低于其他地区。为了做到这一点，我们介绍了自适应分布式分层传感（ADHS）算法。该算法采用了一个均匀的传感器网络在一个分布式的方式和改变的采样率的CH的基础上的方差的采样数据，而不会损害显着的准确性感测区域。
2017-07-24 cs.NI
