Mobility Diversity in Mobile Wireless Networks
我们引入了移动传感器或通信网络的移动性分集的新概念，通过在不同的网络拓扑结构上传输数据引入的多样性。我们展示了如何通过改变网络的拓扑结构，节点的移动性可以提供多样性。更具体地说，我们考虑一个移动网络的传感器节点和一些汇聚节点都是随机移动根据不同的维纳过程移动模型。假设网络拓扑随时间演变，并假设成功通信需要传感器节点与至少一个汇聚节点的连接，我们计算该网络的三个性能指标，i）传感器节点连接到至少一个汇聚节点的预期时刻数，ii）中断概率，是在观测间隔期间没有汇聚节点在传感器节点附近的概率，以及最后，iii）通信中随之发生的故障的最大数量。我们的理论和数值分析表明，增加传感器节点的移动性参数增加成功传输的平均数量，降低中断的概率，并减少在传感器-sink通信的最大延迟。
2013-10-07 cs.NI
A simulation model for the lifetime of wireless sensor networks
在本文中，我们提出了一个无线传感器网络的生命周期模型。该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，传感器的移动性和功耗。基于三个不同的标准的网络的生命时间的定义：可用功率的百分比，总功率，百分比的活着的传感器的总传感器，和百分比的活着的汇传感器的总汇传感器。一个基于Matlab的仿真器开发的模型。一些无线传感器网络的情况下，提出和讨论。
2012-01-11 cs.NI
Finding routes in anonymous sensor networks
我们认为网络的匿名传感器和地址的问题，构建路由的信息从一组传感器在响应查询由一个水槽。为了规避匿名所施加的限制，我们依赖于使用的功率水平感知的传感器在查询从汇。我们引入了一个简单的分布式算法来实现建设的路由到汇，并通过模拟评估其性能。
2005-07-07 cs.NI
On Modeling Geometric Joint Sink Mobility with Delay-Tolerant Cluster-less Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中的移动汇点（Moving Sink，MS）由于直接从节点收集数据而取代了中继节点的概念，因此成为一种福音。然而，有一些挑战需要注意，如数据延迟容忍和MS的轨迹，这是NP-难的。在我们提出的方案中，我们将正方形字段划分为小正方形。该算法以Sink的驻留位置为划分区域的中点，MS周围的节点在其传输范围内，以容忍延迟的方式直接发送感知数据。两个汇同时移动;一个在内部，有四个逗留位置，另一个在外部轨道上，有十二个逗留位置。联合移动性的引入提高了网络寿命并最终提高了吞吐量。由于MS属于NP难问题，我们将其转化为几何问题，并将其定义为几何汇运动（GSM）。同时给出了一组线性规划方程组，以支持GSM网络的生存时间。
2013-04-19 cs.NI
Sensor and Sink Placement, Scheduling and Routing Algorithms for Connected Coverage of Wireless Sensor Networks
传感器是一种小型电子设备，它具有与其他传感器或直接与基站（接收器）进行感测，计算和通信的能力。在无线传感器网络（WSN）中，传感器监测一个区域，并通过路由将收集到的数据包发送到sink。在这项研究中，我们提出了一个混合-整数线性规划（MILP）模型，以最大限度地提高无线传感器网络进行所需的任务与有限的能源和预算的时间段的数量。我们的水槽和传感器的位置，调度，路由与连接覆盖（$SPSRC$）模型是第一个在文献中，结合了决定的位置的水槽和传感器，活动时间表部署的传感器，和数据流路由从每个活动传感器到其分配的水槽连接覆盖的网络在一个有限的规划范围。这个问题是NP--即使对于小的实例也很难解决。假设水槽的位置是已知的，我们开发的构造一个可行的解决方案的问题，逐步满足约束条件。然后，我们引入搜索算法来确定汇的位置，以最大限度地提高网络的生命周期。计算实验表明，我们的探试法可以找到接近最优的解决方案，在可接受的时间量相比，商业求解CPLEX 12.7.0。
2018-02-28 cs.NI eess.SP
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
On Sink Mobility Trajectory in Clustering Routing Protocols in WSNs
能量有效的路由协议一直被认为是无线传感器网络（WSNs）路由的有效解决方案。无线传感器网络是一个新兴且发展迅速的领域，它带来了低成本、低功耗和多功能的传感器节点。在本文中，我们研究了一些协议相关的同构和异构网络。为了评估不同分簇方案的效率，我们比较了五种分簇路由协议;低能耗自适应分簇层次（LEACH）、阈值敏感的能量有效传感器网络（TEEN）、分布式能量有效分簇协议（DEEC）及其两种变体--门限敏感能量有效传感器网络分簇和多跳协议（CAMPTEEN）和分层阈值敏感的能量有效传感器网络（H-TEEN）。本文的贡献是引入汇聚节点的移动性，以增加层次路由协议的网络生存时间。两种情况下进行了讨论，比较路由协议的性能，在第一种情况下，静态汇植入后，一个移动汇被使用。我们在MATLAB中进行分析模拟，使用不同的性能指标，如活节点的数量，死节点的数量和吞吐量。
2013-04-03 cs.NI
THE-FAME: THreshold based Energy-efficient FAtigue MEasurment for Wireless Body Area Sensor Networks using Multiple Sinks
无线体域传感器网络（Wireless Body Area Sensor Network，WBNSN）是一种主要用于患者健康监测的技术。目前正在进行新的研究，将这项技术提升到一个新的水平，即运动员在运动中的疲劳监测。肌肉疲劳是运动员成绩下降的主要原因。这种类型的疲劳可以通过检测肌肉中乳酸的积累来测量。过量的乳酸会使肌肉感到昏昏欲睡。考虑到这一点，我们为使用WBASN的足球运动员提出了一种基于协议\underline{TH}重置的\underline{E}节能型\underline{FA} tigue \underline{ME}测量（THE-FAME）。在THE-FAME协议中，已经使用了复合参数，该复合参数由用于乳酸积累的阈值参数和用于测量由特定玩家覆盖的距离的参数组成。当该复合参数中的任何参数的值显示出超过阈值的增加时，宣告运动员处于疲劳状态。电池和传感器的尺寸应该非常小，以确保玩家的最佳性能。这些传感器节点植入玩家体内，通过使用多个接收器而不是单个接收器来提高能量效率。Matlab仿真结果验证了THE-FAME的有效性。
2013-07-26 cs.NI
Plane Sweep Algorithms for Data Collection in Wireless Sensor Network using Mobile Sink
在无线传感器网络（WSNs）中使用移动汇点进行数据收集在许多方面提高了WSNs的性能，例如功耗、寿命等。在一些应用中，移动汇点$MS$沿着预定义的路径行进以从附近的传感器（其被称为子汇点）收集数据。由于$MS$的速度慢，数据传送延迟高。然而，优化{ \em数据收集调度}，即优化子宿到$MS$的传输调度和$MS$的移动速度，可以减少数据收集延迟。我们制定了两个新的优化问题的数据收集在最短的时间。第一个问题通过控制数据传输调度和$MS$的速度来确定$MS$的最优数据收集调度，其中子宿的数据可用性被给定。第二个问题概括了第一个问题，其中子汇的数据可用性是未知的。平面扫描算法被提出来寻找最佳的数据收集时间表和子汇的数据可用性。所提出的算法的性能进行了评估，通过仿真。仿真结果表明，最优的数据收集时间表的子汇之间的数据的最佳分配，提高了数据收集时间。
2019-06-15 cs.CG cs.NI eess.SP
Utilizing Mobile Nodes for Congestion Control in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中的拥塞控制和拥塞避免是近十年来引起广泛关注的研究课题。除了速率和资源控制之外，移动节点的利用也被建议作为控制拥塞的一种方式。在这项工作中，我们提出了一个移动拥塞控制（MobileCC）算法有两个变化，以协助现有的拥塞控制算法在面对拥塞的无线传感器网络。第一种变化采用移动节点，创建本地重要的替代路径，导致汇。第二种变化采用移动节点，创建完全独立的（不相交的）路径的汇。仿真结果表明，这两种变化可以显着有助于缓解拥塞的无线传感器网络。
2019-03-21 cs.NI
Region Based Energy Balanced Inter-cluster communication Protocol for Sensor networks
随着时间的推移，无线传感器网络面临着能量消耗不均衡的问题。分簇提供了一种能量有效的方法来提高传感器网络的寿命。簇头从其他节点收集数据并将其发送到sink节点。远离接收端的簇头在向接收端传输信息时消耗更多的功率。为了提高传感器网络的寿命，我们提出了基于区域的能量平衡簇间通信协议（RBEBP）。该算法将相邻区域划分为若干个区域，根据区域内节点的剩余能量从特定区域中选出簇头。如果特定区域的节点的能量低，则选择来自另一区域的节点作为簇头。簇头的优化选择有助于提高传感器网络的寿命。在我们的方案中，远离汇聚节点的簇头使用另一个簇头作为中继节点将其数据传输到汇聚节点。因此，簇头的能量以均匀的方式消耗，并且整个区域仍然被传感器节点覆盖。仿真结果表明，与LEACH协议相比，RBEBP协议能有效降低网络总能量消耗，延长网络寿命。RBEBP还可以最大限度地减少监测区域的能量空洞问题，提高网络的吞吐量
2015-10-19 cs.NI
Set Covering-based Approximation Algorithm for Delay Constrained Relay Node Placement in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中的时延约束中继节点配置（DCRNP）问题旨在部署最少的中继节点，使得每个传感器节点都有一条路径将该传感器节点连接到sink，而不违反时延约束。随着无线传感器网络在时间要求严格的应用中的应用，DCRNP问题的重要性变得引人注目。针对DCRNP问题的NP难性质，提出了一种基于集合覆盖的中继节点放置（SCA）的近似算法来求解DCRNP问题。所提出的SCA算法以跳数从汇聚节点到给定传感器节点迭代部署中继节点，即，在第$k$次迭代中，SCA将中继节点部署在与宿相距$k$跳的位置处。具体来说，在每次迭代中，SCA首先找到位于1跳内的中继节点和传感器节点的候选部署位置，这些节点已经连接到sink。然后，基于集合覆盖方法，从这些候选部署位置中选择一个子集来部署中继节点，该子集能够保证在时延约束内存在连接未连接传感器节点到sink的路径.在SCA算法的迭代过程中，传感器节点在满足时延约束的情况下逐渐连接到sink节点。详细分析了SCA算法的逼近比，并通过严格的时间复杂度分析证明了SCA算法是一个多项式时间算法。为了评估所提出的SCA算法的性能，进行了大量的仿真，仿真结果表明，SCA算法可以显着节省部署的中继节点相比，现有的算法，即，SCA算法最多可节省31.48%的中继节点。
2015-04-03 cs.NI
A Survey on Detection of Sinkhole Attack in Wireless Sensor Network
无线传感器网络由大量低成本、资源受限的传感器节点组成。无线传感器节点的局限性在于其存储容量小、计算能力低、部署在敌对区域无人值守、通信范围小、能量消耗低等特点。基于这些特点使得该网络容易受到多种攻击，如sinkhole攻击。Sinkhole攻击是一种攻击类型，受损节点试图通过通告其虚假路由更新来吸引网络流量。天坑攻击的影响之一是，它可用于发起其他攻击，例如选择性转发攻击、确认欺骗攻击以及丢弃或更改路由信息。它也可以用来向基站发送虚假信息。本文主要研究和分析了现有的无线传感器网络中检测和识别sinkhole攻击的解决方案。分析是基于所提出的解决方案的优点和局限性。
2015-05-12 cs.CR 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
Communication-aware algorithms for target tracking in wireless sensor networks
本文介绍了无线传感器网络（WSNs）中的目标跟踪算法，使减少数据通信成本。所考虑的问题的目标是控制移动的移动接收器，它必须在尽可能短的时间内到达一个移动目标。通过仅将必要的数据读数（目标位置）传输到移动接收器来减少WSN能量资源的消耗。仿真进行了评估所提出的算法对现有的方法。实验结果证实，所引入的跟踪算法允许数据通信的成本大大降低，而不会显着增加的时间量，接收器需要赶上目标。
2014-09-22 cs.NI
Impacts of structural factors on energy consumption in cluster-based wireless sensor networks: a comprehensive analysis
有限的能量是无线传感器网络研究的主要驱动因素。聚类通过减少网络上传输的数据流量来解决这个能源短缺问题，因此文献中提出了几种聚类方法。研究人员提出了他们的方法，使严重的假设，如始终定位在拓扑结构的一侧的单一汇或使集群附近的汇较小的大小。然而，据我们所知，有没有全面的研究，调查各种结构的替代方案对无线传感器网络的能量消耗的影响。在本文中，我们深入分析了各种结构的方法，如集群的大小，在拓扑结构中的层数，节点密度，位置和数量的汇的影响。提供了广泛的模拟结果。结果表明，最佳性能约
2015-12-11 cs.NI
Link and Location Based Routing Mechanism for Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络中，感知数据由通信范围内的可用节点上报给sink。所感测的数据应当以信宿所期望的频率被报告给信宿。为了在源和宿之间进行通信，使用基于链路的路由。基于链路的路由机制旨在实现能量有效且可靠的路由路径，该机制考虑每个节点的状态（以焦耳表示的当前能量水平）、链路状况（以焦耳表示的簇头（CH）和网关（GW）候选者进行的传输的数量）和发射功率（以焦耳表示的传输所需的功率）。使用每个节点的状态、链路条件和发射功率来计算每个节点的称为预测传输计数（PTX）的度量。具有最高PTX的节点将具有最高优先级，并且它将是充当CH或GW的潜在候选者。因此，选择合适的CH或GW减少了能量消耗，并且增加了网络寿命。
2014-03-07 cs.NI
Field Reconstruction in Sensor Networks with Coverage Holes and Packet Losses
环境监测通常通过无线传感器网络来执行，其节点随机部署在感兴趣的地理区域上。传感器对物理现象（所谓的场）进行采样，并将其测量结果发送到{ \em sink}节点，该节点负责从这种不规则样本重建场。在这项工作中，我们专注于实际感兴趣的场景，其中传感器部署在地理区域的某些区域是不可行的，例如，由于地形的凹凸不平，以及由于衰落或由于同时访问无线介质的传感器之间的传输冲突，传感器测量到接收器的传送可能失败。在这些条件下，我们进行了渐近分析和评估质量的估计的d维字段时，水槽使用线性滤波作为重建技术。具体来说，给定表示采样系统V的矩阵，我们导出VV* 的极限谱分布的矩和表达式，因为V的大小趋于无穷大，并且其纵横比具有远离零的有限极限。通过使用这样的渐近结果，我们通过VV* 的η-变换来近似估计域上的均方误差，并推导出在上述条件下的传感器网络性能。
2010-09-03 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
On Performance of Event-to-Sink Transport in Transmit-Only Sensor Networks
我们考虑一个混合的无线传感器网络与定期和只发送传感器。仅发送传感器没有接收器电路，因此更便宜且能耗更少，但它们的传输无法协调。常规传感器，也称为簇头，负责接收来自只发送传感器的信息并将其转发到sink。这种混合网络的主要目标是降低部署成本，同时实现一些性能约束（最小覆盖范围，感知速率等）。在本文中，我们感兴趣的是只发送传感器和簇头之间的通信。我们开发了一个详细的分析模型的物理和MAC层使用工具从排队论和随机几何。(The MAC模型，我们称之为具有干扰的Erlang损耗模型，可能具有独立的兴趣，因为它适用于任何非时隙;即，不同步的无线通信信道）。我们给出了一个明确的公式，成功的分组接收的簇头，给定传感器的位置的频率。我们进一步定义分组接纳策略在簇头，我们计算不同的性能标准的最优策略。最后，我们表明，建议的混合网络，使用最佳的政策，可以实现大幅节省成本相比，传统的架构。
2006-09-08 cs.NI math.PR
DRUG: An Energy-Efficient Data-Centric Routing Protocol for Wireless Sensor Networks
一般情况下，传感器节点部署在无人值守的区域。在这种情况下，向电池供给能量或更换电池是困难的，甚至有时也是不可能的。因此，延长网络生命周期是这方面的重要优化目标。在本文中，我们提出了一个新的能源有效的数据中心路由协议称为DRUG。在本文中，我们提出了一个自适应的数据为中心的方法来找到一个最佳的路由路径，从源到sink时，传感器节点随机部署在一个有限的服务区域与单一的sink。利用NS-2仿真器，我们比较了DRUG与FLOODING和SPIN协议的性能。
2014-06-18 cs.NI
An imporved decentralized approach for tracking multiple mobile targets through ZigBee WSNs
在无线传感器网络中的目标定位和跟踪问题已经得到了相当大的关注，最近的需求，以实现高定位精度，以最小的成本可能的驱动。在基于无线传感器网络的跟踪应用中，以最小的能量消耗知道任何传感器节点的当前位置是至关重要的。本文重点研究了节点间通信的能量消耗问题，每当定位信息被发送到一个汇聚节点。通过无线传感器网络的跟踪可以分为集中式和分散式系统。与集中式跟踪系统相比，分散式系统在部署用于跟踪少量移动目标时提供低功耗。然而，在一些应用中，定位大量的移动目标是必不可少的。在这样的应用中，分散式系统提供高功耗，因为每个移动目标的位置需要被发送到汇聚节点，这增加了整个WSN的功耗。在本文中，我们提出了一种功率高效的分散式方法，用于跟踪大量的移动目标，同时通过ZigBee网络提供合理的定位精度。
2013-07-11 cs.NI
Performance Improvement by Introducing Mobility in Wireless Communication Networks
通信技术是我们生活方式的主要贡献者。提高通信系统的性能给人类带来了多方面的好处。本报告涵盖了两个典型的这样的系统：无线传感器网络和蜂窝网络。我们研究了这些网络中的流动性的影响。在无线传感器网络中，我们考虑使用移动汇从静态节点收集传感器数据。对于后一种情况，我们设计了数据汇集协议，为一个单一的移动sink，旨在平衡传感器节点之间的能量消耗，以提高网络的生命周期。我们还设计了一个算法，多个移动汇收集紧急的感官信息在允许的延迟。关于蜂窝网络中的移动性，我们的意思是服务提供商是移动的。传统的方法通常考虑如何根据诸如吞吐量的特定度量来最优地部署静态基站。基站密集化是一种解决方案，但它不具有成本效益。引入移动性是为了让基站在天上飞，从而减少投资。我们考虑使用无人机为蜂窝用户服务的关键问题之一：无人机部署。我们已经实现了所有提出的算法，无论是模拟或实验，结果证实了这些方法的有效性。
2017-12-06 cs.NI
Cutting down energy usage in wireless sensor networks using Duty Cycle technique and multi-hop routing
无线传感器网络是由分布在特定区域内的多个传感器节点组成的网络，每个传感器节点都具有从环境中收集信息并将收集到的数据发送到sink的能力。无线传感器网络虽然取得了很大的进展，但最重要的问题是能量资源的严重限制。由于在传感器网络的不同应用中，我们可以抛出静态或移动接收器，因此这种网络的所有方面都应该有能量意识。与这些网络相关的最重要的主题之一是路由。最广泛使用和最有效的路由方法之一是分层（基于聚类）方法。在本研究中，以降低能量消耗和网络覆盖的持久性为目标，我们提出了一种基于分簇算法和多跳路由的新算法。为了实现这一目标，我们首先根据网络的大小对网络环境进行分层。我们将确定最佳的簇头数目，每个簇头将开始接受成员的拓扑控制机制的基础上。同样，我们将第一层设置为门层，随后识别门节点，我们将关闭一半的传感器，然后停止使用能量，这一层中的剩余节点将加入门节点，因为它们在改善系统功能方面具有关键作用。下一层的簇头将信息发送到上一层的簇头，直到发送的数据被发送到门节点，最后被发送到sink。我们已经测试了所提出的算法在两种情况下1）当汇是关闭的，2）当一个汇是开的和仿真数据表明，所提出的算法具有更好的性能，在网络的寿命比LEACH和E LEACH协议。
2016-09-08 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
Data Gathering Scheme for Wireless SensorNetworks Using a Single Mobile Element
在本文中，我们研究的问题，收集数据的无线传感器网络中使用一个单一的移动元素。特别是，我们考虑的情况下，数据产生的测量，他们需要在一个给定的时间间隔内从测量发生的时间被传送到一个预定义的汇。移动单元在预定义的路径中行进网络，从节点收集数据，并通过单个长距离传输将它们传递到接收器。在这个问题中，移动元件路径的长度由预定长度限定。此路径将访问节点的子集。这些选定的节点将作为缓存点工作，并将聚合其他节点的数据。选择缓存点节点的目的是减少由于多跳转发的能量消耗。我们为这个问题提供了一个基于知识的解决方案。我们评估我们的算法的性能进行比较，从文献中最好的知名算法。
2014-04-02 cs.NI
WiFly: experimenting with Wireless Sensor Networks and Virtual coordinates
在设计无线传感器网络的通信协议时，实验是很重要的。低层对上层性能有很大的影响，并且这种现象的复杂性不能完全通过分析或仿真来捕捉。在本报告中，我们将介绍从设计节能自组织通信架构（MAC、路由和应用层）到实际实验的完整过程。所提出的通信架构包括一个MAC协议，避免建立和维护邻居表，和地理启发的虚拟坐标路由协议。该应用程序由一个移动汇询问无线传感器网络的基础上发出的请求断开连接的基站。在此架构的设计过程中，我们验证它的功能正确的模拟，我们进行了时间验证。这项研究是需要计算的最大速度移动汇可以采取。我们详细的实施，和场外实验的结果（在物理层的能量消耗，在MAC层的冲突概率，路由）。最后，我们报告在现实世界中的部署，我们已经安装了无线电控制的飞机上的移动汇节点。
2008-03-14 cs.NI
TrustMIX: Trustworthy MIX for Energy Saving in Sensor Networks
MIX是近年来提出的一种新的无线传感器网络数据采集能量管理方案。然而，目前还不知道当一些传感器进行天坑攻击时，它的表现如何。在本文中，我们提出了一个变种的MIX与附属的计算信任管理，以限制这种天坑攻击的影响。我们评估如何MIX抵抗天坑攻击和不计算信任管理。本文的主要结果是发现，MIX是非常脆弱的天坑攻击，但附属的信任管理有效地减少了这种攻击的影响，同时保留MIX的主要特点：增加网络的生命周期。
2007-05-16 cs.CR cs.DC cs.NI
Data Gathering from Path Constrained Mobile Sensors Using Data MULE
在无线传感器网络中，传感器节点被部署用于从环境中感知有用的数据。传感器是能量受限的设备。为了延长传感器网络的生命周期，现在使用移动机器人（有时称为数据汇，数据骡子或数据收集器）来收集传感器的传感数据。在这种环境中，传感器节点直接将其感测到的数据传输到数据骡子。传感数据有时对时间敏感;因此，应在预定义的时间段内收集数据。因此，根据数据骡子的速度，数据骡子的轨迹长度具有上限。本文提出了一种近似算法，用于移动数据采集器从移动传感器采集数据
2016-12-13 cs.NI
Capturing Sensor Data from Mobile Phones using Global Sensor Network Middleware
手机在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。今天，大多数智能手机都包含各种各样的传感器，可以感测物理环境。物联网的愿景包括参与式传感，这是使用基于移动电话的传感和推理。在这项研究中，我们提出并展示了我们的DAM4GSN架构来捕获传感器数据使用内置到手机中的传感器。具体来说，我们将一个名为“全球传感器网络（GSN）”的开源传感器数据流处理引擎与Android平台相结合，以捕获传感器数据。为了实现这一目标，我们提出并开发了一个可以安装在Android设备上的原型应用程序，以及作为GSN中间件组件的AndroidWrapper。手动连接传感器设备的传感器数据处理中间件系统的过程和困难进行检查。我们根据移动客户端的功耗来评估系统的性能。
2013-02-01 cs.NI
Optimizing data collection for object tracking in wireless sensor networks
针对无线传感器网络中目标跟踪算法的不足，提出了一种改进算法。所考虑的任务是控制移动接收器的移动，该移动接收器必须在尽可能短的时间内到达目标。通过仅将选定的数据读数（目标位置）传输到移动接收器来优化WSN资源的利用。进行模拟以评估针对最先进的方法提出的修改。所得到的结果表明，所提出的跟踪算法允许大幅减少数据汇集的成本没有显着增加的时间量，它需要赶上目标。
2013-11-02 cs.NI
Stationary and Mobile Target Detection using Mobile Wireless Sensor Networks
在这项工作中，我们研究了移动传感器网络中的目标检测和跟踪问题，其中感兴趣的性能指标是检测和跟踪覆盖的概率，当目标可以是固定的或移动的，其持续时间是有限的。我们提出了一个基于物理覆盖的移动模型，移动传感器节点移动，使得不同的移动节点覆盖的区域之间的重叠是小的。结果表明，对于静止目标的情况下，所提出的移动模型可以实现所需的检测概率与移动节点的数量显着减少，特别是当检测要求是非常严格的。同样，当目标是移动的覆盖为基础的移动性模型产生了一贯较高的检测概率相比，其他模型正在调查。
2010-06-22 cs.NI
Dynamic Configuration of Sensors Using Mobile Sensor Hub in Internet of Things Paradigm
物联网（IoT）设想将数十亿个传感器连接到互联网。通过在传感器和云服务器之间部署智能底层计算设备（如手机），我们可以通过使用智能处理（如融合和过滤传感器数据）来减少数据通信，从而节省大量能源。这也是现实世界传感器部署的理想选择，因为将传感器直接连接到计算机或互联网是不切实际的。大多数领先的物联网中间件解决方案需要手动和劳动密集型任务才能完成，以便将手机连接到它们。在本文中，我们提出了一个移动应用程序称为移动传感器集线器（MoSHub）。它允许各种不同的传感器连接到手机，并将数据发送到云端，智能地减少网络通信。具体来说，我们探索了允许MoSHub自主连接到基于云的物联网中间件解决方案的技术。在我们的实验中，我们采用了全球传感器网络（GSN）中间件来实现和评估我们的方法。这种自动化配置减少了大量的手工劳动，否则需要由技术专家执行。我们还评估了可用于自动化配置过程的不同方法。
2013-02-05 cs.NI
Barrier Coverage in Mobile Camera Sensor Networks with Grid-Based Deployment
障碍覆盖是无线传感器网络中许多实际应用的关键问题，例如，国家边界监控、安全监视和入侵者检测等，其目的是检测试图穿越保护区域的入侵者。在本文中，我们研究了如何有效地提高障碍物覆盖使用移动摄像头传感器，其中摄像头传感器部署基于网格的策略。
2015-03-18 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
Epidemiological Approach for Data Survivability in Unattended Wireless Sensor Networks
无人值守无线传感器网络（UWSNs）是无线传感器网络的特点是零星的sink存在和敌对环境中的操作。在一段时间内没有接收器，阻止了传感器节点实时的卸载数据，并大大增加了攻击的机会，导致删除，修改或披露传感器收集的数据。在本文中，我们专注于UWSNs，传感器节点收集和存储数据本地，并尝试上传所有的信息，一旦水槽变得可用。UWSNs最相关的问题之一是在不可靠的网络中，甚至在存在强大的攻击者的情况下，保证一定程度的信息生存性。在本文中，我们首先介绍了一种基于域启发的方法来建模UWSN中的信息生存性。接下来，我们推导出一个完全分布式的算法，支持这些模型，并给出正确性证明。
2016-08-21 cs.DC cs.NI
Distance Aware Relaying Energy-efficient: DARE to Monitor Patients in Multi-hop Body Area Sensor Networks
近年来，无线体域传感器网络的应用受到了广泛的关注。WEBSYS在获得实时的精确数据和降低能耗水平方面发挥着重要作用。它由微型，重量轻和能量受限的传感器组成，放置在人体内/人体上，以监测身体器官中的任何模糊性并测量各种生物医学参数。在这项研究中，一个名为距离感知中继节能（DARE）协议，以监测病人在多跳体域传感器网络（BASNs）。该协议通过调查病房的医院，包括八个病人，在不同的拓扑结构下，通过定位在不同的位置或使其静态或移动的水槽。每个病人身上都有七个传感器，测量心电图（ECG）、脉搏率、心率、体温水平、血糖水平、毒素水平和运动的不同参数。为了降低能耗，这些传感器通过贴在每个患者胸部的身上继电器与水槽通信。与身体传感器相比，身体中继器拥有更高的能量资源，因为它们执行数据的聚合和中继到汇聚节点。与BAN的另一种协议M-ATTEMPT进行了比较。仿真结果表明，相对于M-ATTEMPT协议，该协议延长了网络生存时间，有效降低了网络能耗。
2013-07-26 cs.NI
EDAP: An Efficient Data-Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks
Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)（阿米尔卡比尔理工大学（德黑兰理工大学））
针对定向扩散协议存在的延迟聚合和独立ED洪泛问题，提出EDAP协议，利用虚拟汇聚节点构建多路径，实现负载均衡，显著节省能量并延长网络寿命（比DD提升75%）。
2026-10-07 cs.NI
Merging Two Arima Models for Energy Optimization in WSN
ARIMA模型在传感器网络中的应用我们的能量有效的信息收集方案的基本思想是，如果传感器节点采样的数据是可预测的汇聚节点，以抑制数据传输。1）初步数据汇集-在此阶段，汇节点收集足够的数据，以便它可以为每个节点建立ARIMA模型。然后汇聚节点为特定节点选择一个模型，并将相应的模型参数发送回节点，并将它们与节点一起保存。为节点选择模型在能量消耗和预测精度之间进行权衡。因此我们根据C = α xMAE +（1 - α）x rtran 0=< α =<1选择模型，其中模型应使C最小化。这里，MAE是平均绝对误差，其由一些预定义的误差容限归一化，并且rtran是传输的样本数量与样本总数的比率。2)自适应数据汇集-在传感器节点接收到模型参数后，它检查每个实际数据值与从接收到的参数计算的数据值。如果存在超出某个预定义的误差容限的偏差，则只有它将原始数据值发送到汇聚节点。
2010-06-28 cs.NI
Dynamic Coverage of Mobile Sensor Networks
在本文中，我们研究了动态方面的覆盖范围的移动传感器网络造成的传感器的连续移动。随着传感器的移动，最初未覆盖的位置可能会在稍后的时间被覆盖。随着时间的推移，更大的区域被覆盖，在固定的传感器网络中可能永远不会被检测到的入侵者现在可以被移动的传感器检测到。然而，这种覆盖率的提高是以一个地点只在部分时间被覆盖为代价的，在覆盖和不覆盖之间交替。我们表征区域覆盖在特定的时刻和时间间隔，以及一个位置被覆盖和未覆盖的持续时间。我们进一步表征检测随机定位的入侵者所需的时间。对于移动入侵者，我们采取了博弈论的方法，并得出最佳的移动性策略的传感器和入侵者。我们的研究结果表明，传感器的移动性带来了独特的动态覆盖性能不存在于一个固定的传感器网络，移动性可以被利用来弥补缺乏传感器，以提高覆盖。
2011-01-01 cs.NI
Localization using Mobile Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）是一组空间分布的专用自主传感器，用于监测（和记录）环境的物理条件（并在中央位置组织收集的数据）。它们一直是人们感兴趣的话题，因为它们的多功能性和多样化的能力，尽管有简单的传感器测量局部量，如温度，pH值或压力。我们深入了解如何利用这种网络进行本地化，并提出了一种改善IIT孟买校区动物和人类生活条件的技术。
2021-02-17 cs.NI
GCP: Gossip-based Code Propagation for Large-scale Mobile Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSN）近年来受到越来越多的关注。现在预计这些系统将长期部署，因此需要更新软件。在大量传感器上自动更新软件代码是一项艰巨的任务，因为显然不能考虑“手动”更新，特别是当所有参与的传感器都嵌入在移动实体上时。在本文中，我们研究了一种方法来自动更新软件在移动传感器为基础的应用程序时，没有定位机制。我们利用对等合作的范例，以实现代码传播的可靠性和可扩展性之间的良好权衡。更具体地说，我们提出了GCP（{ \emph Gossip-based Code Propagation}）的设计和评估，移动无线传感器网络的分布式软件更新算法。GCP依赖于两种不同的机制（捎带和转发控制）来显著改善负载平衡，而不牺牲传播速度。我们将GCP与传统的传播方法进行了比较。仿真结果表明，基于合成和现实的工作负载，GCP实现了良好的收敛速度，同时均衡的负载之间的传感器。
2007-07-30 cs.NI
SenseDroid: A Context-Aware Information Exchange Framework for Mobile Sensor Networks Using Android Phones
移动电话和智能电话已经发展成为非常强大的设备，其具有在除了通用通信之外的许多应用领域中利用的潜力。随着每一年的过去，我们看到越来越强大的智能手机正在制造，其中有大量强大的嵌入式传感器，如麦克风，摄像头，数字指南针，GPS，加速度计，温度传感器等等。此外，能够轻松地编程今天的智能手机，使我们能够利用这些传感器，在各种各样的应用，如个人安全，紧急和灾难响应，态势感知，远程活动监控，运输和环境监测。在本文中，我们调查现有的移动电话传感方法和应用领域。我们还制定了我们的项目，SenseDroid的架构框架，其效用，局限性和未来可能的应用。
2015-07-10 cs.NI
A Survey on Mobile Data Gathering in Wireless Sensor Networks - Bounded Relay
大多数无线传感器网络由静态传感器组成，可以部署在广泛的环境中进行监测应用。传感器节点在将数据从源节点传输到静态宿节点的过程中，能量消耗量很大。一些无线传感器网络的体系结构已被提出基于移动元素。存在大量的方法来解决上述问题。发现了两种方法，即单跳数据收集问题（SHDGP）和移动数据收集，这是用来增加网络的生命周期。单跳数据收集问题用于实现均匀的能量消耗。移动数据收集算法用于寻找传感器网络中的最小点集，作为移动网络的数据收集点。即使经过几十年的研究，仍然存在一些未解决的问题，如非均匀的能耗，延迟增加，需要解决。
2014-02-06 cs.NI
A Review of Power Aware Routing Protocols in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络被设想由许多小型设备组成，这些设备可以感知环境并根据需要传输数据。广泛的传感器网络的最关键的要求是电源效率，因为电池更换是不可行的。许多协议被提出来通过使用复杂的算法来最小化功耗。然而，由于传感器网络中的单个传感器节点不具有高计算能力，因此难以执行这些复杂的方法。另一方面，许多传感器节点需要将数据包传输到收集所需数据的汇聚节点。因此，传感器节点在路由上的操作被终止。即使一些传感器节点处于活动状态，也很难将数据包传递到汇聚节点。在本文中，介绍了无线传感器网络的能量感知路由协议的深入了解。所考虑的协议是LEACH、VGA和PEGASIS。此外，还对这些协议进行了比较。
2014-04-05 cs.NI
Dynamic Localization Protocols for Mobile Sensor Networks
传感器节点确定其在网络中的物理位置（定位）的能力在传感器网络中具有根本的重要性。除非数据的上下文是已知的，否则无法解释来自传感器的数据;这通常通过跟踪其物理位置来实现。现有的研究主要集中在静态传感器网络中的定位，其中定位是一次性（或低频）活动。相比之下，本文认为移动传感器的定位：当传感器是移动的，定位必须定期调用，使传感器跟踪他们的位置。定位的频率越高，由于移动性而引入的误差就越低。然而，定位是一个昂贵的操作，因为它涉及通信和计算。在本文中，我们提出并研究了自适应和预测协议，控制频率的定位传感器的移动性行为的基础上，以减少定位的能量需求，同时绑定的定位误差。我们表明，这样的协议可以显着降低本地化的能量，而不牺牲精度（事实上，提高精度为大多数情况下）。使用模拟和分析，我们探讨了能源效率和定位误差之间的权衡，由于移动性的几个协议。
2004-08-18 cs.NI
Energy Efficient Clustering and Routing in Mobile Wireless Sensor Network
在移动无线传感器网络（MWSN）中，由于传感器节点的能量资源有限，因此在路由过程中实现能量有效性是一个关键问题。MWSN中节点的移动性对设计能量有效的路由协议提出了挑战。聚类有助于通过降低网络的组织复杂性开销来实现能量效率，该开销与网络中的节点数量成比例。本文提出了一种新的混合多路径路由算法与有效的分簇技术。当一个节点剩余能量高、传输距离大、移动性小时，它被选为簇头。该算法采用能量感知选择机制和最大节点剩余能量估计技术，提高了路由过程中的能量性能。仿真结果表明，该分簇路由算法在动态和能量不足的移动传感器网络中具有良好的可扩展性。
2010-11-24 cs.NI
Mobile Elements Scheduling for Periodic Sensor Applications
在本文中，我们研究的问题，设计的移动元素旅游，使每个旅游的长度是低于预定的长度和深度的多跳路由树的限制为k。移动元素的路径被设计为访问节点的子集（缓存点）。这些缓存点存储其他节点数据。为了解决这个问题，我们提出了两个基于几何的解决方案。我们的解决方案考虑了建立巡回赛期间节点的分布。我们的实验结果表明，我们的计划显着优于最好的可比方案在文献中。
2014-04-01 cs.NI
Charging Wireless Sensor Networks with Mobile Charger and Infrastructure Pivot Cluster Heads
无线可充电传感器网络（WRSNs）由传感器节点与电池组成，在过去几年中一直处于传感和通信技术的最前沿。具有不同使命的传感器网络正在大规模推出，特别是在物联网商业市场。为了确保WRSNs的可持续运行，及时充电是非常重要的，因为即使是单个传感器节点的能量不足也可能导致严重的后果。随着大量的WRSNs的存在和存在，能源效率的充电计划是必不可少的工作场所，需要一个适当的运营成本水平。充电方案的选择取决于网络参数，如传感器节点的分布模式，充电器的移动性，和定向天线的可用性。在当前的充电技术中，当传感器节点需要非接触式充电时，具有小发射天线的射频（RF）远程充电正获得关注。当传感器节点分布在服务区域中时，RF充电特别有用。为了利用RF充电获得更高的充电效率，可以考虑用于移动充电器的最佳路径规划以及通过利用定向天线实现的波束成形技术。在这篇文章中，我们提出了无线传感器网络的射频充电从移动充电器充电，使用传感器节点的收获，和传感器节点之间的能量交易的角度进行了审查。引入了枢轴簇头的概念，提出了一种分两阶段的射频充电方案，即通过具有定向天线的移动充电器对枢轴簇头进行充电，通过具有定向天线的枢轴簇头对成员传感器节点进行充电。
2017-03-17 cs.NI
Routing protocols for mobile sensor networks: a comparative study
本文提出了一个基于簇的位置和非位置为基础的移动无线传感器网络路由协议的比较，概述了移动环境下的协议设计考虑。所选择的协议进行比较的基础上，多个参数，其中包括数据包传输率，数据包丢失，网络寿命，和控制开销使用可变数量的节点和速度。大量的仿真和分析结果表明，基于位置的路由协议相比于非基于位置的路由协议，导致更少的数据包丢失。然而，基于位置的协议需要定位机制或GPS用于位置信息，这消耗能量并影响网络寿命。或者，非基于位置的协议更节能，并提供延长的网络寿命。
2014-03-13 cs.NI
Efficient Machine-type Communication using Multi-metric Context-awareness for Cars used as Mobile Sensors in Upcoming 5G Networks
即将到来的基于5G的通信网络将面临与静态和移动物联网（IoT）系统的大规模部署相关的传感器数据传输量的大幅增加。作为移动传感器的汽车将成为预测性维护和动态交通预测等基于云的应用的重要数据源。由于可用通信资源的限制，预期机器类型通信（MTC）的增长将对人对人（H2H）通信造成严重干扰。因此，非常需要更有效的传输方法。在本文中，我们提出了一种概率方案，有效地传输车辆传感器数据，利用有利的信道条件，并避免传输时，他们预计将是高度消耗资源。所提出的方案的多个变种进行评估，在全面的现实世界的实验。通过基于机器学习的多个上下文度量的组合，所提出的方案是能够实现高达164%的平均数据率值的传感器应用与软期限的要求相比，定期定期传输。
2019-11-21 cs.NI
Performance Evaluation of Mobile Base Station under different Network Sizes on Cluster-Based Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中基站的位置对网络的生存时间有着重要的影响。提出了一种基于簇的无线传感器网络移动基站定位算法，该算法综合考虑了簇首节点在网络中的位置和剩余能量，并对不同网络规模（100 m × 100 m、200 m × 200 m和300 m × 300 m）下的定位性能进行了评估。使用OMNeT++进行仿真，并与两个不同的静态BS位置，包括中心和外部，HEED协议的方法进行了比较。结果表明，在所有网络规模下，移动基站的性能都优于中心基站和外部基站。此外，所提出的方法和其他方法之间的性能差异随着网络规模的增加而增加，这表明所提出的移动BS定位也提供了可扩展性。
2017-03-20 cs.NI
QoS Constrained Optimal Sink and Relay Placement in Planned Wireless Sensor Networks
我们在给定的位置给出一组传感器，一组潜在的位置放置基站（BS，或汇），和另一组潜在的位置放置无线中继节点。存在用于放置BS的成本和用于放置中继的成本。我们考虑的问题是选择一组BS位置，一组中继位置，以及传感器节点与所选BS位置的关联，使得从每个传感器到其BS的路径中的跳数由hmax限制，并且在所有这样的可行网络中，所选网络的成本是最小的。跳数界限足以确保在轻业务模型下在给定的最大延迟内将数据递送到BS的特定概率。我们观察到这个问题是NP难的，甚至很难在一个常数因子内近似。对于这个问题，我们提出了一个多项式时间的近似算法（SmartSelect）的基础上提出的中继放置算法在我们早期的工作，随着修改的贪心算法加权集覆盖。我们分析了该算法的最坏情况下的近似保证。我们还提出了一个多项式时间启发式，以改善SmartSelect提供的解决方案。我们的数值结果表明，该算法提供了良好的质量解决方案，在各种随机生成的网络场景中使用非常少的计算时间。
2014-01-11 cs.DM cs.DS cs.NI
Fair Scheduling for Data Collection in Mobile Sensor Networks with Energy Harvesting
我们考虑的问题，数据汇集从一个大陆规模的网络的能量收集传感器，适用于跟踪移动资产在农村环境中。我们的应用限制有利于一个高度不对称的解决方案，重占空比传感器节点与供电基站通信。我们研究了一种新的调度优化问题的能量收集移动传感器网络，最大限度地提高无线电链路质量和能量收集效率的约束下收集的数据量，同时确保公平的数据接收。我们证明了该问题是NP-完全的，并提出了一个启发式算法来近似的最优调度解决方案在多项式时间。此外，我们的算法在处理渐进式能量收集事件（例如太阳能电池板）或机会主义和突发事件（例如无线电力传输）方面非常灵活。我们使用经验的链路质量数据，太阳能和WPT效率，以评估所提出的算法在广泛的模拟和比较其性能的国家的最先进的。我们表明，我们的算法实现了高的数据接收率，在不同的公平性和节点寿命的限制。
2016-03-08 cs.NI
