摘要：针对异构传感器节点随机部署导致的分布不均与通信问题,论文提出一种"多间距+密集度"双激励下异质传感网的优化部署("Multi-Distance&Density"Dual-Drived Deployment Optimization for Heterogeneous Sensor Network,DDDH)算法。从异构节点间"双向不通信"问题着手,利用异构特征建立的双向通信邻居确定异构节点的最佳部署状态;改进传统密集度概念,使节点依此获取其两跳邻居冗余信息并进行移动受力分析;设计节点步长使其受冗余程度的激励,有效指导节点克服局部最优问题。仿真验证,DDDH算法在包容异构通信差异的同时,以更高的效率均匀化网络拓扑结构,其网络的重构过程保证了对场景与异构性的低敏感度,且优于其他同类算法。

摘要：针对随机异构传感器网络节点调度过程中覆盖率和能耗的平衡问题,论文面向具有随机异构属性的无线传感器网络,提出了一种基于虚拟节点的调度算法(SAVSH)。通过部署虚拟节点,与原网络拓扑共同构建Delaunary三角剖分,分配节点受力来源。利用三角形平衡点实现网络整体的覆盖优化;通过三角形关键点完成节点位置的精确定位;引入二进制编码,完成对越界关键点的识别,及其对边界节点的约束受力设计。仿真结果表明,SAVSH在稳定的短移动距离下,能够高效地提高异构网络的覆盖率,且与同类算法相比,SAVSH在收敛速度上表现出一定优势。

摘要：泛化存在的异构传感网,在分簇及路由过程中,通常面临负荷盲从、能耗不均的"热区"问题,提出了一种以扇区均衡为基础,逐层引导的路由算法(Even Sector Hierarchical Routing algorithm,ESHR)。改变单一物理空间的均匀切分,建立热区层、层内、层间多角度下的约束,设计出以参考节点负荷和通信能力为依据的可扩展扇形划分方案,确定扇区各指标的量化表达,从网络系统级上避免了单簇跨度过大的能耗隐患。除侧重能量考量外,引入平均邻居跨度、基站跨度、扇区信息作为簇首和候选路由的依据,构建了具有网络普适性的定向层次路由,改善通信效率和避免能量塌陷的同时,以稳定的节点单体能耗实现了整体网络的寿命延长。经与三种同类型分簇算法的随机可重复性对比实验,分布式的ESHR在能量的利用率、均衡性和稳定性方面均具有明显优势。

摘要：在大型室内定位场景中,利用接收信号强度的指纹定位算法存在信号传播不稳定、计算复杂度高以及定位精度低等问题。为解决该问题,提出一种动态校正的信号双尺度近邻定位算法。根据目标区域的物理连通性,采用一对多支持向量机构建分区模型,缩小信号变化范围,减小在线阶段的数据计算量。以高斯过程回归训练接入点信号距离模型预测分区路径损耗特性,校正信号波动值,使定位结果更加稳定。在线阶段,引入斯皮尔曼相似系数来衡量信号间的相似度,减小指纹库中异常值带来的影响,基于动态邻近算法计算信号间的差异值,然后使用Blending模型融合算法将这两种尺度进行线性融合,建立具备动态高斯校正能力的双尺度近邻定位算法,并设计环境参数自适应获取近邻k值,减小环境噪声的影响,克服了单一的信号尺度易导致定位结果波动较大的问题。测试结果表明,所提算法在房间和走廊区域定位精度均小于0.5173 m,相较于传统算法,定位精度提升约25%以上。

摘要：针对事件驱动型传感器网络的应用,为了平衡节点能耗和提高能量使用效率,提出一种基于簇的多路径路由协议(Cluster-based multi-path routing protocol,CBMRP)。该协议由位于事件区域的节点根据邻居节点的分布情况和自身的剩余能量参与簇首竞争;然后,利用蚁群算法并行搜索从簇首节点至汇聚节点的多条传输路径,并动态地选择一条路径传输数据,从而有效地降低和均衡了节点的能耗。此外,CBMRP设计一种简单的簇内调度方法,在满足监测精度的情况下,通过关闭冗余节点进一步降低网络能耗。仿真结果表明,CBMRP比传统的路由协议具有更低的能耗和更长的网络生存期。

摘要：基于当前无线传感器网络二维覆盖的研究成果,针对实际的立体空间应用性较弱的困难,给出感知节点覆盖三维复杂场景(CTDCT)的解决方案.强调以立体感知模型刻画三维复杂场景下节点感知质量,结合视距与非视距场景下感知盲区的判定,解决遮蔽覆盖的误判问题;引入点集到场景可行域的映射,初筛节点分布与减小冗余的双增益网络;利用全迭代周期内非线性调整节点位置,前期提升网络多样性,后期优化局部拓扑结构;设计节点移动步长,使其受冗余节点的激励,提升网络与现有环境间的耦合程度.仿真结果表明,CTDCT算法在视距与非视距场景联合作用下,通过减小覆盖误判概率,优化调整节点的坐标位置,可有效降低节点感知重叠区和盲区,最终实现三维复杂场景下区域覆盖质量的增强.

摘要：针对传统温室监控系统成本高、移动性差的问题,设计了基于无线传感器网络的嵌入式温室监控系统。介绍了系统的整体结构,分别以S3C2410和MSP430F149为核心设计了汇聚节点与子节点的结构组成,实现了系统的硬件基础。在此基础上,又提出了一套适用于该系统的无线网络通信协议,规定了无线通信的数据传输格式。同时,还规划了汇聚节点的工作流程。最后通过采用休眠-唤醒模式,使节点的寿命得到了显著提高。WSN的引入精简了通信线路铺设,缩短了工程建设周期,方便了系统维护与扩展,并对提高温室管理水平和国家发展农业自动化具有重要意义。

摘要：蓝牙作为一种无线通信和无线网络的新兴技术,其技术产品大规模应用的序幕即将拉开。文章在BlueStack蓝牙协议栈的基础上,以实现远程教育中的移动教室设备间蓝牙无线传输为实例进行分析,并给出了该实例基于协议栈的设计思路与实现过程。

摘要：为消除基于虚拟节点的数据融合算法(VNB-DF)的局部误差过大现象,设计了一种误差分级(EG)的虚拟节点数据融合算法。该算法根据目标的精度要求,设定误差等级,通过多项式拟合系数来表示一定范围内的监测数据的分布状态,在内存中生成虚拟节点。实验表明,与簇内数据取均值和VNB-DF算法相比,该算法大大提高了数据采集精度,在多种类环境应用方面能够表现出良好的性能。

摘要：电力系统经济调度(economic dispatch,ED)通过合理配置电力资源,在满足实际运行约束的前提下,使发电成本率最小化。针对ED问题,将量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法与随机扰动策略相结合,提出了一种改进的随机扰动量子粒子群优化(QPSO with random perturbation,RPQPSO)算法。扰动策略采用2种方式,在进化后期根据随机概率对群中的每个粒子进行扰动,避免算法陷入局部最优。为了验证其有效性,利用一组标准测试函数对RPQPSO算法进行了性能测试,测试表明,该算法有助于增加种群多样性,提高算法的全局搜索能力。通过将该算法应用到典型电力系统中进行测试,该算法相较于传统遗传算法、粒子群算法和QPSO算法,在解的质量、鲁棒性和收敛性等方面都取得了较大的提高,表现出优异的求解性能。