文摘
无线传感器网络是有限的绝大多数商品与有限的资源。能耗、网络寿命、吞吐量、路由和网络安全的只有几个研究问题尚未解决基于物联网的传感器网络。成为广泛部署之前,传感器网络基于物联网必须克服各种技术障碍以及通用和特定的危害。为了解决上述问题,本研究试图提高恶意节点检测,减少数据包延迟/包丢失,增加吞吐量,延长网络的生命周期。无线能量收集建议的提出三层基于集群的无线传感器网络路由协议延长网络寿命的能量。承认和黑名单风险为目的的传感器节点的行为,一个三层集群体系结构与集成的安全机制。这种聚类方法是基于成本的,水槽节点选择集群和网格基于代价函数的值。看似无穷无尽的潜在的跨广泛的行业,包括智能交通物联网(物联网)最近获得声望。分析物联网节点和集群策略,PSO应用的建议方法。大量的新服务、规划、电气设备与集成传感器,和协议产生的物联网的爆炸性增长的声望。
1。介绍
物联网使实物与彼此互动和分享重要信息而做出选择和执行关键任务,给他们的能力看,听,想,和执行重要的行动。无线传感器网络是必不可少的,因为他们作为物联网的一个永久层。申请使用无线传感器网络的物联网是多数。链路质量估计基于硬件也被用来评估连接的有效性,提高路由效率。最后,各种测试进行评估推荐方法的效率。大多数竞争对手执行比它的网络生命周期、吞吐量、平均能量消耗,和包延迟,包括增强的三层混合集群机制,能源意识到多次反射路由、人工蜜蜂Colony-SD和不平等的集群基于模糊逻辑1- - - - - -5]。
无线传感器网络是物联网的关键(WSN)。它对整个物联网系统至关重要。传感器网络是至关重要的增长和发展的物联网,因为它使低成本的设备资源有限的改变游戏规则的应用程序的访问。成千上万的传感器,无线,他们相互作用。由于传感器技术的进步,低成本、小型无线传感器,可用于小到大型电器现在可存取的。许多传感器节点,能感知、传输和分析数据构成一个典型的传感器网络。网络监控智能农业的关键环境变量,包括湿度、温度、光、压力,以及安全、可靠的通信,军事应用,医疗、各种行业,交通监控等等。之前被接受和传播,网络必须克服重大风险和技术挑战6- - - - - -10]。
网络有特殊的困难除了上述基本问题,这引起了众多研究者的注意。传感器网络的主要研究问题包括功耗的问题,网络速度,网络耐久性、无线路由算法,和网络安全。在传感器网络通信能量消耗是一个重要的问题。能源效率是一个关键因素,影响网络的整体性能,提高其使用寿命。评估的最重要因素之一的WSN路由协议的效率是网络的能量(EL)。能源消耗,剩余能量,总能量,和其他重要指标和属性都应该考虑当WSN路由计算的成本函数(11- - - - - -15]。
每一个通信系统传统上依赖于路由。学者长期以来与寻找高效、安全、低成本的方法来交付数据包目标受众。研究人员正面临着一项艰巨的任务在创建传感器资源的路由算法,因为这样的低能量的限制,有限的处理,和短的通信范围。之前已有无数人尝试,仍在这个地区来确定最佳的解决方案。负载平衡和其他因素包括可伸缩性、寿命最大化,和节约能源,集群网络分离技术。这是一个非常有效的和有效的方式增加了网络的寿命,同时改变网络如何执行整体(16- - - - - -20.]。
由于主要的网络连接和能耗问题,移动无线传感器网络(WSN)和物联网(物联网)吸引了很多学者的关注。本文介绍一种方法,考虑属性像网络概率,每个节点的认可的地区,整个识别区域的半径。感兴趣的区域进行无线传播。网络连接、长期沟通可持续性和最高能效都保证了这个方法。结果表明,概率理论可以用来构造一个数学网络模型。使用这种方法,可行的调查和评估传感器节点变化与距离检测区域。因此,显示区域之间的连接已经和网络的通信半径。此外,创建了尖端技术来降低能源使用和维护通过增强连接的连接功能。值得注意的是,因为它们包括节点资源受限,IoT-based传感器网络拓扑需要更大的能量比任何其他网络优化。提出的方法的有效性的数学网络结构进一步通过仿真图形显示。 When the radius is 100, the suggested approach uses around 40% less energy on average than the LEACH, ZTR, and DSR current methods.
大多数的WSN的约束源于他们是资源受限的对象。传感器网络公共空间经常受到严厉的或敌对的环境条件,如高温、湿度、压力、灰尘、雨、雪,和其他元素影响网络性能,需要活力和弹性的传感器节点的使用。有限的资源、有限的通信能力、稳定性、容错、带宽、流动性,结果精度、可用性、信任、问责制、异质性、集成、无法控制的环境、技术、和拒绝服务攻击其他的一些问题和未来的挑战网络(DoS) (21- - - - - -26]。
目前物联网系统产生的数据量增长由于物联网技术的发展,这些数据不断通报数据中心。标准的物联网系统糟糕的数据处理和分析不能处理这么多数据流。此外,物联网智能设备必须考虑资源有限的特点,在处理数据。物联网可以处理实时数据流采用创新架构ApproxECIoT(近似计算物联网)边缘,和ApproxECIoT提出了这项工作。处理实时数据流的,它采用了一个自动调节的分层抽样技术。待内部分配的内存限制,该方法修改样本层尺寸按照每个层的变化。当资源很少,这有助于提高计算结果的准确性。最后,利用合成和真实的数据集,进行了实验研究。研究结果表明ApproxECIoT仍然可以提供非常准确的计算结果,利用内存资源类似于简单随机抽样。当合成数据流的抽样比率是10%,精度损失ApproxECIoT SRS相比下降了99.8%,相比CalculIoT CalculIoT和89.6%。 While ApproxECIoT does not function well when utilising the actual data stream from a wireless sensor network, its accuracy loss falls more than that of other frameworks as the sampling ratio rises.
无线传感器网络(WSN)是一个繁忙的研究主题在过去几年里,因为它是一个工业应用(IA)的重要组成部分。特别开发了网络路由策略的关键为了正确发送遥感数据接收方考虑到限制能源和通信能力的传感器节点。在本文中,向前意识因素与能量均衡路由方法(FAF-EBRM)建议。选择下一跳节点FAF-EBRM按照体重意识能量密度和链接。此外,创建一个自发的局部拓扑重建方法。当浸出和EEUC相比FAF-EBRM测试,研究结果表明FAF-EBRM执行更好,因为它平衡能耗,延长寿命函数,并确保优秀的QoS的基础。
在本文中,我们提出一个创新的不平等集群路由协议(UCNPD,即不平等集群基于网络分区和距离)为无线传感器网络(WSN)的移动教育(如移动学习),为了保持更好的和更低的能耗,减少洞的能量,延长网络生命周期。我们把网络区域根据每个节点到基站的距离(BS)这个协议的设计模型,因为我们知道所有网络节点通过节点数据传播到BS接近b,在这个区域,节点将使用更多的能源。这些节点组件负责连接到b,和其余的节点坚持最优聚类路由服务协议,这选举簇头使用计时机制。集群重建结果消耗更少的能源。此外,我们创建集群通过选择各种竞争半径不均,这有助于平衡网络的能源使用。为了平衡和减少能源消耗,我们考虑了节点的度,距离BS,簇头的能量在选择路由的消息。模拟的结果表明,该协议能有效地降低节点的死亡率,延长网络寿命,和平衡每个节点的能量消耗。
标签的碰撞,这减少了RFID系统的有效性,是一个必须解决的重大问题。ALOHA-type算法和QT是目前使用最广泛的避碰算法。然而,这些技术功能当很少有和静态标签阅读。然而,识别的有效性是相对贫穷的时候有很多移动标签阅读。在这项研究中,一个全新的方法来映射关联ID的RFID防撞被建议作为一种解决方案。通过映射的相关ID,这个策略可能会改善标签关联的标签可以传达自己的ID以响应特定的情境,使multitree搜索更加有效。方法可以显著减少的次数读者读和写一个标签的ID时没有很多标签用临时身份证代替真正的ID。阅读时槽在动态ALOHA-type应用程序中,读者可以找到空位的位置基于二进制脉冲位置,防止所带来的效率损失阅读空槽。研究表明,使用这种技术可以显著提高系统的识别效率。
面积频谱效率(ASE)的下行蜂窝网络最终将降至零随着基站(BS)密度对无穷,根据最近的研究,如果绝对高度区别BS天线和用户设备天线是大于零的。ASE崩盘是出现这种情况。我们通过这个问题再次被考虑一个手机网络BS天线下倾的优化。为了提高接收信号强度和/或减少注液电池干扰功率,天线模式调整通常被用来改变方向的垂直波束形成。覆盖概率和ASE而言,本文的重点在于研究之间的联系的废话天线下倾和下行网络性能。我们的发现导致有趣的发现,有一个最佳天线下倾为每个BS覆盖概率密度最高。对于这样一个理想的天线下倾,这取决于BS密度,数值可解的公式。我们的数值结果表明,该网络性能可能实现最优的天线下倾,大大提高了,因此,ASE崩溃可以推迟了近一个数量级的BS密度。此外,给定一定的BS密度,我们的研究结果提供建议如何确定理想的下倾角度来提高网络性能(27- - - - - -33]。
无线传感器网络(WSN)限制的物联网(物联网)最近看到了引人注目的进步。为了实现无缝连接,协调现象增加资源的使用和提供高效服务的迫切需要。物联网设备经常使用在遥远的地点和电池寿命较短。因此,电池寿命短的限制在特定情况下的使用网络。自网络目前的用人方法不能直接应用于物联网由于协议困难,sla(服务水平协议),可伸缩性问题,和复杂性水平,小说概念是需要创建物联网节能方法。增强多层节能集群协议与物联网集成(EMEECP-IOT)本文提出基于异构无线传感器网络(HWSN)方法,旨在解决这些问题。关于标准像网络稳定,收到的数据包,平均吞吐量,标准偏差(SD)和残余能量,建议技术与现有的和传统的协议。根据仿真结果,提出EMEECP-IoT-based HWSN方法执行明显比当前的技术。许多性能指标表明,拟议中的EMEECP-IOT网络寿命增加35%,降低能耗21%。对于传感器网络和IoT-focused应用程序,这暗示技术可用于减少能源消耗和提高网络寿命。
各种因素的相互作用,如vehicle-to-infrastructure (V2I)通信,vehicle-to-vehicle (V2V)通信、车辆密度和流动性,与合作车辆和基础设施,确定车辆网络基础设施支持的能力,成为一个有趣的和困难的问题。在这项研究中,我们考虑一个全新的典型实现容忍延迟与下载请求应用程序场景的一个子集感兴趣的汽车被称为车辆(看到)。看到文件的分布是借助于其他车辆没有下载请求因为每个VoI从互联网上下载一个独特的大文件。使用V2I和V2V通信、车辆移动性,以及基础设施和车辆之间的合作都是探索合作交流策略的一部分,旨在增加车载网络的能力。封闭表达式后可实现的能力得到发展的一个分析框架模型数据传播过程使用这个策略。这个表达式显示之间的关系实现能力和主要performance-impacting参数,如interinfrastructure距离,广播范围的基础设施和车辆,感应范围的车辆,传播率V2I和V2V通信、车辆密度,和看到的比例。建议协同通信技术大大增加车辆网络的能力,特别是当看到很低的分数,根据数值结果。我们的研究结果提供建议的最佳定位车辆的网络基础设施和建立一个合作交流计划增加产能。
上网的传播工具增加了在过去的十年。物联网(物联网),连接越来越多的不同的物理设备,在日常生活中变得越来越根深蒂固。物联网的主要目标是提高网络的有效性通过连接相当数量的智能设备集成和异构网络有关。因此,本文提供了一个简洁的互联网的发展和历史的概述。然后介绍了物联网在清单的应用领域和支持技术。研究讨论了之间的联系网络和物联网,揭示了无线传感器网络(WSN)的物联网应用程序的关键组件。本研究的目的是创建节能网络,支持物联网。本研究评估的文献强调最相关的策略来减少能源物联网的疲劳和轮后确定能源浪费的原因。我们也指出任何的身体在知识方面的节能策略,可能会调查和考虑在未来的努力。这份报告提供了一个几乎完整的和当前在能源行业物联网的照片。 It offers an overview and suggestions for a wide variety of energy-efficient techniques put out in the literature, assisting and assisting future studies. Please be aware that the paper is based on the summary of the doctoral thesis and is an expanded version of that work. This article will provide academics with an introduction to the fundamental concepts of networks, WSNs, and IoT applications.
由于节点的移动性和能源消耗在移动边计算,网络连接故障,缩短移动ad hoc网络的寿命。单路径协议的必要重做路由的路由发现过程失败会导致显著增加网络延迟。多路径路由协议因此建议为了减少路由发现的代价。在本文中,我们引入一个LLECP-AOMDV路由协议为移动计算基于边缘连接的寿命和能源消费预测。在路线寻找能量分级方法。当一个节点的能量低于一定水平,它停止参与路由发现。在路由选择阶段的路径选择基于路由连接的寿命和路线的最小能量使用。我们评估的结果基于性能参数的比较像能源使用,包交付率、端到端延迟。结果表明,拟议中的LLECP-AOMDV优于其他三个协议在大多数网络性能指标和参数,提高网络寿命,降低节点能量消耗,降低平均端到端延迟。协议是非常有利于边缘计算在移动设备上(34- - - - - -38]。
2。基于集群使用物联网传感器网络
CLHs和MNs的分类等级或基于集群路由协议取决于重要的因素包括水槽节点剩余能量和距离(SN)。CLH责任旋转基于节点的等级。节点的排名是基于关键变量的变化。集群成员(CMs)收集的数据,汇总,发送到基站(BS)或传感器节点的集群头(SN)。块基于集群路由协议、网格基于集群路由协议和基于集群路由协议链只是几个例子的大小和形式的基于集群路由协议。此外,基于集群的网络分为两层(两层)和三层(三层)层次结构,如图1。
2.1。集群算法的方法
相邻节点ABE-AODV可能分享他们的可用带宽,这是评估在本地通过你好消息。每个节点计算其媒介入住率比本地每一秒,并将其添加到你好包。最大可用带宽将被用来评估这些数据转化为链接。带宽的准确性评估是由价值决定的,这是一种样品时间。数越高,读数将越稳定,伪装任何媒介负载突然变化。然而,允许快速反应长期负荷波动和节点移动性,节点的数量应该减少。Hello-based技术带来的开销的频率依赖你好排放。你好包发射频率理想情况下应根据节点移动性和/或流动动力学。1秒的一个固定值是用来完成在ABE-AODV比较成功。同样,所有的协议相比较将配置为发送一个信息帧每秒。
AODV已经广泛升级成为ABE-based QoS协议。在未来,它将演变成一个多层路由机制。路由层负责发现适合的QoS路由应用程序期望基于MAC层信息。路由发现过程的目标是找到一个发送方和接收方之间的路径,实现应用程序的带宽需求。结果,根据网络的状态,两个流相同的源和目标可能走上了不同的道路。每个移动节点收到RREQ执行承认检查通过比较RREQ的带宽需求包上的预计可用带宽连接收到RREQ的地方。如果检查成功,修改路由的节点有自己的地址和发送RREQ;如果失败了,消息只是丢弃。接纳控制是在发送方在接收端进行而不是在这一阶段,这不同于之前的协议概述。事实上每个安倍节点跟踪传入连接的可用带宽证明了这一点。 Finally, if a first RREQ is received, the destination sends the request’s originator a unicast route reply (RREP) over the reverse way.
用来解决这个问题的方法是网络异常识别的研究。他们提供了一个算法框架,用于识别的技术WSN-specific方法。几个检测策略以及节点属性解释为建议策略。根据检测方法,比较了不同的传感器节点的检测。本文描述了如何使用传感器网络设备来执行动态功率监测和诊断信号采集、处理和传输。监督控制器收集和传送数据到负责任的节点根据所述方法。传感器节点的DPM协议是利用延长无线传感器网络的寿命;这表明研究考察了PSO算法的历史和现状。
粒子群优化(PSO)是有效的在发现问题时,失败和节点故障检测技术。每个节点应被视为一个粒子移动速度由和值,优化( )。的和值是用于帮助改善网络检测算法有问题的节点。与其他方法相比,该算法方法是利用快速定位失败的节点。算法具有以下好处相比其他传统算法等(我)简单的硬件/软件实现(2)基于参数检查网络的可用性(3)检查参数在现实、整数和二进制域
传感器网络的体系结构如图2。如果结合链路可靠性评估方法,电源管理技术可以帮助提高连接的可靠性。MAC协议增加传动功率降低的可能性时接收错误数据确定连接可靠性低于某一阈值。使用最少的能源,通信节点消耗能量,而在一定的传动功率因为一些连接有很高的成功的机会。为了保持链路可靠性在使用更少的能量,传播管理算法可以减少传动功率。可能媒体增加了重用。
当节点在正确的沟通能力需要建立一个成功的连接,信号范围大于它的目的是。因此,减少网络碰撞会发生因为只有节点等效空间需求将争对介质的访问。碰撞不会那么频繁,提高网络利用率,减少等待时间。统计评估信号强度在收发器的输入端口是RSSI(接收信号强度指示器)。RSSI读数是用来评估信号强度和介质噪声同时接收传入的数据。灵敏度是最小的能源,一个收发器需要能够正确地识别和解码数据。如果接收传输功率低于这个阈值,会发生数据损坏。计算RSSI的数据广播需要参考电压,电池电压。因此,为了将任何RSSI值转化为实际的接收功率,电压出席接受必须是已知的时刻。
PSO的解释如下:
的表示在新的基础上:
新基础的协方差矩阵:
协方差矩阵被定义如下:(我)矩阵的定义: (2) 是对称的(3)对称矩阵被用来计算一个正交矩阵的特征向量
子空间技术来解决大量的统计问题建立了阵列信号处理信道估计和目前访问(CDMA)通信。子空间技术在同一矩阵使用基于EVD空间分解,每个可行的节点的解决方案,解决方案的位置( )使用算法和计算方法( )。群解集,包括每一个解集。在WSN网络利用的每个解决方案使用的方法创建随机数。技术维护最好( )和全最好( )分别为每个解决方案的解决方案和蜂群。在(4)和(5),该方法用于计算每个节点的解决方案和位置(5)。 在哪里和的解决方案和位置是th网络索引,分别。是迭代的数量,的解决方案吗 - - - - - -th和 - - - - - -th指数的粒子群,是群中粒子的位置( )。Q1和Q2生成随机数均匀地分布在0和1之间的范围。加速度数字D1和D2。惯性权重用这封信 。对于每个解决方案,算法实现策略如下:(1)对于每一个方法,一个随机数创建正确的空间特征(2)这个公式用于计算每个粒子(3)如果当前解决方案的成功大于 , 选为当前解决方案吗(4)是否是一个比现在的更好的解决方案使用,当前粒子利用(5)使用(1)和(2),确定粒子的解决方案和位置(6)重复步骤2 - 5,直到迭代的最大数量
是惯性权重。
当前和最大迭代数字显示的字母和tmax。用惯性重量 。确定粒子是否当地或全球,D1和D2用于解决方案的参数空间。在所有情况下,算法技术是利用来确定迭代时的常量D1和D2都等于2。
RGGs, RGG顶点代表网络节点和边表示节点之间的直接联系,是一个大规模的研究和实践模式网络,如传感器网络。这表明,所有无线节点的传输范围和特点都是相同的。在实际世界中,异构无线网络确实存在,与设备拥有完全不同的功能。节点的定位,严重依赖于传感器部署策略,决定了网络的连通性。鉴于传感器可能会安排在任何方式,最基本的问题之一是无线传感器网络覆盖问题。在本研究中,动态随机几何网络,用来连接了网络覆盖混合。
一组控制从图论的概念用于dominating-set-based路由。据说是占主导地位的一个子集如果每个顶点在旁边至少一个其他顶点子集。这种方法的基本思想是限制路由和搜索子图产生支配集。促进诱导网络内路由的主要节点,主导的设置也应该连接。网关主机不占主导地位的一部分设置被称为nongateway主机。dominating-set-based路由连接的主要优点是,它使得在更紧凑的子网路由链接控制集创建的更容易。因此,只需要网关主机存储路由信息。出版物提出HRGG最近,一个新的混合传感器网络基于RGG图模型。销售经理度量模型中使用(最近的水槽节点)。连接必须满足下面列出的需求功能。
代表了数据发送节点。根据模型,为了发送数据,必须找到最近的基站或强烈的节点。允许Bn经营作为一个强大的节点或其他类型的基站。网络如果节点之间的距离有关和Bn小于或等于节点的传输范围。(1)节点和基站正在朝着不同的方向(2)节点和基站都是在同一个方向(3)BS的叶子节点,这仍然是静止的(4)BS以及节点被修好了
很难解决混合传感器网络的覆盖问题。检查每一个亚区 - - - - - -覆盖,所有分区除以所有的检测区域传感器(例如,圈)。因为圈子可能分裂O (n2)条件,记录的是一个艰难的在几何和耗时的任务。由于节点的瞬态特性,确定这些条件可能是一个挑战。举例说明一个基本技术,HRGG模型。当一个节点检测到一个事件,所有节点附近可能会观察到。只要节点拥有强大的节点在自己的区域,应该足够了。如果一个水槽节点附近,它检查路由表的退休前睡觉。因为数据将注意到基站或强节点、基站或强节点将预期的交付,其他节点的节能。没有强大的节点时,节点查找一个邻居传递数据。覆盖可如果满足以下条件:(1)BS的区域包含至少一个控制图(2)present-node转发节点可以和任何其他节点连接
否则,节点必须等待”前“秒更新数据库。这个循环一直持续到一个新节点在该地区出现。混合网络的连接和覆盖率方面研究了使用动态RGG模型在这个研究。连接建立了一套单占据主导,而保险是由传播范围和节点调度。建议地区被分为互斥组根据水槽节点节省网络能量的存在。此外,仿真结果表明,提出的策略既节能又可行。
2.2。传感器网络的能源效率
无线传感器网络(WSN)能源效率在学术界是一个广泛讨论的话题。传感器网络的节能数据收集,一些技术已经开发出来。基于树的方法和聚类方法这两种协议。聚类更适合实时应用程序,有一个相当高的可扩展性因子比其前任。本文讨论了集群的意义以及影响它的元素。许多聚类算法和其扩展到目前为止在这篇文章中,以及聚类策略基于最小生成树(MST)和最短路径的概念,以及它的优缺点。
ATPC提供了一个轻量级的传动功率管理解决方案以成对的方式作为一个坚实的一步原位传感器网络拓扑控制。这种细粒度的定制计算和本地内存之间找到一个妥协(例如,要求一个表在每个节点)和沟通,消耗更多的能量。RSSI / LQI和连接质量与在我们的原位测试。我们创建了一个模型来预测最优传动功率必须达到一个令人满意的包接收率由于这些数据。然而,它指向正确的方向进一步研究对传感器系统,在现实的情况下可以使用。与TDMA协议ATPC似乎运作良好,根据我们的调查结果。ATPC可能是有效的在一个低密度的网络如果事故和拥堵是罕见的。由于反馈控制的知名处理随机干扰的能力,是这种情况。ATPC的有效性可能受到传输冲突和干扰。捕获效应,另一方面,可以减少ATPC的碰撞和干涉效应。 Because a packet may be received even though there are overlapping radio signals as a result of simultaneous transmission, utilising the RSSI/LQI of such a packet may lead ATPC to become unstable. RSSI/LQI for packets detected by packet collision is not regarded as input for ATPC when such procedures are used. As a result, in a CSMA network, ATPC is intended to filter out collision and interference-related noise.
在新形成的集群,集群头从最大的节点能量,和接下来的CH节点选择的节点与第二最高能级。以下CH节点被选为确保集群的稳定性。簇头选择后,它会创建和分发TDMA调度到其他集群。当数据交付长距离集群头和水槽之间的节点,多次反射数据传输采用限制损失的能量。数据靠近汇聚节点的簇头直接发送到汇聚节点,但数据集群头远通过最短的多次反射路线发送。传输分为以下阶段:(1)使用的距离度量,构造一个距离矩阵包括CH和水槽之间的距离,以及CHs之间的距离(2)建立一个MST超级集群(3)确定每个CH和水槽之间的路由是最短的(4)定位节点是最重要的(最多的一个路径)(5)指定节点的超级集群节点,和聚合将发生(6)装配信息复制到水槽节点
一些建议的算法的优点如下:(1)早期的方法相比,提高了可伸缩性(2)一个节点选择领导人为了防止容错(3)所有节点被认为是在MST的方法(4)聚合最小化冗余(5)某些因素,如路线成本和距离,影响集群的形成;通过改变集群参数,形成集群效率可能会增强(6)集群功效不同(7)迁移是不考虑
这种方法使得假设静态网络的优势。本研究探讨当前无线传感器网络聚类方法以及新技术,专注于节能集群头和水槽节点之间的数据传输。发现集群和数据传输的最短路线,我们建议使用MST技术。我们未来的工作将集中在以下几点:(1)节点重要性(NI)、基本统计决定节点连通性,用于选择集群(2)在集群的形成阶段,利用遗传算法(GA)来节约能源(3)修改数据传输阶段,以满足对时间敏感的应用程序的需求
在构建和管理无线传感器网络,有很多障碍需要克服(轮)。因为网络能源是一种有限的资源,最困难的任务之一是如何充分利用可用的最小能量延长网络的寿命。能源消耗的状态应该定期检查一次网络已经安装。扩展网络耐久性的目的,我们建议覆盖和链接了解神经网络的节能路由的基础上。覆盖和连通性的问题定性为LP意识到限制的建议解决方案。神经网络自适应学习,保险,和connection-aware路由和数据传输都是簇头选择的建议。生活的数量节点,数据包交付%,拟议的系统和节点剩余能量相比当前的系统。拟议的技术似乎适合广泛的传感器网络应用中,基于仿真数据。
无线传感器网络的一个至关重要的特性是有效的信息处理。在本文中,我们审查的时间复杂性,消息复杂性(消息所使用的所有节点)的总数,和能源成本复杂性(由所有节点的总能量用于发送消息)的一些任务,如数据收集(所有节点发送的原始数据到一个水槽)、数据聚合(计算所有节点的数据聚合形式),和查询多次反射无线传感器网络节点。对于大多数任务检查在这篇文章中,我们首先建立一个(渐近匹配)下界的复杂性提出有效的分布式算法之前最好的方法来解决这些问题。数据采集的难度、代数数据聚合和数据选择了网络检查在这个研究的时候,信息,和能源成本。提出有效的方法之前,达到渐近最优时间复杂度和消息复杂性,我们首先研究低复杂性的限制这些问题。许多有趣的问题还没有回答。当每个节点将提供一个数据流,必须建立高效的算法。第二个问题是确定最优方法的精度数据项是发现并不是一个要求,即:时,得到的答案可能包括一些相对或添加剂的错误。此外,我们必须创建有效的算法和改进降低能源成本限制,以做全面的数据处理。学习的时间复杂度和消息复杂性额外的全面调查,如最常见的事情和许多不同的项目,是一个进一步的问题。研究降低复杂度和约束创建有效的算法来回答这些查询时,通信线路不可靠是最后但并非最不重要的步骤。
3所示。结果与讨论
能源同质传感器领域是一个网络,传感器节点随机分布。传感器节点最初是由全容量电池。每个传感器收集的数据通常与其他传感器采集的数据区域,然后将它发送到b通过集群(CH)主管审核或决策。我们会假装所有的传感器都选择同一时期,CH。每个集群有一个固定的CH节点选择定期启用集群通信的。两个节点之间的连接的成本Si和S j =这些节点的能量被成功发送和接收数据包。合适的路由度量需要构建一个覆盖和连通性认识两个传感器之间的连接,这将推动经济增长的传感器之间的联系。我们开发了一个节能路由系统,采用一系列的次优路径为了延长网络的寿命。整个网络分成许多离散的条件。中提供基于路由度量方程和规定的限制,从这些条件生成一组有效覆盖。 The routing metric and residual energy of sensors are used to group them together. After each round, the energy of each sensor is updated.
3.1。簇头的方法
提出了解决上述优化的阶段挑战如下:(1)CHs一直处于分裂状态(2)使用一个算法选择集群领袖(3)选择最有效的路径(4)数据传输通过多种路径(5)创建了条件(6)将网络划分为条件的一种方法,同时保持覆盖和连通性
下一阶段是选择参与节点平衡能耗之间的CH一旦整个地区被分割成独立的部分。这些年来,一些选举机制CHs已经被开发出来,其中许多有利于均匀传播具有恒定的平均集群的集群大小。然而,我们提供了一个独一无二的神经网络覆盖率和connection-aware聚类方法。提出的路由成本测量方程可以用来选择簇头节点。网络最人口集中的地区将被淹没CH节点,而缺医少药地区会在黑暗中离开。见图3差覆盖地区,高成本的传感器将被迫使昂贵的数据转移到遥远的CH节点,减少寿命。
一旦完成路线选择过程,这一阶段主要关注多路数据传输。最好的路径是一个使用最少的能源而覆盖最大的地面。然而,在前面描述的协议,有一个风险,一旦找到最好的路线,它用于所有通信。最快的路线节点消耗的能量,这可能导致网络分裂。来解决这一挑战,我们建议通过许多途径多路数据传输。这些路线选择使用一个概率成正比的能量用在每一个旅程。它不断地沿着几个路线分析,充分和最佳路径选择,由于概率路由选择。
覆盖率和connection-aware神经网络路由的无线传感器网络进行了讨论。LP是限量版发布。神经网络与自适应学习建议的方法选择CH。神经元的重量是由网络节点的剩余能量。coverage-aware路由度量也添加到帮助选择最优路线可用。路线被发现后,其中一个已经被选择,数据交付使用指定的措施。平均剩余能量,幸存率节点,数据包交付分数,和网络覆盖率,提出的方法优于桃子和浸出。根据收集到的统计数据,提出技术很成功地交付超过95%的对其预期的目的地的数据包,同时增加网络覆盖。尽管生活节点的数量减少网络覆盖的扩张,这种减少小于在其他系统中。结果,建议系统可以被用于各种各样的覆盖率和连接情况。
低功耗传感器之间的无线电通信设备的质量随着时间和环境而发生惊人的变化,本文根据大量的实证测试记录。根据这项研究,先前的拓扑管理解决方案,集中在静态传动功率,传输范围,链接质量可能是无效的在现实世界中。在线传输功率调节,响应外部变化必须迎接这一挑战。ATPC、轻量的自适应传输功率控制技术,无线传感器网络,本文中描述。每个ATPC节点为每个邻国创建一个模型,定义如何传输功率和连接质量有关。这个概念使用一个基于反馈的传输动态电源管理技术维护个人链接质量跨越时间。本研究作出了实质性的知识贡献提出了一个独特的成对传输电源管理方法,大大不同于当前节点级和网络级功率控制策略。此外,与大多数以前的建模工作,ATPC的设计是基于大量实地测试的链接质量动力学在不同的位置和长时间的长度。实际结果表明,(1)ATPC节省更多的能量与微调功能和对明智的修改,和(2)ATPC耐用即使环境变化随着时间的在线管理。
最能源密集型的事件在无线传感器网络通信中,和介质访问控制(MAC)技术规范能源使用在网络组件通信(网络)。减少传动功率是一个节能的方法。两种方法来改变传动功率在网络是本文中讨论。第一个系统动态地调整基于节点之间的信息交换,而第二个决定适当的基于链接上信号衰减的传输功率。建议的算法建立和测试,结果与B-MAC相比,云母微粒2平台的标准MAC协议。根据研究结果,传输功率调节是一个很好的方法来减少能源使用,只有降低数据包交付率。当比较B-MAC并建议传输电源管理技术节点的长度5米,该传动功率管理方法利用能量低27%。传感器节点的通信是他们最能源密集型的操作行为。因此,在无线传感器网络媒体接入控制协议,必须使用节能技术(网络)。
其中一个方法是传输功率控制,没有在网络由于传感器节点约束。两个传感器网络传输控制机制提出和评估使用的实验和模拟研究。这些方法允许创建新的协议,延长网络的寿命和性能通过改变传动功率使用最少的能源,同时保持良好的沟通质量。传动功率管理,根据研究,是一个明智的策略,节约能源而只有少量影响数据包交付率。为了防止频繁的传动功率的变化,我们想要提高传输功率算法如图4。使用各种序言长度和序言识别技术,根据研究结果,可能会帮助减少包损失。最后,为了提高传输功率计算性能使用渠道预订的MAC协议,传输电源管理机制必须检查,重点是RTS和CTS信号。传输网络功能的电源管理提供了许多好处,包括连接更可靠,低成本的沟通,和更高的中重用。
在无线传感器网络中,集群技术使用图论最短的路线。本文的模块分为四个部分。以下是其中一些:(1)计算距离(2)计算的能量(3)定位的最短路径(4)确认信息
的和集群中的每个节点的坐标计算网络使用相同的算法估计每个集群的所有其他节点的距离。 在哪里是距离( , )和( , )也称为欧氏距离。
能量可以通过公式计算 在哪里每个集群的初始能量水平,是通过节点的数据包数量,是节点收到的数据包的数量,是每个数据包的传输能量传输,然后呢总能量消耗而接收每个数据包。
距离和能量计算的目的是确定最快的和最节能的运输路线的数据集群头到基站,同时延长网络的生命。 表示两个顶点的最短路径计算用图表示和 。(1) (2) (3)
信息从一个地方转移到另一个地方。车站的总部,所表1成功接收的数据;因此,发送确认。
时收到的信息(最好的节点)
0没有数据(最差的节点)
NS2是用来展示我们的传动功率策略的效率。图5说明了传动功率的策略是利用基于关键因素选择集群头这样的最短路线和权力。WSN传感网络的结果如图所示6。邻居节点识别的结果如图所示7。图8描述了网络的距离计算的性能。图9描述了网络的基于距离的地方计算的性能。
PSO的技术被用来评估最优节点的能源效率过程数据通过网络传输表所示2。当恶意节点数量的增加,更多的合法数据包丢失,导致网络性能提高。一旦数据已经成功地交付给水槽,收到的数据包的数量。提议的解决方案提高网络的吞吐量。
身份验证是任何IoT-based应用程序所需和冒充攻击是一种经常发生的自然现象。所有传感器节点传输数据到服务器通过无线媒体IoT-based自动化系统中,采用了网络。因为攻击者很容易注入消息系统,目标节点必须确保决策过程中使用的任何数据来自正确的源节点。身份验证允许目标节点进行复核,从正确的源节点发送的数据。它是指一个系统的能力来验证用户的识别和建立第三方的信心。
第三方信任被定义为隐式信任IoT-based应用程序的源和目的节点之间尽管他们尚未建立沟通渠道进行数据传输。攻击者可能拦截数据发送时从源到目的地并重播后使用旧键欺骗协调员。“数据新鲜度”一词指的是事实的信息是最新的,不能复制。原始数据在网络必须隐瞒好奇的眼睛。源节点的原始信息不应与附近甚至共享外部网络通过一个传感器网络。
传感器节点收集和交流IoT-based智能家居应用程序中指定的数据到服务器。攻击者可能偷听数据传输和获取敏感数据。这种窃听现象可能是有害的因为对手可以利用各种非法的数据的原因。因此,机密性保证只有授权的个人访问数据。确保所有系统中的传感器节点实现隐私规则和帮助他们管理自己的数据是一个重大的挑战。源位置必须是已知的在大多数WSN-based应用程序。由于缺乏先进的监测技术,攻击者可以传达错误的信息来源声称不准确的位置信号的优点。监控的真正源节点数据传输需要安全的本地化。完整性,除了保密和隐私,在传感器网络数据传输是一个至关重要的安全元素。通过添加假信息比特到发送信息,攻击者可能总是改变的意义的信息。
现在的数据是可以被转移到目标节点和改变。作为一个结果,一个诚信机制是必要的,以防止未经授权的访问原始数据。此功能确保合法网络中传感器节点及时访问系统资源。必要的节点在IoT-based应用程序必须能够访问网络资源。有必要先确定每个人及设备为了实现安全规则,保持潜在攻击者。因此,不合规的传感器节点必须关闭或网络访问限制。网络访问控制是这种方法的名字(NAC)。设计一个安全IoT-based制度,所有上述安全需求必须满足,以及承受能力等多种安全威胁重演,数据篡改,模拟和窃听。
数据生成的源节点使用一个加密算法加密。是十分关键的源数据转换成加密文本,这样目标接收方可以理解。加密方法在本文调查MD4 MD5, sha - 1, HMAC, DES、AES, RC4,河豚,网络安全算法,提出回溯。类似当前加密技术利用更多的能量比提出回溯,根据这项研究,因为他们需要额外的费用和复杂的程序加密原始数据。回溯算法创建与无线传感器节点。由于限制了网络中传感器节点资源,比如内存、电源、数据处理能力,回溯加密技术被评为IoT-based应用程序提供节能安全可行。
现在的数据可以被转移到目标节点进行处理。因此,一个完整的机制是必要的,以防止外部攻击的原始数据。此功能确保合法网络中传感器节点及时访问系统资源。网络资源必须在IoT-based应用程序访问相关的节点。至关重要,首先确定每个人和设备为了发展安全规则,保持潜在攻击者。因此,不合规的传感器节点必须退役或网络访问限制。网络访问控制是这种方法的术语(NAC)。设计一个安全IoT-based制度,所有上述安全需求必须满足,以及抵御重放等多种安全威胁的能力,数据篡改,模拟,和窃听等。图10显示了邻居节点识别。
由源节点生成的数据是加密的使用加密技术。是十分关键的源数据转换成加密文本,然后再把它寄到目标收件人。加密方法研究研究包括MD4 MD5, sha - 1, HMAC, DES、AES, RC4,河豚,为网络安全算法,推荐的回溯。类似当前加密技术利用更多的能量比建议回溯,根据这项研究,因为他们需要额外的费用和复杂的程序加密原始数据。回溯算法是无线传感器节点之间传输数据的应用程序。回溯加密技术是正在探索一个可行的选择提供节能安全IoT-based应用程序由于传感器节点在网络资源如内存有限,电源和数据处理功能。图11显示了距离计算。
4所示。结论
这项研究提供了一种新的聚类技术为每个节点和集群的整体潜力。提出了系统聚类方法的利用传动功率技术是基于图论延长整个传感器网络的生命周期。选择合格的传感器节点是基于他们的能力水平和相关的节点数量的传输带。该模型的效率在NS2进行测试和分析,结果表明,当采用这个策略,传感器节点消耗更少的电能,在网络中停留更长的时间。提出传输电力技术系统旨在延长传感器网络的寿命。选择合格的传感器节点是基于他们的能力水平和相关的节点数量的传输带。提出模型的效率测试和分析了在c++中,结果表明,当采用这个策略,传感器节点消耗更少的电能,在网络中停留更长的时间。
该模型的疗效评估使用NS-2,由前面的结果如图所示。传感器节点使用远电力和在网络停留更长的时间。每个节点的移动性运输力量从源到目的节点确定网络中最快的路径。在未来,聚类算法将被用来确定使用模糊逻辑网络中最短路径。提供了一个新颖的方法来计算两个相邻节点之间的可用带宽,而且,推而广之,沿着一条路线。这种方法结合使用通道监测评估每个节点的中等入住率,其中包括遥远的排放,这些值的概率组合占节点同步,每一对之间的碰撞概率的计算节点,和估计的影响变量开销。结果似乎有希望在固定和移动网络。这些场景中认识到,最重要的部分开发QoS系统评估可用资源通过网络,路由过程。延迟度量也可以同时进行。
缩写
| 物联网: | 物联网 |
| 摘要:: | 无线传感器网络 |
| 埃尔: | 能量水平 |
| 米歇尔。内格罗蓬特: | 成员节点 |
| SN: | 汇聚节点 |
| BS: | 基站 |
| CLHs: | 簇头 |
| QoS: | 的服务质量 |
| AODV: | 特别的按需距离矢量 |
| 麦克: | 介质访问控制 |
| RSSi: | 接收信号强度指示器 |
| CDMA: | 码分多址 |
| 过滤: | 低能量的自适应聚类层次结构 |
| 桃子: | 低功耗自适应聚类层次结构。 |
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
r . Bharathi导致的设计、分析、写作、和实现。美国Kannadhasan导致了写作,结果分析,数学实现和算法。b . Padminidevi导致算法的实现和分析。硕士Maharajan导致结果的分析和设计。r·纳了写作、调查,实现,和结果分析。Mahtab Mashuq Tonmoy导致结果和讨论。