具有移动接收器的无线传感器网络中的节能拓扑控制算法，可最大化网络寿命

在本文中，受人荷尔蒙系统的调节机制的启发，提出了一种新颖的基于内分泌的智能分布式合作算法（EIDCA）进行目标跟踪。 EIDCA使无线传感器网络中的节点能够自动进行自我组织，而无需集中控制目标检测。 还引入了一种基于概率的激素传输方案，以缓解由于节点频繁切换而引起的网络波动。 同时，设计了一种数值评估方法，以提供一种量化指标，用于比较不同算法的跟踪性能。 仿真结果表明，由EIDCA控制的分散网络无需中央控制就能高效，可靠地工作。 还表明，提出的EIDCA在跟踪目标方面优于比较算法。

LC型无源无线传感器通过特定的绕组堆叠电感器实现多参数监控

无线传感器网络的无人值守特性使它们非常容易受到恶意攻击。 因此，如何保持安全的数据收集是无线传感器网络的重要问题。 在本文中，我们提出了一种用于无线传感器网络的安全数据收集的新颖方法。 我们探索秘密共享和多路径路由，以在具有受损节点的无线传感器网络中实现安全的数据收集。 我们提出了一种新颖的跟踪反馈机制，该机制充分利用了无线传感器网络的路由功能，以提高数据收集的质量。 该方法的主要优点是安全路径是数据收集的副产品。 安全路由过程几乎不会给网络中的传感器节点带来太多开销。 与现有工作相比，该算法在资源受限的无线传感器网络中易于实现和执行。 根据仿真实验的结果，该方法的性能优于具有类似目的的最新方

分析了无线传感器网络中端到端误码率给定情况下协作波束形成的能量效率,给出了不同路径损耗因子和传输距离下的最优协作发射节点个数。首先,综合考虑发射能耗和电路能耗,给出了接近实际情况的系统能耗模型,并推导出系统能耗与误码率之间的近似闭式关系。然后,基于该近似模型,给出了不同路径损耗因子和传输距离下使系统能耗最小的优化协作发射节点个数。理论分析和仿真结果表明:在系统调制方式和误码率给定的情况下,存在着一个临界距离使协作波束形成比非协作传输和协作空时编码都更节能;而且在不同路径损耗因子和传输距离下,存在不同的最优协作发射节点个数使系统能耗最小。

提出了一种基于多普勒效应的无线传感器网络分布式定位方法，该方法仅依靠无线收发器，不需要其他辅助测量设备。 基于无线电干扰，每个传感器节点可以通过测量由多普勒效应引起的累积相位变化来获得从其自身到移动锚点的多组距离变化，从而可以确定其位置。 所提出的方法具有以下优点：传感器节点以完全分布式的方式进行定位，而无需信息交换或集中处理，并且测量结果等于不进行模运算的实际距离，实际上是利用无线电波长的尺子来测量距离。 ，将大大降低系统复杂性并实现较高的定位精度。 分析和仿真结果证明了该方法的有效性。

移动代理已广泛用于无线传感器网络并进行数据融合。该文将移动代理用于簇成员节点间进行数据收集并进行数据融合,并提出了基于精度的量化编码的数据融合算法。该算法有效减少了冗余数据,提高了传输速率,延长了无线传感器网络的寿命,并将其应用到森林防火中去。

本文研究了无线电波的传输特性，建立起传感器节点的定位模型，在该模型的基础上推导了二维平面的节点定位公式。现存的定位算法，都是假设信标节点不存在位置误差，这和实际情况不符。文中提出定位偏差参数的概念，以此作为信标节点选择的依据，设计出信标优化选择定位算法(OBS)，OBS通过减小定位过程中的误差传递来提高定位精度。试验和仿真数据表明，通过合理选择权值，本方法可以达到较高定位精度，相对于最大似然法和质心算法，本方法定位效果更好。

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络按需多路节能路由算法。该算法综合了蚁群优化算法和AODV路由协议的思想，通过蚂蚁并行地在源节点和目的节点之间建立多路径路由，提高了网络数据传输的实时性、延长了整个网络的生命期。仿真结果表明，该算法与多种群蚁群优化路由算法、基本蚁群算法相比，在整个网络的生命期和节能方面效果显著。

无线传感器网络路由协议比较研究，居世勇，，无线传感网络是由传感器节点组成的多跳的自组织网络，其主要特点是节点能量、处理能力有限，以数据为中心。本文介绍了无线传感器