在TPSN算 法时钟同步的过程中，由于节点时钟的不稳定性以及节点间消息交换延迟会引起同步误差．针对引起同步误差的这两个因素，基于已经 存在的TPSN时钟同步算法，利用贝叶斯估计的先验和后验分布对TPSN算法进行优化．来达到减小同步误差的目的；使用NS2仿真软 件进行的仿真实验显示优化后的算法比原算法的同步误差明显减小。同步精度显著提高。

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为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。

 节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。质心定位算法是指节点依靠无线传感器网络的连通性进行定位，定位误差较大。为了提高定位精度，鉴于质心定位算法受环境影响较小，基于RSSI的定位技术使用方便的特点，文中提出了基于RSSI的一种优化加权质心定位算法。通过RSSI测距，结合优化后的加权质心定位算法，确定节点位置。仿真结果表明，该算法降低了定位的平均误差，可以提高定位精度。

用VS2010开发的无线传感器网络中MDS-MAP定位算法的C语言程序，节点间的距离矩阵需要自己输入，然后输出相对坐标和绝对坐标。 在VS2010中采用多线程技术实现MDS-MAP定位算法，每个线程模拟一个传感器节点，通信范围之内的节点之间模拟采用RSSI测距的方法，并且利用高斯误差来模拟RSSI的测量误差。实验中任意生成原始的节点拓扑，设定节点通信半径和测距误差，进行多次测试，可以看到每个节点的RSSI列表在发生变化，定位结果也在变动。 压缩包内含有程序设计过程和截图说明，比较详细，很有助于理解看懂。

由于无线传感器网络中可能会出现覆盖漏洞，导致网络无法提供高质量的数据，所以需要检测边界节点以准确找到覆盖漏洞进行修复。已有研究大多是通过传感器的坐标或者依据大量节点信息进行检测， 现提出算法通过检测每个节点的邻居节点是否能形成包围检测节点的闭合环来判别当前节点是否为边界节点。该算法使得节点能够仅基于小邻域的信息自主地决定它是否是边界节点，使其适用于节点分布不均匀的网络中。仿真实验验证了该算法在识别准确率、降低通信量等方面的有效性。

传统的无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）攻防模型一般只考虑一种攻击行为，而在真实情况下，恶意节点为了提高攻击成功率，常常会同时采取多种攻击方式，并且能够根据对方的防御情况灵活调整攻击策略。针对这种情况，提出了一种面向多种攻击的无线传感器攻防博弈模型，分别对WSN在外部攻击、内部攻击和混合攻击下的攻防博弈过程进行研究。利用不完全信息博弈理论分别建立了三种攻击下的博弈模型，通过对博弈模型的分析与求解，得到了攻防双方的最优策略，并利用数值模拟方法对理论结果进行了验证。研究结果对WSN中入侵检测系统（intrusion detection system，IDS）的设计具有现实指导意义。

1、物联网安全架构 2、无线传感器网络安全问题 3、RFID系统安全问题

2019-2025年中国无线传感器网络行业市场细分策略制定与实施研究报告.pdf

关于传感器网络覆盖问题，非常的有用，介绍了各种覆盖模型机俯瞰算法。