在能量受限的无线传感器网络中，能量效率对于延长网络寿命至关重要。 本文提出了一种称为DAACA的蚁群算法，用于数据聚合。 DAACA包括三个阶段：初始化，数据包传输和信息素上的操作。 在传输阶段，每个节点估计剩余的能量和邻居节点的信息素的数量，以计算用于动态选择下一跳的概率。 在经过几轮传输后，将进行信息素调整，从而利用信息素的整体和局部优点来蒸发或沉积信息素。 构成DAACA系列的四种不同信息素调整策略旨在延长网络寿命。 实验结果表明，与其他数据聚合算法相比，DAACA在平均节点度，能效，延长网络寿命，计算复杂度和单跳传输成功率方面具有更高的优势。 最后，对DAACA的特点进行了分析。

将虚拟力应用到无线传感器网络中，对无线传感器网络优化性能有极大的提升。

matlab开发-无线传感器网络模拟器。通过基站从节点进行通信

关于无线传感器网络和物联网的介绍(pdf):无线传感器网络WSN;特殊的传感网：RFID;物联网IOT

无线传感器网络与物联网 1)蓬勃发展的无线传感器网络WSN 2)WSN的技术热点 3)特殊的传感网：RFID 4)物联网IOT

为了平衡能量消耗，延长网络寿命，提出基于博弈论能耗均衡的无线传感网络路由算法——EGT-EBGR。EGT-EBGR路由的目的是使节点能耗均衡，进而延长网络寿命。首先，将发送节点的传输范围划分几个转发子区域，然后再结合进化博弈论EGT(Evolutionary Game Theory)，从平衡负载角度，从转发子区域内选择一个转发子区域，再利用贪婪算法从此转发子区域内选择一个节点作为下一跳的转发节点。通过进化博弈论和贪婪算法GA(Greedy Algorithm)平衡负载，缩短传输距离，有效地降低地能量消耗速度，进而延长网络寿命。仿真数据表明，提出的EGT-EBGR协议能够有效地平衡能量消耗，扩延了网络寿命。

基于粒子群优化的NLOS环境的节点定位算法，文恬，余小平，无线传感网络的非视距NLOS(Non-line-of-sight)环境是影响测距定位精度的重要因素，提出了基于粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)的NLOS环境�

确保DV-Hop本地化免受无线传感器网络中的虫洞攻击

本文所设计的车位检测系统基于无线传感网(Wireless Sensor Network，WSN)技术。检测节点使用MSP430单片机控制MAG3110磁阻传感器，配合车位检测算法，并通过nRF905无线通信模块向转换节点发送车位使用信息。转换节点将接收到的信息转换成以太网数据。系统具有检测准率高、组网方便、抗干扰能力强和功耗低等特点，能实现对车位使用情况的实时监测。

大规模无线传感器网络复杂网络问题的一些基本结果