针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)算法基础上进行改进的混合型融合算法.该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理.然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据.仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强.
由于传感误差、传感噪声、传输错误等因素的影响,同一个传感区域内多个传感器节点的传感数据具有一定程度的差异,这种差异导致的区域不确定性传感数据给查询、预测等后续深层次的数据处理提出了严峻挑战.针对这类传感数据的预测问题,提出一种基于多变量主元分析(multiple variable principal component analysis,MVPCA)的不确定性传感数据预测方法.通过MVPCA的特征提取这一预处理手段获得不确定性传感数据的本质特征,然后采用基于相关分析的多元回归方法对这些数据进行建模和预测.实际传感数据的实验结果表明,该方法能有效解决不确定性传感数据的预测问题.
密钥预分配方案关乎无线传感器网络节点间协同的安全问题.现有的密钥预分配方案大多存在连通率低,抗捕获性差,灵活性差等缺点.该文在分析现有密钥预分配方案的基础之上,对TD(k,n)模型作出了适当的改进,设计出一种均匀分布TD(k,n)模型,引入Blundo二元对称多项式加密方法,并结合提出的均匀分配TD(k,n)模型,进一步提出了一种改进的分组密钥预分配方案IGDKPS(improved key-predistribution scheme based on group deployment).理论分析和仿真结果表明:IGDKPS方案在安全连通率、抗捕获性、灵活性等方面均有良好表现.
