基于性能测量和认知的无线传感器网络生存性研究

生存性的研究是全面提升无线传感器网络性能的关键。本项目旨在研究基于性能测量和认知机理提高无线传感器网络生存性的理论及方法。主要研究内容包括：（1）研究无线传感器网络的时延和丢弃率测量方法、自适应流量抽样和测量点选取技术、拓扑发现策略，以及能量感知方法；（2）研究构建认知无线传感器网络的理论和方法；（3）提出无线传感器网络生存性的定量模型及评估方法；构造包括时延、丢弃率和流量的综合拓扑模型；提出基于认知的拓扑控制优化策略和能量有效的通信协议，完善和深化传感器网络的生存性理论。通过本项目的研究，将会进一步提升无线传感器网络性能，为无线传感器网络的研究与应用提供依据。

本项目围绕无线传感器网络（WSN）的生存性，包括WSN生存性的衡量方法、网络性能测量、基于认知及MAC、物理层和路由层的优化设计提高WSN的生存性。取得的主要研究成果如下：（1）在WSN生存性方面，提出了一种基于半马尔科夫过程的分簇WSN生存性模型，确定每个簇的状态转移图,可得到处于每个状态的概率；得到了无线传感器网络的极限吞吐容量增长规律，证明了存在最优策略使得整个网络吞吐容量最大；通过分析K连通度，活跃节点的个数对Blackhole和DOS攻击下的分簇WSN的生存性进行分析与仿真；提出了一种基于口令与智能卡的无线传感器网络用户认证协议，该协议可以抵抗离线字典攻击等多种已知攻击；（2）在WSN性能测量与协议方面，提出了一种综合考虑能量均衡和负载均衡的基于节点度和剩余能量的无线传感器网络分布式分簇路由算法，在分簇、节能方面有明显优势；提出了一种基于移动代理的WSN网络拓扑发现算法，能够获得节点的状态、剩余能量等信息；提出了一种分簇无线传感器网络的安全路由协议，可以抵抗Hello洪泛、Sybi1攻击和选择性转发等攻击；通过构造长度大于路径最大传输单元的原始测量分组，提出了一种基于分片机制的Ipv6网络路径容量测量方法，该方法发送带宽高、抗噪声能量较强；基于各个网络实体连接方式的不同将应用场景进行分类制定发起规则及判定原则，提出了一种改进型PMIPv6本地化路由机制；（3）在认知网络和物理层方面，提出了一种基于置信传播协作压缩频谱感知方法，该方法基于成对马尔可夫随机场模型，应用置信传播算法与其相邻的协作用户交换并融合协作信息，检测频谱活动状态；提出了一种实用的基于分段导频的单跳信道估计策略，首先采用线性最小均方误差（LMMSE）估计获得初始单跳信道估计，然后基于 Newton-Raphson 得分算法构造循环迭代 MAP 估计器以改进初始单跳信道估计的精度。项目发表论文21篇，其中SCI检索8篇，EI检索17篇，国际期刊12篇，编著教材1本。项目的研究成果对提高WSN的性能具有重要的科学意义和应用价值。