一种新的基于粒子群优化的双簇头分簇路由算法*

针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头节点负载过重,簇头能量利用率不高,提出了一种基于粒子群优化的双簇头多跳路由算法。该算法根据簇头任务的不同,利用节点的能量、距离汇聚节点的距离以及节点的位置关系分别构建适应值函数,选择出最优主簇头完成数据采集和融合任务,以及与其协作的最优副簇头完成簇间数据转发任务,最终实现采集能耗和传输能耗最小化。仿真实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可以有效减轻簇头节点负载,减小簇头能量消耗,均衡整个网络能耗,延长了网络的生存周期。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于能量和均衡分簇的WSN自适应拓扑控制

无线传感器网络中基于分簇的拓扑控制方法容易将低能量节点误选为簇头而加速死亡,且在成簇过程中未考虑簇成员数量,会导致簇头负载过重。为此,提出一种基于能量和均衡分簇的自适应拓扑控制方法。在选择簇头时考虑节点的剩余能量,采用均衡化思想自适应构建簇成员。仿真实验结果表明,该方法能有效降低节点死亡速率,延长网络寿命,提高网络的服务性能。     

基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法*

为了解决无线传感器网络的能量效率问题,提出了一种基于剩余能量和节点度的分簇算法BREND。该算法在簇头选取过程中,通过两轮分簇竞选最终簇头,综合考虑所有节点剩余能量和节点度,避免能量低的节点当选为簇头,并且采用临时簇头退位机制,一跳通信范围内只有一个临时簇头,使簇头分布更加均衡。仿真结果表明,与LEACH和ENCA算法相比,该算法延长了网络生存时间。     

基于最大连通度分簇的负载均衡分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,簇头节点往往负载过重,并且各簇头节点间负载极不均衡,这种不均衡性在传感器节点分布不均匀的场合尤为突出.针对上述问题,提出一种改进的负载均衡分簇算法.通过网关节点调整所属簇使簇间负载趋向均衡,并在调整后将负载依然较大的簇进行分裂,使分簇的逻辑结构适应节点拓扑分布,更加合理.通过仿真实验验证,改进算法在降低和均衡簇头节,占、负载方面比传统的最大连通度分簇算法有明显的提高.     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

无线传感器网络中节点的能量有限,提高能量的有效性便成为无线传感器网络路由协议设计的首要目标。设计了一种能量高效的分簇路由算法,它提出让候选节点在一定的覆盖范围内以剩余能量为标准来竞选簇头,以使簇头分布均匀;处于簇类交界的节点则根据能量和距离来选择归属的簇头,以平衡网络负载;新算法还采用多跳的簇间通信方式来降低大部分簇头节点的通信负载。仿真结果表明:新算法能够有效降低网络能耗,延长网络生存时间。     

基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

能量高效的无线传感器网络分簇路由算法研究*

针对LEACH算法中簇首分布不均及簇首与基站一跳通信能耗大的问题,提出了一种基于能量高效的无线传感器网络分簇路由算法。首先,基于节点接收信号强度与自身剩余能量的乘积及网络连通度选取簇首,计算簇首间的合理距离,使网络均匀分簇;其次,基于跳数及簇首当前剩余能量构造簇间优化路由树;然后用OMNeT++对该算法进行仿真对比分析。仿真结果表明,与LEACH等分簇路由算法相比,采用该算法,簇首分布更均匀,提高了簇的负载平衡程度,使节点的能量更为高效,延长了网络的生命周期。     

一种可扩展的WSN节能分簇算法

为了减少网络重建所带来的能量消耗,提出一种可扩展的WSN节能分簇算法(AEECA);首先根据节点的剩余能量在全网范围内进行候选簇首的选举,然后普通节点根据候选簇首的价值度、剩余能量、邻居节点数目等因素来选择自己要加入的簇首;当簇内平均剩余能量大于某个阈值时,采用簇内簇首轮换的方式,不需在全网范围重新选择簇首;当新节点申请入网时,根据周围簇首剩余能量、当前负载、位置分布等因素来计算入网许可值,选择许可值最大的簇首加入,并通过簇首分配的预留时隙进行数据传输;仿真结果表明:与LEACH、EEUC等经典分簇算法相比,所提算法可以有效地均衡节点的能量消耗,延长网络的生命周期.     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

A distributed energy-efficient clustering protocol for wireless sensor networks

Minimizing energy dissipation and maximizing network lifetime are among the central concerns when designing applications and protocols for sensor networks. Clustering has been proven to be energy-efficient in sensor networks since data routing and relaying are only operated by cluster heads. Besides, cluster heads can process, filter and aggregate data sent by cluster members, thus reducing network load and alleviating the bandwidth. In this paper, we propose a novel distributed clustering algorithm where cluster heads are elected following a three-way message exchange between each sensor and its neighbors. Sensor’s eligibility to be elected cluster head is based on its residual energy and its degree. Our protocol has a message exchange complexity of O(1) and a worst-case convergence time complexity of O(N). Simulations show that our algorithm outperforms EESH, one of the most recently published distributed clustering algorithms, in terms of network lifetime and ratio of elected cluster heads.     

基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法

无线传感器网络的生命周期与节点的能耗直接相关。为解决能量消耗分布不均,影响网络寿命的问题,提出一种基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法(EBRAA)。通过AGNES聚类算法获得网络均匀分簇,根据簇内节点的剩余能量和节点与基站距离及两者权重因子,完成分布式簇头选举,采用改进后的Dijkstra算法产生簇头间最短路径的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH和KBECRA算法相比,EBRAA算法的簇分布更加合理,能耗更加均衡,延长了网络生命周期。     

一种能量高效的非均匀分簇算法

针对无线传感器网络中的能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效的非均匀分簇算法--EUCA。算法采取基于节点剩余能量的簇首选举策略,簇首采用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,在构建簇间路由树时,综合考虑了邻近簇首的剩余能量、簇成员数目、相对自身的距离和相对基站的距离,以此来均衡簇首能量损耗。仿真结果表明,该算法有效均衡了网络能量损耗,延长了网络的生存周期。     

无线传感器网络区域内心距离的固定分簇算法

分布式分簇算法(LEACH)中每轮的簇头数量不稳定以及位置分布不均匀,针对此问题,为了延长无线传感网络的稳定周期,优化簇头选举机制,以及均衡网络的能量消耗,提出了一种改进的固定分簇算法;该算法采用固定分簇技术,以汇聚节点为中心将网络划分为等大小的区域;在簇头选举阶段,引入代价函数,综合考虑固定分簇内各节点剩余能量、区域的内心距离、位置布局等因素,优化簇头的数量和布局;通过Matlab仿真实验表明,改进后的算法与原算法对比,均衡了网络能量消耗,每轮中簇头数量稳定且分布较均匀,有效延长了网络的稳定周期、半衰周期和生命周期。