基于加权优化树的WSN分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)是由大量具有感知和传输数据能力的传感器节点组成的自组织网络,被用来部署监测物理环境.针对无线传感器节点存储空间小、能量有限、路由不稳定、能耗不均衡等问题,提出一种改进的基于加权优化树的路由算法,将树型结构应用于分簇路由算法中.根据节点的剩余能量、可用内存、相邻节点的距离、信道质量设定数据传输代价,并以此为基础对树型拓扑结构进行加权优化,分布式地在簇内创建树型网络拓扑结构.改进的算法降低了网络中数据传输的总代价.仿真实验结果表明:与传统的树结构和分簇路由算法相比较,结合了树型拓扑结构的分簇路由算法,在延长网络生存时间和平衡网络能耗方面更具有优势.     

基于聚类的无线传感器网络的分簇算法研究

针对无线传感器网络中的LEACH算法的簇头节点分布不均匀的不足之处,提出了一种基于聚类的无线传感器网络的分簇算法．该算法将传感器网络按照节点的实际分布情况采用聚类算法聚成几个类（分簇）,在各分簇中分别选择簇头节点．模拟实验结果显示算法与LEACH相比具有更好的性能．     

基于LEACH协议的簇头辅助路由算法

为了平衡无线传感器网络的负载,延长网络生存时间,针对大规模无线传感器网络场景,对低能量自适应分簇分层协议进行改进,提出一种簇头辅助路由算法。新算法采用控制信息与数据信息分离的思想,由簇头实现控制信息处理的功能,由簇内聚合节点和簇间转发节点实现数据的融合、转发功能。仿真结果显示,在大规模无线传感器网络场景下,该算法比低能量自适应分簇分层协议的网络寿命和数据接收总量均有明显提高。     

基于能量平衡的无线传感器网络非随机分簇算法（英文）

无线传感器网络(WSNs)路由协议的设计受到传感器的节点特征、网络行为和应用需求等的影响,网络拓扑结构的变化对节点之间通信路径的影响非常关键。分簇是减少能量消耗和增强网络可扩展性的一种有效的拓扑控制技术。为了节约能耗,提出了能量平衡的非随机分簇算法。该算法采用最小能量分簇技术形成簇群,利用最小的通信距离来选择最优的簇头(CH)。仿真结果表明该算法延长了网络寿命,与集中式的LEACH-C算法相比,提高了能量利用效率。     

多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法

针对现有异构无线传感器网络分布式分簇结构路由算法的竞选簇头机制并未充分考虑节点位置和剩余能量的影响,提出一种多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法.该算法依据节点位置与剩余能量来改进竞选簇头的阈值函数,使得距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率增大,避免距离基站远的簇头过多而导致簇头死亡过早,从而优化全网能量消耗.理论分析和仿真实验表明新的分簇算法与现有的一些分簇算法相比明显提高了网络生存周期,增加了网络吞吐量.     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制（cluster and local optimization topology control,CLTC）算法．基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑．仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期．     

基于能量的水声传感器网络分簇算法优化

针对分簇水声传感器网络中簇头分布不均和水声信道时变特性等原因导致的节点能量分布不均的问题,以LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy protocol)算法为基础,提出了一种基于网络能量状态估计的分布式算法进行簇头选举,有效均衡网络能耗。通过改进分布式簇头选举机制,每轮中簇头选举由一次选举改为多次选举,在不需要中心控制节点和增加节点间通信量的情况下,首次选举通过设置能量阀值选举出高能量节点担任簇头,通过第二次选举保证每轮簇头数目稳定。仿真结果表明,该改进算法能够解决分簇水声传感器网络时变信道条件下能量消耗不均衡的问题,均衡网络能耗,延缓网络首节点死亡时间。     

基于距离分簇算法的WSN组网方法

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限不能及时供给的问题,提出一种基于距离分簇算法的无线传感器网络组网方法,旨在均衡节点负载,提高通信效率。算法由Sink节点发起,主要通过设置Sink节点的不同通信距离来划分传感器网络,根据网络层数设定每个簇的最大节点数目,引入簇首轮换机制保证网络存活周期,根据多跳通信路由函数选取簇间通信最佳路由。仿真结果验证了算法能够有效降低网络能耗和延长网络生存周期。     

改进无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的节点组成,高效节能的路由算法是无线传感器网络的基础。针对低功耗自适应分簇（LEACH）路由算法在选择簇首节点及通信过程中能量消耗大的不足问题,提出了一种改进的LEACH路由算法。引入节点剩余能量因素参与簇首节点的选择,有效地降低剩余能量较小的节点成为簇首的可能性,节点之间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,也降低了传感器网络能耗。     

一种能量有效的无线传感器网络分簇路由算法

为减少无线传感器网络能耗、延长网络的生存周期,基于经典的低功耗自适应分簇算法（LEACH）,提出了一种新的能量有效的分簇算法．算法的主要思想是综合网络能量分布和簇首间位置分布来优化簇首选择,从而在使簇分布更均匀的同时,进一步保证了网络内节点负载均衡．仿真和分析表明,该算法是一种有效的分簇路由算法．     

基于Q学习的无线传感网分簇拓扑控制算法

为了延长大规模无线传感器网络的生命周期,在ETBG算法的基础上提出基于Q学习的分簇拓扑控制算法.该算法利用有序加权平均(OWA)算子多属性决策的方法确定节点的权值,利用Q学习算法对节点进行周期性的学习训练,按照每条路径的Q值进行最优路径的选择,然后就可以实现网络的拓扑控制.仿真分析表明,基于Q学习算法形成的簇树机制解决了ETBG算法在生成簇树过程中未能寻找到最佳路径而造成数据传输时能量损耗过多的问题,从而达到延长网络生命周期的目的.     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

一种基于能量均衡的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络节点能量有限的特征,在研究现有算法的基础上提出了一种基于能量均衡的分簇路由算法CRAE。新算法在簇首选择时引入了节点剩余能量与邻节点平均能量参数,同时在通信中综合考虑了最小跳数与中转节点的能量问题。实验结果表明,该算法有效均衡了网络能耗,延长了网络生命周期。     

基于分簇和定向扩散混合路由协议的研究

分簇算法是无线传感器网络路由算法研究的主要方向之一.为了解决无线传感器网络中网络节点能量负载不平衡的问题,提出基于分簇和定向扩散混合路由算法的方案.将传感器节点分簇,簇间通信采用定向扩散算法,充分考虑能量均衡的问题,从而实现整个网络的能量消耗更加均衡,最大限度地延长网络生命周期的目的.仿真表明,该混合算法能量均衡性更好,能提供更长的网络生命周期.     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法

在分簇算法中,有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度.针对簇首选取问题,文章提出了一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法,该算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数选取簇首,网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减,簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信.仿真结果表明,与LEACH算法比较,该算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布,延长了网络生存时间.     

WSN中基于虚拟网格的LEACH改进算法

针对传统分簇算法(LEACH)在选取簇头时,网络能耗消耗过快的问题,提出一种改进的分簇算法(U-LEACH)。该算法在簇头选取阶段,新增节点与传感器网络重心的距离和节点的剩余能量两个影响因子,优化LEACH算法中簇头节点的选取函数,保证簇头选取的合理性。仿真结果表明,改进的U-LEACH算法相比于原算法减少了网络的能量消耗,延长了网络生命周期。     

无线传感器网络中基于机会策略的蚁群路由协议

针对无线传感器网络节点能量受限的局限性,以设计高能效路由协议为目标,提出了一种基于机会策略的蚁群分簇路由协议.在分簇算法中引入能量估计的概念,优化网络分簇;融合能量等级及路由跳数,改进蚁群多跳路由的信息素更新规则,设计机会路由策略,降低额外网络控制开销.仿真实验结果表明,基于机会策略的蚁群路由协议能够提高网络使用效率,...     

一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法

为了实现无线传感器网络对节点能量的高效利用,提出了一种蚁群优化的分簇路由算法CRAACA。该算法引入簇内平均剩余能量参数,对簇首选择阈值进行改进,以均衡簇内能耗;根据节点间的位置关系建立节点的可中继节点集,控制蚁群算法的搜索空间;蚁群在对可中继节点集进行路径搜索时考虑节点间的距离和节点的剩余能量,以生成节能和较好均衡网络能耗的多跳网络路由;对生成的多径路由依相应概率选择数据传输的路径,提高数据传输的可靠性。仿真结果表明,该算法在网络能量的利用效率、数据传送成功率,以及延长网络生存周期等方面具有较好的性能。