基于LEACH协议的簇头选举改进算法

针对典型LEACH分簇路由协议中簇头选举随机性的问题,提出一种LEACH的改进簇头选举方法,该方法先依据能耗模型确定最低能耗的簇头个数,随后优化簇头选举机制,在簇头选举时设置一个动态的能量阀值,同时增加剩余能量和节点密度因素;在簇间通信阶段,簇头节点将按照最低能耗以多跳的方式将信息传递给中心节点。仿真结果显示,新算法既能减少网络的总能耗,延长网络寿命,又能使节点的能耗更加的均衡。     

基于路由树的分布式自适应动态多跳分簇路由协议

针对已有的分簇路由算法中存在的簇间路由路径选择不合理等问题,提出了基于路由树的分布式自适应动态多跳分簇路由协议DADMC。分簇阶段通过设置不同剩余能量的节点不同的延迟时间来让能量高的节点优先成为簇首。簇间路由路径的选择为以sink节点为根节点的动态路由树,每个节点从父节点中选择使得自己路由权值最小的节点作为下一跳。仿真实验结果表明,与已有的分簇路由算法相比,提出的算法可以更好地实现能耗均衡并延长网络生存时间。     

基于节点密度的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSN)分簇路由协议中簇结构分布不合理,节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于节点密度的非均匀分簇路由协议EDUCP.该协议考虑网络中节点的疏密情况,控制节点竞争区域的范围,使密度大的区域的节点成为簇头的概率增加,将剩余能量大、能耗速度慢的节点选为簇头,使簇头分布更加合理;在多跳通信链路选择时,通过对Euclid距离的判断在簇头和基站之间选择中继节点,进一步减少节点的能量消耗.实验结果表明,EDUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能.     

无线传感器低功耗路由算法

为了使无线传感网络维持在小的路由信息的同时进一步降低无线传感网络节点能耗,提出了一种改进的LEACH算法。该算法采用多跳路通信方式,对簇头与sink节点的通信过程中的节点能耗进行优化。为了避免能量过低的节点被作为簇首的情况,在每一轮的簇首选举过程中,节点剩余能量成为选举簇头节点的重要指标。然后用MATLAB进行仿真,实验证明,与经典LEACH算法相比,改进LEACH算法网络能量消耗更加均衡,使网络的生存时间有很大程度上的提高。     

面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法

针对传统多跳路由协议的“热区”问题,提出一种面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法。算法将网络分为虚拟块,并在簇头路由时考虑节点位置和剩余能量的影响,利用三角模融合算子对基于节点位置的隶属度函数和剩余能量隶属度函数进行融合判决,并根据最大隶属度原则选择父节点,优化路由选择。实验结果表明,改进后的算法显著延长了网络生存时间,同时具有更好的负载平衡程度。将该路由算法应用于用电信息采集系统中,能达到较好的性能。     

无线传感器网络中一种能量有效的混合式拓扑控制算法

与AdHoc网络不同,无线传感器网络以降低节点的能耗作为首要的设计目标.针对节点能量有限的特点,提出一种能量有效的混合式拓扑控制算法--EAHTC算法.该算法优先选择剩余能量高的节点担任簇头节点,而且算法采用局部信息,动态调节节点通信范围,改变一跳可达邻居数量,从而减轻MAC层负担达到节能的目的.同时在网络运行过程中,算法通过周期性重新选举簇头,减小并均衡网络中节点的能耗,从而进一步延长了网络的生存期.仿真结果验证了该算法的有效性.     

高效节能的无线传感器网络数据收集协议

无线传感器网络中的节点具有有限的能量,为了延长网络寿命,提出了一种分布式的高效节能的无线传感器网络数据收集协议DEEC-MR.协议中节点根据自身剩余能量竞争簇头,每个簇头节点根据相邻簇头节点与基站的距离、剩余能量等信息寻找父簇头节点,构造一颗以基站为根的近优最小汇集树.簇头将采集到的数据聚合后沿汇集树以多跳的方式传输至基站.仿真实验证明该协议能有效降低网络能耗,与其他两种数据收集协议(LEACH,PEGASIS)相比,DEEC-MR将网络寿命分别提高1600％和200％,同时使能耗均匀分布在每个节点上,避免部分节点过早死亡,具备很高的可靠性.     

基于节点负载均衡的分布式光伏发电无线安全监控网络研究

为解决分布式光伏发电并网容易对电网产生扰动的问题,引入针对分布式光伏发电无线监控网络,延长网络生命周期,对传统的LEACH协议进行改进,提出LEACH-NEW协议。LEACH-NEW协议将整个无线监控网络划分为等面积的若干个环形区域,依据传感器节点剩余能量在各个子区域内以不同概率选取簇头,使距离基站越近的簇包含更多的簇头,避免热区簇头因转发任务而过早失效。同时采用多跳路径完成数据传输,避免基站远处的簇头因一跳通信而过早失效。NS2的仿真结果表明:LEACH-NEW协议有效地均衡了网络能耗,延长了网络生命周期,使无线监控网络可提供更为可靠的监控,运行更加稳定,网络能耗也更加均衡,且当基站距离监测区域越远,LEACH-NEW协议的优越性越显著。     

无线传感器网络能量改进路由算法研究

基于能量多路径路由协议和LEACH路由协议的大多数成簇算法是概率选择,在一定程度上会加速局域内节点能量过早消耗完,影响网络的性能。结合能量感知多路径和LEACH路由算法,提出一种能量高效的改进路由算法,从节点能量消耗角度出发,根据节点与汇聚节点之间的距离、网络中所有存活的节点到汇聚节点的平均距离以及该节点当前剩余能量值来确定簇头选择的能量阈值,并依据该值进行路由选择。仿真实验结果表明,该算法能够提高网络整体性能,有效延长网络节点的生命周期。     

基于能量的非完全分簇路由算法

针对LEACH算法中节点能量消耗过快而容易死亡、簇头选举机制不合理及稳定周期短等问题,为提高网络稳定性,有效利用节点能量,提出了一种非完全分簇路由算法。该算法考虑节点剩余能量来选举簇头,利用基站能量充足的优势,建立非完全分簇,采用平面路由和分簇路由相结合的方式来实现数据传输,以均衡网络负载。仿真结果表明,该算法对比LEACH,网络稳定周期延长了29.48%,稳定周期占网络生命周期比例提高至72.53%,网络性能更优。     

适用于低数据聚合率网络的能耗均衡路由算法

有效的分簇算法是实现无线传感网络能耗均衡,延长网络生存周期的关键。针对概率分簇算法随机选择簇首(CH)引起的低残余能量节点被选为簇首及迭代次数高的问题,提出一种新的半集中式分簇方法,候选簇首由前簇首推荐并通过候选簇首间竞争决定最终簇首;针对重负荷网络中的能量热区问题,引入非均匀分簇和单跳、多跳混合传输机制,提出一种适用于低数据聚合率网络的半集中式非均匀分簇(SCUC)的能耗均衡路由算法。仿真实验结果表明,SCUC算法第一个节点死亡时间较HEED算法延长111.24%,较EEUC延长74.62%。所提算法有效均衡网络能耗,延长生存周期。     

基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络易遭受内部节点攻击的问题，本文提出了一种基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测方法。将传感器网络的攻防对抗映射到博弈过程中，建立恶意节点和簇头节点之间的攻防博弈模型，改进传统复制动态方程，使得簇头节点在演化博弈过程中考虑到其他节点的历史策略，预测恶意节点的攻击策略；同时将改进复制动态方程应用于入侵检测算法，提高算法响应时间。实验表明，与传统方法的复制动态方程相比，采用该算法使得演化博弈能够快速达到均衡，收敛速度相比传统方法提高了80%,保障了网络安全性的同时避免了传感器网络检测能量的消耗。     

基于节点分布均匀度模型的加权能量检测GAF算法

存分析了传统GAF算法在选举簇头和虚拟单元格方格划分不足的基础上,提出了一种节点分布均匀度模型的加权能量检测GAF算法,在对虚拟单元格形状改进的基础上,建直节点分布均匀度模型,进一步对虚拟单元格的划分提供参考,同时对算法中簇头选举综合考虑节点剩余能量及其与虚拟单元格内物理节点的质心间距,能有效解决节点能量消耗不均衡问题。最后以GPSR作为GAF算法的底层通信协议进行仿真,结果表明该算法有效地节省了节点的能量,延长了网络的牛存周期。     

高压输电监测无线传感网功率控制算法

为了延长网络生命周期,解决高压输电监测的无线传感器网络中节点能量受限问题,结合应用背景的实际特点,提出一种基于节点动态聚类的功率控制算法。该算法以高压输电监测的网络架构为基础,分析传感器节点间的空间几何位置关系,综合考虑空间几何信息与节点剩余能量,利用聚类分析方法对网络内具有相似性的节点进行动态聚类,使数据转发在类区域代表节点之间传递。同时,采用可变的功率调制技术进行数据传输。仿真结果表明,该算法能够有效地降低网络能量消耗,并延长网络的生命周期。     

自适应人工免疫网络算法的无线传感网络拓扑结构优化

无线传感器网络(MWSN)具有动态拓扑的特性,因而节点移动、能量消耗等影响因素会导致传感器网络的寿命。在现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴adhoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构优化算法。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。同时依托自适应人工免疫网络算法,用于实现MWSNs的目标。仿真结果表明,改进的人工免疫网络算法(KC-AAINA)有助于找到良好的聚类配置和簇头数量,限制了节点能耗,改善了MWSN的网络寿命、能量消耗和分组传输,从而提高网络生命周期。     

基于匹配信任度机制的移动传感网簇头更新算法

为解决移动传感网部署过程中存在的簇头节点更新质量不佳和节点生存率较低等不足,提出了一种基于匹配信任度机制的移动传感网簇头更新算法。首先,引入K-means算法,利用误差平方根函数来完成网络初始聚类,以快速定位聚类中心,提升聚类形成速度。随后,综合考虑备选簇头剩余能量、备选簇头与当前簇头的欧氏距离、备选簇头覆盖范围内节点总数3个因素,设计了基于匹配信任度的簇头更新方法,按权值对各因素进行平均分配,进而将信任度权值最高的节点作为备选簇头,从而选举出生存质量较高的节点。仿真实验表明,算法具有更高的网络稳定运行时间和簇头节点生存率,以及更低的节点故障概率。其中,网络稳定运行时间提升了80%以上,簇头节点生存率保持在90%以上,节点故障概率也较低,具有明显的优势。     

风电机组无线监控系统的构建方法

从节点部署和路由协议2个方面对风电机组无线监控系统进行构建。考虑到风电机组典型故障的分布具有一定的空间性,提出了一种空间正四面体节点部署方案,以最大限度地减少所需部署的传感器节点数目。所提节点部署方案将正四面体理论运用到监控系统的节点部署中,着重对机舱的齿轮箱、发电机与传动轴进行监控部署;在此基础上,通过对经典LEACH路由协议的簇头选取方式进行改进,提出了适用于风电机组监控系统的路由算法。该算法综合考虑了节点剩余能量和节点之间的几何距离,最大限度地提高了监控系统的信息传输能力并均衡利用节点能量、延长监控系统的使用寿命。仿真结果表明,所提空间节点部署方案拓展了监控系统的监控能力,所提改进路由算法使监控系统的最佳工作时间延长了31.35%。