多级能量异构传感器网络的负载均衡成簇算法

在多级能量异构无线传感器网络中,节点的初始能量在一定的范围内随机分布,负载均衡和降低能耗是能量异构网络成簇算法的一个重要挑战.现有的分布式成簇算法主要是针对能量同构或二级异构网络设计的,无法实现节点能量多级异构时的负载均衡,因此提出了适用于多级能量异构传感网络的负载均衡成簇算法LBCA(load balance clustering algorithm).LBCA根据传感器网络的能量分布情况选择簇头节,最和实现负载均衡,可以有效地延长网络的稳定周期.簇头选择过程中,当探测区域能量分布均衡时,拥有较低平均通信能耗的节点将优先成为簇头节点,有利于降低探测区域内的总通信能耗;当探测区域能量分布不均衡时,具有较高剩余能量的节点将优先成为簇头节点,有利于实现探测区域内的负载均衡.将LBCA与主要的分布式成簇方案进行了比较,模拟实验结果显示,在多级能量异构传感器网络中,LBCA可以更好地实现负载均衡,极大地提高网络的稳定周期.     

基于能量福利函数的传感网络节能路由算法

针对无线传感器网络能耗不均衡、能量利用率低等问题,在PARPEW协议基础上提出了一种基于能量福利函数的传感网络节能路由算法。通过在簇形成阶段引入能量代价开销公式和能量福利函数确定簇成员和最终簇头,并且对选举临时簇头时的阈值进行了优化;簇间路由阶段,采用单跳与多跳结合方式,中继节点选举时的权值函数加入了簇内节点个数、已当选过中继节点次数因素。仿真实验表明,与LEACH和原PARPEW协议相比,改进算法均衡了网络能耗,提高了能量利用率,延长了网络生存周期。     

基于能量与能耗速度的WSN分簇算法

无线传感器网络的最大局限是能量有限.为了高效利用网络能量、均衡网络负载,提出了一种基于能量与能耗速度的分簇算法.其中节点能耗速度是一个带有能耗预测信息的参量,利用它可以更有效地优化簇头选择与簇规模,该算法根据这两个参数来优化簇头的选择,能有效地延长节点的生存时间;同时,根据簇头节点与基站的距离、当前能量和能耗速度对簇规模进行约束和优化,进一步保证了簇之间的负载均衡.仿真实验表明改进后的算法有效地延长了网络的生存时间.     

粒子寻优和最小生成树聚类下的WSN能量优化

为了均衡分簇无线传感器网络节点能量负载,提高网络的能量利用效率,提出了一种粒子寻优和最小生成树聚类规则的能量优化算法（OMST）。该算法为了使得簇头的能量负载能够得到均衡,采用基于粒子寻优的方法来进行适应值求解,通过适应值对比来求得最佳簇头,以减少簇内节点的传输能耗。同时,提出一种最小生成树聚类规则的簇首数量选择方法,该方法基于剩余能量和距离因素来选择最优的簇首数量,在保证数据传输质量的同时最小化网络总能量的消耗量。仿真结果表明,相比一种新型差分进化的无线传感器网络聚类算法和多层节能及距离感知的无线传感器网络聚类算法,OMST算法的节点平均能量效率分别提高了16.7%和6.4%,网络节点存活数量分别提高了24.1%和13.7%。     

压缩感知的能量异构WSN分簇路由协议

分簇路由协议对用于环境监测的无线传感器网络具有较好的节能性,数据压缩可以减少节点通信的数据量,但增加了分簇层次结构簇头的能耗和汇聚节点算法的复杂度,而由高能力节点担任簇头可以实现能量均衡并改善网络性能。针对无线传感器网络能量异构普遍存在的特点,提出了一种基于压缩感知的能量异构分簇路由协议（CSCH算法）。该算法根据异构节点能量确定多极簇头选举的概率,将簇内节点的信息集中在簇头上,而簇头对所采集的数据进行稀疏、压缩,以减少向汇聚节点传输数据的节点数和通信量,汇聚节点利用重构算法可从来自簇头的少量数据中恢复出信号源。同时设计了一种基于正态分布的权值系数,以优化在数据量过少情况下压缩感知算法的信号重构性能。仿真实验结果表明,该协议不仅能充分利用能量异构资源,均衡网络能耗,延长整个网络生命周期,而且能精确恢复信号源。     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

能量均衡的无线传感器网络分簇方法

在对节点通信模式和簇群划分过程分析的基础上,提出一种在节点分布不均匀的条件下,构建能量均衡簇群的方法.该算法兼顾了簇群成员节点与簇头通信的能量消耗和簇群能耗负载,实现各簇群间能耗的平衡.仿真表明,该方法在网络生命期、节点平均生命期和网络扩展性方面比基于最短距离的分簇算法具有更好的性能.     

基于能量分布的异构传感器网络分簇算法

针对能量异构的无线传感器网络,提出一种分簇算法。该算法采用基于节点剩余能量分布状况的簇头竞争参数,降低成簇过程中的通信能耗,实现簇头的均匀分布。在簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点。仿真结果表明,该算法可以均衡网络能量消耗,提高节点能量利用效率,延长网络寿命。     

移动传感器网络中能量有效分簇算法

针对移动传感器网络中节点移动及能量有限问题,提出基于TDMA和事件触发的能量有效分簇算法。该算法以移动网络为应用背景,结合时分复用,通过分析簇头节点剩余能量及簇头节点移动进行分簇,以减少网络中簇重构次数,有效均衡系统中节点能耗,并延长网络生存时间。仿真结果表明:所提出方法相对CBVRP算法簇重构次数可减少6.0%,相对MCR算法网络生存时间提高了10%。     

异构传感器网络中一种能量有效的簇头选择算法

针对无线传感器网络的异构性,提出了一种能量有效的双簇头产生算法DCHsS(Double Cluster Heads Selection Al-gorithm)以减轻簇头负担以及均衡网络能耗.与已有簇头选择算法相比,DCHsS基于双簇头思想进行改进,在每个簇中选出两个节点(分别定义为"中转"簇头和"通信"簇头),分别承担簇头节点的任务-簇内数据处理和簇外数据通信.此外,DCHsS采用了一种全新的簇头竞争参数,使得拥有较高剩余能量、较低通信能耗和较强数据处理能力的节点优先成为簇头,以更好地解决节点能量异构网络的负载均衡问题.实验结果表明,在异构网络中,DCHsS算法在能量消耗上优于单簇头方案,能更有效的利用节点能量和减少簇头能耗.     

基于时空加权目标函数的无线传感网分簇协议

针对无线传感器网络中能量受限的特点,提出了基于时空相关加权目标函数粒子群优化算法（SC-WOFPSO）的分簇协议。首先,该协议使用Kohonen神经网络提取节点间的数据相似性。在分簇过程中,该协议综合考虑了节点间的数据相似性、节点间距离以及节点剩余能量等因素,使用PSO算法进行迭代寻优,寻找最优的簇头集合;在成簇过程中,网络中的非簇头节点为每个簇头分别计算goal函数值,选择加入函数值最大的簇头。最后从网络总能量消耗、网络寿命和网络吞吐量三个性能指标出发,验证了该协议能够有效降低网络能耗、提高网络寿命、提高网络吞吐量。     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

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.     

改进簇头选举的分层传感网络能量优化算法

在无线传感网络中,为解决树状拓扑结构中簇头竞选算法不合理而造成能耗不均匀的问题,设计了改进簇头选举的分层路由能量优化算法,即在簇头选举时分别对阈值公式、簇头竞选算法有所改进.其中,阈值公式以节点所剩能量、节点到Sink节点间距离以及能耗因子为基准;而在簇头竞选算法中增加候选簇头的成员个数这一参数,可避免成员个数较多的节点成为簇头的几率,从而平衡簇头的能耗.通过与经典的LEACH和EOUCR协议的成簇算法仿真对比表明:提出的算法可以更好地平衡簇头能量耗损,从整体上延长网络生存周期.     

UCUBG:基于等级划分的水下传感器网络非均匀分簇算法

随着海洋经济发展,水下无线传感器网络已成为研究热点.针对水下传感器网络中集中式分簇困难,能耗不均和水声时延长问题,提出一种基于等级划分的分布式非均匀分簇算法.该算法首先利用平均能量与节点密度相结合的阈值函数以及综合考虑节点深度和节点密度的簇首竞争半径函数,选择簇首节点,使簇首分布更加合理和均匀;然后划分簇首等级,优化入簇过程,均衡具有不同簇间传输任务的簇内负载;最后结合簇首等级和贪心算法,构建簇间多跳传输路由,降低整体通信能耗和时延.仿真结果表明,所提出的算法不仅能均衡能耗,延长网络寿命,而且能够有效降低网络通信时延.     

基于CS优化的双簇头分簇路由算法研究

为了减少无线传感器网络(WSNs)分簇路由中簇头的能量消耗,提出了一种基于布谷鸟搜索(CS)优化的双簇头分簇路由算法.CS通过采用节点的剩余能量和节点之间的位置关系来构造适应值函数并选举出最优双簇头.其中,主簇头将数据进行融合,副簇头将融合的数据发送给基站,缓解了以往单簇头同时负责数据融合和传输的双重压力,使得整体能耗在各个节点的分配更均衡.仿真实验表明:与LEACH算法、粒子群优化(PSO)算法相比,CS算法在减小网络能耗以及延长网络生存周期上更具优势.     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数，导致网络能量消耗过快，全网能耗不均衡。针对这个问题，提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先，在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型，得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系，并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后，利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选，得到备选簇头节点；再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选，得到网络簇头节点。最后，通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标，与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比，该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍，网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数,导致网络能量消耗过快,全网能耗不均衡。针对这个问题,提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先,在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型,得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系,并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后,利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选,得到备选簇头节点;再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选,得到网络簇头节点。最后,通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标,与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比,该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍,网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于传感器网络能量均衡分簇算法仿真研究

研究传感网络能量均衡分簇延长网络寿命问题。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,造成网络簇头的不均匀分布带来的能耗不均衡问题以及簇头的瓶颈等,为了解决上述问题,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。算法首先在簇头选择过程中利用节点的能量、邻节点数以及每一轮中簇头的个数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头均匀地分布在网络中;在簇的组建过程中利用能量参数设置簇的重建条件,达到减小簇的重建频率的目的。