基于无线充电的Sink轨迹固定WSN路由算法

利用无线充电技术给节点供电已经成为延长无线传感器网络寿命的一种有效方式。针对Sink节点轨迹固定的无线传感器网络,采用移动Sink无线充电,提出一种基于近邻传播聚类的能量均衡无线充电路由算法。该算法采用近邻传播聚类算法对节点进行分簇,使得分簇更加均匀,分簇后簇结构不变,簇头轮换,减少频繁成簇带来的不必要能量开销。数据传输阶段在簇头之间建立层次树优化传播路径,计算权值时考虑中继节点的剩余能量,均衡簇间能量;Sink节点采集数据的同时,对充电范围内的可充电节点进行无线供电,以填补Sink节点轨迹周围的能量空洞。仿真结果表明,与传统分簇算法相比,该算法更为有效地延长了网络的生命周期。     

RWSN中一种基于移动数据收集和移动充电的全网能量均衡机制

已有研究显示,可充电型无线传感器网络(RWSN)为解决传统网络中节点能耗不均衡等问题提供了新的思路。为了在移动充电器(MC)个数有限的情况下均衡网络中节点的剩余能量,提高网络的性能。提出了一种基于移动数据收集和移动充电相结合的全网能量均衡机制Ms Mc EBP。Ms Mc EBP包括2个部分,即移动充电策略MCS和移动数据收集策略MDCS。在Ms Mc EBP中,首先将整个网络划分为若干个子区域,然后为每一个子区域分配一个MC。MC不仅担任充电器,还担任数据收集器。MCS旨在为网络中能量消耗较高的节点进行能量补充并且由MC收集各个区域的数据。MDCS旨在解决Sink如何从MC处收集数据。最后,对Ms Mc EBP进行了模拟仿真。仿真结果表明,Ms Mc EBP具有较好的性能,在网络寿命结束时,网络中所有节点的剩余能量都趋近于0。并且在数据精确度要求不高的情况下,Ms Mc EBP可以实现网络的永久运作。     

一种分层无线传感器网络数据收集方法研究

无线传感器网络是资源受限的网络,而基于移动sink节点进行数据收集是提高网络性能的有效机制。我们研究了求解移动节点的调度的MES算法,提出了基于簇结构和移动sink节点调度相结合的分层数据收集算法,该算法基于簇结构计算移动sink节点移动路径。最后,通过仿真验证分析了该算法的性能,结果表明算法能在能量高效的前提下,显著提升网络时延等QoS性能,且对网络结构和应用环境具有良好的适应性。     

多级异构无线传感器网络高能效多跳分簇路由算法

在无线传感器网络中开发一个高效节能的路由算法需要充分利用有限的能量。针对现有异构无线传感器网络分簇路由算法未考虑节点距离基站的位置,以及在路由传输方面多是采用单跳路由机制,从而造成能量空洞等问题。文中将提出一种多级异构无线传感器网络高能效多跳分簇路由算法,该算法将节点位置与剩余能量作为考虑因素来选举簇头,增加距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率,同时采用多跳与单跳相结合的自适应路由通信机制,均衡全网能耗、提高全网能效。理论和仿真实验结果表明该算法在存活节点和网络吞吐量等性能方面优于现有算法。     

组合能量圆分布无线传感器网络分簇路由与拓扑形成算法

提出一种圆分布无线传感器网络的组合加权能量均衡分簇与路由算法(CW-EBCR).算法综合考虑了节点的度、节点能量水平、节点到其邻居节点的平均距离、以及节点当选簇首的累计时间,距离sink基站的距离等因素,在考虑最优簇数的基础上,周期性成簇,并实现了簇的自维护.仿真和分析表明:算法可以很好地实现圆分布无线传感器网络簇内和簇间能量均衡,较ACO-EBR算法延长20%的网络生存期.     

基于BWAS的无线传感器网络动态分簇路由算法

为加快无线传感器网络路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(best-worst out system,简称BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法.该算法是基于无线传感器网络动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点.BwAS算法在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性.结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗.通过与基于蚂群算法(ACS)的路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性.     

多级异构传感器网络距离和能量有效分簇算法

分簇路由算法是无线传感器网络降低能耗的一种关键技术。由于多级能量异构无线传感器网络的节点初始能量在一定范围内随机分布,为了能有效利用节点能量的异构性以降低能耗、延长网络稳定周期,提出了同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分布式分簇算法CDEE。该算法使剩余能量较高、距离基站较近的节点成为簇首的机会更大。仿真结果表明,CDEE算法可以有效降低并平衡网络能量消耗,延长网络稳定周期。     

无线传感器网络中能量高效的自适应分簇算法

无线传感器网络中节点能量是受限的,高效的节能方法成为无线传感器网络中各种关键技术研究的重点之一。为有效降低分簇无线传感器网络在分簇时的能量消耗,给出一种能量高效的无线传感器网络自适应分簇算法。该方案首先是根据数据传输能量消耗最小原则计算出最优簇头节点数目,然后按照区域聚类方法进行分簇,最后在每个簇根据节点剩余能量和数据传输能耗代价选择簇头。仿真性能分析结果表明:所给方案可以有效降低节点能量消耗,防止簇头节点因能量消耗过快而过早失效。因此,该算法可以提升网络的稳定性,延长网络生命周期。     

一种基于移动Sink的无线传感器网络路由算法

节能是无线传感器网络路由算法设计的一个核心问题,通过减少数据传递跳数或数据量可以尽可能延长节点寿命,保证网内数据通信。但是Sink节点周围的节点因通信负担过大而导致能量将很快耗尽。针对这一问题提出了一种基于剩余能量分布的移动Sink节点路由协议,利用剩余能量扫描算法收集网络的能量分布信息,根据能量分布决定Sink节点的移动,实现了数据汇集的负载平衡,并且在事件区域利用局部数据融合减少了网内冗余数据。仿真实验与MintRoute路由算法的比较结果表明,该路由算法在保存网络能量和减少网内数据通信量方面有明显的优势。     

萤火虫算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合

为了降低无线传感器网络中收集数据的冗余性,提高网络的生存周期,并且针对无线传感器网络数据融合算法中使用单层BP神经网络与SOFM神经网络收敛慢、易出现局部最优解的缺点,设计了一种萤火虫算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合的策略FA-BPNN。首先,每个簇首节点接收该簇内感知节点监测到的数据,并根据相关性,提取相关的特征数据;然后,依据萤火虫算法优化BP神经网络进行数据融合;最后,通过仿真实验对其可行性进行测试。仿真结果表明,FA-BPNN算法提高了网络数据融合的效率,减少了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期。     

无线传感器网络的分布式目标跟踪研究

针对无线传感器网络节点计算能力和能量受限问题,提出一种分布式并行扩展卡尔曼粒子滤波算法.在网络动态分簇模型上,簇头将粒子集划分为多个子集,并分配到簇内各个传感器节点中并行运行,最后在簇头进行信息融合,得到目标状态估计.算法提高了粒子滤波效率,避免单个节点能量过度消耗,均衡了网络能耗.同时,算法利用扩展卡尔曼滤波器来产生粒子滤波的重要性密度函数,使得重要性密度函数抽样样本更加接近后验概率密度产生的样本.仿真结果表明,算法对运动目标能实现较好的预测和跟踪,跟踪精度高,并能有效平衡网络能耗.实验结果说明了提出算法的有效性和可行性.     

无线传感器网络路由协议改进方案

针对无线传感器网络中节点能量的有限性问题,在LEACH协议基础上,采用新型的簇首选择机制,通过考虑候选节点的剩余能量、地理位置等参数来优化簇首选择,从而避免了低能耗和位置不佳的节点被选为簇头;同时为避免簇头节点能耗过多,引入节点度的概念;然后根据簇头离基站的距离对区域进行划分,实现多跳传输,进而保证了网络内节点能量负载的均衡性。仿真实验结果表明,新的算法机制能够更好地均衡网络内的节点能量,从而延长了节点与网络的寿命。     

基于簇内数据聚类算法的WSNs故障检测方法

能量是无线传感器网络应用中最宝贵的资源,由于节点能量消耗完毕死亡而导致网络瘫痪是一种典型故障.针对此故障形式提出了一种基于簇内数据聚类算法的故障检测技术,该方法利用无线传感器网络在按照地理位置进行分簇的基础上,通过采用数据聚类的方法,在能量不受限的汇节点处进行簇内数据再聚类,然后设置阈值进行故障检测.通过仿真实验证明,合理选择检测阈值,该方法在保持基于历史与邻居数据的节点自检测方法较高准确率的基础上,极大地减小了能量消耗,且明显降低了故障检测误警率.     

一种基于LEACH的高效路由协议

为解决无线传感器网络路由协议研究中降低单个节点能耗,延长网络生存期等问题,在分析传统的LEACH算法基础上,针对簇头选举、簇形成过程两个问题加以改进,设计了一种基于LEACH的高效路由协议。依据节点的剩余能量、离基站的距离等因素产生簇头;依据普通节点到簇头的距离、簇头到基站的距离等因素成簇。研究结果表明,改进算法在降低节点能耗、延长网络生存期等性能方面有明显的提升。     

带有休眠机制的重叠分簇路由算法

针对无线传感网络能量利用效率低及能耗不均衡的问题,提出具有节点休眠的重叠分簇路由算法。在成簇阶段,考虑节点剩余能量及与基站的距离因素构建适应度函数,通过设计非线性惯性权重系数结合自适应学习因子,优化PSO算法的收敛速度及搜索效果的均衡化,得到最优簇头集。综合簇头剩余能量、节点密度和与基站的距离,得到相应簇半径的大小,利用簇间重叠区域,设置用于分担簇头数据转发任务的节点。数据采集阶段,采取相似数据收集策略,筛选出符合条件的相似节点进行休眠调度,从而减少冗余数据收集。数据传输阶段,基于重叠区域节点,采用方位合适度函数得到最佳数据转发路径。实验仿真表明：与LEACH和EEOC算法相比,网络性能分别提升了118.66%、35.34%。     

面向工业现场监测的无线传感器网络结构设计

对面向工业现场监测的无线传感器网络进行了分析,根据实际需求,以节约能耗为主要目标分别对网络分簇算法和簇间传输路径进行了优化设计。基于HEED分簇算法进行节点分簇,使得簇首节点较平均地遍布整个网络,并解决了边界区域可能出现的孤立节点问题;基于Dijkstra单源最短路径算法对簇间传输路径进行了优化设计,约束经过每个簇首节点的最大节点数,避免单个节点的过度消耗。经对比分析,文中的设计方案可有效节约节点的能量、均衡网络中各节点的能耗,延长网络的生存时长。     

无线传感器网络簇间多跳传输算法的研究

针对由不同功能的传感器构成的无线传感器网络,提出了一种基于权值的簇间多跳传输算法。该算法根据网络中节点能量分布的不同,引入权值因子进行簇首选举,在接下来的数据传输阶段采用了簇间多跳的传输方式。仿真结果证明该算法能够降低簇头能量消耗,均衡网络负载,从而延长网络生存时间。     

无线传感网基于邻居簇的JPEG2000多节点协同实现

针对无线传感器网络能量、存储、处理能力严重受限的特点,基于"在网计算"的思想,结合JPEG2000算法流程以及无线传感器网络的网络拓扑结构特点,提出一种基于邻居簇的JPEG2000多节点协同图像压缩方法。首先,将相机节点采集的图像分片,并根据图像的梯度幅度值进行压缩比特率的自适应优化分配。然后,将压缩任务转移到多个邻居簇内,以最小化网络总能耗为目标,由多节点协作共同完成图像压缩和传输。仿真结果表明,该方法不仅使无线传感器网络中实现大尺寸图像的JPEG2000编码成为可能,且相机节点能耗仅为压缩图像后传输至基站方案的3.4%,极大地平衡了网络节点能耗,使网络生命周期提高了7倍以上。     

一种无线传感器网络分簇路由协议优化算法

给出了一种无线传感器网络分簇路由协议的随机选择簇头优化算法,可针对分簇和数据传输两个阶段进行优化调整,加入节点连接度及能量参数,优化了网络的配置,克服了分簇不均匀的问题。仿真结果表明了算法的有效性。     

动态拓扑环境下无线传感器网络分簇算法研究

提出一种适用于动态拓扑环境的无线传感器网络分布式分簇算法,算法根据节点的剩余能量以及与动态变化的簇心之间的距离来挑选簇头,从而使网络能量均匀消耗.与集中式算法不同,该算法只需和部分邻居节点交换阈值信息而无需收集全局节点的位置信息,也不必完成远距离通信等任务.仿真与实际应用表明,动态拓扑环境下,该算法具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH算法相比,能有效减少能量消耗,网络生存期可以延长20%～30%.