基于PSO算法优化的无线传感器网络LEACH协议

提出了一种新的改进算法ILEACH,能够使簇头分布更加均匀,相互之间的距离保持一个较优值。新的策略首先根据计算出的网络最优簇首数目进行分簇,这样使得网络划分的簇的数目是最优的,然后利用PSO算法,根据由节点的剩余能量和节点之间的距离组成的适值函数,迭代求解在簇中下一轮最适合的簇首。实验结果表明I,LEACH算法能有效延长网络的生存时间。     

基于簇首连任和多汇聚节点的WSN路由算法

为延缓传感器网络寿命,减少网络能量消耗,通过分析LEACH路由算法的不足,提出一种基于簇首连任机制和多汇聚(sink)节点的无线传感器路由算法.即在成簇阶段采用一个簇首在多轮中连续担任簇首的机制,以减少每轮因选簇首而耗费的能量;在数据传输阶段使用多个sink节点接收簇首发来的信息,以降低通信中的能量消耗.仿真实验结果表明,该算法能有效延长网络生命周期且减少网络能量消耗.     

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。     

基于角度聚类的无线传感器网络分簇路由算法

将节点角度信息引入分簇路由算法,通过改善簇首选取来增长无线传感器网络的生命周期。计算各节点与基站的角度信息,以此改进模糊C均值聚类算法中的初始隶属度矩阵,从而对节点进行均匀分类,并选取初始簇首,形成初始簇。再利用灰狼优化器对初始簇进行优化,以选取实际簇首并划定实际簇。在100 m×100 m的网络范围内部署100个传感器节点,实验结果显示,与LEACH、SEP、FIGWO等算法相比,改进算法可使网络生命周期分别延长63.4%,35.0%和8.6%。     

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．     

基于距离向量的改进WSN路由算法

针对无线传感器网络多对一的路由特点和LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy, LEACH)协议簇建立阶段的信息交换特性,提出了一种基于距离矢量的改进路由算法。该算法不再从邻居节点开始初始化路由表,也不需要建立网络中任意两点之间的路由路径,在簇的建立阶段,通过簇首信息的广播,各簇首获得其他簇首的一些信息,这可以用来简化协议,从而降低了协议实现所需的能耗。在J-sim仿真平台上对算法进行了仿真研究。仿真结果表明本研究提出的改进路由算法能够显著延长网络的生命周期,并使死亡节点的分布更均匀;在考虑电路损耗、CUP损耗和状态转换等方面的能耗后,该算法仍具有改善无线传感器网络性能、延长网络生命周期的潜能。     

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．     

一种基于主副簇首的WSN双轮成簇协议

为了延长无线传感器网络的生存周期,提出了一种基于主副簇首的WSN双轮成簇协议(DRMACP)。在簇首选择上,该算法引入主副簇首选择机制,分别承担域内信息的采集、融合和簇间的转发工作,避免了单一簇首机制下的过多簇首能量损耗,均衡了网络负载。在成簇阶段,副簇首根据节点与基站距离的远近确定可容纳的节点个数,避免了因节点密度不均导致靠近基站簇首负担加重的可能。同时,采用双轮成簇机制,节省了因每一轮簇首选择造成的通信损耗。仿真结果表明,在节点密度分布不均衡的网络环境下,与经典LEACH、HEED协议相比,DRMACP协议可提高网络能效达33%～52%。     

WSN中一种改进LEACH算法与仿真分析

无线传感器网络降低能耗、提高网络生存周期是研究的重要目标,本文针对LEACH算法缺陷,对簇首选择、簇首和Sink节点的通信进一步优化。簇头节点在接收簇内节点数据时进行数据聚合,减少传输数据的能耗,同时各簇头节点将聚合后的数据用改进的Dijkstra算法以最快的速度找到距离Sink的最短路径,提高网络性能,延长网络生存时间。     

基于节点密度的无线传感器网络簇首选取机制

目的 避免无线传感器网络簇首过早死亡,延长网络寿命.方法 使簇首节点分布在节点部署比较密集的区域,避免簇首与簇内节点通信距离较远而使簇首耗能过大.结果 提出一种基于簇首与簇内节点平均距离最小化的簇首选取方式,有效地降低了位于节点密度小区域的节点成为簇首的概率,从而将节点能量均衡分布到整个网络.仿真实验表明,随着网络规模的增大.所提算法与LEACH协议相比能够延长网络的生存时间20%以上.结论 笔者所提簇首选取机制能够有效地延长网络寿命.     

基于E-CARGO的WSN成簇机制研究

在无线传感器网络中,节点的电量十分有限,降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题,将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束,采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模,在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中,综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明,改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.     

一种基于DEEC的异构节能分簇改进算法

针对无线传感器网络中因有限能量利用不佳从而导致网络生存周期缩短的问题,提出一种基于DEEC的优化能量利用的改进算法(IDEEC)。该算法一方面对DEEC的阈值进行调整,在DEEC的阈值中加入剩余能量与网络平均剩余能量的比值以及最优簇头数,以增加剩余能量多的节点成为簇头的概率,另一方面采用精确化方案求解网络平均剩余能量,同时采用簇内成员节点的调度机制让冗余节点进入休眠模式以节约网络能耗、延长网络生存周期。仿真结果表明,IDEEC的能耗比LEACH降低60.6%,比DEEC降低47.9%,网络生存时间比LEACH提高61.9%,比DEEC提高49.1%。     

基于双簇头的无线传感器网络多跳路由协议

针对无线传感器网络分簇路由协议中簇头节点负载过重的问题,提出一种基于双簇头的多跳路由协议,该协议基于LEACH产生主簇头,然后根据节点的剩余能量及其与主簇头的距离产生副簇头,以负责数据转发的任务,减轻主簇头的负载,并在各副簇头之间形成簇间路由,将数据以多跳的方式传送到基站.仿真实验表明,与LEACH相比,该协议较好地均衡了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

三维打印中的底层多边形优化

三维打印过程中,底层多边形模型存在着数据点冗余、形状粗糙等问题,造成模型成型效率低,表面模型不光滑,急需要对底层多边形进行优化. 现有的多边形优化算法没有考虑到在三维打印过程从多边形转换为相应的加工指令及加工机构的平滑运行等问题. 为此,本文提出一种新的底层多边形优化算法,该算法利用基于面积最小原则的多边形简化算法来减少多边形顶点数,再通过Hermrite曲线和B样条对多边形进行样条化处理,使多边形边界变得光滑,并对样条化后的多边形顶点进行均匀离散化,使优化后的底层多边形更便于机械指令集的操作. 实验结果证明该算法可以提高底层多边形的质量并满足三维打印的工程要求.     

基于节点权值的簇头选举优化算法

LEACH是无线传感器网络中一种经典的降低网络耗能的分簇路由算法,该算法可有效的延长网络的生命周期,具有平面路由协议无可比拟的优越性。但其簇头选举机制是随机的,没有考虑候选节点的剩余能量等因素。本文基于LEACH提出了一种改进算法,通过节点权值来选择簇头,权值是本轮候选节点的剩余能量、节点密度和距离基站远近的一种数学关系的度量。依此来均衡网络负载,延长整个网络的生命周期。     

一种基于死亡节点与半径调度的LEACH覆盖保持协议

提出了一种基于死亡节点与半径调度的低功耗自适应集簇分层型（LEACH）覆盖保持协议,对簇头的随机选择机制进行了阈值的联合优化,采用泰森多边形对簇头节点进行Voronoi图划分,并根据簇头节点和簇内节点覆盖半径的不同进行分簇.在增大簇头节点通信半径及减小簇内节点的通信半径时,同时考虑网络中死亡节点数目,修正簇头节点的阈值选择公式,根据该阈值对网络的簇数重新选择和分簇.仿真结果表明,该算法对网络的覆盖度可保持在1 700轮左右,提高了网络的数据传输能力,延长了生命周期.     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.     

基于叠前资料的新型属性优选算法

为了实现属性优选的定量化评价,提高属性优选的准确率,提出了一种新型属性优选算法,将非线性支持向量回归机(SVR)引入到遗传算法(GA)当中,在适应度评价时,使用SVR建立属性集与储层特征参数的定量计算关系,并且,首次将该新型属性优选算法应用到叠前叠后属性的优选。该方法在胜坨地区沙四纯上段进行应用,一方面避免了基于叠后地震属性的预测方法存在不确定性的问题,另一方面预测出了更加符合地质认识的储层展布结果。     

不确定条件过程优化有效抽样点数的确定

基于两阶段随机规划的求解问题对不确定条件过程优化是十分重要的,本研究将蒙特卡罗积分策略与基于对偶理论的可行域限定条件相结合提出了改进算法,同时还提出了两阶段随机规划改进算法中确定有效抽样点数的方法,算例证明了该算法的有效性以及确定有效抽样点数判据的可行性。