传感器网络中一种基于分层的功率控制算法

无线传感器网络的能耗决定了网络的生存时间,如何设计有效的算法来延长网络的生存时间是一个重要的研究课题。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的功率控制算法,通过分析节点的能耗来计算层的宽度和节点的通信半径,以达到网络能耗的均衡分布。仿真实验表明,算法能有效延长网络的生存时间。     

非均匀分布的无线传感器网络分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)现有分簇路由协议中选举的簇头节点在监测区域内分布不均的问题,提出一种基于局部区域传感器网络节点分布数量控制簇头节点选举概率的算法HNDCRA。该算法通过对传感器网络检测区域的网格划分,计算出网格局部区域的传感器节点分布,并以此为依据确定传感器节点当选簇头的概率,来保证选举后每个网格都有簇头节点,且节点数量多的区域节点当选簇头概率较大,使得簇头随节点分布密度“均匀”,达到能耗均衡的目的。性能分析和仿真实验表明,与经典的LEACH协议相比,HNDCRA能够更好地将簇头“均匀”分布到网络区域,均衡全网能耗分布,提高能量利用率,从而延长网络生存时间。     

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题,提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先,通过监测区域网格化,在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点,sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据;然后,分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系,建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型;最后,使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点,得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比,MSPPA在网络生命周期方面提高了60%,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题,延长网络生命周期。     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.     

一种基于网格的兼顾拥塞避免与能耗均衡的WSN路由算法

无线传感器网络是一种能量受限的网络,而在数据传输时,网络拥塞以及节点能量的非均衡消耗则会造成能量的浪费;因此,如何避免网络拥塞、均衡网络能耗是设计路由协议时需要考虑的重要问题。本文基于网格模型提出了一种兼顾拥塞避免和能耗均衡的路由算法。首先针对一种特殊的网格模型,根据模型中节点所在的位置为每个节点设置了“相对位置坐标”。为了减少路由建立的能量开销,每个节点仅根据其邻居节点的“相对位置坐标”建立多条路径;并根据下一跳节点的队列长度和剩余能量以及到达Sink节点的跳数为每条路径设置用于避免拥塞和平衡能耗的权重值。在此基础上,本文进一步考虑了节点随机均匀布置的情况,通过建立一个虚拟的网格,使用“网格坐标”和“相对位置坐标”确定网格模型,然后,建立路径和设置路径权重值,并通过路径的更新进一步平衡能耗和避免拥塞。仿真结果表明本协议在保证数据传输的情况下,既能够减少网络的丢包率,又能够平衡网络能耗。     

无线传感器网络中基于分层的非均衡分簇算法

降低网络能量消耗、延长网络寿命是无线传感器网络设计的重要目标,分簇是实现该目标的主要方法之一。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的非均衡分簇算法。算法根据节点的能量消耗情况计算出了每层的宽度,可以有效实现网络的能耗均衡。将非均衡分簇算法与LEACH协议进行了比较,仿真实验表明:基于分层的非均衡分簇算法可以更好地实现能耗均衡,能有效延长网络的寿命。     

基于量子PSO传感网络分簇算法仿真研究

研究无线传感器分簇节点优化问题,针对无线传感器网络分簇算法由于簇头的不均匀分布带来的能耗利用不均衡以及簇头的瓶颈,导致能量过早消耗,网络寿命周期缩短.为了延长无线传感网络生命周期,提高能量利用效率,提出了一种粒子群(PSO)算法优化的无线传感器网络分簇算法.采用量子粒子群算法分簇策略使簇间能量优化平衡,使整个网络分成若干个虚拟网格,每个虚拟网格形成一个簇,采用唯一簇头选举法产生簇头,且簇内成员可以根据局部的信息调整簇的大小.仿真结果表明,提出的分簇算法很好的使网络的能耗达到了均衡,节约了簇头节点的能量,从而延长网络的寿命,为优化网络通信提供了依据.     

一种节能的基于定位的传感器路由算法

基于定位的无线传感器路由算法普遍存在节点能耗过快及能耗不均衡的问题。借鉴SELAR算法的思想,提出一种节能的定位路由算法EELAR。该算法通过选取转发代价最小节点作为中继节点实现数据转发,而转发代价由节点位置和能耗综合计算得出。针对能耗问题,该算法还引入了睡眠机制,节点根据自身能耗随机睡眠。实验证明,该算法使无线传感器网络能耗更均衡,能有效延长整个网络的生存时间。     

基于测距的无线传感器网络均衡式招募调度算法

节点调度是均衡无线传感器网络能量有效方法之一．分析基于测距的睡眠调度算法（RBSS）发现其招募节点能耗过大,造成其过早死亡,影响网络的生命周期．针对这个问题,本文在正六边形覆盖模型的基础上,基于能量均衡思想,提出基于测距的均衡式招募调度算法（RBDRS）．RBDRS算法将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗．招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点．仿真实验结果表明,与RBSS算法相比,在不增加额外开销的条件下,RBDRS算法能够有效减少工作节点数目,提高网络覆盖率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

无线传感器网络动态负载均衡树路由算法

多源单汇路由是无线传感器网络的关键问题之一,当所有节点都执行感知任务时,网络流量具有漏斗效应。距离Sink远的节点流量小,距离Sink近的节点由于需要转发大量数据,流量较大,容易产生拥塞。从最小生成树与宽度优先搜索树的特点出发,提出基于动态负载均衡树的路由算法。该算法在初始宽度优先搜索树的基础上,通过嫁接与局部调整树结构的方式,使流量在子树间动态均衡。对Sink位于不同位置的网络进行仿真,结果表明基于动态负载均衡树的路由算法在负载均衡度及能耗方面均占优。     

基于能量消耗的网格路由协议

基于移动AdHoc网络环境中的节点能量消耗速度,提出一种新的网格路由协议。定义一个计算节点能量消耗速度的函数,以该函数值为路由参数,结合Floyed算法进行最优路径选择。与原有协议的比较结果表明,该协议可以降低节点能耗,延长网络生命周期。     

基于事件优先级的蛇形时隙存储算法

针对WSN中的以数据为中心的平面型存储算法没有考虑在数据传输过程中节点的能量消耗问题,考虑到节点数据的重要程度,赋予相应的优先级,在蛇形时隙的节能存储算法(SLPS)基础上,提出基于事件优先级和动态散列位置的蛇形时隙算法(P-SLPS).P-SLPS算法通过划分网格区域,将特定类型的数据存储在相应的网格中,通过定义事件优先级,将高优先级的事件存储在距离查询节点更近的网络区域,保证高优先级事件优先被搜索.根据监测节点和存储映射地址计算动态散列位置,将检测事件存储在同一优先级区域内离监测节点最近的存储网格.从网络生命周期和网络的节点存活数两方面进行仿真,结果表明P-SLPS算法在能量消耗方面低于SLPS算法,延长了无线传感网络的生命周期.     

基于无线传感器网络节点信任度的三维覆盖算法*

针对无线传感器网络中节点的安全性及覆盖问题,提出基于节点信任度的三维覆盖算法(Three Dimensional Coverage Algorithm Based on Node Trust,简称NTA3D),该算法依据虚拟力、网格划分及节点信任度的思想,引入吸引源联合信任度。将待监测区域划分成网格,并在每个网格中心部署吸引源。吸引源可以根据网格中的活跃节点计算该网格的联合信任度,并根据联合信任度调度节点,调度结束后工作节点根据其所受合力的大小和方向重新部署。通过实验仿真,证明了本文算法能够在保证安全性的前提下有效地提高覆盖率,降低网络能耗。     

基于网格的传感器网络K近邻查询处理算法

综合考虑了能量消耗、查询延迟、查询结果正确性等因素,提出了一种基于网格的传感器网络K近邻查询处理算法GKNN。它优化现有的查询区域佑计方法以减少算法的能量消耗。利用网格对节点进行管理,将查询区域中的网格划分成多个网格区,由各个网格区并行处理查询从而减少延迟。另外,GKNN利用节点冗余降低了节点失效对查询结果的影响,提高了查询结果的正确性。仿真实验结果表明,GKNN优于现有的算法。     

一种无线传感网的Sink节点移动路径规划算法研究

为寻找传感节点均匀分布时Sink节点的最优移动路径和最大网络生存时间,提出一种无线传感网的Sink节点移动路径规划算法(MPOA).在MPOA算法中,将Sink节点的数据收集范围分解成多个圆环,将监测区域分解成多个网格.根据Sink节点的停留位置和多跳通信方式,采用数学公式表示每一个网格的单位节点能耗,从而获得Sink节点移动的网络生存时间优化模型.采用修正的混合粒子群算法求解该优化模型,获得网络生存时间、Sink节点的停留位置和移动路径的最优方案.仿真结果表明:MPOA算法可寻找到Sink节点的最优移动路径,从而平衡网络能耗,提高网络生存时间.在一定的条件下,MPOA算法比Circle,Rect和Rand算法更优.     

无线传感器网络中一种基于花型的分簇算法

针对无线传感器网络能量约束问题,提出了一种基于花型的分簇算法。算法结合最优簇数目计算与用正六边形网格实现无缝覆盖的思想,分簇过程中通过标号方法从花芯区域中选取剩余能量最大的节点当选为簇头。仿真实验结果表明:该算法在一定程度上减少了网络的能量消耗、延长了网络的寿命,分簇性能良好。     

WSN免疫模型设计及其分簇算法

针对无线传感器网络容易出现能量衰竭和分簇繁琐问题,设计一种基于人工免疫计算理论的无线传感器网络模型,采用网格理论来划分初始簇,并对网络节点及节点簇等进行相关定义。最后提出一种免疫型无线传感器网络分簇算法——aiCWSN。通过实验,该模型和算法能够减少网络能量过快衰竭和提高网络的收敛性。     

一种基于地理位置的无线传感器网络分簇路由算法

针对大规模无线传感器网络,提出了一种基于地理位置的双基站分簇路由算法。该算法在网络覆盖区域边缘设置两个基站,按照地理位置将区域划分为若干均匀分布网格。每个网格根据节点剩余能量和到网格内其它节点平均距离远近选择簇头。通过仿真分析,证明该算法能减少网络能耗,延长网络生存时间。     

一种基于网格和移动代理的无线传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出一种将网格和移动代理相结合的WSN数据融合算法,基于移动代理对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.将移动代理路由归结为一个优化问题,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成自适应遗传算法(AGA)的初始群体,采用AGA求出移动代理的最优路由节点序列.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略

针对环境监测、电网冰灾监测等大规模监测系统中监测区域覆盖广、传感器数量大等特性,为节约网络能耗以延长生命周期,提出了一种基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略(RCS).该策略首先利用传感器节点的位置信息进行凝聚的层次聚类(AGNES)算法将大规模网络分区以优化簇首的分布;其次,候选簇首节点竞选簇首成功后进行不均匀分簇,同时加入时间阈值来均衡簇首节点的能耗;最后,采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、与汇聚点距离计算网络能耗代价来构建最小生成树进行路由选择.在仿真实验中,该策略与经典的低功耗自适应分簇(LEACH)协议和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法比较,簇首能耗平均分别减少了45.1%和2.4%,网络生命周期分别延长了38%和3.7%.实验结果表明,RCS在大规模网络中能有效均衡整体网络能耗,显著延长了网络的生命周期.