基于密集度的虚拟力节点部署算法

针对移动传感器网络节点部署易出现分布不均和能量消耗过高等问题,在传统虚拟力节点部署算法的基础上,提出一种基于密集度的虚拟力节点部署算法,通过对节点所受合力进行分析,推导出具有一定适应性的虚拟力引力参数和斥力参数,同时引入节点密集度的概念,利用节点自身密集度来选择虚拟力模型中最优距离阈值,从而改进传统的虚拟力模型,最终实现网络节点的部署优化.仿真结果表明,在随机部署的情况下,本文提出的算法能够更有效地提高网络覆盖率,减少覆盖漏洞并延长网络的生命周期.     

基于局部密度聚类的WSN多Sink节点部署研究

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限,网络生命周期短的问题,在考虑网络成本的情况下,提出一种基于节点局部密度聚类的多Sink节点优化部署算法。首先,基于多属性因子构建聚类决策函数确定Sink节点部署位置,完成传感器节点聚类;然后,根据下一跳节点与Sink节点间距离最短准则搜索并形成数据传输路径;最后,以网络生命周期成本比最大化为依据确定最优的Sink节点数目,实现多Sink节点优化部署。仿真结果表明：与已有算法相比,本文算法能够有效延长网络生命周期,具有较高的网络生命周期能效比。     

基于萤火虫算法的无线传感器网络节点重部署策略

节点部署是无线传感器网络研究的重要问题之一。针对节点部署过程中的能量空洞问题,提出了一种基于萤火虫算法（FA）的节点重部署（NRBFA）策略。首先,在节点随机部署的传感器网络中,利用k-means算法进行分簇并引入冗余节点;然后,利用FA移动冗余节点,以分担簇头（CH）负载并均衡网络中节点的能耗;最后,再次利用FA寻找目标节点,从而更新冗余节点。该策略通过有效地移动冗余节点,减小了节点移动距离并降低了网络能耗。实验结果表明,该策略能够有效地缓解“能量空洞”问题,并且与基于虚拟力的分区节点重部署算法相比降低了算法的复杂性,且能更好地提高网络的能量效率,均衡网络负载,并将网络生命周期延长近10倍。     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

基于最小生成树的传感器网络能量均衡组播协议

为了均衡无线传感器网络中节点的能量消耗,进而达到延长网络生命周期的目的,提出一种基于最小生成树形成虚拟主干树的能量均衡的组播路由算法.该算法在选择转发节点的过程中,综合考虑前向转发区域内的节点的位置及能量信息,并引入修正因子及路径封锁技术.仿真实验表明,该算法能够有效的均衡传感器节点的能量消耗,延长网络的生命周期.     

模拟退火遗传算法对无线传感器网络部署研究

研究无线传感器节点部署优化问题,传感器网络节点的部署在一定程度上决定了网络的性能和使用寿命.传统的遗传算法在无线传感器节点部署优化过程中,由于交叉和变异的概率是固定的,易产生局部最优问题,导致部署不理想,网络生命周期过短.为了更好地优化网络部署,提高网络生命周期,提出了一种基于模拟退火遗传算法的无线传感器节点部署优化方法.方法将传感器节点部署转化为一个组合优化问题,网络节点离散成为网格,通过遗传算法进行最优部署方案的搜索,同时采用模拟退火算法对遗传算法的种群进行更新,提高了最优解的搜索速度.仿真结果表明,模拟退火遗传算法部署的效率高,网络存活的节点数更多,有效地延长了网络的生命周期.     

线形异构传感器的网络生命周期

无线传感器网络的能耗决定了网络的生命周期,如何有效部署传感器节点来延长网络的生命周期是一个重要的研究课题。针对由高级节点和普通节点组成的线形异构传感器网络,给出了最大化网络生命周期模型。通过分析节点的能量消耗,求解出了两种节点的分配比例,得出了最大化网络生命周期的节点部署方案。     

能量和移动距离有效传感器网络部署

作为新兴的无线传感器网络具有十分广阔的应用场景,包括军事、环境监测、目标追踪、科学观察和预报等领域.然丽在实现各种网络协议和应用系统时,存在着一些现实约束.比如传感器节点体积微小,通常有能量十分有限的电池;但同时传感器节点个数多、分布区域广、部署区域环境复杂,通过充电或更换电池的方式来补充能源是不现实的,因此节能是无线传感器网络研究的重要目标.无线传感器网络的能量消耗直接决定了网络的使用寿命,通过有效配置传感器网络节点可以合理覆盖感知数据区域,延长网络的生命周期.采用已有传感器感知模型和虚拟力法(Virtual Force Algorithm),假设节点为势力场中的粒子,根据节点间力的作用部署节点,通过改进的虚拟力算法获得均匀的网络部署效果,达到能量有效的目的,使得网络均匀覆盖、延长网络的使用寿命.     

线型无线传感器网络的节点部署策略

尽可能延长无线传感器网络的生命周期是设计和部署网络所面临的最大挑战之一。由于节点配备的能量有限,节点通常采用多跳方式向基站传输数据。分析了节点在多跳通信时的能耗,提出一种非均匀的节点部署策略,得出一个部署传感器节点的密度函数,在靠近基站的区域部署较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点部署策略能有效延长网络的生命周期。     

基于多级能量异构的无线传感器网络能量空洞避免策略

为了缓解无线传感器网络中出现的能量空洞问题,提出了多级能量异构算法(MEH)。该算法对网络的通信负载分布特性进行解析,并根据通信负载分布特性给网络部署初始能量异构的节点,即在通信负载较重的区域配置初始能量较高的节点,以平衡各区域的能量消耗速率,缓解能量空洞问题,延长网络生命周期。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇算法(LEACH)、分布式能量均衡的非均匀成簇路由算法(DEBUC)、非均匀部署算法(NDS)相比,MEH算法在网络能量利用率、网络生命周期及网络能耗周期比方面分别提升了近10个百分点,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MEH可有效延长网络生命周期、缓解能量空洞问题。     

气味标记法优化免疫算法的覆盖策略

覆盖问题一直是无线多媒体传感器网络研究的重点领域。为了能够达到对目标区域有效覆盖的同时,减少网络能耗,延长网络寿命的目的,提出了一种气味标记法优化的免疫算法SMOIA（Scent Marking Optimization Immune Algorithm）。该方法利用改进的气味标记算法,在被覆盖区域设置必要的气味标记点,在这些点设置传感器节点能够有效提高对目标区域的覆盖率,减少冗余节点数量;使用免疫算法来避免一般算法容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,该算法能够有效提高网络覆盖率,减少网络中传感器节点数量,延长了网络寿命,并且收敛迅速。     

异构传感器网络的分布式能量有效成簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间.研究了异构传感器网络中成簇算法在节省能量方面的性能,提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案.此方案基于节点剩余能量与网络节点的平均能量的比例来选举簇头节点.较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.模拟实验结果显示,与现有的重要成簇方案相比,新的成簇算法在异构网络下提供了更长的网络生存时间和更大的网络有效吞吐量.     

基于投票策略的异构传感器网络分簇算法

为了减少传感网络节点的能量消耗,提出了一种基于节点投票策略的异构传感网络分簇算法.通过坐标位置分割地理区域,根据剩余能量和距离,对每个区域内节点投票选举产生簇首,从而使能量消耗最慢和高剩余能量的节点优先当选为簇首.为了保证簇首能量消耗均衡,簇首之间基于剩余能量和距离形成多跳路由,簇首收集数据融合后转发到基站.仿真结果表明,在异构网络下,VSCA与早期的几种分簇路由算法相比,提高了网络的稳定周期,延长了网络生存时间,获得了更高的数据吞吐量.     

有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。     

HACH: Heuristic Algorithm for Clustering Hierarchy protocol in wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) require energy management protocols to efficiently use the energy supply constraints of battery-powered sensors to prolong its network lifetime. This paper proposes a novel Heuristic Algorithm for Clustering Hierarchy (HACH), which sequentially performs selection of inactive nodes and cluster head nodes at every round. Inactive node selection employs a stochastic sleep scheduling mechanism to determine the selection of nodes that can be put into sleep mode without adversely affecting network coverage. Also, the clustering algorithm uses a novel heuristic crossover operator to combine two different solutions to achieve an improved solution that enhances the distribution of cluster head nodes and coordinates energy consumption in WSNs. The proposed algorithm is evaluated via simulation experiments and compared with some existing algorithms. Our protocol shows improved performance in terms of extended lifetime and maintains favourable performances even under different energy heterogeneity settings.     

一种能耗均衡的无线传感器网络分簇算法

以无线传感器网络中的LEACH和HEED分簇算法为背景,提出一种基于能耗均衡的自适应网络分簇算法EBACA。算法的主要特点是传感器节点根据自身状态信息自主竞争簇头,簇头选择标准考虑了随机概率与节点剩余能量结合,并引入了节点能量预测和能量阈值;为均衡各个节点的能耗,通过重新规划时间片来调节节点的工作频率;为减少簇头的能量开销,簇头之间通过多跳方式将各个簇内收集到的数据发送给特定簇首节点,并由此簇首节点将整个网络收集的数据发送给基站。设计的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命。分析和仿真结果表明,相对于几种重要的分簇算法,如LEACH和HEED,EBACA在平衡节点能量消耗和延长网络寿命方面具有更优越的性能。     

基于环的节点非均匀分布分簇算法

针对无线传感器网络（WSN）中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法（RCANND）。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能量、距基站距离以及与邻居节点的平均距离计算簇首选择度。在簇内以簇首选择度序列表进行簇首轮转,降低分簇次数,提高网络能量的利用效率。对提出的算法进行仿真对比实验,仿真结果表明,相同半径、不同分布模型下节点的平均能耗波动很小;相同分布模型、不同半径下节点的平均能耗波动也不明显。以网络中50%节点存活作为网络生命周期,在节点非均匀分布情况下,所提算法的网络生命周期比混合能量高效分布式不等分簇算法（UHEED）和轮转的混合能量高效分布式不等分簇算法（RUHEED）分别提高约18.1%和11.5%;在节点均匀分布模型下,所提算法的网络生命周期比基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由（RECR）协议提高约6.4%。所提算法有效均衡了不同分布模型下的能耗,有效延长了网络生命周期。     

无线传感器网络中一种延长寿命的覆盖算法

寻找有效的节能方案以提高网络寿命是无线传感器网络中的核心问题。传统的最大化网络寿命致力于对节点进行休眠或激活的调度,在DLM算法的基础上提出一种ASR-DLM算法。其基本思想是对传感器节点的感知半径进行调整,提高能量的利用率,同时ASR-DLM算法改进了DLM算法中一旦探测到覆盖空洞即终止的缺陷,即在探测到覆盖空洞时,对覆盖空洞进行填补,ASR-DLM算法不仅能够保证完全覆盖,还可以在异构网络中进行,大大延长了网络寿命,同时不需要地理位置信息,扩展性很好。     

无线传感器网络相关感知路由算法

本文通过建立能量有效的数据融合树,对无线传感器网络中多跳传输的数据进行动态融合,以减少整个网络的能量消耗。利用竞争游戏算法理论框架阐述数据之间的相关性;综合考虑传感器节点的剩余能量、干扰以及网络间的数据融合,构造算法的成本函数;借助相关感知路由算法求解竞争游戏的可能最优解。仿真结果表明相关感知路由算法能够有效地延长整个网络的生命周期。