异构传感器网络的查询能量空洞

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为"能量洞"的现象."能量洞"问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究了"能量洞"现象,基于环模型,在网络中添加长链来延长网络的生命周期.与已有的研究不同,允许C1环到Ci环(i>1)的逆向数据传输,使得数据集中到Ci环内,然后通过在Ci环内添加少量有线长链来向sink传输数据.由于Ci环内的节点数量远远多于C1环内节点,这样,避免了C1内的节点能量过早耗尽,平衡了网络中的节点能量消耗.理论分析和仿真实验表明：该方法能够极大地延长网络生命周期.     

负载相似节点分布解决传感器网络能量洞问题

基于多跳路由的传感器网络,靠近sink的节点由于要转发更多的数据,其能量消耗较快.能量消耗的不平衡导致了sink周围产生能量洞(energy hole),造成能量浪费,远离sink的节点还有大量的能量,但产生的数据不能传送到sink.研究了传感器网络的能量洞问题.在网络的连续空间状态下分析节点的负载分布特性,并研究空闲侦听(idle listening)对能量消耗的影响.基于分析结果,提出负载相似节点分布(load-similar node distribution)策略,即根据负载分布特性配置节点,负载重的区域配置较多的节点,以平衡各区域节点的能量消耗,解决能量洞问题.仿真结果显示,在不考虑空闲侦听能量消耗的情况下,与已有的一种非均匀节点分布和均匀节点分布相比,负载相似节点分布策略对网络寿命有显著改善;当考虑空闲侦听时,由于空闲侦听的能量消耗在总能量消耗中占较大比重,影响了网络寿命,但与其他两种节点分布策略相比,负载相似节点分布对网络寿命仍然有所改善.该分析模型和提出的负载相似节点分布策略可适用于其他多跳传感器网络.     

基于网络效率的线性无线传感器网络优化部署算法

基于多跳的无线传感器网络,靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗较多,从而在sink周围形成"能量空洞".采用更符合实际的单位部署成本的网络寿命,即网络效率作为优化目标.在仅已知网络规模和节点感知半径r的情况下,如何通过有效的节点部署来避免"能量空洞"并使网络效率最大,是一个极具挑战性的研究课题.提出了一种高效节点部署算法,求解出了最优工作节点数、最佳中继节点部署方案、最优节点传输距离.理论分析与模拟实验结果表明,算法不仅能够避免"能量空洞",而且相对于已有均匀与非均匀算法都能有效提高网络效率,因此该算法对构建低成本的无线传感网络应用系统具有重要意义.     

传感器网络中基于环的负载平衡数据存储方法

传统的以数据为中心的存储方法有一个非常严重的缺点:网络中存在着明显的热点区域,主要出现在sink和home节点周围.位于热点区域附近的节点所消耗的能量远大于网络内的其他节点,从而严重缩短了传感器网络的寿命.对于出现在sink周围的热点问题,采用在网络中分布多个sink节点的方式消除热点.对于出现在home节点周围的热点问题,提出基于环的负载平衡数据存储协议,并以此数据存储为基础,给出相应的查询处理算法消除热点.首先,负载平衡数据存储协议将传感器网络划分为多个环,在网络工作的某个时间段内,数据被分散存储在某个环内的多个节点上;其次,该存储结构的最大特点是,在不同时间段内,各环轮换工作进一步消除热点.最后,基于环的查询处理算法也是由环内的多个节点协作完成.基于环的负载平衡数据存储协议以及基于此存储协议的查询处理算法虽然在查询处理中所消耗的能量高于传统方法,但可以保证从数据存储到查询处理的整个过程中,网络的所有节点均匀地消耗能量,从而避免了传统方法中的热点问题,达到延长网络寿命的目的.实验表明,基于环的数据存储及查询处理算法可以解决传统上基于事件存储协议中出现的热点问题,并延长传感器网络的寿命.     

解决无线传感器网络能量洞问题的贪婪算法

无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一。在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命。提出了一种近似的贪婪算法（ASGT）,该算法将最优传输距离序列问题转化为最优生成树问题,在降低搜索（算法）复杂度的同时得到与最优解近似的结果。模拟实验证明了采用ASGT算法的网络寿命逼近于理想最优序列下的网络生命时间,并且与已有的文献算法相比,ASGT可以延长网络寿命两倍以上。     

无线传感器网络能量均衡的多sink分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限以及节点能耗不均衡的问题,提出了一种基于能量均衡的多sink分簇路由算法（EBMCR）。该算法在簇头选择阶段,综合考虑了节点的剩余能量级和节点到sink的距离等因素选择簇头节点;在簇间通信过程,采用多跳传输的方式,综合考虑了路径能量消耗、路径最小剩余能量和节点到sink的跳数等因素,选择节点到多个sink的最优路径。仿真结果表明,该算法能够有效地均衡网络能量,延长网络生命周期。     

非均匀部署WSN的能量空洞避免策略

分析无线传感器网络中各个节点位置上的数据及能量负载,提出一种新的非均匀部署策略,在网络中均匀部署满足监测需要的工作节点,但在近sink区域部署更多不感知数据,只转发数据的中继节点,以实现网络的能量消耗均衡,并分析传感器节点最优传输半径优化问题。实验结果表明,该策略能够有效降低网络能耗,延长网络寿命。     

无线传感器网络节点部署算法的优化研究

研究无线传感器网络的部署.无线传感器网络中靠近基站的传感器节点因需要转发其它节点的数据而消耗更多的能量,导致出现能量空洞,使网络生命过早地结束.为了避免能量空洞的形成,延长网络寿命,提出一种高效的节点部署算法.算法以最优工作节点数、中继节点部署方案和节点传输距离作为约束条件,以最大网络效率为优化目标进行研究.仿真结果表...     

WSN数据收集中移动sink的路径规划和蔟头节点选取问题的综合研究

针对较大规模的无线传感器网络通过多跳传输进行数据收集而引起的能量空洞问题,本文提出了一种基于移动sink的簇头节点数据收集算法（MSRDG）,该算法基于图论原理,在满足时延性的条件下,综合考虑了普通节点到簇头节点路由和移动sink遍历路经选取的问题,构建了一条通过的簇头节点尽可能多的移动轨迹。通过NS-2仿真软件对算法的性能进行评估,结果显示出该算法能减少数据的多跳传输,降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络寿命。     

带移动节点的无线传感器网络节能路由算法

为解决无线传感器网络( WSN)的“热点”问题,避免因网络局部突发事件造成网络过早失效,提出一种带移动节点的WSN节能路由算法。该算法基于网格思想,根据节点的剩余能量以及节点到簇重心坐标距离的加权和来选举簇头,通过可控移动策略调度sink节点接收簇头所收集的数据,节省网络能耗。同时引入能量不受限的中继节点,调度该节点服务于信息传输大的区域,延长网络生存时间。通过仿真实验分析sink节点的移动速度以及加权系数对算法性能的影响,结果表明,该算法在网络的生存时间、总能耗和sink节点接收数据量3个方面均优于TTDD和MSEERP算法。当sink节点的移动速度为5 m/s、加权系数为0.6时,算法性能最佳。     

Maximizing network lifetime based on transmission range adjustment in wireless sensor networks

In a wireless sensor network (WSN), the unbalanced distribution of communication loads often causes the problem of energy hole, which means the energy of the nodes in the hole region will be exhausted sooner than the nodes in other regions. This is a key factor which affects the lifetime of the networks. In this paper we propose an improved corona model with levels for analyzing sensors with adjustable transmission ranges in a WSN with circular multi-hop deployment (modeled as concentric coronas). Based on the model we consider that the right transmission ranges of sensors in each corona is the decision factor for optimizing the network lifetime after nodes deployment. We prove that searching optimal transmission ranges of sensors among all coronas is a multi-objective optimization problem (MOP), which is NP hard. Therefore, we propose a centralized algorithm and a distributed algorithm for assigning the transmission ranges of sensors in each corona for different node distributions. The two algorithms can not only reduce the searching complexity but also obtain results approximated to the optimal solution. Furthermore, the simulation results of our solutions indicate that the network lifetime approximates to that ensured by the optimal under both uniform and non-uniform node distribution.     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

Particle swarm optimization based clustering algorithm with mobile sink for WSNs

Wireless sensor networks with fixed sink node often suffer from hot spots problem since sensor nodes close to the sink usually have more traffic burden to forward during transmission process. Utilizing mobile sink has been shown as an effective technique to enhance the network performance such as energy efficiency, network lifetime, and latency, etc. In this paper, we propose a particle swarm optimization based clustering algorithm with mobile sink for wireless sensor network. In this algorithm, the virtual clustering technique is performed during routing process which makes use of the particle swarm optimization algorithm. The residual energy and position of the nodes are the primary parameters to select cluster head. The control strategy for mobile sink to collect data from cluster head is well designed. Extensive simulation results show that the energy consumption is much reduced, the network lifetime is prolonged, and the transmission delay is reduced in our proposed routing algorithm than some other popular routing algorithms.     

移动Sink的传感器网络路径优化策略

在无线传感器网络（WSNs）中引入移动 Sink 可以避免网络拥塞和能量空洞并降低网络能耗,但由于移动速度的限制导致时延较大。针对这一问题,提出了时延约束下的移动 Sink 路径优化策略,根据时延和网络能耗之间的关系设计了可调节的节点权重,通过模拟退火遗传算法得到最优节点权重,并依据此权重通过迭代得到汇聚节点和最佳移动路径。仿真结果表明：该策略能保证在满足时延约束的前提下降低网络能耗,且收敛速度快。     

基于蚁群的无线传感网最大化生存时间路由

为提高无线传感网的生存时间,对基于蚁群算法的最大化生存时间路由(MLRAC)进行了研究。该路由利用链路能耗模型和节点发送数据概率,计算一个数据收集周期内节点总能耗。同时考虑节点初始能量,建立了最大化生存时间路由的最优模型。为求解该最优模型,在经典蚁群算法的基础上,提出修正的蚁群算法。该算法采用新的邻居节点转发概率公式、信息素更新公式和分组探测方法,经过一定的迭代计算获得网络生存时间的最优值和每个节点的最优发送数据概率。最后,Sink节点洪泛通知网络中所有节点。节点根据接收到的最优概率,选择数据分组未经过的邻居节点发送数据。仿真实验表明,经过一定时间的迭代,MLRAC的生存时间可以收敛到最优值。该算法能延长网络生存时间,在一定的条件下,MLRAC算法比PEDAP、LET、Ratio-w、Sum-w等算法更优。     

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。     

异构WSN中基于改进哈里斯鹰的分簇算法

针对无线传感器网络中传统的低功耗自适应集簇分层型协议存在的节点能耗过高、网络生存周期短以及负载不均衡等问题, 本文提出了一种异构传感网络下的多目标簇头选举和基于模拟退火的哈里斯鹰路由优化算法(LEACH-MHO). 这种改进算法首先在计算节点最优阈值的基础上, 构建新的考量能耗和负载的适应度函数, 找到最优簇首节点, 保证簇首节点的均匀分布; 再建立基于哈里斯鹰优化器的路径选择策略, 同时嵌入模拟退火算法, 防止过早陷入局部最优; 最后使用评估函数筛选出可加入到最佳路径的簇头, 缩短簇头节点到基站的通信距离. 仿真实验数据表明, 与CREEP、LEACH-C、LEACH算法相比, 本文算法的网络生存寿命分别延长了22.18%、77.83%和180.52%, 能更有效地延长网络生存寿命.     

一种协作和中继混合的传感网寿命最大化路由算法

周期性监控、多对一数据传输是无线传感网的典型场景之一.其中存在固有的能耗不均问题,即与sink 节点距离不同的节点能耗差异大,严重缩短了网络寿命.提出了一种基于协作和中继混合传输模式的路由方法,利用协作和中继在远、近距离传输时能耗的互补性,通过调整节点采用中继模式传输的负载比例(称为中继率),均衡节点间的能耗,延长网络寿命.定量地描述了节点能耗和中继率的关系,将网络寿命最大化建模为关于中继率矢量的高阶非线性优化问题.为了求解该问题,深入分析了寿命最大化时节点间能耗的关系,得到的结论是：若以中继模式传输单比特的能耗小于sink 一跳邻节点的协作模式能耗,则寿命最大化时所有节点能耗相等;否则,寿命最大化时节点中仅满足协作模式能耗大于中继模式的部分节点能耗相等.由此将多元非线性的网络寿命最大化问题转化为关于单变量的优化问题,求得了最优中继率.利用理论分析结果设计了分布式路由算法DORRCR.仿真结果表明,该算法能够有效延长网络寿命,显著提高全网的能耗均衡性.