无线传感器网络中能量均衡和覆盖半径自适应调整的分布式目标覆盖算法

为了最大化目标覆盖的生命期,提出一种能量均衡和覆盖半径自适应调整的分布式目标覆盖算法.首先提出本地h 跳的目标覆盖问题的定义,分析目标覆盖的能量模型,发现最小生命期的目标是目标覆盖生命期的瓶颈,引入关键目标的概念;设计了基于覆盖收益和能耗代价的能量效用函数,在能量均衡原则和能效优先原则的基础上设置节点等待时间,并建立了节点的覆盖半径和等待时间自适应调整的机制.实验表明该算法网络生命期延长25%左右.算法复杂度低,效率高,可扩展性好.     

基于蚁群算法的WSN多路径负载均衡路由

为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。     

多感知范围无线传感器网络中一种分布式目标覆盖算法

基于多感知范围无线传感器网络中节点与目标的覆盖关系,设计了一种目标生命期评估机制。鉴于网络生命期由具有最小生命期的目标决定,在分析节点感知半径变更影响的基础上,提出了两种提高最小目标生命期的策略,建立了一个动态目标覆盖博弈模型,并证明了该博弈存在纯策略的纳什均衡。本文设计了一种分布式目标覆盖算法,算法中节点根据邻居节点的能量分布和目标覆盖情况,选用最优感知半径,以确保目标完全覆盖并延长最小目标生命期。仿真结果表明,在不同的网络中所提算法均能有效地延长网络生命期。     

无线传感器网络最大生命期通信模型研究*

提出一种新的无线传感器网络最大生命期通信模型,研究了无线传感器网络中多源多链路多基站的最大生命期问题.为均衡数据流量分布,源节点产生的数据可以通过多条链路转发到多个基站.针对无线传感器网络能量和带宽受限等多约束条件,建立以网络最大生命期为最优目标和以降低节点处的数据量为次优目标的线性规划模型,依靠现有的分布式算法解决该模型.通过仿真实验验证了通信模型在多基站环境中的性能,并表明所提出的模型能够有效地延长网络生命期.     

无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

能量均衡的无线传感器网络分簇方法

在对节点通信模式和簇群划分过程分析的基础上,提出一种在节点分布不均匀的条件下,构建能量均衡簇群的方法.该算法兼顾了簇群成员节点与簇头通信的能量消耗和簇群能耗负载,实现各簇群间能耗的平衡.仿真表明,该方法在网络生命期、节点平均生命期和网络扩展性方面比基于最短距离的分簇算法具有更好的性能.     

无线传感器网络最大生命期与最大流路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期和最大流路由算法,证明了网络最大生命期相当于获得网络最大流,根据最大流最小割定理,网络一定存在一个可行解满足网络最大流,在算法复杂度较低情况下,建立以最大生命期为最优目标的网络模型,依靠现有的启发式分布式算法解决该模型。通过仿真验证了算法的性能,表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

负载均衡的无线传感器网络拓扑控制算法

针对无线传感器网络节点能耗分布不均匀的问题,提出一种负载均衡的拓扑控制算法,该算法将节点看作数据转发节点,把节点间距离和节点剩余能量作为拓扑构建的依据,对剩余能量较少的节点赋予一定的节点度约束,从而均衡网络负载,解决网络中部分节点因负载过重而导致的能耗过大问题,有效延长网络生命期。     

基于能量与能耗速度的WSN分簇算法

无线传感器网络的最大局限是能量有限.为了高效利用网络能量、均衡网络负载,提出了一种基于能量与能耗速度的分簇算法.其中节点能耗速度是一个带有能耗预测信息的参量,利用它可以更有效地优化簇头选择与簇规模,该算法根据这两个参数来优化簇头的选择,能有效地延长节点的生存时间;同时,根据簇头节点与基站的距离、当前能量和能耗速度对簇规模进行约束和优化,进一步保证了簇之间的负载均衡.仿真实验表明改进后的算法有效地延长了网络的生存时间.     

基于最优化理论的无线传感器网络通信模型

针对无线传感器网络中多源多基站的最大生命期问题,提出一种基于最优化理论的网络通信模型。根据无线传感器网络能量限制和数据流量守恒原则建立整数非线性规划模型,以网络最大生命期为最优目标,将能量和带宽作为限制的多约束条件,利用最优化技术中的分布式算法求解该模型。仿真结果表明,在多基站环境中,该模型能够延长网络生命期。     

基于蚁群算法的一种能量高效路由算法的研究*

为了达到在信息传输路径上节能的目的,提出了一种基于蚁群算法的节能路由算法。该算法根据节点当前可用能量选择下一跳节点,按照节点经过的人工蚂蚁数选择数据汇聚节点,最终达到能量均衡使用和降低通信量的目的。经仿真计算证明该算法能合理地选择路由,节能效果明显,进一步延长了网络生存期。     

一种无线传感器网络LEACH协议的改进方法

LEACH是一种经典的层次型路由协议,然而该算法簇头是自适应随机生成,未考虑当前节点剩余能量,因此簇头的选择会使网络中能量损耗不均衡,导致网络过早死亡.为了避免能量较少节点因为当选为簇头后过早死亡,提出了一种新的路由协议（LEACH-PHQ）.改进后的算法在簇头选择阶段综合考虑了各个节点的剩余能量,在数据传输阶段采用数据融合和多跳传输的策略.实验结果表明,改进后的方法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡,又延长了网络的寿命.     

基于K-means聚类的WSN能耗均衡路由算法

针对无线传感器网络的能耗问题,提出了一种基于K-means聚类的能耗均衡路由算法(KBECRA).该算法将K-mean.聚类算法用到分簇中,既避免了频繁组簇消耗能量,又避免了簇头集中分布在某一区域的缺点.在簇内根据不同的适应值选择负责簇内数据收集和融合的主簇头,以及负责簇间传输数据的副簇头,较好地平衡了网络的能量负载....     

基于非均匀分环与最小通信代价的路由算法

为了提高无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于非均匀分环与最小通信代价的路由算法URMC.算法采用圆环模型,首先为各环分配不同的簇头选择概率;其次以各环节点能耗均衡为目标,推导出各环宽度的表达式;最后通过设计通信代价公式来选择簇头和建立簇间路由树.最终形成一个节点能耗均衡、簇间路由合理的网络.经仿真验证,URMC算法能有效克服能量空洞现象,延长网络的生存周期.     

ZigBee网络AODV路由算法改进

路由协议是Zigbee无线网路技术的研究重点之一。选择和设计高效的路由算法对于降低节点功耗,提高网络运行的稳定性具有重要意义。在ADOV协议的基础上,综合考虑了网络总体能耗和单节点能耗,提出了一种能耗均衡且兼顾通信实时性的改进的AODV路由协议,并进行了仿真验证。优化了网络的总体能耗和最大化了网络的生存时间,提高了网络的通信实时性。     

基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法

针对现有ZigBee网络路由算法存在节点能量消耗不均衡问题,在树路由算法与无线自组网按需距离矢量路由改进(AODVjr)算法的基础上,提出一种基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法。该算法将网络分成若干个非均匀的逻辑簇,使距离协调器越近的簇规模越小,从而减少转发任务,使得能量消耗均衡。在分簇的基础上,将节点之间的传输分为簇内传输与簇间传输。簇内传输采用基于邻居表的树路由算法;簇间传输在基于树路由算法无效的情况下,采用AODVjr算法,找到两个簇首之间的较短路径;同时规定只有簇首节点和网关节点才能广播请求分组(RREQ),可以减少冗余的RREQ分组。仿真结果表明,该算法能有效推迟死亡节点出现的时间,延长网络的生存周期,达到提高网络性能的目的。     

负载均衡集中式能耗树算法的无线传感网路由协议

由于无线传感器网络中每个节点的能量都非常有限,在选择路由协议时需尽可能地延长网络生存时间.从限制能耗最大节点的功耗出发,提出一种新的负载均衡的集中式能耗树(CCT-LB)算法.仿真结果表明,相比分布式的WRT算法,该算法能使网络不同比例节点的存活时间提高10%～500%,同时提高网络节点的负载均衡性,从而有效地延长网络寿命.     

拥塞敏感的无线传感器网络路由算法

如何延长无线传感器网络的生命周期是一个重要的挑战.提出了一种新的拥塞敏感的路由算法,该算法充分考虑了路由选择过程中的数据负载与邻节点的缓存、信道竞争等状态的关系,每个节点以此计算一个能反映本地拥塞状态的权值,节点选择权值最高的下游节点作为下一跳来平衡下游节点的能耗和数据负载,同时降低下游节点的拥塞可能性.模拟实验表明:...     

一种基于负载均衡的无线传感器网络分布式定向分簇算法

针对无线传感器分簇网络中节点负载不均衡的问题,提出了一种基于负载均衡的分布式定向分簇算法(DDC).DDC算法基于簇的局部信息对节点在下一轮中的能量水平及其负载能力进行预评估,并给出了相应的预评估因子.在每一轮成簇过程中,首先基于节点能量预评估因子将网络分割成适当的分区,然后在每个分区中,根据节点在本轮的负载能力预评估因子选取簇头,前者可以有效保证各分区的能量均衡性,后者可以实现分区内节点的负载平衡.DDC算法的这种特性能将网络能量与节点负载有机结合起来,从而最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明,与同类算法相比,DDC算法的能量有效性效果显著,网络中节点负载更加均衡.在网络初始能量异构的情况下,依然表现出良好的适应性和可扩展性.     

基于剩余能量动态调整前向角度的路由算法

无线传感器网络(WSN)路由是影响网络寿命的重要因素。关键节点多次通信带来大量能耗,极易导致网络过早瘫痪。针对网络部分关键节点能耗过快问题,提出一种基于下一跳节点剩余能量动态调整前向角度的蚁群路由算法(DAFARE)。首先,节点于初始前向角度范围内根据节点剩余能量和距离来选择下一跳节点;而后,根据前向角度范围内节点剩余能量情况,动态调整前向角度大小;最终达到避免关键节点过早死亡的目的。仿真表明,与基于多目标评价函数与正-负反馈并存机制的蚁群算法(FMEPNF)相比,DAFARE能将网络有效寿命提高约50%。实验结果表明:该算法能有效均衡网络能耗,延长网络生命周期,保证网络有效覆盖范围。