无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。     

移动锚节点定位WSNs中无标识节点算法研究

针对无线传感器网络(WSNs)无标识节点的定位问题,引入移动锚节点收集节点的接收信号强度(RSS)数据序列,利用无监督的聚类算法分析数据确定节点个数,依据锚节点运行的不同驻点,提取最强RSS信号进行圆环交叉搜索并标识覆盖网格重叠区域,再利用极大值(EM)算法筛选出可能含有未知节点的区域,最后用改进的粒子群优化(PSO)算法最终确定符合聚类个数的最优未知节点坐标.实验仿真结果表明:该算法在未知节点稀疏分布情况下,可以准确地估算未知节点个数和位置坐标.     

基于混沌粒子群算法的集成网络优化

为了改善集成RFID与WSNs网络中智能节点随机部署时的不合理分布,提高同时读取多个标签信息的能力,提出了基于混沌粒子群(CPSO)的集成网络优化算法,用于寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得集成网络分布合理。混沌粒子群算法利用了混沌运动遍历性、随机性等特点,对传统粒子群算法进行改进,摆脱了粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点,并保持了前期搜索的快速性。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的优化效果,在保证智能节点有较高读取率的同时,也优化了集成网络资源的分布。     

基于分区的能耗均衡路由协议

为了均衡无线传感器网络的节点能耗,增强网络稳定性,设计并实现了一种基于分区的能耗均衡路由协议.该协议设计了一种优化的分区算法,将节点基于分区划分而形成簇,解决了先前协议中簇的个数和分布的随机性问题;在选举簇首时,综合考虑了节点剩余能量、簇内节点能耗均衡、簇内部总能耗三个方面,采用三级簇首选择机制,选择的簇首既能均衡节点能耗,又可以降低簇群总能量消耗;在数据转发时,普通节点选择距离最近的簇首,在不超过通信距离阀值时,簇首可以隔层选择下一跳簇首,有利于缓解无线传感器网络的"热区效应".仿真结果表明:相比MEET和DREEM-ME路由协议,该协议能更好地均衡节点能耗、增强网络稳定性、改善网络服务质量.     

一种基于位置信息的P2P路由算法

传统的Peeer-to-Peer（P2P）网络的研究已经基本上解决了分布式网络路由问题,为提高路由的效率,如何有效地缩短路由距离成为当前急需解决的热点.针对这一问题,在分析现有的路由算法的基础上,提出一种基于位置信息的P2P路由算法.算法中结合传统算法和节点所在区域位置的信息,使得网络节点在决定下一步跳转时,优先选择距离较近的节点,从而提高路由效率,减少路由延时.     

负载均衡的无线传感器网络的分簇路由算法

无线传感器网络分簇算法中,簇首肩负着收集、融合和传输数据的责任,影响整个簇的性能。簇首能量快速消耗,破坏了网络节点能量的均衡性。针对此,提出了一种负载均衡的分簇算法(LBCA),由簇内成员和助理簇首帮助簇首完成任务。簇首选择阶段,通过两次筛选确定簇首的方法来控制簇首个数;簇内收集数据时结合蚁群算法寻找遍历簇内的最短路径,减小簇首能量消耗的压力;给Sink节点传递数据过程中,在簇内选择一个助理簇首来辅助簇首工作。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高网络的生命周期。     

WSN中基于LEACH的改进路由协议

针对LEACH协议中簇首分布不均匀和节点能量消耗不均衡的问题,为了提高节点能量利用率,延长网络运行周期,提高节点在网络运行过程中的存活率,提出了一种LEACH-NE改进算法。该算法综合考虑节点到基站的距离及节点的剩余能量等因素确定最佳簇首个数,然后通过考虑能量因素来优化簇首选择。仿真结果证明了改进后的路由协议在网络运行周期和网络能量消耗方面优于LEACH协议。     

基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明：该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于簇首移动的无线传感器网络路由算法

以往的无线传感器网络分簇算法中,簇首位置固定无法移动,缺乏针对网络实时变化的灵活性,在均衡网络节点能量消耗的问题上存在着缺陷。鉴于此,提出一种簇首移动的无线传感器网络路由算法(MCHCA)。MCHCA算法将簇首设置为移动节点,通过网络区域大小及节点传输半径确定合理的移动簇首数目;根据簇内成员的位置坐标和剩余能量的信息,确定簇首每轮所需移动到的最佳位置;移动簇首收集簇内成员的数据并将其融合,传递给Sink节点。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高了网络的生命周期。     

基于自适应粒子群优化的WSN分簇路由协议研究

为了克服基本粒子群算法（ BPSO）的早熟问题,提出了一种自适应惯性权重、异变学习因子的粒子群算法（ AWSP-SO）,通过在惯性权重以及学习因子中引入粒子的局部及全局极值,平衡了粒子群算法的搜索及收敛能力。同时,将该算法应用到无线传感器网络（ WSN）路由Leach协议的簇首选择问题中,利用AWSPSO算法对簇首的选择进行优化,以此均衡网络的能量消耗、延长网络生命周期。仿真结果表明,与基本Leach协议相比经过AWSPSO算法优化后的Leach协议在均匀分簇、均衡网络能量消耗以及延长网络生命周期等方面有显著改善。     

无线传感器网络中助理簇头机制的应用

研究LEACH和PEGASIS协议,提出一种无线传感器网络中的助理簇头分簇算法。该算法根据簇头节点的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点,以减少簇头通信的能量消耗。实验结果表明,加入助理簇头后,原算法在均衡性能、能量消耗和网络生命周期等方面均得到优化。     

一种基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法

分析了现有分簇路由算法,提出了基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法。簇头选举阶段,考虑了节点的剩余能量,并引入竞争机制进行簇头选择;成簇阶段,综合考虑节点与基站的距离、节点密度以进行非均匀分簇,达到节点能耗均衡的效果,同时解决路由热区问题;簇间路由阶段,通过设立通信簇头节点,使簇间数据转发任务从簇头中分离,簇头节点只负责簇内的数据收集和融合,而通信簇头节点负责簇间数据传输,减少了簇头的能量消耗。实验结果表明,改进后的路由算法能够有效地均衡网络负载,并显著地延长网络的生命周期。     

一种新的无线传感器网络均匀分簇路由协议

针对LEACH算法中,簇头位置分布不合理时导致的簇内通信能耗不均和簇的覆盖区域重叠的问题进行了改进,提出了LEACH_UD算法,一是在簇头的初次选举阶段,要考虑簇头之间的距离,使簇头大致均匀地分布在监测区域;二是取消LEACH协议中每轮重新成簇所带来的额外能量消耗,当初次簇头确定以后,簇的数量和分布不再变化,每一个簇的下一轮簇头由上一轮的簇头根据节点的能量情况来指定。用NS2对LEACH算法和LEACH_UD算法进行了仿真和比较,验证了LEACH_UD算法的有效性。     

基于能量和距离加权的WSNs簇头选择算法

针对LEACH分簇路由协议存在的簇头数目和分布位置不合理等问题导致能耗不均衡、网络周期不理想,提出了一种基于能量和距离加权的簇头选择优化算法。通过加入节点到基站的距离和节点剩余能量作为簇头选取的参考因素,依据改进后的阈值公式使得选取的簇头数达到预设最优值,并通过簇头的二次选择,最终确定最佳的簇头。仿真结果表明:相比于LEACH协议,该算法可以有效地延长网络生命周期,使网络能耗更加均衡。     

基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案*

提出了基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案,此方案提出以簇内节点数量为度量参数的簇生成算法,在簇生成算法中,总是簇内节点总数最多的簇首节点首先发起簇的生成过程,因此实现了簇首节点数量最小化。此外,本方案还提出了簇首节点及簇关联节点移动或失效时的簇及簇树的修复算法,即基于簇内节点的权值选举新的簇首节点或簇关联节点,以维护簇或簇树的拓扑结构,确保IPv6地址配置和路由的连续性及正确性。对本方案进行了性能分析,分析结果验证了其构建的网络结构稳定性更强,路由功耗更低。     

无线传感器网络的节能分布式分簇算法

针对无线传感器网络的异构特性,提出一种能量有效的分布式分簇算法EEDC。预先选择剩余能量较多的节点作为竞争簇头的候选簇头节点,以簇内通信代价作为候选节点竞争最终簇头的竞争参数,选择剩余能量高且通信代价低的节点作为最终的簇头节点。理论分析与仿真实验证明,EEDC能产生均匀分布的簇头集合,有效延长网络寿命。     

基于LEACH协议的助理簇头分簇算法

基于LEACH协议,提出助理簇头分簇算法。该算法能在无线传感器网络中根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点,从而减少簇头通信能耗,同时解决某些簇头与基站的通信问题。仿真结果表明,该算法能有效降低网络能耗、延长网络生存时间。     

基于改进布谷鸟搜索算法的LEACH协议

LEACH协议是一种低能耗自适应的无线传感器网络聚类层次算法。它存在着随机选取簇头、不考虑节点剩余能量和节点位置等缺点。针对这些问题,本文提出一种基于改进布谷鸟算法的LEACH协议。布谷鸟算法（CS）是一种新型的智能优化算法。为了提高算法的局部搜索能力,对标准的布谷鸟算法进行改进：1）引入权重系数,调整算法收敛速度;2）所有个体从优到差进行排序,排序后将种群分为2部分,这2部分个体选择不同的飞行方式,避免较优个体陷入局部最优。改进后的协议将簇头选择过程分为临时簇头优化和形式簇头选择。首先,利用传统LEACH协议生成临时簇头,然后基于MCS对簇头进行优化,根据节点剩余能量选择形式化簇头。实验结果表明,与LEACH相比,新算法能有效平衡网络负载,提高能源的利用率,延长网络的生命周期。     

无线传感器网络的簇头间距自适应HDA-LEACH算法

针对LEACH算法中当某些簇头间距过近时会导致传感信息冗余和簇头多余能耗的问题进行了改进,提出了HDA-LEACH算法,增加了对节点剩余能量以及簇传输阶段的考虑,并且从两方面提出了簇头间距自适应的拓扑控制改进方案:一是重新分配簇头以消除簇头间距过近情况,二是取消两太近簇头中能量较低簇头的簇头资格。用MATLAB对LEACH算法和HDA-LEACH算法进行仿真,证实HDA-LEACH算法在网络生存时间和负载平衡程度上比LEACH算法有了明显提高。     

传感器网络的一种能量感知分簇路由算法

高效地使用资源和延长网络的生命周期是传感器网络中高效路由协议应考虑的很重要的问题。提出一种能解决以上两种问题的新算法,即在算法中使用双簇首,可以减少任何形式的流行算法的使用,因而节约了许多资源并且使得路由发现更容易。实验结果表明使用双簇首极大地减少了路由发现过程中的信息开销并且延长了网络的生命周期。