无线传感器网络非均匀等级分簇拓扑结构研究

网络拓扑结构影响着传感器节点的负载均衡与生存周期,分簇结构是无线传感网络的一种有效地拓扑管理方式。根据血管网络特征以及对构建无线传感器网络拓扑结构的启示,提出了无线传感器网络非均匀等级分簇拓扑结构。分析血管网络结构特征,建立数学模型和网络拓扑结构,对具有压力差的网络节点进行等级标定。根据改进粒子群算法进行非等概率静态分簇,形成不同等级区域具有密度和规模不等的非均匀等级分簇拓扑结构。仿真分析表明,此算法能优化网络分簇,均衡节点能耗,延长网络生命期,避免网络能耗热点问题。     

无线传感器网络分簇算法研究

无线传感器网络是当前研究和应用的热点,拓扑控制是其研究的重要领域。在与其他传统无线网络拓扑控制机制比较的基础上,归纳了无线传感器网络分簇算法应具有的特性,并对近年来针对无线传感器网络提出的有代表性的分簇算法进行了研究,总结了各种分簇算法的特点和适合的应用场合,重点分析了它们的不足之处,最后指出了无线传感器网络分簇算法未来发展的趋势。     

物联网无线传感器的网络分簇拓扑容错算法

无线传感网络是物联网的核心技术,其由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成.节点除了感测特定的对象,还需要维持互相之间的网络连接.在传感器节点能量受限制情况下,良好的网络拓扑控制方法能够提升传感器网络的生存时间.因此合理地控制网络拓扑结构是当前无线传感器网络研究领域的热点和难点.提出了一种无线传感器网络分簇拓扑容错算法,利用主从簇头方式分摊簇头能量消耗,并采用候选簇头机制解决簇头失败.仿真实验证明该算法不仅具有较低的复杂度和较低的节点平均通信半径,而且具有较好的容错性能和较长的网络生命周期,可显著提高物联网的整体性能.     

基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

无线传感器网络的连通成簇算法

在大规模无线传感器网络中,层次型拓扑可有效地提高节点的能量效率,延长网络的生存时间.本文提出一种基于连通支配集的分布式分簇算法,利用剩余能量较优的节点来担任簇头的角色,使整个网络的能量均衡消耗;在簇内与簇间通信能力相同情况下,使所有的簇头节点构成一个连通子网,以简化簇间通信的约束条件,提高簇间通信的能量效率;模拟实验表明算法的可行性以及有效性,能进一步延长网络的生存时间,可应用于无线传感器网络的层次型拓扑控制.     

浅谈无线传感器网络的拓扑结构控制

无线传感器网络是一个由传感器组成的分布式自组织网络。在无线传感器网络中,拓扑控制一直是其关键技术之一。从过去的研究中表明,主要的拓扑控制方法有层次型拓扑控制和节点功率控制。层次型的拓扑结构将整个网络划分为不同的簇,并通过一定机制选择簇头来负责数据转发和融合,让无线网络的拓扑结构在一定程度上得到了优化和控制。     

低概率事件场景的无线传感器网络构建

低概率事件场景,静态部署的小规模监测网络是较为常见的一类无线传感器应用网络.针对这一类无线传感器网络的特点,从拓扑控制角度出发,基于分层分簇思想,提出了一种固定分簇层次型网络构建方法.该方法采用固定分簇有效节省了一般周期性动态分簇聚类大量能耗,簇内成员节点基于事件概率预测的休眠调度更进一步降低了网络能耗;簇头在簇内的轮换实现了网络能耗均衡;功率控制建立了可靠的多跳路由.仿真性能分析表明:该方法节能效果明显,实施简单,易于应用推广.     

基于网络编码的传感器网络信息交换算法研究

在以数据为中心的无线传感器网络中,节点间的信息交换问题越来越受到研究者的关注.信息交换的效率反映了网络的服务质量,甚至直接影响到网络的生命周期.立足于分簇的无线传感器网络,分类总结了簇节点拓扑模型,提出了基于网络编码的无线传感器网络簇内信息交换算法.在理论分析和仿真实验的基础上,将网络编码算法与传统信息交换算法进行了比较和总结,深入分析了其性能优劣和适用场景,并展望了信息交换算法未来的研究方向.     

面向低概率事件场景的传感器网络分簇控制算法

为了延长网络生命期,无线传感器网络必须高效地消耗电池能量,而网络拓扑作为上层协议的重要平台,是实现这一目标的支撑基础.WSN的一个显著特征即具有应用多样性,为了研究符合低概率事件场景的传感器网络拓扑控制方案,建立并分析了传感器网络模型.由于在低概率事件场景下节点侦听能耗占据主导地位,经研究发现此时生命期目标与k-中心问题本质上具有密切联系,可视为k-中心问题的对偶问题,因此针对分簇机制分别设计了3个阶段执行:邻居信息获取阶段、簇头确定阶段和节点归属阶段,从而引入了一种基于k-中心问题的周期性分簇控制算法PCA,PCA算法体现了负栽均衡的思想,同时尽可能减少了簇头数目.模型理论分析和仿真实验结果都表明,PCA算法能得到快速部署,并且PCA算法能获得较优的拓扑结构,有效地延长了WSN的生命期.