一种改进ACO的WSNs能量高效路由算法

针对能量和存储能力在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）路由上的特殊要求,为了使节点能量消耗相对均衡,同时避免出现拥塞,提出了一种改进的蚂蚁算法。仿真结果表明该算法能够更有效地降低通信负载,减少能量消耗。     

基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法

针对无线传感器网络(WSNs)中功率控制算法不能实时地调整节点功率和能量消耗较大等问题,提出了一种基于单神经元PID的邻居节点级功率控制算法.该算法结合WSNs传输功率模型,通过实时地控制邻居节点的数量,调整每个节点的功率,动态控制网络的能耗.仿真结果表明:该算法能根据网络连通性要求调整传感器节点的功率,实时性好,收敛速度快,有效地降低了网络的整体能耗.     

基于协作传输的大范围WSNs能耗均衡分簇算法

由于大范围无线传感器网络（WSNs）节点的数量巨大,网络的能量消耗极不均,提出一种基于协作传输的分簇算法—EBBMCC—LS算法。该算法在保证网络均匀分簇的前提下,能保证网络中簇头节点的均匀分布,在簇间通信时加入协作传输策略,传感器节点之间通过协作传输构成虚拟多天线系统,改善系统性能,解决了大范围WSNs中的能耗不均现象。实验验证：该算法能够均衡大范围WSNs中的能耗,延长网络寿命,可促进大范围WSNs应用的推广。     

一种基于苯环结构的WSNs故障检测算法

节点故障是无线传感器网络(WSNs)研究中的一个重要问题。由于WSNs规模大,节点能量受限,加之传感器制作工艺等方面的原因,使得节点发生故障的概率较高。针对WSNs中的节点故障问题,提出一种基于苯环结构的节点故障检测算法。该算法利用苯环结构的对称性,减少邻居节点的数目从而达到降低故障检测能耗的目的,同时延长了网络的生存周期。采用OMNeT++建立仿真环境,对算法性能进行测试。测试结果表明:该算法较其他算法具有较低的能量消耗和较高的网络连通性及可扩展性。     

无线传感器网络基于权值的极小支配集路由算法

在无线传感器网络设计中,为节约系统能量、延长网络寿命,提出了基于权值极小支配集路由算法(Minimal dominating set with weight,WMDS).该算法的路由搜索主要集中在生成的支配集及网关节点内.当网络中少数节点发生变化时,只需个别相关节点更新它们的状态,不需要网络中所有节点重新计算支配集.考虑到网络内传感器节点能量分布均衡,各节点可以轮换充当支配点,支配点的数据融合可以减少传输信息包的数量.仿真实验表明,WMDS算法能得到较小的支配集,从而有效减少网络广播过程中的转发节点数,节省了网络资源.路由算法明显减少了信息包传输的数量,均衡了各节点的能量消耗,有效地延长了网络的寿命.     

一种基于多权值的低能耗WSNs分簇协议

延长网络的生命周期、有效降低节点的能量消耗是无线传感器网络(WSNs)路由研究的重点;针对LEACH协议的簇头选举不合理和和簇成员仅依据自身通信代价选择簇头导致节点能耗不均衡,网络能量利用率低的问题,提出了一种基于多权值的低能耗分簇算法,它综合考虑了候选簇头的剩余能量、节点已当选簇头次数和当前网络簇头个数等多个因素;仿真实验表明,改进协议有效地降低了节点的总能量消耗、提高了网络节点的存活数目,延长了网络的生命周期。     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

无线传感器网络中覆盖盲区发现算法

传感器节点的随机部署不均匀或者能量耗尽,可能导致无线传感器网络(WSNs)出现覆盖盲区。针对WSNs中覆盖盲区的问题,提出一种基于几何图形的分布式覆盖盲区发现算法,从理论上证明算法的有效性。算法的基本思想是以传感器节点和它的2个邻居节点构成三角形,计算三角形的外接圆半径和外接圆圆心,根据几何图形学的相关理论判断节点附近是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:算法不仅能有效地检测覆盖盲区和边界节点,而且对于降低节点能量消耗也有显著成效。     

基于正六边形区域划分的无线传感器网络动态目标跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)目标跟踪应用中的跟踪精度与能耗问题,提出一种能量均衡消耗的目标跟踪协同算法.该算法以正六边形网格作为分簇模型,能动态地唤醒无线传感器网络中合适的簇对目标状态进行估计.同时引入了虚拟簇头的概念用于优化簇头选举策略.仿真分析表明:所提出的算法与簇内集中式算法相比不仅具有相当的估计性能,并能有效降低对簇头节点的性能要求.除此之外,通过自适应动态簇头选举策略,有效地均衡了各簇中节点能量消耗,提高了系统的健壮性.     

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.     

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。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。     

基于改进蚁群算法的WSN能量均衡路由算法

WSN节点大都分布散乱，无法及时进行电池的更换，所以易出现网络能耗不均，重要节点过早消耗殆尽，故提出一种优化改进蚁群算法的路由算法，运用网络分层带和限制搜索角，引入介能距离和梯度函数，并在概率函数中加入能量因子等，来增长网络周期，增强寻优能力，降低能量消耗，避免先行陷入局部最优。通过仿真实验表明，该改进算法确实能够克服经典蚁群算法的缺陷，实现高效实时的优化路由。     

基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法

针对无线传感器网络节点能量消耗不均衡和网络寿命过短的问题,提出一种基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法(FLCMN).该算法综合考虑节点剩余能量、节点邻居个数、邻居节点的平均剩余能量.根据预先设定模糊规则库,利用模糊系统评估出当选簇头的满意度.额外考虑邻居节点平均剩余能量,改善了簇内热点问题,均衡了簇内能量的消耗;同时,为了改善簇间热点问题,提出一种基于斐波那契序列的多跳传输方式,延长了网络的生存时间.通过仿真验证,FLCAMN算法在网络生存时间和能量消耗方面的性能都优于LEACH、EAMMH和DFLC算法.     

基于Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法

针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。     

无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法

在无线传感器网络(WSNs)中,一般采用电池供电,节能是WSNs设计的研究重点。为了提高测量结果的准确度和降低网络的能耗,提出了一种两层模式数据融合方案。在传感器节点上用格林贝斯准则和顺序加权算法进行低层次数据融合,在簇头节点上用神经网络算法进行高层次数据融合。仿真实验结果表明:两层模式数据融合方案有效减少了网络中的数据传输量,提高了融合数据的精度,降低传感器节点的能耗。     

基于协作MIMO的WSNs能耗均衡路由算法

根据无线传感器网络(WSNs)能耗不均衡的特点,基于协作多输入多输出(MIMO)技术,提出了一种能耗均衡的协作路由算法—EBCR算法.算法在保证全网均匀分域的前提下,确保域首均匀分布,其次,根据预设的性噪比门限范围来确定协作节点的可选集,再综合考虑可选节点的剩余能量、信道状态和到达域首节点的距离,选择出域首节点的最优协作节点.实验结果表明:该算法较其他算法在网络生存时间,能量效率,平衡网络能耗方面都有较大改善.     

基于双簇头的WSNs非均匀分簇路由算法

无线传感器网络由大量密集部署的传感器节点组成，通过节点间的相互协作才能完成工作，因此传感器节点之间的协作非常重要。针对分簇结构无线传感器网络簇头间能耗不均衡导致的“热区”问题，提出一种基于双簇头的新型路由算法NCDH。通过将网络虚拟分区实现网络不均匀分簇，并依据节点的剩余能量、节点与基站的距离、节点度等因素，在簇内选取主、副双簇头节点负责数据处理和转发。在网络运行阶段，根据主簇头的运行状态确定是否启动副簇头，以保证网络能量均匀消耗。在数据传输阶段综合考虑节点与中转节点的距离以及中转节点的剩余能量，从而选出最佳中转节点。实验结果表明，与DEEC、MRDC、GURCP等算法相比，NCDH算法有效改善了网络的“热区”问题，延长了网络的生存时间。     

基于高斯隶属度的融合算法在改进Leach中的应用

无线传感器网络中节点采集的数据具有较高的冗余度,对数据进行融合处理后再传送到汇聚节点,能有效地降低能量消耗,延长网络生命周期.设计了一种基于高斯隶属函数的数据融合算法,并改进无线传感网络Leach协议,对传感器节点进行二级分簇,多跳通信延长网络生命周期.在一级簇头节点依据分布图法剔除疏失数据,进而利用高斯隶属函数求得权...