应用于无线传感网络的新型层次型拓扑算法

无线传感网络的节点能量有限，层次型的拓扑结构将整个网络分为多个簇，并选择簇头负责路由，节省了节点能量，延长了网络生存周期。文章在现有层次型拓扑算法的基础上，针对其不足，引入生日悖论理论，提出一种新的层次型拓扑算法。该算法通过在每个节点的时槽内，对不同工作状态进行合理分配，保证网络中所有节点在最少能量消耗下进行分簇和选择簇头工作，有效地延长了网络生存周期。     

无线传感网络中基于生日悖论的分簇算法

节点能量有限是无线传感网络的一个基本特性,本文为节省节点能量和延长网络生存周期,将生日悖论理论引入到分簇算法中.通过在每个节点的时槽内,对工作、侦听、休眠三种工作状态进行合理的分配,保证网络中所有节点在最少能量消耗下进行分簇和选择簇头工作,有效的延长了网络生存周期.并且给出了仿真结果.     

一种应用于无线传感器网络的层次型拓扑结构生成算法

在无线传感器网络中,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。本文在LEACH等现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴ad hoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构生成算法(HTGA)。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。仿真实验结果显示,新算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能。     

WSN中一种基于能量的层次型拓扑生成算法

通过考虑无线传感器网络节点的能量问题确定了单层拓扑结构中簇头节点的最优个数,结合WCA算法提出了一种基于能量的无线传感器网络的层次型拓扑结构生成算法,并评估了该算法的各项性能指标。经过算法复杂度分析得出该算法的时间复杂度和网络节点的个数相关,适合生成中小型规模的网络。仿真结果表明,使用该算法可以生成具有最优簇头个数的网络拓扑结构,能大大节省网络节点能量的消耗,且延长了网络的生存周期。     

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。     

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真

LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)是无线传感器网络层次型拓扑控制中最重要和最具代表性的算法之一。分析了LEACH协议的工作原理,并针对其在簇头选择上存在的不足,提出改进:考虑节点的能量和位置状况,通过引入能量、密度和距离调节参数来修正簇头当选阈值,从而选择出综合性能更为优越的节点担任簇首。仿真实验结果显示,改进后的算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能。     

一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法

提出一种低能耗层次型拓扑控制算法(A low-power hierarchical wireless sensor network topology control algorithm, 简称LPH算法). 该算法是一种支持多跳网络、降低能耗的多级组网控制算法. 它将拓扑控制分为组网和拓扑维护两个阶段, 其中组网阶段包括选择簇头、标识簇头及簇内节点、优化拓扑三个任务, 算法在各个阶段、各个任务中都考虑了节能. 同时, 在簇头选择时考虑了簇头节点分布均衡问题, 通过优化拓扑降低簇内通信能耗. 其次, 通过静态地址与动态地址结合的方式提高网络层次及可维护性. 本文详细介绍了LPH算法及其思想, 给出算法的空间复杂度、时间复杂度及能耗分析, 并基于NS2仿真工具, 对LEACH、PEGASIS和LPH三种算法分别进行了模拟仿真, 说明LPH算法的性能与优势.     

能量有效的无线传感器网络层次型路由协议

为改善LEACH中节点能耗不均而过早失效的情况,提出了一种能量有效的无线传感器网络层次型路由协议EEHRP,它采用一种智能延迟策略选取簇头,尽可能使得剩余能量越高的节点时延越小,它们能够先于周围剩余能量较低的节点发送簇头通告。在路由算法中引入了网关节点,能有效避免簇头远距离传送数据造成的能耗过多。仿真表明,EEHRP可使节点的能量消耗更均匀,有效地延长了网络生存时间。     

分布式粒子滤波实现无线传感器网络目标跟踪

为了延长无线传感器网络寿命,减小通信代价,提出一种层次型网络结构下基于粒子滤波的分布式跟踪算法.层次型网络由簇头节点和普通传感节点组成,簇头节点采用粒子滤波获得目标运动状态,联合当前时刻目标的本地估计位置、预测速度预测下一时刻的目标位置.并根据目标的预测位置判断是否转移簇首.目标离开节点探测范围后,节点进入休眠状态.实验表明,该方法能满足目标跟踪精度,并可有效的减少网络能耗,提高无线传感器网络使用寿命.     

应用IPSO的无线传感器网络分簇路由算法

在基于分簇的无线传感器网络中,网络是通过附近传感器节点在转发信息到目的节点前进行冗余数据的融合实现节能,从而延长了网络的生命周期。但现存的算法在选择簇首节点的过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早出现盲节点的现象。进化类算法已经成功应用于许多方面,微粒群算法就是其中之一。提出了一种基于改进型微粒群算法的无线传感器网络分簇路由算法来优化分簇过程。簇首节点的选取综合考虑候选节点和邻居节点的状态信息。仿真结果表明算法的性能得到了较好的改善,并延长了网络的生命周期。     

无线传感器网络中一种能量自适应的簇首选择机制

提出一种能量自适应的簇首选择机制．算法通过综合考虑候选节点的剩余能量级、通信能量损耗等参数来优化簇首的选择，从而有效地避免了低能量节点被选为簇首的可能性，进一步保证网络内节点能量负载的均衡性．仿真结果表明，改进的簇首选择机制能够很好地均衡网络能量损耗分布，有效延长近30%的网络生存时间．     

无线传感器网络中能量有效的多层分簇算法*

针对无线传感器网络中每轮能耗和簇内节点负载不均衡问题,本文提出了一种能量有效的多层分簇算法(EEMLC)。基站在首轮按照各层的最优簇头数对整个网络逐层进行虚拟分区,在接着的轮次中,各个分区根据本轮节点的剩余能量来选取下一轮簇头,前者使得网络每轮总能耗最小并有效保证各轮的能耗均衡,后者确保分区内节点的负载平衡,从而最大限度地延长网络的生命周期。实验仿真结果表明,与LEACH算法相比,EEMLC算法的每轮能耗均衡性有了显著提高,网络的生命周期延长了11.3%。     

多判据的无线传感器网络分簇路由算法

无线传感器网络由大量能量受限的传感器节点组成,工作在各种复杂物理环境中完成数据采集、协同处理等功能.如何在节点能量受限的情况下延长网络生存期是设计传感器网络需要考虑的首要因素.分簇的路由算法将网络内的节点分成若干个簇,簇内的每个节点只需与簇首进行通信,簇首将簇内的所有数据进行融合后向基站发送.与平面自组织算法相比,分簇算法具有实现简单,显著降低系统能耗,便于网络管理等优点.文中提出了一种基于LEACH协议改进的多判据的分簇路由选择算法.使节点在选择簇首时进一步考虑簇首的剩余能量,实现网络中能量消耗的均衡分布.通过仿真,证明了这种多判据的路由选择算法能显著延长网络的生存期.     

基于控制簇头能量的改进分簇路由算法

针对LEACH协议中簇头节点能量消耗相对过快,导致部分节点加快死亡、网络能量利用率降低的缺陷,提出一种改进的方法。通过计算理想簇半径,限制簇头的发射功率,从而减少簇头能量的消耗。仿真结果表明,改进后的方法能均衡节点的能耗,有效地延长了整个网络的生存期。     

应用PSO优化基于分簇的无线传感器网络路由协议

分簇路由算法对大规模无线传感器网络远程监控系统具有较好的适应性和节能性，但现有算法在确定簇首过程中由于忽略了邻居节点的状态信患，容易导致簇内节点过早的出现盲节点现象，从而降低网络的生存时间．针对现有分簇算法的不足，提出了应用PSO算法优化分簇过程．仿真结果表明算法的性能得到了较好的改善，并有效地避免了盲节点现象的过早发生．     

异构传感器网络的分布式能量有效成簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间.研究了异构传感器网络中成簇算法在节省能量方面的性能,提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案.此方案基于节点剩余能量与网络节点的平均能量的比例来选举簇头节点.较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.模拟实验结果显示,与现有的重要成簇方案相比,新的成簇算法在异构网络下提供了更长的网络生存时间和更大的网络有效吞吐量.     

传感器网络中一种能量有效的簇头选择机制

针对LEACH算法存在簇头节点个数和位置分布不稳定的现象,在簇头节点的选择过程中,充分考虑簇头节点的残余能量因素,通过设定簇头的能量阈值防止低能量的节点成为簇头。改进的算法解决了LEACH簇头选择算法存在的簇头节点可能能量不足的问题,从而达到均衡网络能量消耗,延长网络寿命的目的。仿真实验采用改进算法的网络与采用LEACH、DCHS以及LEACH-H算法的网络的比较结果,说明改进算法具有更好的收敛性,实验数据表明该算法能最大限度地均衡利用网络的能量,延长无线传感器网络的寿命。