基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时也为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

一种基于成簇优化的无线传感器网络非均匀分簇算法

针对大规模无线传感器网络中靠近基站的簇头需要转发大量数据而能量消耗较快的特点,提出了一种基于成簇优化的非均匀分簇算法。该算法通过对构建的传感器网络模型进行非均匀分层,然后各层独立展开簇的组建来实现非均匀分簇,在簇头选举阶段依据节点剩余能量及节点离层中间线距离的加权和来优化簇头选举方法。分簇完成后,簇头调整通信距离,构建簇头间动态的多跳路由。仿真实验结果表明,新算法生成的簇头数目稳定,拓扑结构合理,与LEACH算法和EEUC算法相比能较好均衡簇头的能耗,延长网络寿命。     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

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.     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

一种新的基于粒子群优化的双簇头分簇路由算法*

针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头节点负载过重,簇头能量利用率不高,提出了一种基于粒子群优化的双簇头多跳路由算法。该算法根据簇头任务的不同,利用节点的能量、距离汇聚节点的距离以及节点的位置关系分别构建适应值函数,选择出最优主簇头完成数据采集和融合任务,以及与其协作的最优副簇头完成簇间数据转发任务,最终实现采集能耗和传输能耗最小化。仿真实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可以有效减轻簇头节点负载,减小簇头能量消耗,均衡整个网络能耗,延长了网络的生存周期。     

无线传感器网络能量均衡的非均匀分簇算法

无线传感器网络节点随机分布,针对均匀分簇容易造成网络中能耗不均的问题,提出一种能量均衡的非均匀分簇算法EBUCA(Energy-Balanced Unequal Clstering Algorithm)。该算法在簇头选举阶段,根据节点的剩余能量、节点所在区域稀疏程度来保证簇头的均匀分布;同时结合各簇头所在区域的节点密度与距sink节点的距离来构造大小不等的簇半径,使节点所在区域密度大或距离基站较近的簇半径较小,平衡了簇内和簇间的通信能耗。仿真结果表明与LEACH、DBCP、EEUC算法相比,EBUCA算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络生命周期。     

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。     

受限节点的WSNs非均匀分簇算法应用研究

针对常规分簇路由算法不能有效解决节点位置、能量、频段受限的固态发酵温度检测无线传感器网络(WSNs)中节点过早死亡和能耗不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的非均匀分簇路由协议。首先,根据网络规模选择固定数目的簇首节点,然后,引入PSO算法和非均匀分簇机制,以簇首节点覆盖范围和簇内节点与簇首之间平均欧氏距离作为评价函数的影响因子,选取一组最优簇首。仿真实验结果表明:所提算法有效改善了受限节点无线测温网络"热区"效应,均衡了节点能耗,显著延长了网络生存周期。     

一种基于时间延迟机制的WSNs非均匀分簇算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中节点竞争簇首时多余的能耗,解决簇首能耗不均的问题,提出一种基于时间延迟机制的非均匀分簇算法。该算法使能量较多的节点被优先选为簇首,并提出了簇首竞争半径的计算方法,确保其数目稳定且位置均匀分布。成簇过程中,节点根据最小消费函数选择簇首,簇内成员加入时考虑簇首能量、二者距离以及簇首和汇聚节点角度等因素来均衡簇首能耗。仿真结果表明:算法能有效地均衡节点能耗,延长网络寿命,分别比CHTD和EEUC算法延长了35.1%和12.9%。     

基于CS优化的双簇头分簇路由算法研究

为了减少无线传感器网络(WSNs)分簇路由中簇头的能量消耗,提出了一种基于布谷鸟搜索(CS)优化的双簇头分簇路由算法.CS通过采用节点的剩余能量和节点之间的位置关系来构造适应值函数并选举出最优双簇头.其中,主簇头将数据进行融合,副簇头将融合的数据发送给基站,缓解了以往单簇头同时负责数据融合和传输的双重压力,使得整体能耗在各个节点的分配更均衡.仿真实验表明:与LEACH算法、粒子群优化(PSO)算法相比,CS算法在减小网络能耗以及延长网络生存周期上更具优势.     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

基于虚拟力的WSNs能量高效分簇路由协议

作为无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的关键技术之一,分簇路由协议因其可扩展性较强及能耗较低等优势,逐渐成为WSNs路由协议的研究热点.如何对簇首进行最佳化选取,是提高分簇路由协议性能的关键.通过揭示不同场景中的簇首数量及网络能耗之间的映射关系,以能耗最小化为目标,构建了簇首最...     

基于多重竞争的无线传感器网络簇头选择算法

无线传感器网络(WSNs)需要简单而有效的算法提高网络的生存周期.在经典的分簇算法LEACH基础上,根据节点剩余能量进行竞争,剩余能量大于阈值的节点可以选为簇头.在选择簇头时,各节点设置延时时间,根据邻节点数、到已选定簇头的距离2个因素进行竞争,选择合适的节点成为簇头.算法稳定了簇头数量,并使簇头分布更合理.仿真和数据分析表明:算法能显著提高网络的生存周期.