基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法

通过路由算法减少节点的能耗、延长网络的寿命是无线传感器网络的研究重点之一。探讨了能量高效的分层无线传感器网络路由算法,提出一个基于地理位置信息静态分簇,根据节点剩余能量及节点在簇内的位置选择簇头的分层路由算法(GSCH),适用于静态无线传感器网络。仿真实验结果表明该路由算法有效地减少分簇成形及簇首选择的能耗,延长了整个网络的寿命。     

蚁群优化的无线传感器网络路由仿真研究

针对无线传感器节点提供能鼍的电池有限,因此无线传感器网络的路由设计应有效地利用能量.为了有效地延长网络的生命周期,提出了一种基于蚁群优化的尤线传感器网络路由算法.首先根据节点剩余的能量进行簇头选择;然后通过简单易于实现、支持多路径的蚁群算法进行路由选择,通过相邻簇头节点间广播各自的距离和剩余能景信息,在整个网络中建立与更新簇头间的蚁群信息素浓度;最后根据蚁群信息素浓度计算各相邻簇头被选择作为下一跳的概率,从而形成网络簇间路由.在NS2平台下进行了仿真实验,实验结果表明,与LEAcH算法相比,减少了平均能耗,网络存活节点数增加,有效地延长了网络生命期.结果证明,蚁群算法在无线传感器网络中能够很好的找到最佳路由.     

改进无线传感器网络路由算法的仿真研究

研究无线传感器路由高层设计的优化问题,由于无线传感器的节点能量有限,传统无线传感器路由算法存在簇首机制不合理、节点能耗不均衡、整个网络生命周期短等问题.为了延长整个网络生命周期,提出一种改进的无线传感器路由算法.算法首先将网络监测区域划分为若干个子区域,并采用静态分簇方式建立簇首,保证簇首选举的合理性,然后采用单跳和多跳相结合的混合通信方式,使网络负载更加均衡,防止节点能量过早耗完,最后利用NS2仿真工具对算法进行测试实验.实验结果表明,改进无线传感器路由算法使簇首选择更加合理,减少了能量消耗,网络负载更加均衡,有效延长了整个网络的生命周期.     

无线传感器路由算法中的仿真研究

在研究无线传感器优化的问题中,传感器的簇首节点选择的合理性直接决定传感器网络寿命的长短.由于传统的算法在确定簇首过程中忽略了邻居节点的状态信息,导致簇内节点过早的出现盲节点,从而降低网络的生存时间.针对传统LEACH 算法能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出了一种改进的 LEACH 算法(ILEACH).在分簇阶段簇首选择时充分考虑节点剩余能量和地理位置因素;在稳定传输阶段,采用改进的簇首间多跳路由机制,并在转发过程中再次进行数据融合.对 ILEACH 算法进行仿真实验,仿真结果表明,与经典分簇路由算法 LEACH 相比,ILEACH 算法有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低了网络整体能耗,有效地延长了网络的寿命.     

基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

一种压缩感知的异构传感网络分簇路由算法

分簇路由算法对用于事件监测的无线传感器网络具有较好的节能性,压缩算法可以降低节点传输的数据量,但增加了分簇簇首的计算能耗和汇聚中心的时间复杂度,而由高端节点担任簇首可以实现能量均衡并提升服务性能.设计了一种适应多级能量异构网络的压缩感知算法,簇首当选的概率由异构节点的剩余能量大小确定,簇首负责收集簇内成员节点的数据,进行稀疏、压缩,减少传输的数据量,簇间路由采用多跳最小的代价函数传输,而汇聚中心通过重构算法将少量信息解码得出原始数据.仿真结果表明,该算法能有效解码目标源,减少死亡节点数量,并且能均衡异构节点的能耗.     

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。     

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.     

无线传感器网络中基于蚁群算法的路由算法

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法。该算法综合网络分簇算法及蚁群算法的优点,考虑节点当前可用能量对路由选择的影响,使选择路由时既能均衡节点的能量消耗,又能利用蚁群算法正反馈的作用实现快速搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,通过在簇头节点进行数据汇聚降低路由的开销。仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

一种新的基于LEACH的WSN路由算法

研究无线传感器网络路由算法,无线传感器网络由能量有限的节点组成,因此高效节能的路由算法是无线传感器网络组网的基础.针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由算法存在簇首节点选择不合理以及簇首节点与基站在远距离通信过程中能量消耗大的不足,提出了一种改进的LEACH路由算法.改进的算法在簇建立阶段的簇首选举过程中,引入节点剩余能量因素,且进行均匀分簇,有效地降低剩余能量较小和位置不佳节点成为簇首的可能性,均衡了网络的能量消耗,在簇稳定工作阶段,节点间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,从而降低网络能耗.仿真结果表明,与传统的LEACH算法相比,改进的LEACH算法能量均衡性更好,并显著地延长了网络的存活时间.     

基于事件驱动和神经网络的无线传感网络数据融合算法研究

为降低突发事件监测的无线传感器网络(WSN)的能量消耗和数据冗余,设计并实现一种基于事件驱动的动态分簇BP神经网络数据融合算法(EBPDF)。其中动态成簇以及簇头选举过程基于事件严重程度和节点剩余能量,簇的生命周期和簇的覆盖范围根据事件紧急程度和节点剩余能量进行动态调整。同时,为减少网络通信量,将神经网络层次结构与WSN的簇结构相结合,在动态形成的簇结构中应用三层神经网络模型,通过神经网络算法从采集到的大量原始数据中提取出少量特征值,并发送到汇聚节点,从而延长网络生命周期,降低数据传输的冗余度。理论仿真实验证明,与LEACH算法相比,该算法既能有效降低网络通信流量,又能减少节点通信次数。     

WSN中基于节点概率感知模型的覆盖路由协议

无线传感器网络主要是针对物理环境进行信息采集并将此信息有效地传输给感兴趣的人,那么网络覆盖和路由协议就至为关键.基于这个要求,采用接近实际的节点概率感知模型进行建模,对满足覆盖冗余节点的要求进行分析,并对传统分簇路由协议LEACH进行改进提出创新的覆盖路由协议LEACH-C,并通过MATLAB进行仿真分析.仿真结果表明...     

煤矿巷道中无线传感器网络的可靠路由算法

根据井下巷道的实际工作环境,提出了一种适用于井下巷道的无线传感器网络路由算法。算法根据接收节点的位置和剩余能量来确定最优转发节点,既减少了多跳路由传递的时间又均衡了节点能耗;算法在路由过程中节点失效时利用路由切换技术,通过对侧的节点形成互补路由来继续路由过程,大大增加路由的可靠性。仿真实验及分析表明,与其他典型的井下巷道分区算法相比,该算法生成的路由有更短的时延和更高的数据传递率,适合于井下巷道环境。     

基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合算法

无线传感器网络(WSN)在空间和时间上均存在数据冗余问题。为了在保证精度的前提下减少冗余量,提出了基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合方法。针对单个传感器节点,采用递推最小二乘法进行数据融合。针对节点之间的冗余问题,应用分批融合思想对系统降维,将灰色接近度理论与自支持度结合改进支持度函数,对各子系统分别采用基于改进支持度函数的加权算法进行融合。采用一个包含7个传感器节点的无线传感器网络对该算法进行了检验。结果表明,该融合算法能够显著减少数据计算量与传输量。融合后的数据均方误差为0.1597,能够满足实际应用对精度的要求。     

基于时间相关性的无线传感器网络数据压缩与优化算法

针对无线传感器网络(WSN)数据采集存在数据冗余度大、累积误差大和数据精度低等问题,根据采集数据之间的时间相关性,提出一种无线传感器网络数据压缩与优化算法。该算法通过分析时间序列中采集数据的线性关系,建立分段一元线性回归模型;根据采集数据与回归模型预测值之间的误差,自适应地调整下一个采集时间,并动态地优化回归模型。仿真结果表明该算法在不同的数据变化情况下,均能降低数据冗余度和网络通信量,提高采集数据的重构精度。最后在真实的无线传感器网络应用环境中验证了算法的可行性。     

无线传感器网络极小连通支配集算法的改进

无线传感器网络中,基于极小连通支配集的虚拟骨干网的构建使得路由搜索空间集中在支配节点之间,能够有效节省网络资源,减少冗余转发节点。首先提出连通支配集的数学模型。基于WL算法,提出改进的极小连通支配集分布式算法。仿真结果表明,改进算法求得的连通支配集较小,可为无线传感器网络中的路由协议提供通讯基础。     

基于排队机制下多代理的资源分配冲突处理

针对多项目共享的短期资源分配冲突问题,不同于绝大多数基于市场的机制利用均衡概念和资源冲突的重复调整,提出一个新的市场机制,称为优先权费用排队,它将受限制的单个本地资源以最理想的方式进行分配,有效解决了企业资源分配冲突问题。由于这种组织的动态和分布式特性,使用此方法可以获得更高的灵活性、可评估性和适应性。     

一种面向无线传感器网络的数据汇聚模型

针对无线传感器网络能量和计算能力严重受限等问题,通过对数据汇聚技术的研究,该文提出一种面向无限传感器网络的数据汇聚模型及实现算法。该模型将数据挖掘算法集成在每个传感器网络节点上,原始数据通过数据挖掘算法处理后,降低数据维数、消除数据冗余、减少网络通信量、延长网络寿命。仿真结果表明,该模型具有一定的理论和实用价值。     

一种模拟退火遗传算法的传感器网络数据融合技术研究

研究无线传感器网络(WSN)数据融合技术。传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗。结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA)。采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合。仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时。     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。