一种能量有效的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中的热区问题,提出一种能量有效的WSN分簇路由算法EERA。以基站为圆心将整个感知区域划分为大小不等的圆环,依据节点剩余能量和相对位置选择簇首。簇间采用多跳路由传输数据,路由构建时考虑节点接收和发送数据能耗,将发送距离限制在阈值之内且尽量减少中转次数,簇首节点在稳定传输阶段动态改变转发路径。仿真结果表明,EERA能有效降低网络能耗,均衡网络节点的能耗,延长网络生命周期。     

一种能量有效的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络中传感器节点能量有限,为了提高能量利用率,针对现有算法随机选择簇首、簇结构不合理等缺陷提出了一种新的能量有效的分簇路由算法EERA.EERA采用新的簇首选举、成簇,以及构建簇间路由算法,基于节点剩余能量与节点的相对位置选择簇首、成簇,使剩余能量较多的节点优先成为簇首并且各簇首能较均匀的分布在网络区域内;构建簇间路由时将最小跳数路由算法与改进的MTE算法结合起来,在簇间形成最小跳数、最小能耗路径.仿真结果表明,EERA算法可以均衡全网能量消耗,延长网络的生命周期.     

一种基于非均匀分簇的WSN路由协议

基于对LEACH,EEUC分簇协议的研究,提出一种基于非均匀分簇的传感器网络低能耗路由协议EERPUC.EERPUC协议选择簇首时综合考虑节点剩余能量和节点相对位置,使剩余能量大的节点成为簇首的可能性大,并使选出的簇首更接近于簇的质心位置.簇间采用多跳路由传输数据,路由构建时不仅考虑节点发送数据的能耗,而且兼顾了转发节点的接收能耗,在把数据直接发送的距离限制在阈值之内的同时,尽量减少数据中转次数;并且每个簇首节点在稳定传输阶段采用动态路由,避免了中继节点因能耗过大而快速死亡.仿真表明,本文提出的新协议能有效地降低网络能耗,更好地均衡网络节点的能耗,显著地延长网络生命周期.     

基于种群关系的多种群粒子群协同优化算法

传统粒子群优化算法容易陷入局部最优解,搜索效率不高,针对此问题,提出了一种基于种群关系和斥力因子的多种群粒子群优化算法SRB-PSO (Swarm-Relation-Based PSO).根据当前搜索结果定义种群之间统治、对等和被统治3种关系,通过引入斥力因子来保证种群间搜索的多样性,并通过统治和被统治关系提高算法的搜索效率,从而在改善算法的全局搜索性能的同时提高解的质量.将算法与其他几种主流粒子群优化改进算法在标准测试集上进行对比,实验结果证明了SRB-PSO算法能较好地保持粒子多样性,全局搜索能力强,在解决多峰函数时的性能优于其他几种主流粒子群优化改进算法.     

基于蚁群优化的无线传感器网络能耗均衡路由算法

针对无线传感器网络中节点能量受限的特点,将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络,同时考虑了通信路径长度和节点剩余能量等因素,提出了具有能量意识的无线传感器网络路由算法,从多方面解决了节点间的能耗不均衡问题。该算法在OMNET++平台下仿真结果表明,与Ant-Net、ACRA算法相比在能耗不均衡和传输延迟等方面有了较大改进,实现了全网节点的能耗均衡,有效延长了网络生命期,减小了传输时延。     

基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别研究

考虑复杂环境因素干扰，提出基于改进高斯卷积核的复杂场景红外图像目标识别方法。计算图像梯度值，利用扩散阈值抑制梯度较大点和加强梯度较小点，保证图像内像素点统一，采用改进高斯卷积核计算复杂场景红外图像像素点度量值，将其与既定值对比划分前景与背景点图像，根据目标在红外图像中表现为恒温的特点，判定待识别目标点灰度值是否符合高斯分布，符合则认定为目标像素点，实现图像目标识别。仿真实验证明，所提方法240 dBm外界噪声输入环境下图像信噪比在52.5 dB～57.9 dB之间变化，识别准确率平均值为96.5%,识别精度高。