基于能量效率的无线传感器网络分簇算法

提出了一种最大选票和负载平衡的分簇算法(VLCA)。该算法是完全分布式的,不依赖于网络大小和其拓扑结构。仿真结果显示:该分簇算法能够使簇的数量减少20%到50%,并且能有效延长传感器网络的生命周期。     

一种能量有效的无线传感器网络分簇路由算法

为减少无线传感器网络能耗、延长网络的生存周期,基于经典的低功耗自适应分簇算法（LEACH）,提出了一种新的能量有效的分簇算法．算法的主要思想是综合网络能量分布和簇首间位置分布来优化簇首选择,从而在使簇分布更均匀的同时,进一步保证了网络内节点负载均衡．仿真和分析表明,该算法是一种有效的分簇路由算法．     

一种能量有效的无线医疗传感器网络动态分簇协议

在无线医疗传感器网络体系结构中,由于信息的采集是由大量医疗传感器节点合作完成的,因此采用分簇路由协议能够有效减少节点能量的消耗和方便节点的拓扑管理。在相关研究的基础上提出一种新的动态分簇协议WMDCP(dynamical clustering protocol in wireless medical sensor networks),以解决目前分簇协议中缺少对医疗传感器节点动态分布的支持问题。仿真实验表明,相对其它分簇协议,WMDCP不仅可以有效地改善无线传感器网络的性能,而且可以有效延长网络中传感器节点的生存时间。     

无线传感器网络中基于时空分集的分布式能量有效成簇算法

为了延长无线传感器网络的生存时间,需要设计适合无线传感器网络特点的能量有效的协议。成簇算法能够减少无线传感器网络的能量消耗,对增强网络的可扩展性和延长网络的生存时间有着重要的作用。但现有算法对多路衰退的链路并不十分能量有效,针对这些算法的不足,提出了基于时空的分布式能量有效成簇算法,每个簇由一个簇首节点和一个协作节点相互合作运用时空编码实现数据传输的时空分集,以减少网络能耗和均衡节点能量。模拟实验结果显示,与现有重要成簇算法相比,该算法能够提供更长的网络生存时间。     

一种基于节点相关度的无线传感器网络分簇算法

提出了一种基于节点相关度的无线传感器网络分簇算法。该算法根据接收信号强度、节点剩余能量和网络连通度选取簇头节点,根据节点相关度确定簇内成员。分析与仿真结果表明,与经典的LEACH算法相比,该算法选出的簇头分布更均匀,并提高了簇内负载平衡程度,延长了网络生存时间。     

无线传感器网络中的动态聚类分簇算法研究

能耗问题是无线传感器网络的关键问题之一。通过深入分析已有算法存在的诸多不足,该文提出了一种基于动态聚类的分簇算法。该算法首先分析了低能耗自适应分簇的一阶能耗模型,给出了基于最小能耗的簇首数计算公式,然后在此基础上引入动态聚类思想,以最优簇首数将传感器网络内的所有节点进行聚类,得到最优的簇首节点及其内部簇成员。仿真结果表明：算法划分的网络具有低能耗、高稳定性等特点,弥补了已有算法的不足。     

能量异构无线传感器网络分簇路由算法研究

无线传感器网络作为物联网(Internet of Things,IOT)收集信息的重要一环,分为异构和同构网络,本文研究的主要是能量异构网络(Energy Heterogeneous Wireless Sensor Networks,EHWSN).DEEC算法(Distribute Energy-Efficient Clustering Algorithm)是应用于能量异构网络的基本算法,由于无线传感器网络受硬件限制,能量是非常有限的.因此,尽可能延长网络的生命周期,降低能量消耗是分簇算法的首要功能.提出了一种改进的DEEC算法—DEEC-BD(Distribute Energy-Efficient Clustering Algorithm based on distance),其核心思想是引入距离因子改进概率Pi,并在数据传输阶段使用多跳的方式,通过对路径质量参数的大小的比较来选择下一跳,达到降低能耗的目的.仿真结果表明,DEEC-BD与DEEC、CREEP相比,生命周期分别提高了79％、37.5％,数据传输量分别提高了450％、41.5％,网络能耗分别降低了52％、16.7％.     

基于地理位置划分的无线传感器网络分簇算法

利用分簇算法延长无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。基于经典的LEACH路由算法,提出了改进：主要体现在对节点地理位置的划分和在成簇过程中考虑传感器节点的剩余能量以及簇头与非簇头之间的距离。最后用Matlab对LEACH算法和改进后的算法进行仿真,证实了改进后的算法在网络生存时间上比LEACH算法有了很大提高。     

改进的基于分簇无线传感器网络的数据聚合算法

为了有效地延长分簇无线传感器网络的寿命,提出了一种改进的解决不均衡能量消耗问题的新算法EESA(Energy-efficient separating algorithm)。在考虑簇间能耗平衡的基础上,根据网络拓扑和能量消耗来计算簇半径,对基本的簇划分方式进行了改进,并通过将单个簇头的任务分配给两个节点完成以实现簇内的能耗平衡的方法从任务分离角度对簇头选举策略进行了改进。仿真结果表明:EESA可以有效避免能量洞问题,并减少整个传感器网络的能量消耗,从而延长了网络寿命。     

异构型无线传感器网络的生命周期

研究了一种异构型无线传感器网络的能量效率问题。该网络是具有不同初始能量的两类传感器节点以不同的数量均匀地分布在监测区域形成的,它基于簇的方式周期性采集数据传输到网关(sink)节点。本文对簇头节点和成员节点的能量消耗进行了数学建模,并且分析了网络的生命周期与检测区域参数之间的关系。通过理论分析和仿真结果得到了最大网络生命周期的最佳分簇数目以及不同层次节点的能量分配比例,并进一步导出了网络生命周期与簇头能量配置的关系。     

基于能量异构网络环境下的WSN优化成簇算法

在能量异构无线传感器网络中,节点的初始能量在一定的范围内随机分布,负载均衡和降低能耗是传感器网络成簇算法的一个重要挑战．提出了适用于能量异构网络环境下的传感器网络生存时间优化成簇算法SNLOC（Sensor Network Lifetime Optimization Clustering Algorithm）,该算法通过构造基于节点剩余能量的簇首选择机制和基于综合代价函数的簇域划分机制,在有效保证节点能量损耗公平性的同时逐渐降低网络节点间的能量差异,很好地延长了网络生存时间．模拟实验结果显示,在能量显著差异的网络环境中,SNLOC可以更好地实现负载均衡,极大地提高网络的生存时间．     

基于密度分簇的无线传感器网络定位算法

针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。     

负载感知的异构无线网络协同休眠节能算法

提出了一种基于业务请求负载感知的异构无线网络自适应协同休眠节能算法,在满足异构无线网络系统内业务服务质量要求的条件下最小化系统功耗. 该算法在异构无线网络自优化框架下建立基于经济学收益的节能模型. 蒙特卡洛仿真结果表明,在满足用户业务请求阻塞率约束条件下,新算法能自适应调度异构无线网络的工作模式,并降低系统总功耗.     

基于聚类的无线传感器网络的分簇算法研究

针对无线传感器网络中的LEACH算法的簇头节点分布不均匀的不足之处,提出了一种基于聚类的无线传感器网络的分簇算法．该算法将传感器网络按照节点的实际分布情况采用聚类算法聚成几个类（分簇）,在各分簇中分别选择簇头节点．模拟实验结果显示算法与LEACH相比具有更好的性能．     

一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法

在分簇算法中,有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度.针对簇首选取问题,文章提出了一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法,该算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数选取簇首,网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减,簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信.仿真结果表明,与LEACH算法比较,该算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布,延长了网络生存时间.     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

一种基于树的能量高效传感器网络调度算法

针对无线传感器网络中能量紧缺的情况提出一种基于树的能量高效调度(TREES)算法。该算法构造以sink为根的骨干树保证信息采集节点和sink的连通性。位于骨干树的节点处于通信模式,其它节点根据应用要求处于探测或休眠模式,按需激活通信模块。在NS-2平台上对TREES算法仿真,结果表明:TREES在保证信息采集的完整性和传输可靠性的基础上,能够降低能耗,有效延长网络寿命。     

能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型

针对无线传感器网络节点能量有限且易失效的问题,利用复杂网络理论提出了一种能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型. 该模型通过节点的剩余能量约束节点的发射半径,在拓扑演化过程中充分考虑节点剩余能量和节点度等因素,并引入能量调节参数和节点度调节参数,得出了一种幂率指数可以在[3,+∞)调节的无标度拓扑结构. 动态分析和仿真实验结果表明,该模型具有无标度网络的幂率特性,且具有较好的容错性和能耗均衡的特点.