一种无线传感器网络分簇规模约束算法

针对无线传感器网络节点能耗受限和不同节点能量开销不平衡的问题,对于分层结构的无线传感器网络提出了一种分簇规模约束算法.该算法是通过对簇内节点数量设置上下限的方式,对簇规模大小进行限制.如果簇中节点的数量超过上限(U),该簇就被划分为两个簇;如果簇中节点的数量低于下限(L),该簇就会和邻居簇相结合.在自组簇的形成过程中采用该算法,可减少节点能量开销和增加簇的稳定性.     

一种基于预测的WSN非均衡分簇路由算法

无线传感器网络由部署在一定区域内大量传感器节点组成.针对无线传感器网络中分簇路由算法中存在的"热区"问题,提出了一种基于虚拟区域划分的非均衡簇路由算法.算法将簇划分的任务交由能量无限制的汇聚节点完成,使得靠近汇聚节点的内层簇的规模小于外层簇的规模.在簇的结构中引入了主、从簇头节点,从而实现了分布式簇头选举工作,同时在分簇过程中避免了每个阶段的能量消耗.将Markov预测模型引入到主簇头节点的更换过程中,从而避免了主簇头因为能量完全消耗而死亡,也避免了因为主簇头死亡而造成网络分割,降低网络的生存时间,利用NS2.26仿真平台对基于虚拟区域划分的非均衡簇路由算法进行了仿真验证,结果表明与传统路由算法相比,该算法延长了WSN的生存时间,有效提高了WSN网络健壮度.     

采用权函数计时的无线传感器网络分簇算法

为进一步降低无线传感器网络的能耗,提出了一种采用权函数计时的无线传感网络分簇路由算法。算法构建了节点聚合度与剩余能量之间的权函数,并以此为标准进行计时分簇,根据各节点权函数值与计时时长的差异来选举合理的簇头。在该路由算法下,周期性的分簇过程中节点不需交换各自的节点聚合度信息,降低了网络通信量,进而降低了网络能耗。仿真实验结果表明该算法成簇收敛性好,成簇规模稳定,能有效延长网络生存周期。     

一种基于能量均衡的ZigBee路由算法

针对ZigBee网络的生存周期问题,提出了一种基于簇头关键节点的L-ZBR路由算法。该算法依据网络规模及拓扑结构信息对簇头关键节点设定能量阈值,对能量消耗达到阈值的簇头关键节点动态寻找其子路由节点的代理父节点,通过代理父节点建立辅助路由路径,经由辅助路由路径分担原簇头关键节点数据转发任务。实验结果表明,L-ZBR路由算法在网络生存周期上优于Cluster-Tree算法。     

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。     

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。     

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。     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇算法的研究

在对经典的分簇路由算法LEACH研究的基础之上,提出了一种基于非均匀分簇的新的路由算法EBCA。新算法在簇头的确定和成簇机制上较LEACH做出了一些改进,考虑到节点的剩余能量及最优簇头数目的确定等参数,有效避免低能耗节点被选为簇头。采用非均匀分簇的思想,使远离汇集节点簇的规模大于靠近汇集节点的簇的规模,同一区域内簇头节点间用多跳的方式传输数据。仿真结果表明：新算法EBCA较LEACH算法,从整体上均衡了节点能耗,延长了网络的生命周期。     

能量高效的传感器网络虚拟骨干网构造算法

提出一种新的可用于无线自组传感器网络路由中的能量高效的虚拟骨干网构造算法。该算法将网络中的节点按照地理距离最近的原则划分为若干簇,簇头与簇成员的距离为k-hop,增大了簇的规模,减少了通信开销;利用最小连通支配集理论优化簇内结构,选择新的参数作为权值,在保证骨干网规模的同时,优先选择剩余能量高的节点担任骨干节点,均衡了网络的能量消耗,从而延长了网络寿命。仿真结果表明,该算法构造的虚拟骨干网规模较小,对降低路由复杂度、延长传感器网络寿命有较好的效果。     

一种适合移动自组网的分簇算法

分级结构的Ad hoc网络可以减少路由开销,满足网络规模扩充的需要。提出了一种基于最小ID分簇算法的改进算法,根据节点移动性和电量消耗重新分配ID,然后利用分簇快速、操作简单、效率高的最小ID分簇算法进行重新分簇,仿真实验显示与传统最小ID分簇算法（LID）、最大节点度分簇算法（HD）和基于权值的分簇算法（WCA）相比,算法能使网内节点电量消耗更平衡,簇结构更稳定,能够延长网络的服务时间。     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

提出了一种能量高效均衡、非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的无线传感器网络分布式分簇路由协议DEBUC(distributed energy-balanced unequal clustering routing protocol).该协议采用基于时间的簇头竞争算法,广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量.同时,通过控制不同位置候选簇头的竞争范围,使得距离基站较近的簇的几何尺寸较小.这样,网络中不同位置节点之间的簇内和簇间通信能耗得以互相补偿.DEBUC采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集合中运用贪婪算法选择其中继节点.仿真实验结果表明,DEBUC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期.     

一种不均衡的无线传感器网络分簇算法

传感器网络的通信方式可分为多跳和单跳两种。如果采用多跳方式,靠近基站的簇头因传送数据较多而导致较早死亡,在单跳方式中,远离基站的簇头因传送数据能耗太高而很快死亡。针对上述问题,该文提出一种不均衡的分簇算法,使靠近基站的簇规模较大,给出计算簇规模的方法。实验表明,相对LEACH协议,该算法能延长网络生命周期25%左右。     

一种非均匀分簇的路由算法

在对经典的分簇路由算法进行分析的基础上,以延长网络生存时间为宗旨,从节点入簇、孤立节点的处理和簇间传输等方面进行设计,提出了一种非均匀分簇的路由算法。与EEUC和UCRA算法相比,该算法的节点能量利用率更高,有效延长了网络生存时间。     

基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法

针对现有ZigBee网络路由算法存在节点能量消耗不均衡问题,在树路由算法与无线自组网按需距离矢量路由改进(AODVjr)算法的基础上,提出一种基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法。该算法将网络分成若干个非均匀的逻辑簇,使距离协调器越近的簇规模越小,从而减少转发任务,使得能量消耗均衡。在分簇的基础上,将节点之间的传输分为簇内传输与簇间传输。簇内传输采用基于邻居表的树路由算法;簇间传输在基于树路由算法无效的情况下,采用AODVjr算法,找到两个簇首之间的较短路径;同时规定只有簇首节点和网关节点才能广播请求分组(RREQ),可以减少冗余的RREQ分组。仿真结果表明,该算法能有效推迟死亡节点出现的时间,延长网络的生存周期,达到提高网络性能的目的。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数,导致网络能量消耗过快,全网能耗不均衡。针对这个问题,提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先,在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型,得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系,并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后,利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选,得到备选簇头节点;再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选,得到网络簇头节点。最后,通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标,与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比,该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍,网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数，导致网络能量消耗过快，全网能耗不均衡。针对这个问题，提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先，在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型，得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系，并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后，利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选，得到备选簇头节点；再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选，得到网络簇头节点。最后，通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标，与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比，该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍，网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

面向配电网故障检测的WSN可信路由算法

为了提高配电网故障检测数据传输的可信性,提出一种面向配电网故障检测的WSN可信路由算法。算法提出一种防范针对信任模型攻击的轻量级信任值计算方法,并在簇头选举与簇间多跳路由中引入信任值,避免恶意节点降低网络安全;簇间多跳阶段中,对邻居节点的位置因子、距离因子、信任值及剩余能量等参数进行融合判决,构建最优数据传输路径。仿真结果表明,提出的算法能够自适应剔除网络恶意节点,防范恶意攻击,最大化网络生存时间。     

无线传感器网络中移动节点辅助的数据采集效率优化研究

为了提高无线传感器网络中数据采集效率,提出了一种基于节点分级的混合多跳数据采集（hybrid multi-hop data collection,HMDC） 算法。该算法首先基于数据量将所有节点均匀划分成簇,然后在簇内采用节点分级的思想进行数据的多跳传输,最后使用移动采集器沿着最短路径访问簇头节点,对指定节点进行数据集采集。仿真结果表明,HMDC算法有效地提高了数据采集效率,均衡了能量消耗,延长了网络的生命周期,且更加适用于较大规模的数据采集。     

无线传感器网络分布式成簇算法优化

能量异构问题在通信过程中会成为无线传感器网络不可避免的现象,为解决能量负载不均衡问题,对一种适用于能量异构环境的无线传感器网络分布式成簇算法进行改进。算法结合能量水平相对估计因子使高能量节点更易成为簇头;簇间通信时根据通信代价选择单/多跳方式,同时设置低能量的簇拒绝转发其他簇的数据以达到均衡能耗的目的。模拟实验结果表明,新算法能更好的均衡节点能量负载,其能量有效性得到了很大的提高。