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。     

随机虚拟骨干树结合改进BDCP的无线传感器网络多级路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中传统路由算法簇首能量消耗不平衡而限制网络寿命的问题,提出了一种基于随机虚拟骨干树(RVBT)结合改进退避分布式聚类协议(IBDCP)的能量感知路由算法。首先,将所有传感器节点组成不同的簇;然后,利用IBDCP为每个节点初始化时间延迟,并开始竞争;最后,节点通过考虑自己的剩余能量和距离决定是否加入CH,汇聚节点构建CH的随机虚拟骨干树,以促进数据的路由。仿真结果表明,该算法能够实现恒定消息和线性时间复杂度,在网络寿命、能量消耗和其他参数方面均优于其他现有的算法,其中网络寿命比EMRA延长至少15%,比退避分布式聚类(BDCP)延长至少150%。     

煤矿无线多媒体传感器网络能量均衡路由方法

针对煤矿井下多媒体信息采集需求及巷道带状空间与传感器网络中节点能量受限的特点,构建了煤矿无线多媒体传感器网络(WMSN)系统模型,提出了一种由基于位置与剩余能量的虚拟网格中层次分簇(PREHCVG)算法及基于能量与距离的蚁群路由(EDACR)算法构成的煤矿WMSN能量均衡路由方法。该方法中,PREHCVG算法根据网络中节点的通信半径对节点进行虚拟网格划分来实现分簇管理,并结合节点的剩余能量及所处位置信息选取簇头节点;EDACR算法根据节点的剩余能量及节点间距离信息,从簇头节点及备选簇头节点中选出路由节点。仿真结果表明,与经典LEACH算法相比,煤矿WMSN能量均衡路由方法能够有效均衡WMSN中节点的能量消耗,减少WMSN中能量耗尽的节点数,延长WMSN生命周期。     

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。     

一种节能的无线传感器网络路由协议的设计与实现

在无线传感器网络的路由协议中,基于簇的路由协议在拓扑管理、能量利用、数据融合等方面具有优势。本文针对目前已有协议能量消耗大、网络寿命短等问题,提出了一种能量感知的基于分布式簇算法的无线传感器网络协议EA-HEED。此协议改进了分布式的簇头选举算法,分配时分复用时隙并在簇头节点建立一棵路由树,从而提高簇头选举效率;设计了休眠冗余节点的簇内活动节点调度算法,减少能耗;采用考虑节点能量和节点与基站距离的簇头节点组织路由树方法、最小化网络开销以及能量负载平衡方法,优化路由协议,有效延长网络寿命。仿真结果表明,与LEACH和HEED协议相比,EAHEED协议可以进一步延长网络寿命。     

基于模糊理论的无线传感器网络多层分簇式路由算法

为了进一步降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络寿命,提出一种基于模糊理论的多层分簇式路由算法(MLFC)。新算法根据通信距离与能量的相关性将网络划分为多层,采用模糊算法根据节点的能量、分布密度和中心度在每层中选出多个簇头,其余节点分别加入同层中距离最近簇头形成的簇,簇头逐层传递数据,建立起自组多跳路由。仿真实验结果表明,多层分簇式路由算法可以更好地均衡无线传感器网络各节点的负载,能明显提高节点的生命周期,延长网络寿命。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

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.     

基于改进PSO的油气物联网双簇头路由算法

针对油气物联网(Oil and Gas Internet of Things, OGIOT)能耗不均衡问题,提出一种基于改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的油气物联网双簇头路由算法。该算法根据节点与基站的距离构造出中继簇和边缘簇,减小边缘簇中节点的传输距离,同时在中继簇中选举双簇头以均衡簇头能耗。然后根据节点的剩余能量和距离信息构造适应度函数,引入改进PSO算法优化簇头选举。同时还引入无线能量采集技术延长网络寿命。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能更有效地均衡网络能耗,延长网络寿命。     

传感器网络中一种新的基于能量的分簇算法

传感器网络节点大部分采用电池供电,致使节点能量非常有限。为了节省能量进而延长网络寿命,文中提出了一种新的簇头选择算法EBC,EBC算法除了能够在局部网络内完成数据采集和数据处理外,还能够形成由簇头和网关节点组成的骨干网并完成整个网络通信。通过在Mambo节点上的实验证明,该算法能够有效地均衡整个网络的能量,并很好地应用于实际的传感器网络中。     

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AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法

无线传感器网络的生命周期与节点的能耗直接相关。为解决能量消耗分布不均,影响网络寿命的问题,提出一种基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法(EBRAA)。通过AGNES聚类算法获得网络均匀分簇,根据簇内节点的剩余能量和节点与基站距离及两者权重因子,完成分布式簇头选举,采用改进后的Dijkstra算法产生簇头间最短路径的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH和KBECRA算法相比,EBRAA算法的簇分布更加合理,能耗更加均衡,延长了网络生命周期。     

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的“热区”问题和簇头选取问题,设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法。首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇,然后根据簇规模引入优化的粒子群算法,评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头,以剩余能量较多的簇头作为下一跳,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了34%和16%,平均能量消耗分别减少了22%和12%,有效地减少了网络节点的能量消耗。     

基于改进ACO的WSN感知数据传输策略研究

无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期.经典的分层路由LEACH(及其变种)算法是无线传感器网络中最常见的节能路由协议.该文提出了一种改进的LEACH算法,由sin...     

基于能量迭代的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

能量空洞是影响无线传感器网络性能的关键问题之一,据此提出了一种基于能量迭代的非均匀分簇路由算法。该算法首先在簇头选举时通过减少迭代次数,降低能量消耗,同时综合考虑节点能耗速度、节点到汇聚节点的距离等因素,选出最优簇头;其次,考虑到节点到汇聚节点距离和节点密度对网络生命周期的影响,提出了非均匀分簇算法,实现网络能耗均衡的目的。仿真实验表明,当最大簇半径为50m ,选举因素所占权重为0.4 ,簇半径调节系数为0.7时,本算法达到最优,与LEACH-E和LEACH相比,网络生命周期分别延长125%和136%,同时有效避免了能量空洞现象的产生。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。     

无线传感器网络路由算法改进及仿真研究

由于无线传感器能量消耗影响网络的寿命,传感器节点的能量无法更新且种能量受限,传统路由算法忽略簇头剩余能量情况,使剩余能量低的节点成为簇头而过早死亡,导致整个网络能量不均衡,网络生存时间过短。为了有效延长网络生存时间,提出一种改进的LEACH路由算法。在簇头选择阶段,采用剩余能量的簇头节点优先选择机制,避免剩余能量低的节点成为簇头,然后在数据传输阶段,用单跳和多跳的混合传输模式,使整个网络能量尽量均衡。仿真结果表明,相对于传统LEACH路由算法,改进算法更加均衡了网络中各节点的能量消耗,有效地防止剩余能量低的节点成为簇头,可延长整个网络的生存寿命。     

无线传感器网络LEACH路由协议的研究与改进

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的WSN分层路由协议,它采取自适应分簇算法,一定程度上延长了网络生存期。然而LEACH路由协议的簇头随机产生,没有考虑节点的剩余能量,未达到簇头最优。LEACH簇头与基站直接通信,如果两者距离较远,则会带来较大的能量损耗。结合LEACH及LEACH现有的一些改进算法,提出了一种新的路由协议（Advance-Leach）。它综合考虑了节点的剩余能量和簇首节点数目,簇头和基站之间采用单跳和多跳结合策略,有效地降低了能耗,保证了网络负载的平衡。仿真结果表明：该协议的能耗、数据成功接收率等性能得到了有效提高,延长了节点和网络的生命周期。     

基于位置信息的双簇头路由算法

针对无线传感器网络(WSN)的高能效路由选择问题,在混合式能量均衡分簇(HEED)算法基础上提出一种基于位置信息的低能耗双簇头多跳路由算法(HEED-EELD)。假设网络中所有节点都具有位置感知能力,网络根据最佳单跳距离划分层级,节点根据自身位置确定所在层级。簇内选举产生双簇头,分担单一簇头的工作,均衡簇头能耗。在簇间多跳路由中,簇头根据位置、距离和剩余能量的代价函数选择最优路由。Matlab仿真结果表明,与低功耗自适应分簇(LEACH)算法、HEED算法相比,提出的HEED-EELD在网络寿命、能量效率、能耗均衡等性能方面具有明显的性能增益。     

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。