用改进蚁群算法求解无线传感器网络多sink节点关联问题

在无线传感器网络W SN(wireless sensor networks)中使用多个sink节点既能有效减少传感器节点与sink之间的距离,又能有效降低通信中的能量消耗。如何为传感器节点分配sink节点使得系统总能耗最低,称为多sink节点的关联问题。首先建立带约束的多sink节点关联问题的优化模型,进而用蚂蚁算法解决给定多sink节点部署方案下的普通节点与sink节点间的关联问题,最后给出相关算法的仿真结果。     

一种随机分布WSN中多sink节点放置算法

多sink节点的合理部署,能有效延长无线传感器网络（WSN）寿命。基于随机分布无线传感器网络结构,建立了网络寿命模型,推导出随机分布WSN网络寿命的表达式。提出RDF（Region Density First）算法,可以在给定sink节点数目的情况下,快速有效确定sink节点位置。通过理论分析和仿真验证,证明所提出的部署策略能有效延长网络寿命。     

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题,提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先,通过监测区域网格化,在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点,sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据;然后,分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系,建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型;最后,使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点,得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比,MSPPA在网络生命周期方面提高了60%,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题,延长网络生命周期。     

无线传感器网络中多目标优化节点部署模型

针对多跳无线传感器网络中数据采集只采用单目标优化策略带来的问题,提出了一种基于多目标优化的可移动sink节点部署模型.该模型以网络能耗最小和数据延迟最小为优化目标,采用多目标线性规划方法获得节点部署的较优解,在能量消耗和数据收集延迟中取得平衡.仿真结果表明,该模型能够给决策制定者提供更优的无线网络数据采集方案,提高了数据采集的质量.     

基于网络效率的线性无线传感器网络优化部署算法

基于多跳的无线传感器网络,靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗较多,从而在sink周围形成"能量空洞".采用更符合实际的单位部署成本的网络寿命,即网络效率作为优化目标.在仅已知网络规模和节点感知半径r的情况下,如何通过有效的节点部署来避免"能量空洞"并使网络效率最大,是一个极具挑战性的研究课题.提出了一种高效节点部署算法,求解出了最优工作节点数、最佳中继节点部署方案、最优节点传输距离.理论分析与模拟实验结果表明,算法不仅能够避免"能量空洞",而且相对于已有均匀与非均匀算法都能有效提高网络效率,因此该算法对构建低成本的无线传感网络应用系统具有重要意义.     

一种基于LEACH的低延迟和低功耗的WSN分簇算法

针对经典分簇LEACH协议的不足,提出了低延迟、低功耗和网络能耗均匀的改进算法。该算法主要从两个方面对LEACH进行了改进:在稳定数据传输阶段采用CSMA机制,降低了数据传输延迟;在能量均衡和能耗方面,混入小部分初始能量高的高级节点,在簇头选举阶段首先对节点进行能量感知,并综合考虑节点剩余能量和平均能量,从而延长了网络的生命周期。文中首先对LEACH协议进行简单介绍,利用平均周期法对LEACH中使用的CSMA机制进行分析,从而得到了改进算法的延迟计算方法;然后对改进算法的数据传输阶段的能耗和算法复杂度进行分析,并对改进算法的簇头选举阈值的计算进行讨论;最后对改进算法的数据传输阶段的延时和功耗进行建模分析,并利用MATLAB进行仿真对比。仿真结果显示,改进算法使得第一个节点死亡的时间延长了31%,全部节点死亡的时间延长了24.7%,并且网络能耗更加均匀,因此,该算法有效地解决了LEACH中的热区问题,改进了实际WSN应用中节点集中死亡带来的区域信息缺失问题。相比于LEACH,改进算法的数据传输延迟平均降低了78.6%,保证了WSN应用中数据的实时性,因此改进算法在延迟、生命周期、网络能耗均匀性以及吞吐量等性能上都得到了优化提升。     

基于病毒-抗体免疫博弈的WSN链路稳定算法

为解决超宽带无线传感器网络(WSN)存在的链路稳定性较差、数据传输遇阻等问题,提出一种基于病毒-抗体免疫博弈机制的超宽带WSN链路稳定算法.对节点所在区域进行均匀分割,通过设计覆盖划分方法并结合距离及剩余能量因素来优化分割区域,从而降低链路抖动概率.引入免疫算法,根据链路-节点之间的抗体特性来构建病毒-抗体免疫博弈机制,以优化节点及链路聚类效果,并通过病毒-抗体训练改善节点与链路间的数据交互特性,从而提升链路质量及区域传输性能.基于能量-跳数均衡方法,设计多参数判定机制,评估区域节点与sink节点的链路连通性能,提高算法的链路拥塞控制能力.在此基础上,利用PSK预发射方法的频域正交特性,对区域节点逐个设定发射频率,最大限度地降低因频率干涉而导致的链路抖动现象.仿真结果表明,与LEACH、LMS-A算法相比,该算法链路稳定性更高,网络稳定运行时间更长,拥塞发生频率更低.     

无线传感器网络中基于功率控制的链路调度算法研究

为了最大化多级功率下WSN的吞吐量,提出了一种基于收益值评估的链路调度算法GELS.GELS首先得到不同功率下节点的平均数据发送量,然后根据冲突域的概率评估得到每级功率下节点的损失数据发送量,从而得到每个节点不同功率下的收益值,最后sink节点通过动态规划策略得到全网最优的无冲突功率调度方案.实验结果表明,提出的算法可以在保证链路间通信公平性前提下有效地减少网络平均延迟,提高网络吞吐量.     

混合粒子群-蝴蝶算法的WSN节点部署研究

针对无线传感器网络WSN节点在随机部署时存在分布不均匀、覆盖率低等问题,提出一种混合粒子群-蝴蝶算法HPSBA的节点覆盖优化策略。设计了Logistic映射和自适应调节策略来控制参数值,提高了混合算法的寻优速度、收敛精度和全局搜索能力。将HPSBA用于对4种基准函数进行寻优测试,仿真结果表明：对于测试函数的寻优,HPSBA具有寻优精度较高、寻优速度较快和稳定性较好的特点。最后,将HPSBA用于WSN节点部署优化,并与PSO算法、BOA和IGWO算法等其他6种典型算法的部署优化进行对比,实验结果表明：HPSBA优化部署的覆盖率更高,能有效降低节点的冗余度,延长WSN的生存时间。     

随机分布WSN中sink节点部署研究

多sink节点数量和位置的合理部署能有效延长无线传感器网络寿命、控制网络成本。基于随机分布无线传感器网络结构,建立了网络寿命模型和成本模型,并采用网络寿命成本比(RLC)推导出使网络寿命和网络成本综合最优的sink节点数目的表达式。同时,还提出RDF算法可以在给定sink节点数目的情况下,快速有效地确定sink节点位置。通过理论分析和仿真验证,证明采用本文提出的部署策略能有效延长网络寿命,同时降低网络部署成本。