粒子群优化的无线传感器网络仿真研究

研究优化无线传感器问题,针对延长传感器网络的寿命,保证簇的平均分布,提高簇的负载均衡,从而减少能量消耗.传统算法在确定簇首过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早的出现盲节点现象,从而降低网络的生存时间.要解决上述问题,延长网络生命周期和有效降低能耗,提出一种粒子群优化的无线传感器分簇算法.在充分考虑了簇内邻居节点的能量和距离分布信息的前提下,通过粒子群优化分簇和簇首选择,并进行仿真.仿真结果表明,与LEACH算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗和显著地延长网络寿命,并有效地避免了盲节点现象的过早发生.     

基于剩余能量预测的WSN模糊分簇算法

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,提出一种基于剩余能量预测的无线传感器网络模糊分簇算法。新算法根据节点到基站的距离和邻居节点的数目,对候选节点转发数据的能耗进行预估,得到节点的预测剩余能量。然后采用模糊算法在综合考虑候选节点的原始能量和预测剩余能量的基础上计算竞争半径,选出多个簇首,构建大小不均的簇。仿真实验表明,与其他路由算法相比,该算法可以更好地优化簇的结构,均衡网络能耗,延长网络的生命周期。     

基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略

针对环境监测、电网冰灾监测等大规模监测系统中监测区域覆盖广、传感器数量大等特性,为节约网络能耗以延长生命周期,提出了一种基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略(RCS).该策略首先利用传感器节点的位置信息进行凝聚的层次聚类(AGNES)算法将大规模网络分区以优化簇首的分布;其次,候选簇首节点竞选簇首成功后进行不均匀分簇,同时加入时间阈值来均衡簇首节点的能耗;最后,采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、与汇聚点距离计算网络能耗代价来构建最小生成树进行路由选择.在仿真实验中,该策略与经典的低功耗自适应分簇(LEACH)协议和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法比较,簇首能耗平均分别减少了45.1%和2.4%,网络生命周期分别延长了38%和3.7%.实验结果表明,RCS在大规模网络中能有效均衡整体网络能耗,显著延长了网络的生命周期.     

无线传感器路由算法中的仿真研究

在研究无线传感器优化的问题中,传感器的簇首节点选择的合理性直接决定传感器网络寿命的长短.由于传统的算法在确定簇首过程中忽略了邻居节点的状态信息,导致簇内节点过早的出现盲节点,从而降低网络的生存时间.针对传统LEACH 算法能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出了一种改进的 LEACH 算法(ILEACH).在分簇阶段簇首选择时充分考虑节点剩余能量和地理位置因素;在稳定传输阶段,采用改进的簇首间多跳路由机制,并在转发过程中再次进行数据融合.对 ILEACH 算法进行仿真实验,仿真结果表明,与经典分簇路由算法 LEACH 相比,ILEACH 算法有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低了网络整体能耗,有效地延长了网络的寿命.     

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。     

基于权值的非均匀分簇路由算法

节点能量有限是无线传感器网络通信协议设计中的一个重要瓶颈,因此,在无线传感器网络中,考虑网络节点能量的高效利用具有十分重要的理论和实际意义。因而,提出一种基于权值机制的非均匀分簇路由算法,该算法采用权值的局部竞选簇首策略,簇首根据距离信息构建大小不均的多个簇,簇成员节点以链式结构向簇首传送数据,最后簇首采用多跳的方式向基站传送数据。实验仿真结果表明,提出的新算法能有效地降低和均衡网络节点能耗,改善"热区"问题,显著地延长网络生命周期。     

无线传感器网络分簇算法的仿真研究

针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的间题,提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法.算法对能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好,且节能高效,实现简单.该算法在每轮运算过程中,利用节点负载能力预评估因子和节点能量预评估因子对无线传感器网络进行区域分割,获得能量均衡及负载能力均衡的分区,并在分区中通过免疫记忆粒子群算法选取簇头,使簇头具有高能量、负载能力强的优点.仿真结果表明,算法不仅在能量有效性、负载均衡性方面有良好的效果,而且延长网络生命周期和缩短建簇时间.因此,该算法在解决无线传感器网络节点不均衡问题上具有一定的实用性.     

改进无线传感器网络路由算法的仿真研究

研究无线传感器路由高层设计的优化问题,由于无线传感器的节点能量有限,传统无线传感器路由算法存在簇首机制不合理、节点能耗不均衡、整个网络生命周期短等问题.为了延长整个网络生命周期,提出一种改进的无线传感器路由算法.算法首先将网络监测区域划分为若干个子区域,并采用静态分簇方式建立簇首,保证簇首选举的合理性,然后采用单跳和多跳相结合的混合通信方式,使网络负载更加均衡,防止节点能量过早耗完,最后利用NS2仿真工具对算法进行测试实验.实验结果表明,改进无线传感器路由算法使簇首选择更加合理,减少了能量消耗,网络负载更加均衡,有效延长了整个网络的生命周期.     

基于环的节点非均匀分布分簇算法

针对无线传感器网络（WSN）中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法（RCANND）。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能量、距基站距离以及与邻居节点的平均距离计算簇首选择度。在簇内以簇首选择度序列表进行簇首轮转,降低分簇次数,提高网络能量的利用效率。对提出的算法进行仿真对比实验,仿真结果表明,相同半径、不同分布模型下节点的平均能耗波动很小;相同分布模型、不同半径下节点的平均能耗波动也不明显。以网络中50%节点存活作为网络生命周期,在节点非均匀分布情况下,所提算法的网络生命周期比混合能量高效分布式不等分簇算法（UHEED）和轮转的混合能量高效分布式不等分簇算法（RUHEED）分别提高约18.1%和11.5%;在节点均匀分布模型下,所提算法的网络生命周期比基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由（RECR）协议提高约6.4%。所提算法有效均衡了不同分布模型下的能耗,有效延长了网络生命周期。     

一种基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由协议

针对现存分簇路由协议能耗不均衡和簇首节点死亡过早的缺陷,设计了一种基于分环模型的能量高效分簇路由协议.根据节点剩余能量和位置选举簇首,采用主次簇首轮换方式减低簇首节点能耗.仿真结果表明:该算法能够均衡网络能耗,延长无线传感器网络生命周期.     

应用PSO优化基于分簇的无线传感器网络路由协议

分簇路由算法对大规模无线传感器网络远程监控系统具有较好的适应性和节能性,但现有算法在确定簇首过程中由于忽略了邻居节点的状态信患,容易导致簇内节点过早的出现盲节点现象,从而降低网络的生存时间．针对现有分簇算法的不足,提出了应用PSO算法优化分簇过程．仿真结果表明算法的性能得到了较好的改善,并有效地避免了盲节点现象的过早发生．     

基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法

分簇算法对大规模无线传感器网络(WSN)远程监控系统具有较好的节能性,簇首间通过多跳通信的方式将数据传送至基站,靠近基站的簇首由于需要转发大量其他簇首的数据而负载过重,可能因过早耗尽能量而失效,这将导致整个网络分割。针对现有无线传感器网络分簇算法存在的能耗不均衡问题,提出一种基于粒子群优化的非均匀分簇算法(PSO-UCA)。它采用PSO算法将所有节点划分为多个规模大小非均匀的簇,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇,因此靠近基站的簇首可为簇间的数据转发预留能量。仿真结果表明,与LEACH算法相比较,该分簇算法可使网络的生存时间延长30%。     

基于PSO的无线传感器网络双簇头分簇算法

利用粒子群优化算法对无线传感器网络分簇算法进行优化,考虑簇内节点和簇头节点两者的位置及能量信息优化选择主簇头和副簇头。主簇头用以收集簇内节点的信息并进行数据融合,并将融合后的数据发送给副簇头。副簇头负责与基站进行通信。该算法可以均衡簇内的能耗,达到延长网络生命周期的效果。仿真实验结果表明,与LEACH算法相比,该算法可使网络生命周期延长50%。     

一种基于GAF的无线传感器网络分簇算法

分簇技术主要目标是延长整个传感器网络的生存时间。好的分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。就"热区"内的负载平衡问题,以及频繁的簇头轮换和簇重组问题,对基于GAF算法的完全簇头选择算法进行改进,结合双簇头模型和单簇头模型的优点,提出了一种无线传感器网络簇头非均匀分布算法,有效地平衡"热区"内节点的能耗,延长了无线传感器网络的生命期。     

异构传感器网络的分布式能量有效成簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间.研究了异构传感器网络中成簇算法在节省能量方面的性能,提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案.此方案基于节点剩余能量与网络节点的平均能量的比例来选举簇头节点.较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.模拟实验结果显示,与现有的重要成簇方案相比,新的成簇算法在异构网络下提供了更长的网络生存时间和更大的网络有效吞吐量.     

无线传感器/执行器网络中能量有效的实时分簇路由协议

无线传感器/执行器网络(WSANs)主要应用于自动控制领域,实时性问题是其面临的首要挑战.根据实际环境中的节点部署情况,建立了系统模型;研究了分簇策略与功率控制技术对于自组织网络实时性的影响,提出了一种可适用于WSANs的能量有效的实时分簇路由协议--RECRP协议.该协议采用二级成簇策略使网络中的各类节点稳定分簇.分簇后的各类节点具有不同发射功率,利用执行器节点的强大通信能力有效降低网络延时.采用能量有效性算法使网络中的传感器节点轮换担任簇首,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.实验结果证明,在WSANs中RECRP协议可使网络稳定分簇,并且在网络的实时性与能量有效性方面与现有典型路由协议相比具有更优越的性能.     

Distributed clustering algorithms for data-gathering in wireless mobile sensor networks

One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy-efficient way since the energy is a scarce resource in a sensor node. Cluster-based architecture is an effective architecture for data-gathering in wireless sensor networks. However, in a mobile environment, the dynamic topology poses the challenge to design an energy-efficient data-gathering protocol. In this paper, we consider the cluster-based architecture and provide distributed clustering algorithms for mobile sensor nodes which minimize the energy dissipation for data-gathering in a wireless mobile sensor network. There are two steps in the clustering algorithm: cluster-head election step and cluster formation step. We first propose two distributed algorithms for cluster-head election. Then, by considering the impact of node mobility, we provide a mechanism to have a sensor node select a proper cluster-head to join for cluster formation. Our clustering algorithms will achieve the following three objectives: (1) there is at least one cluster-head elected, (2) the number of cluster-heads generated is uniform, and (3) all the generated clusters have the same cluster size. Last, we validate our algorithms through an extensive experimental analysis with Random Walk Mobility (RWM) model, Random Direction Mobility (RDM) model, and a Simple Mobility (SM) model as well as present our findings.     

负载均衡的无线传感器网络自适应分组成簇算法

分析了分簇路由协议中的经典低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)算法与分组成簇算法--SGCH的不足,提出了一种分布式分组成簇算法--AGCH。首先分布式随机生成候选组首,然后通过距离竞争将所有节点分为固定的分组;各分组选取簇首时,综合考虑节点的剩余能量及其簇内通信代价。仿真实验表明,该算法能有效均衡网络能耗,延长网络的稳定期。     

An energy aware fuzzy approach to unequal clustering in wireless sensor networks

In order to gather information more efficiently in terms of energy consumption, wireless sensor networks (WSNs) are partitioned into clusters. In clustered WSNs, each sensor node sends its collected data to the head of the cluster that it belongs to. The cluster-heads are responsible for aggregating the collected data and forwarding it to the base station through other cluster-heads in the network. This leads to a situation known as the hot spots problem where cluster-heads that are closer to the base station tend to die earlier because of the heavy traffic they relay. In order to solve this problem, unequal clustering algorithms generate clusters of different sizes. In WSNs that are clustered with unequal clustering, the clusters close to the base station have smaller sizes than clusters far from the base station. In this paper, a fuzzy energy-aware unequal clustering algorithm (EAUCF), that addresses the hot spots problem, is introduced. EAUCF aims to decrease the intra-cluster work of the cluster-heads that are either close to the base station or have low remaining battery power. A fuzzy logic approach is adopted in order to handle uncertainties in cluster-head radius estimation. The proposed algorithm is compared with some popular clustering algorithms in the literature, namely Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy, Cluster-Head Election Mechanism using Fuzzy Logic and Energy-Efficient Unequal Clustering. The experiment results show that EAUCF performs better than the other algorithms in terms of first node dies, half of the nodes alive and energy-efficiency metrics in all scenarios. Therefore, EAUCF is a stable and energy-efficient clustering algorithm to be utilized in any WSN application.     

Dynamic cluster head for lifetime efficiency in WSN

Saving energy and increasing network lifetime are significant challenges in wireless sensor networks （WSNs）. In this paper, we propose a mechanism to distribute the responsibility of cluster-heads among the wireless sensor nodes in the same cluster based on the ZigBee standard, which is the latest WSN standard. ZigBee supports ad hoc on-demand vector （AODV） and cluster-tree routing protocols in its routing layer. However, none of these protocols considers the energy level of the nodes in the network establishing process or in the data routing process. The cluster-tree routing protocol supports single or multi-cluster networks. However, each single cluster in the multi-cluster network has only one node acting as a cluster head. These cluster-heads are fixed in each cluster during the network lifetime. Consequently, using these cluster-heads will cause them to die quickly, and the entire linked nodes to these cluster-heads will be disconnected from the main network. Therefore, the proposed technique to distribute the role of the cluster head among the wireless sensor nodes in the same cluster is vital to increase the lifetime of the network. Our proposed technique is better in terms of performance than the original structure of these protocols. It has increased the lifetime of the wireless sensor nodes, and increased the lifetime of the WSN by around 50% of the original network lifetime.