一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法

为了实现无线传感器网络对节点能量的高效利用,提出了一种蚁群优化的分簇路由算法CRAACA。该算法引入簇内平均剩余能量参数,对簇首选择阈值进行改进,以均衡簇内能耗;根据节点间的位置关系建立节点的可中继节点集,控制蚁群算法的搜索空间;蚁群在对可中继节点集进行路径搜索时考虑节点间的距离和节点的剩余能量,以生成节能和较好均衡网络能耗的多跳网络路由;对生成的多径路由依相应概率选择数据传输的路径,提高数据传输的可靠性。仿真结果表明,该算法在网络能量的利用效率、数据传送成功率,以及延长网络生存周期等方面具有较好的性能。     

WSN中基于虚拟网格的分簇路由算法

为了延长无线传感器网络生命周期,降低通信时延,提出一种基于虚拟网格的分簇路由算法CRVB。该算法将监测区域划分为若干虚拟网格,同一网格内节点自组织成簇,分布式地构建生成树进行路由,从而减小簇内通信代价。根据节点剩余能量启动计时器选取本地簇首,采用多跳的方式完成与基站通信,可避免能耗的不均衡。同时,均衡的网格分簇,能保证较低的通信时延。实验结果表明,CRVB算法在延长网络生存时间和降低通信时延方面优于LEACH和PEGASIS算法。     

一种基于能量均衡的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络节点能量有限的特征,在研究现有算法的基础上提出了一种基于能量均衡的分簇路由算法CRAE。新算法在簇首选择时引入了节点剩余能量与邻节点平均能量参数,同时在通信中综合考虑了最小跳数与中转节点的能量问题。实验结果表明,该算法有效均衡了网络能耗,延长了网络生命周期。     

基于粒子群聚类优化的分簇路由算法

为延长无线传感器网络的生命周期,给出一种基于粒子群聚类优化的分簇路由算法。根据网络内存活节点的数目确定最优簇首数,将能量均方误差引入粒子群聚类算法的适应度函数中,以此改进粒子群聚类算法,并利用改进后的粒子群聚类算法对整个网络进行能量均衡化分簇。基于节点的剩余能量、节点与基站的距离以及簇首节点到簇内其他成员节点的平均距离等因素,评选簇内最优簇头。在100m×100m区域内撒播100个传感器节点进行仿真实验,结果表明,与低功耗自适应集簇分层协议算法相比,改进算法的首个节点死亡时间可延长34.04%,有效节点死亡时间可延长12.12%。     

WSN中基于离散人工鱼群的分簇拓扑优化算法

针对无线传感器网络中的HCAGG未综合考虑邻居节点的距离和能量分布,离簇首节点较远而能量较少的节点易成为盲节点的问题,提出一种分级簇算法.该算法引入新的综合权值计算方式,利用离散人工鱼群算法快速遍历到满足成员节点距其越远能量越多,反之越少的新簇头,降低了盲节点出现的概率.仿真结果表明,该算法有助于均衡节点能量,能有效延长网络生存期.     

基于距离分簇算法的WSN组网方法

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限不能及时供给的问题,提出一种基于距离分簇算法的无线传感器网络组网方法,旨在均衡节点负载,提高通信效率。算法由Sink节点发起,主要通过设置Sink节点的不同通信距离来划分传感器网络,根据网络层数设定每个簇的最大节点数目,引入簇首轮换机制保证网络存活周期,根据多跳通信路由函数选取簇间通信最佳路由。仿真结果验证了算法能够有效降低网络能耗和延长网络生存周期。     

改进LEACH分簇路由算法

针对节点不均匀能耗,在簇头选举过程考虑了节点的剩余能量和节点密度。轮换簇头来均衡簇头的能量消耗,解决了簇头能量消耗过快的问题。MATLAB仿真实验结果表明,算法较好地延长了网络的生命周期。     

基于能量和距离的WSN自适应分簇算法

无线传感器网络中节点的能量有限且难以补充,为了提高网络节点的能量利用率,延长网络生命周期。在LEACH算法分簇结构的不足的基础上,提出一种自适应的最优簇首数计算方式,综合考虑传感器节点的能量及距离,对阈值公式T(n)进行改进。经仿真实验分析,本文提出的算法较LEACH算法节点存活率更高,网络生命周期显著延长。     

WSN分簇路由协议LEACH的研究与改进

为了提高大型无线传感器网络的稳定性,延长网络的整体寿命,以WSN分簇路由协议LEACH为基础,提出一种新的簇头选举方法。算法利用网络寿命预测模型,首先预测网络节点死亡时间,然后将文中定义的网络收敛速率引入优化算法中得到最优簇头数目。仿真结果表明,优化后的算法相比于LEACH算法能耗显著减少,有效地延长了网络的寿命。     

一种分环多跳的无线传感器网络分簇路由加权算法

针对无线传感器网络中考虑能量均衡问题,提出了一种基于分环多跳的路由加权算法(ring based multi-hop clustering routing weighting algorithm,RMCRW)。算法在簇头节点向内层转发的过程中,不仅考虑与内环簇头的距离,同时考虑内环簇头剩余能量问题,通过加入一个权值,选择最优簇头转发路径。仿真结果表明在区域范围比较大的环境下,RMCRW算法可以有效地延长网络生命周期。     

WSN中六边形集中式分簇多跳路由协议

针对节点随机分布的大规模无线传感器网络,提出了一种六边形集中式分簇多跳路由协议(HCCM)．基站根据能耗确定簇内平均节点数,并以合适的边长确定六边形完成初步分簇; 根据簇内的节点数进行分簇优化;依据节点剩余能量选择簇头及传输路径,分配合适的时隙以多跳形式完成信息的传输．仿真结果表明,与LEACH协议及其改进的协议(DE-LEACH)相比,在小规模网络中,协议HCCM延长了网络寿命,但接收的数据包数较少,性能略差; 在大规模网络中,协议HCCM提高了网络性能,比改进的协议(EECT)网络寿命延长了15%,接收的数据包增加了9.5%．     

利用粒子群优化的WSN环状簇路由协议

针对无线传感器网络(WSN)中采用多跳分簇算法所带来的能耗不均衡问题,提出了一种利用粒子群优化的环状簇路由协议. 该协议采用粒子群算法将整个网络划分成间隔不等的同心圆,在各环内再分成若干扇区作为簇首选举的基本单位. 在每个扇区内,各节点根据到扇区中心的距离剩余能量来竞选簇首. 同时引入能级的概念,在很大程度上克服了簇首轮换速度过快造成网络开销过大以及轮换速度过慢造成单个节点过早死亡的缺点. 仿真结果表明,该协议有效地均衡了各环间的能耗,延长了网络寿命.     

基于SVM的LEACH分簇算法优化

针对LEACH算法中簇首分布不均匀和每轮循环簇首数目未知的缺陷,提出两方面的优化：①基于SVM的优化,即考虑节点的地理位置,寻找支持向量并对网络进行区域划分,改善簇首分布不均匀的缺陷.②改进LEACH算法的簇首选举机制,即规定每轮循环的簇首数目,改善LEACH算法中簇首数目未知的缺陷.最后对优化的LEACH算法进行实验,实验结果表明,优化后的算法能有效延长整个网络的生存周期,降低网络能量消耗.     

基于通信节点的WSN自主聚类非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中如何有效地利用有限的节点能量来延长网络的生命周期这一问题,提出一种基于通信节点和多跳传输相结合的多因素自主聚类分簇路由协议.该协议通过结合节点的剩余能量、簇头与基站之间的距离以及邻居节点的数目等因素来优化路径节点的选择,改进了多跳传输的局部最优路径构造算法.仿真结果表明:与现有协议相比,该协议能够有效地节省传感器节点的能量,平衡网络能量分布,延长网络的使用寿命.     

基于改进人工鱼群算法和模糊C均值的WSN分簇算法

针对无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）节点能耗不均衡问题,提出一种基于改进人工鱼群算法（Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA）和模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）的分簇算法IAFCA。首先,IAFSA改进搜素视野及步长,避免迭代解陷入局部最优解,并将最终的迭代解作为FCM的初始聚类中心,克服FCM对初始解的敏感性。其次,FCM在确定最佳簇头数目的基础上,根据节点间的距离相似性,有效建立起节点与聚类中心间的不确定性关系,合理进行节点分簇。最后,根据节点相对剩余能量和到聚类中心的距离两个参数选举出簇头。IAFCA分别在两种场景下进行仿真实验,并与低能耗自适应聚类层次协议（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH）及其变种算法进行对比。实验结果表明,IAFCA在网络寿命和能量效率方面均优于传统的WSN分簇算法,有效延长了网络寿命,降低了节点能耗。     

WSNs中基于协作通信的分簇路由算法研究

针对无线传感器网络数据信息传输可靠性,提出一种无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法。该算法主要对分簇、簇间路由和簇内路由三个阶段进行了设计,依据信噪比寻找满足网络数据传输可靠性的最佳路由,实现源节点和目的节点之间的协作通信。仿真结果表明,无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法能够有效地优化网络路径,提高频谱利用率,增强数据信息传输的可靠性。     

一种基于分簇的优化定向扩散路由协议

提出了一种优化的路由协议CBODD(cluster-based optimizing directed diffusion)。该协议是一种利用被动分簇来简化网络拓扑、抑制泛洪传播产生的冗余消息,从而节约能量,实现能源有效性的定向扩散路由协议。详细描述了CBODD协议及其实现算法,并在NS2上进行了仿真,实验结果表明,该协议相比传统的定向扩散路由协议具有更好的能源有效性和更小的网络延迟。当节点大规模增加时,仍然具有良好的性能。     

基于改进萤火虫优化神经网络的WSNs分簇路由协议

针对无线传感器网络中能耗不均衡问题,提出了一种基于改进萤火虫算法优化反向传播神经网络的非均匀分簇路由协议.通过在萤火虫算法中引进权重因子并增加4个评价指标,来平衡簇内负载和减少簇间的通信距离.结合BP神经网络,优化路径选择和簇首选举方式,达到最佳成簇效果.仿真结果表明,改进萤火虫算法优化BP神经网络的非均匀分簇路由协议能有效延长网络生命周期,节省能量,并均衡能耗.     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.