基于自适应惯性权重的混沌粒子群优化无线传感器网络成簇算法

为了解决簇头选举过程中多因素冲突问题,以优化簇头选举和延长网络生命周期为目标,提出一种基于自适应惯性权重混沌粒子群优化（AWCPSO）的分簇算法.该算法在簇头竞选过程中,考虑了节点剩余能量、与基站的距离以及该节点担任簇头的概率,通过自适应惯性权重的混沌粒子群算法优化簇头的选举,并将通信范围内的节点作为其簇成员.簇头数目的选择满足最优簇头个数,从而进一步提高了网络的能量使用效率.仿真结果表明,与SEP和DEEC算法相比,本文算法能够更有效的节省能量,网络稳定周期分别延长62.31%和16.45%,同样有效的均衡网络能量消耗,延长了网络生命周期.     

改进的异构无线传感器网络路由算法

稳定选举协议因没考虑节点的剩余能量,造成一些低能量节点当选为簇头而过早死亡,而且选出的簇头将数据直接发送给基站,导致部分距离基站较远的节点能量消耗过大而死亡。针对这两个问题,提出了一种适应于异构环境的改进的无线传感器网络路由算法。该算法在簇头选取过程中,加入节点的剩余能量和邻居节点数,使得具有较高的剩余能量且分布在密集区域中的节点当选为簇头的概率增大,并参考图论中的Dijkstra算法,实现簇头到基站低代价传输的多跳通信。仿真结果表明,与传统的稳定选举协议及其改进算法对比,该算法降低了网络的能量消耗,明显地延长了网络的稳定期和生命周期。     

模糊边缘检测无线传感器网络分簇算法

针对传统分簇算法簇头选举仅单一考虑节点位置或能量分布的问题,提出了一种基于模糊边缘检测的无线传感网络分簇算法,该算法综合考虑拓扑边缘信息和节点能量分布,根据网络能量分布情况调整带宽内边缘节点参与簇头选举的概率.仿真结果表明,该算法簇头选举相对于LEACH算法分布更加合理,有效延长网络生命周期.     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法

在研究经典低能量自适应分簇路由算法的基础上,提出基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法。该算法将蚁群算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最佳路径,使得离基站较远的簇头节点沿着最佳路径传输信息,有效地减少了簇头节点的能量开销。同时,在簇头选举时,该算法不仅考虑簇头节点的剩余能量,而且兼顾簇头与簇头之间的距离,使得簇头分布更加均匀。仿真结果表明,该算法和LEACH及DADC算法相比,有效地均衡了网络能量消耗,并延长了网络生命周期。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

基于能量效率的无线传感网络分簇算法

由于无线传感网络中传感器节点能量受限,提出基于能量效率的无线传感网络快速分簇算法(EECA),在系统初始化阶段把部署区域快速分成多个簇,随后以权衡节点自身能量消耗比和度作为选择簇头节点的依据,这时候的重新选举簇头节点变成了一种局部触发的行为,由于重新选举簇头节点只在簇内进行,这大大减少了重新选举簇头节点的复杂性和计算负载.理论分析表明EECA簇形成算法的消息和时间复杂度均为O(1),说明算法的开销较小,与网络的规模n无关.仿真实验结果表明EECA具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH协议相比,能够减少能量消耗,延长网络生存期.     

一种基于负载均衡无线传感器网络节能分簇算法

由于无线传感器节点的能量是有限的,如何延长节点和网络的工作寿命成为一个很关键的问题.LEACH算法采用本地簇头随机轮转机制将能量负载分担给网络中的所有传感器节点,但是,簇头选举的随机性和簇内节点数目的不均衡可能导致某些节点过快耗尽能量而死亡.本文提出了一种基于负载均衡的簇头选举方案,采用粒子群优化(PSO)算法先行分簇,然后考虑能量和距离再推举出簇头.仿真结果表明,该算法比LEACH更有效地平衡了能量消耗,并显著延长了网络的存活时间.     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

无线传感网高斯分簇路由算法的研究及实现

针对无线传感器网络路由成簇过程中的两个关键因素:距离和剩余能量,提出一种高斯分簇路由算法(GCRA).该算法根据簇头节点之间的最优距离确定均值,根据目标节点组成的概率带的宽度确定标准差,并且结合节点的剩余能量与概率带中目标节点的平均能量确立概率阈值函数.簇头选取过程中目标节点以与已知簇头的距离作为参数生成概率阈值,在簇...     

基于相对距离的多级能量异构传感器网络成簇算法

延长网络寿命并获得更好的监控质量是无线传感器网络成簇算法的重要性能指标。在分析现有主要成簇算法的基础上,提出了一种适应于多级能量异构传感器网络的基于相对距离的成簇算法RDCA(Relative Distance Clus-tering Algorithm)。算法中,节点根据通信范围内其他节点与自身的平均距离、节点自身与基站的距离以及节点当前剩余能量来确定节点成为簇头的概率。所有节点轮流成为簇头,以分摊能量消耗。仿真实验结果表明,与现有主要聚簇算法相比,在多级能量异构环境下,新的成簇算法拥有更长的生存时间和更优的网络监测质量。     

基于分区的能耗均衡路由协议

为了均衡无线传感器网络的节点能耗,增强网络稳定性,设计并实现了一种基于分区的能耗均衡路由协议.该协议设计了一种优化的分区算法,将节点基于分区划分而形成簇,解决了先前协议中簇的个数和分布的随机性问题;在选举簇首时,综合考虑了节点剩余能量、簇内节点能耗均衡、簇内部总能耗三个方面,采用三级簇首选择机制,选择的簇首既能均衡节点能耗,又可以降低簇群总能量消耗;在数据转发时,普通节点选择距离最近的簇首,在不超过通信距离阀值时,簇首可以隔层选择下一跳簇首,有利于缓解无线传感器网络的"热区效应".仿真结果表明:相比MEET和DREEM-ME路由协议,该协议能更好地均衡节点能耗、增强网络稳定性、改善网络服务质量.     

粒子寻优和最小生成树聚类下的WSN能量优化

为了均衡分簇无线传感器网络节点能量负载,提高网络的能量利用效率,提出了一种粒子寻优和最小生成树聚类规则的能量优化算法（OMST）。该算法为了使得簇头的能量负载能够得到均衡,采用基于粒子寻优的方法来进行适应值求解,通过适应值对比来求得最佳簇头,以减少簇内节点的传输能耗。同时,提出一种最小生成树聚类规则的簇首数量选择方法,该方法基于剩余能量和距离因素来选择最优的簇首数量,在保证数据传输质量的同时最小化网络总能量的消耗量。仿真结果表明,相比一种新型差分进化的无线传感器网络聚类算法和多层节能及距离感知的无线传感器网络聚类算法,OMST算法的节点平均能量效率分别提高了16.7%和6.4%,网络节点存活数量分别提高了24.1%和13.7%。     

基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法

针对无线传感器网络节点能量消耗不均衡和网络寿命过短的问题,提出一种基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法(FLCMN).该算法综合考虑节点剩余能量、节点邻居个数、邻居节点的平均剩余能量.根据预先设定模糊规则库,利用模糊系统评估出当选簇头的满意度.额外考虑邻居节点平均剩余能量,改善了簇内热点问题,均衡了簇内能量的消耗;同时,为了改善簇间热点问题,提出一种基于斐波那契序列的多跳传输方式,延长了网络的生存时间.通过仿真验证,FLCAMN算法在网络生存时间和能量消耗方面的性能都优于LEACH、EAMMH和DFLC算法.     

基于退避机制的有向无线传感器网络路由协议

针对有向带状无线传感器网络中,节点能量受限导致网络存活时间难以保证的问题,提出一种基于时间退避机制与能量效率的地理路由协议(GRBE).以单位能耗传递数据包的有效距离,作为选择下一跳节点的标准,在建立带状网络模型基础上,通过基于时间退避机制选取下游节点,减少了上游节点与下游节点间不必要的通讯和数据传输能量消耗.经模拟对比仿真,新路由协议GRBE网络寿命分别是GEAR的1.96倍、OFEB的1.31倍.     

学习自动机结合节点功率自适应调整的WSN目标覆盖方案

针对大多数现有无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)目标覆盖方案没有考虑传感器功率(传感范围)可调的问题,提出一种基于学习自动机(Learning Automata, LA)和节点功率自适应调整的WSN的目标覆盖方案。利用LA算法根据节点能量自适应调整节点的发射功率,构建能够覆盖所有目标的覆盖集,并通过精简过程获得最小覆盖集,从而减低节点的能耗,提高网络的生命周期。通过实验研究了传感器数量和目标数量对网络寿命的影响,并将该方案与基于贪婪算法、遗传算法的方案进行比较,结果表明,该方案能够获得更多的覆盖集和更长的网络寿命。     

基于路灯单灯状态监控的无线链状网络路由算法的研究

基于路灯单灯状态监控的无线传感器网络应用,钟对链状网络节点负载不均衡和网络节点能量有限的问题进行分析和研究,提出一种适合该应用的新型路由算法,这种新型路由算法根据网络节点可通过功率控制来调整通信距离的前提下,合适的数据传输路径被每个传感器节点选择,使整个网络达到能耗节省,负载均衡的目的.通过仿真验证这种新型路由算法有效...     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

基于分组的无线传感网多轮分簇路由算法

针对LEACH算法中簇头能量消耗过快的缺陷,提出一种基于分组的无线传感网多轮分簇路由算法LEACH-G。在分簇过程中采用分组的策略,利用信标节点signpost,在选出簇头之前承担通信任务,均衡整个网络能耗,并在簇头选取阈值中引入节点与基站之间的距离以及能量参数,降低网络能耗。仿真结果表明,与LEACH相关算法相比,LEACH-G算法能够有效降低节点10%～15%的平均能耗,延长网络生命周期,提高簇头工作效率。     

基于蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议中簇头节点与汇聚节点之间采用单跳通信造成能量损耗过快的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH协议,该算法利用蚁群算法易实现、支持多路径的特点,结合节点的剩余能量及传输距离,通过对网络中信息素浓度的建立和更新,达到降低簇头节点能量消耗过快的问题.仿真实验结果表明,该算法在降低能耗、延长网络生命周期等方...