基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法

层次型路由算法是无线传感器网络研究的热点领域。针对传感器节点能量受限问题,提出一种基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法（HASWNM）。通过添加高性能节点以及在簇头间添加捷径的方法,使得无线传感器网络（WSN）体现出小世界网络特性。由于能量消耗主要集中在数据发送阶段,因此该算法在簇间中继选择时考虑了簇头自身的能量问题。此外,根据簇头节点距离基站的位置远近,确定不同的自适应搜索区域。实验结果证明,当高性能节点个数为100时,网络中可以呈现出小世界特性。与CSWN、TSWN、DASM相比,该算法第一个节点的死亡轮数分别延迟了6%,6%,29%,每一轮网络中的平均能量消耗分别减少了5%,12%,17%。因此,该算法构造的无线传感器网络具有小世界特性,并且能量消耗较低。     

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。     

基于蚁群优化的无线传感器网络能耗均衡路由算法

针对无线传感器网络中节点能量受限的特点,将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络,同时考虑了通信路径长度和节点剩余能量等因素,提出了具有能量意识的无线传感器网络路由算法,从多方面解决了节点间的能耗不均衡问题。该算法在OMNET++平台下仿真结果表明,与Ant-Net、ACRA算法相比在能耗不均衡和传输延迟等方面有了较大改进,实现了全网节点的能耗均衡,有效延长了网络生命期,减小了传输时延。     

无线传感器网络的能量均衡路由算法

针对大部分无线传感器网络路由协议只能实现局部能量均衡的问题,提出一种改进的能量均衡路由算法,把传感器网络构建成按最小跳数分层的网络,利用节点直接传输和逐跳转发相结合的混合传输策略,在多跳传输时,使用改进的基于多路径路由的最大能量路径算法。仿真结果表明,该算法能有效延长网络的生存时间。     

基于多态蚁群算法的WSN能耗均衡路由协议

针对无线传感器网络(WSN)的能耗均衡问题,提出一种基于多态蚁群算法的路由协议,采用周期传输和数据融合的方式,将无线传感器节点的剩余能量信息融合到信息素的形成中。仿真实验表明,与Leach协议相比,采用该协议有82%的节点生命周期更长,在相同时间内网络可多传输48%的数据包。在实验室使用31个节点部署无线传感器网络,将路由协议应用于网络。实验结果验证了该协议的有效性。     

基于多态蚁群算法的WSN能耗均衡路由协议

针对无线传感器网络（WSN）的能耗均衡问题,提出一种基于多态蚁群算法的路由协议,采用周期传输和数据融合的方式,将无线传感器节点的剩余能量信息融合到信息素的形成中。仿真实验表明,与Leach协议相比,采用该协议有82％的节点生命周期更长,在相同时间内网络可多传输48％的数据包。在实验室使用31个节点部署无线传感器网络,将路由协议应用于网络。实验结果验证了该协议的有效性。     

无线多媒体传感器网络能量敏感多路径路由

针对节点能量分布不均匀的无线多媒体传感器网络中大数据量传输问题,提出一种无线多媒体传感器网络能量敏感多路径路由算法EACM。该算法通过平衡路由节点间剩余能量差异,调节多路径聚集程度来均衡网络能耗减少数据包在路径上的延迟。仿真结果表明EACM算法能有效地延长网络生存期,减少数据包在路径上的时延。     

无线传感网络中基于无线能量补给的能量感知路由算法

针对无线传感网络中随机分布传感器节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于无线能量补给的能量感知路由算法。休眠节点不仅可以在无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)传输方式下通过功率分割方法进行无线能量补给,还可以在信息传输方式下通过无线能量收集方法进行能量补给,重新进入活跃状态,为信息传播提供更好的路由,提高传感器节点的能量利用,延长传感网络的使用寿命。在该算法中,通过优化节点间的信息和能量分配,最小化传输功率,引入能量路由度量方法,选择能耗最小的路径作为传输路径。仿真结果表明,本文提出的算法可以有效地利用节点资源,均衡多跳能量受限无线传感器网络中的能量分布。     

一种无线传感器网络的混合路由算法

针对无线传感器网络具有严格的能量限制和有效能量的分散、过量的低比率数据和多节点到单一节点的数据流等特点,提出一种适合于无线传感器网络的混合路由算法(HRA).该算法综合应用以节点为中心路由方式的负载平衡算法、位置为中心路由方式的轨道路由和数据为中心的数据融合等,可改善无线传感器网络在路由、发现和查询方面等通信的性能.经性能分析,该算法能很好地增长网络生命期、减少数据传输量、降低能耗.     

基于改进支持向量机的无线传感器网络路由优化算法

为了解决当前无线传感器网络路由算法能耗大的缺陷,设计了基于改进支持向量机的无线传感器网络路由算法(PSO-LSSVM)。首先建立了无线传感器网络路由能耗的数学模型,然后通过组合模型的节点剩余能量进行在线估计,选择能耗最小的路由进行数据传输,最后在Matlab 平台上对该算法的性能进行测试。结果表明,PSO-LSSVM可以快速找到能耗最小的路由,改善了数据传输的可靠性,降低了数据的传输时延,而且综合性能优于对比的无线传感器网络路由算法。     

改进遗传算法的WSN节点最优路由选择策略

针对无线传感器节点数据传输过程中的能量消耗问题,为了提高节点数据传输实时性,提出一种改进遗传算法的无线传感器网络节点最优路由选择策略。根据无线传感器网络的拓扑结构将监测区域划分不同大小的簇,并根据节点剩余能量选择每一个簇的簇头节点,然后将簇头节点编码成遗传算法的个体,根据数据转发能量耗能和延迟时间构建个体的适应度函数,并通过模拟自然界生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作,找到节点数据转发的最优路径,在Matlab 2012平台上对数据路由算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其他路由选择策略,提出的路由选择策略不仅可以均衡各个传感器节点的剩余能量,而且大幅度减少了数据转发路由过程中的能量消耗和延迟时间。     

WSN中利用蚁群路径优化的时隙选择重排算法

针对无线传感器网络(WSN)汇聚传输中的数据传输时间和功耗问题,提出了考虑时间同步和唤醒延迟的汇聚传输时隙选择重排算法。将时分多址接入(TDMA)用作介质访问协议,并允许每个节点在传输时隙期间可以发送或接收数据;设计新的WSN数据收集树模型,将传感器节点生成的数据通过无线链路形成的多跳网络发送到汇聚节点,在数据收集树的每条链路上分析时隙顺序,优化时隙选择,并基于蚁群算法优化路径选择,减少传输能量消耗和均衡簇头能量。实验结果表明,提出的算法可以实现显著的数据传输性能提高和功耗节约。     

基于簇的能量均衡无线传感器网络时间同步算法

针对现有时间同步算法应用于多跳无线传感器网络时存在的误差累计和能耗不均衡问题,提出一种基于簇的能量均衡时间同步算法。该算法基于簇状分层的网络拓扑,簇首之间采用双向监听机制代替双向交换机制,以减小通信开销和发送时延带来的同步误差;簇成员节点利用双向交换和单向广播相结合的机制与簇首同步,并通过最优剩余能量选取回应节点,均衡簇内节点能耗。对提出的新方法和传统的同步算法在精度和能耗方面进行理论分析和仿真验证,结果表明,该算法在保证较高同步精度的前提下可以减小通信开销,均衡网内节点能量消耗,延长网络生命周期。     

能量均衡的无线传感器网络节点路由算法

为了提高无线传感器网络的生存时间,提出一种能量均衡的无线传感器网络节点路由算法。首先利用能量阈值和节点剩余能量将节点归类为2个区域,使得不同区域的节点当选为本轮簇头节点的概率不同,在数据稳定传输阶段,簇头与基站之间采用单跳与多跳相结合的通信方式,最后采用仿真实验测试算法的性能。结果表明,本算法有效提高了网络的能量利用率,能够实现节点之间的能耗均衡,使无线传感器的网络生存时间得到延长。     

蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究

介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。     

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%。     

一种能量高效的无线传感网分簇路由算法

针对无线传感网节点能耗不均造成的生命周期短的问题,提出一种能量高效的无线传感网分簇路由算法（NUC&GDF）。该算法从三个方面对无线传感网的路由进行优化;a）改进簇首选举机制,选择合适的簇首;b）改进簇首节点成簇半径规则,形成合理的簇规模大小;c）在簇首与基站的稳定数据传输过程中,引入改进的梯度下降法强化学习来计算权值最小的自适应无线簇间路由。实验结果分析表明,提出的算法性能比LEACH算法、LEACH-C算法以及DEBUC算法更优;在网络规模为100 m×100 m时,网络生命周期分别提高约50.3%、21.5%、16.4%,能更有效地延长网络生命周期。     

一种通过剩余能量过滤进行簇头选举的低能耗无线路由算法

基于LEACH协议提出一种改进的无线传感器网络的自组织路由算法。该算法在原LEACH协议的簇头产生环节做了较大改进,在簇头产生过程中,将当前节点剩余能量与全无线传感器网络节点平均剩余能量进行比较,防止剩余能量小于全网平均剩余能量的节点当选簇头,进一步优化了全网络节点能量消耗的均衡性,有效推迟了节点的死亡时间。通过在簇头选举阶段使用有目的性的筛选取代LEACH的随机选取,实现降低无线传感器网络能耗、延长网络生命周期的目的。通过MATLAB仿真软件进行试验测试,结果表明,改进的算法可以提高无线网络的生命周期,均衡无线网络能量消耗,增加网络吞吐量,有效延迟无线网络节点的死亡时间。