无线传感器网络中分布式多跳路由算法研究

在对无线传感器网络路由算法深入研究的基础上,设计出了一种完全分布式的、能量有效的无线传感器网络多跳路由算法,主要内容包括:(1)在成簇方面,给出了一种基于时间延迟机制的无线传感器网络成簇算法CHTD,解决了相同能量节点在产生簇头时的碰撞问题。并通过仿真验证了CHTD成簇算法比LEACH和目前已有的基于定时器的成簇算法TB-LEACH对网络性能有明显改善;(2)在簇头数据传输方面,给出CHTD-M簇间多跳路由算法。该算法将网络中均匀分布的簇头构造成一棵路由树,通过多跳传输的方式减少直接与基站通信的簇头节点数量。最后对整体算法进行仿真,实验结果表明,CHTD-M把节约网络能量和保持网络负载平衡很好的结合起来,显著地延长了网络的生命周期。     

一种动态簇头比的无线传感器网络多跳路由算法

通过分析LEACH协议的特点,提出了一种新的改进算法,网络根据存活的节点数动态改变簇头个数占节点总数的比例,并且根据数据传输的距离分别采用一跳和多跳的方式发送数据。仿真实验表明,新的算法在延长网络生命周期、单位能耗数据发送量、产生簇头个数、死亡节点的分布等方面均优于LEACH协议。     

无线传感器网络中分簇路由优化算法

针对节点能量过快消耗和节点之间的数据传输冗余现象以及路由转换问题的不足,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由控制优化算法;该算法利用节点与锚节点之间的无向网络图的特征,将信息素与节点能量相融合,通过蚁群算法遍历全局节点的同时对局部采用信息素更新策略,从而可以有效地抵制节点能量过快消耗;仿真实验表明,该算法不仅可以提高节点之间收敛的速度,而且还达到了网络节点能量的均衡,进而延长了网络生存周期。     

基于分簇的无线传感器网络多跳路由算法

由于无线传感器网络中节点能量有限,而且不易补充,因此节能是其研究的主要技术之一。为平衡网络节点能耗负载,延长网络寿命,考虑到随机分布节点的剩余能量和节点相对于基站的位置,提出了一种基于分簇的多跳路由算法。算法中,引入了能量控制因子来降低低能量节点被选为簇首的概率;利用簇首权重的影响,建立基于最短距离的多跳路由,解决了不同距离的簇首之间的能耗平衡问题。仿真实验表明,所提算法能够更好地均衡网络负载,延长网络的生存时间。     

一种半径自适应成簇多跳传感器网络路由算法

针对低功耗自适应聚类路由算法LEACH随机选择簇头和簇头间单跳通信的缺陷,提出一种新的成簇路由算法——半径自适应成簇多跳路由算法RACMH．它将半径自适应成簇技术与多跳通信方式相结合,节点根据本地信息独立地决定成为簇头节点或成员节点;簇类覆盖的区域限制在一定半径范围内,所有簇头节点根据权重消息组织成一棵路由树,采用多跳通信方式向基站传输数据．仿真实验表明,与LEACH相比较,该算法能更有效地延长网络生命周期,节省网络能量消耗,实现网络负载平衡．     

无线传感器网络备份路径分簇算法

在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。针对无线传感器网络(WSN)中分簇算法的不足,提出了基于备份节点策略的EDC算法,传感器节点在其簇头失效后仍可以通过其备份路径传输数据。通过OMNeT++平台上的仿真实验表明,EDC在网络重建时间、失效节点数量较其他WSN协议有明显的改善。     

基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时也为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

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%。     

基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题,提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAUC。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点,首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环,建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型;通过等间隔划分扇环,以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目,进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例;通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇;同时,以MTE原则竞选出最佳中继簇首,有效解决了簇首间的路由中继问题。仿真结果表明,与传统算法相比,在不同应用场景下所提MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势,更适用于工程实际。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法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Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法

针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。     

大规模无线传感器网络环域多扇区多跳分簇路由算法

无线传感器网络(WSNs)中分簇不均衡会导致一些节点能量过早耗尽,网络生命周期缩短。提出一种环域多扇区多跳分簇路由(MMCR)算法。在RBMC分环模型上,各环域内根据最优分簇数分扇区即分簇,多轮旋转机制产生簇头,簇内单跳通信,簇间根据距离权值、单跳、多跳相结合通信。仿真实验表明:该算法与LEACH,E-LEACH,ERBMC相比,在较大规模网络中,网络生命周期、能量利用率和数据发送效率都具有较好的性能。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。     

基于改进人工蜂群算法的WSNs覆盖优化

随着无线传感器网络（WSNs）被广泛地应用,覆盖优化问题已经成为网络服务质量中的一个关键问题。针对基本人工蜂群（ABC）算法的缺陷,基于混沌优化和自适应变化提出了一种改进的ABC（IABC）算法;并在此基础上,设计了基于IABC算法的动态网络覆盖优化方案。实验结果表明：IABC算法明显改善了基本ABC算法的缺陷,有效地延长了网络寿命,保证了网络的服务质量。     

基于优化蚁群算法的无线传感器网络信任模型

无线传感器网络(WSNs)会受到很多因素的影响,包括无线链路干扰,缺乏物理保护等,使其对于恶意节点的攻击显得很脆弱,从而成为妥协节点.为了解决这些网络安全问题,提出一种基于优化蚁群算法的信任模型.这个模型由信息素更新、路径质量评估、信任度评估和惩罚与奖励机制构成.此外,为了提高全局信息素计算的准确性,在计算全局信息素时引入了最优解保留策略.仿真结果表明:该信任模型具有更高的性能和可靠性,更加适合WSNs.     

基于WSNs的设施农业环境远程监控系统设计

针对现有设施农业环境远程监控系统的不足,对其监控方案进行改进,将无线传感器网络和嵌入式技术相结合,设计了基于CC2530的传感器节点软硬件结构和基于S3C2440的嵌入式设备的软硬件结构。设计了基于改进蚁群算法的路由协议。实现了对监测区域的环境信息的实时、可靠地采集和传输。实验结果表明：该系统在实现传统监控功能的基础上能够提供给用户更直观的信息显示、具有移动监控的功能、系统的成本低并且网络能耗负载均衡。     

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QEA优化的WSNs簇间路由策略

无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其过早死亡,出现网络空洞,缩短了生存周期。针对以上问题,提出基于量子进化算法(QEA)优化的分簇路由策略,通过QEA的多样性、快速收敛性、全局搜索能力强等特点,进行簇间路由的优化,从而有效均衡了簇头节点间的能耗。仿真结果表明:与经典LEACH协议和EEUC协议相比,基于QEA优化的簇间路由策略可以有效均衡簇头节点间能耗,延长网络生存周期。     

无线传感器网络中APIT--VP三维定位算法

在研究APIT—3D定位算法思想基础上,提出了一种改进的定位算法APIT—VP。新算法解决了APIT—3D算法在节点分布不均匀的情况下定位精度和定位覆盖率较低的问题;在一定程度上避免了PIT—3D测试中出现的OutToIn和InToOut误判错误;并且利用基于中垂面分割法代替原先的网格扫描算法,降低定位运算复杂度,减少能耗。仿真实验结果表明:在无线传感器网络环境理想、300个节点随机部署在100 m×100 m×100 m的三维区域情况下,APIT—VP算法定位覆盖率可达90%,定位误差控制在25%左右,并且与APIT—3D算法相比有效降低了计算复杂度。