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.     

无线传感器网络中能量有效的加权分簇算法

针对无线传感器网络中节点受到能量和带宽等资源的严格制约的问题,通过分簇可以使网络中节点能量负载均衡,从而延长网络的生存周期.本文从能量和节点度的角度出发,分析了无线传感器网络中现有的一些分簇算法,提出了一种新的适合于无线传感器网络的能量有效的加权分簇算法,通过仿真和分析,得出该分簇算法是一种有效的分簇算法.     

基于两个参数的无线传感器网络分簇算法

分簇使无线传感器网络层次清晰,便于管理,节约能量,同时可以降低传输过程中的数据冗余.基于节点剩余能量和邻居节点数目两个参数,提出了一种分布式的无线传感器网络分簇算法.该算法将分簇过程分为两个阶段并引入退位机制,第1阶段以节点剩余能量作为参数,第2阶段还引入了邻居节点数目参数.实验结果表明,它有效地解决了簇间重叠的问题,同时只要求较小的通信开销.     

基于分簇算法能量优化的研究

分簇算法是有效解决无线传感器网络节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题的主要方法之一.分簇算法中簇群成员节点和簇首的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度.通过建立簇半径与能量消耗关系模型,基于不同的约束条件和优化目标,优化簇半径取值使网络能耗达到最小化.方法仿真结果表明选取适当的分簇半径能够减少网络的能量消耗,均衡网络负载,延长网络的生存期,对无线传感器网络的能量优化设计有一定的参考价值.     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

能量高效的传感器网络虚拟骨干网构造算法

提出一种新的可用于无线自组传感器网络路由中的能量高效的虚拟骨干网构造算法。该算法将网络中的节点按照地理距离最近的原则划分为若干簇,簇头与簇成员的距离为k-hop,增大了簇的规模,减少了通信开销;利用最小连通支配集理论优化簇内结构,选择新的参数作为权值,在保证骨干网规模的同时,优先选择剩余能量高的节点担任骨干节点,均衡了网络的能量消耗,从而延长了网络寿命。仿真结果表明,该算法构造的虚拟骨干网规模较小,对降低路由复杂度、延长传感器网络寿命有较好的效果。     

一种异构传感器网络下的节能分簇路由算法

无线传感器网络存在着严重的能量约束,传统同构的传感网络路由协议和算法不适合异构网络,因此,设计异构传感网络下的节能路由算法具有现实意义。研究两种不同类型传感器节点构成的,具有不同的初始能量和不同感知数据能力的异构网络中基于簇头预测的节能分簇路由算法ECAH。根据簇内节点的剩余能量、能量消耗速率和跟上一轮簇头的距离预测出下一轮簇头,有效地减少了控制报文数量,降低了系统开销,节约了能量。仿真结果显示,在异构的网络中采用ECAH路由算法比LEACH算法网络生存时间大约提高了23%。     

无线传感器网络中一种节点负载均衡的分簇算法

无线传感器网络节点的能量有限,而分簇算法能有效解决节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题。在网络路由分簇的基础上,提出了一种节点负载均衡的分簇算法。该算法对经典的分簇协议LEACH的簇头选择机制进行了改进,应用量子粒子群对簇头选取进行优化。为解决算法后期易陷入局部极小的问题,采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,结合模拟退火算法进行局部优化。仿真结果表明:该算法使网络节点负载更均衡,有效提高了无线传感器网络的性能。     

一种基于簇头选择模型的无线传感器网络分簇算法

针对分层结构的无线传感器网络,本文提出了一种分簇算法.节点通过簇头选择模型来决定自己是否被选为簇头.簇头选择模型由节点度(ND)和剩余能量(RE)共同决定.从而提高了网络体系结构的稳定性,减少计算和通信开销.所述分簇算法不仅优化了簇头选择,还均衡整个网络节点的能量消耗,进而延长网络的生命周期.最后通过理论分析和仿真进一步验证该分簇算法的性能.     

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.     

基于簇的无线传感器网络能量平衡策略

分簇被认为是延长无线传感器网络寿命的最有效的方法之一。本文首先说明根据节点数目以及分布区域特征,确定合理的成簇数目是分簇算法设计的核心;算法EBCO（Energy Balance Cluster Optimize）按照无线传感器网络运行过程中相邻簇簇头能量消耗速度信息来调整簇的大小,并且从能耗大的簇＂驱逐＂一些节点到能耗低的簇,从而平衡簇头之间的能量消耗。仿真结果表明,采用该能量平衡的传输策略时,能有效地平衡簇头间的能量消耗,较好地解决＂热区＂问题,延长网络生存时间。     

基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法

针对现有ZigBee网络路由算法存在节点能量消耗不均衡问题,在树路由算法与无线自组网按需距离矢量路由改进(AODVjr)算法的基础上,提出一种基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法。该算法将网络分成若干个非均匀的逻辑簇,使距离协调器越近的簇规模越小,从而减少转发任务,使得能量消耗均衡。在分簇的基础上,将节点之间的传输分为簇内传输与簇间传输。簇内传输采用基于邻居表的树路由算法;簇间传输在基于树路由算法无效的情况下,采用AODVjr算法,找到两个簇首之间的较短路径;同时规定只有簇首节点和网关节点才能广播请求分组(RREQ),可以减少冗余的RREQ分组。仿真结果表明,该算法能有效推迟死亡节点出现的时间,延长网络的生存周期,达到提高网络性能的目的。     

基于能量福利函数的传感网络节能路由算法

针对无线传感器网络能耗不均衡、能量利用率低等问题,在PARPEW协议基础上提出了一种基于能量福利函数的传感网络节能路由算法。通过在簇形成阶段引入能量代价开销公式和能量福利函数确定簇成员和最终簇头,并且对选举临时簇头时的阈值进行了优化;簇间路由阶段,采用单跳与多跳结合方式,中继节点选举时的权值函数加入了簇内节点个数、已当选过中继节点次数因素。仿真实验表明,与LEACH和原PARPEW协议相比,改进算法均衡了网络能耗,提高了能量利用率,延长了网络生存周期。     

面向单目标跟踪的临时簇构建算法研究

在目标跟踪中引入分簇机制使得跟踪计算任务可以以簇为单位进行,也可以在持久跟踪中将任务在簇间进行切换;文章针对无线传感器网络单目标跟踪提出一种临时簇构建算法(TCA),算法从感知到目标出现的节点中选出合适的节点,组建起临时簇进行目标跟踪运算,算法采用令牌传递方式来防止多个簇同时跟踪一个目标,使绝大多数节点均处于休眠状态;仿真实验结果表明,TCA组簇快速且能有效地控制整个网络的能耗。     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇算法的研究

在对经典的分簇路由算法LEACH研究的基础之上,提出了一种基于非均匀分簇的新的路由算法EBCA。新算法在簇头的确定和成簇机制上较LEACH做出了一些改进,考虑到节点的剩余能量及最优簇头数目的确定等参数,有效避免低能耗节点被选为簇头。采用非均匀分簇的思想,使远离汇集节点簇的规模大于靠近汇集节点的簇的规模,同一区域内簇头节点间用多跳的方式传输数据。仿真结果表明：新算法EBCA较LEACH算法,从整体上均衡了节点能耗,延长了网络的生命周期。     

基于能量迭代的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

能量空洞是影响无线传感器网络性能的关键问题之一,据此提出了一种基于能量迭代的非均匀分簇路由算法。该算法首先在簇头选举时通过减少迭代次数,降低能量消耗,同时综合考虑节点能耗速度、节点到汇聚节点的距离等因素,选出最优簇头;其次,考虑到节点到汇聚节点距离和节点密度对网络生命周期的影响,提出了非均匀分簇算法,实现网络能耗均衡的目的。仿真实验表明,当最大簇半径为50m ,选举因素所占权重为0.4 ,簇半径调节系数为0.7时,本算法达到最优,与LEACH-E和LEACH相比,网络生命周期分别延长125%和136%,同时有效避免了能量空洞现象的产生。     

Upper and lower bounds for dynamic cluster assignment for multi-target tracking in heterogeneous WSNs

In this paper, we consider the problem of cluster task assignment to maximize total utilities of nodes for target coverage in heterogeneous Wireless Sensor Networks. We define this problem as assigning the tasks of Cluster Head (CH) and Cluster Members (CM) to nodes for each target and requiring communication connectivity between every CH with its members. The utility of each node for each target is defined as a function of its distance to the target and its remaining energy. We propose an upper bound based on Lagrangian Relaxation (LR) and a lower bound by Linear Programming (LP) relaxation with a combination of Randomized Rounding (RR) and a greedy-based heuristic. Furthermore, we propose a distributed heuristic algorithm based on matching and a general assignment problem. Dynamic movements of targets are taken into account by intra/inter-cluster task reassignments. Simulation results, compared with optimal values, reveal that the LR upper bound performs better than the bound reached by pure LP relaxation. The lower bound obtained by LP relaxation combined with the RR technique provides close results in comparison with the distributed heuristic algorithm. Furthermore, the results of the distributed heuristic algorithm remain between the upper and lower bounds and close to optimal values.     

基于分簇的双簇首水下传感器网络时间同步算法

水下传感器的时间同步会受到节点移动、传播时延、能耗等因素的影响,陆地传感器的时间同步算法无法直接应用于水下环境。综合考虑水下通信的特点,提出一种基于分簇的双簇首辅助时间同步算法。基于节点能耗和深度对其进行分簇,从簇中选取2个最优节点作为主副簇首,引入节点移动模型以减小节点移动性造成的计算误差,并使用移动信标节点完成簇首间的同步。在此基础上,利用双簇首对普通节点进行同步,并考虑声速动态变化对同步性能的影响。仿真结果表明,与TSHL、MU-Sync、multi-hop、D-Sync等算法相比,该算法的能耗较低,同步精度较高。     

Energy management for a real-time shared disk cluster

Energy management for cluster architectures has become an important design issue. In this paper, we propose a dynamic reconfiguration algorithm, named DRA-SD, to reduce the energy consumption of a real-time shared disk (SD) cluster. DRA-SD consolidates cluster load on a subset of nodes if the quality of service (QoS) is met. Remaining nodes are deactivated so that they can stay at a low-power state. When the load increases again, DRA-SD dynamically activates additional nodes. Unlike previous algorithms proposed for web server clusters, DRA-SD exploits the inherent characteristics of SD cluster to reduce the internode interference and to improve the processing capacity of a given cluster configuration. This enables DRA-SD to meet the QoS constraint while consuming minimal energy. Experiment results show that DRA-SD can save energy significantly under a wide variety of transaction workloads and node characteristics.