基于能耗和距离的WSN分簇路由算法

本文针对LEACH算法中没有考虑簇头间能耗均衡和远离基站簇头过早失效的问题,提出一种基于能耗和距离的WSN分簇路由算法。仿真结果显示,该算法能有效克服LEACH存在的这两个缺陷,有效提高网络生命期。     

WSN中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

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。     

基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法

为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法。在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离。寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点间的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费。仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期。     

一种能耗均衡的WSN分簇路由算法

在Leach-C算法的基础上,提出一种能耗均衡的WSN分簇路由算法——EBLeach-C。采用SOM+Kmeans聚类算法,将位置相邻、能量级别相同的节点自组织成簇。设计一个新的代价函数,用于在簇头(CH)与基站(BS)之间选择最优中继节点,从而实现CH-CH-BS的通信。仿真结果表明,EBLeach-C能避免远离基站的簇过早死亡,并且均衡节点能耗,提高网络覆盖率。     

一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法

详细分析LEACH协议,针对LEACH协议随机产生簇头导致网络中出现局部区域簇头分布不均、簇的规模不一、整个网络能耗不均衡、网络寿命缩短等问题,提出了一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法。在算法的选举簇头阶段,将节点剩余能量、备选簇头与邻居簇头的间距相结合作为判据参数;在成簇阶段,将节点预加入的簇头到基站的距离考虑在内,比较多个数据流向,采用节能最优路径策略。仿真结果表明,该协议能够有效均衡网络各节点能耗,显著延长了网络生存时间。     

一种能耗均衡的WSN分簇路由协议

节能是WSN的研究热点之一,而路由协议对能耗有直接影响。在对已存在的分簇多跳路由协议进行分析的基础上,提出了一种考虑多种因素来均衡节点能耗的分簇多跳路由协议——EBCRP。EBCRP协议中,选择中继簇头时综合考虑了邻近簇头相对自身的距离和方向;加入经验因子使簇头概率随节点与Sink的距离成负指数变化;中继簇头进行一定时间的等待以便数据融合,等待时间与它到Sink的距离成反比;另外,还通过仿真确立了较优的轮转周期。仿真实验结果表明,EBCRP协议能够使网络第一个节点死亡时间明显延后,能耗更均衡,生命期更长。     

基于能耗均衡的WSN多跳分簇路由算法

提出一种基于能耗均衡的无线传感器网络多跳分簇路由算法。该算法依据能量因子参数和节点能耗比来优选簇首,采用基于复合距离的入簇方式和分簇规模约束机制管理普通节点,并采用基于节点能量和地理位置的簇间多跳通信方式控制数据的稳定传输。仿真结果表明,与LEACH等协议相比,该算法能有效延长网络生存周期,稳定期的持续时间提高41%~146%,进入MND阶段的轮数提高70.6%~239.7%,网络总能耗减少48.1%~62.2%,具有较高的可行性和稳定性。     

WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中能耗不均衡、生命周期短的问题,提出WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法。通过改进的K均值算法进行非均匀分簇,引入双簇首减轻簇首通信压力;利用基尼系数衡量簇内节点的能耗均衡性,以动态权值调整影响副簇首竞选的因素;簇间采用单跳和多跳相结合的传输方式,将剩余能量、传输距离、转发次数和节点数作为中继节点选择的依据,均衡簇间传输能耗。仿真结果表明,相比LEACH和EBRAA算法,提出算法能有效均衡节点能耗,延长生命周期和提高吞吐量。     

最大化WSN寿命的电量分配与路由联合优化策略

为了尽量延长无线传感器网络的工作寿命,提出了一种对网络路由和电池电量分配方案进行联合优化的策略,在连续和离散两种电池电量分配场景中分别建立优化问题模型,并给出求解算法。在连续电量分配情况下,通过转换成线性规划问题,可同时解出最优的路由和电量分配方案。在离散电量分配场景中,通过将组合优化问题松弛为连续优化问题,并提出一种最优的电池离散化算法,得到一组次优的路由和相应的离散电量分配方案。仿真显示该联合优化策略可以显著地延长网络寿命。     

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.     

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.     

无线传感器网络路由协议的寿命分析

将无线传感器网络寿命定义为?及?的函数,即LT=f(μ ,?),其中,?是传输一个单位数据至基站(base station,简称BS)或接收点(sink)的平均能耗,?代表在二维WSN区域内的流量分布.基于上述模型,详尽地分析了3个著名路由协议的网络寿命.使用文中提出的方法,可以计算无线传感器网络中任意位置、任意时间的平均能耗率.所提出的方法已由仿真结果验证.     

基于移动基站和路由策略WSN寿命的算法

针对无线传感器网络的特点,提出了一种基于移动基站和路由策略优化无线传感器网络寿命的方法.首先给出场景中传感器传输相同信息能耗最小的最佳基站位置,进一步分析了不同基站位置对传感器节点能耗的影响,证明网络中传感器节点传输相同信息的总能耗越小则网络寿命越大.为降低移动基站计算的复杂度以提高采集信息的实时性,应用拉格朗日对偶分解和牛顿法简化均衡节点能量过程中的线性规划问题.当场景中有节点因能量耗尽而无法向基站继续传输信息时,根据场景中的拓扑结构自适应调整基站位置以减少节点的能耗,然后采用简化的线性规划最大最小节点寿命,以提高基站收集信息的有效性.理论分析和仿真研究表明：应用拉格朗日-牛顿法简化线性规划问题能够在保证算法快速收敛的同时大幅度地降低计算量.提出的移动基站策略能够大幅度的延长网络寿命,从而实现增加基站接收信息的数量和提高节点能量使用效率的目的.     

多sink协同移动的最大化网络生存期优化算法

针对无线传感器网络中因能量消耗不平衡造成的"能量洞"问题,提出多Sink协同移动的最大化网络生存期优化算法。该算法将监测区域分割成有限个虚拟单元格,通过蚁群优化算法ACO(Ant Colony Optimization)协同多Sink节点移动;同时,将多Sink节点在备选位置的停留时间归结为LP(Linear Program),最大化网络寿命。仿真结果表明,LP-ACO(Linear Pro-gram-Ant Colony Optimization)较好地均衡了传感器网络节点间的负载,网络寿命优于多Sink节点静态部署(STATIC)和随机移动(RDM)时场景,且具有良好的可扩展性。     

多移动基站无线传感器网络生命期最大化算法

无线传感器网络（WSN）的传感器节点一般由电池提供能源,故能量管理在WSN中是一个基础问题．针对受限多移动基站网络生命期最大化问题,提出了一个MMBEC算法．鉴于移动基站受到实际道路和自身能量的双重限制,算法首先通过规划平衡子回路达到基站间负载的平衡,然后控制基站周期性逗留达到邻近道路节点数据通信量的平衡．由于平衡子回路是NPC问题,采用近似算法找到近似解,控制基站周期性逗留保证邻近道路节点能量几乎同时耗尽,从而延长网络生命期．模拟实验结果证明该算法与现有算法相比能提高网络生命期和吞吐量．     

无线传感器路由协议

对近年来无线传感器网络路由协议的最新研究进展进行了讨论和综述，描述了设计无线传感器网络路由协议所面临的问题与挑战，着重对这些具有代表性的路由协议进行对比、分析和分类阐述，并在此基础上提出了设计路由协议应遵循的原则，为进一步的研究提出了新的课题．     

无线传感器网络的路由协议

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,路由协议是其组网的基础;在综合大量路由协议和算法文献的基础上,对现有的无线传感器网络路由协议进行了归纳,初步对其进行了分类,介绍了几个典型的方案,并对各种方案进行了对分析,指出了其优缺点和发展趋势.     

一种无线传感器网络自适应定位算法

针对无线传感器网络中未知节点分布不均的问题,提出了一种无线传感器网络自适应定位算法。首先通过遍历未知节点,对区域密度进行划分,自适应改变各个区域信标节点虚拟力系数,使得信标节点合理分布于被监测区域中,提高了定位精度。理论分析和实验表明：算法是行之有效的。