能量高效的水声传感器网络多跳非均匀分簇算法

针对现有水声传感器网络(UW-ASN)分簇路由算法存在的能耗不均衡问题,提出了一种能量高效的多跳非均匀分簇(EEMUC)路由算法。通过节点到基站的物理距离建立网络非均匀分层模型,各层区域内的节点根据综合属性值选择簇头,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇。簇间采用多跳路由方式传送数据,从而均衡了簇头的能耗。实验结果表明,所提算法在簇头数目和节点的剩余能量等性能方面优于低能耗自适应分簇路由(LEACH)和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法,从而提高了水声传感器网络的能量效率,并延长了网络的生命周期。     

基于博弈论能耗均衡的WSN非均匀分簇路由协议

在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点间能耗不均容易引发 “能量空洞”现象,影响整个网络的性能。针对这个问题,提出了一种基于博弈论能耗均衡的非均匀分簇路由(GBUC)算法。该算法在分簇阶段,采用非均匀分簇结构,簇的半径由簇头到汇聚节点的距离和剩余能量共同决定,通过调节簇头在簇内通信的能耗和转发数据的能耗来达到能耗的均衡;在簇间通信阶段,通过建立一个以节点剩余能量和链路可靠度为效益函数的博弈模型,利用其纳什均衡的解来寻找联合能耗均衡、链路可靠性的最优传输路径,从而提高网络性能。仿真结果表明:与能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法和非均匀分簇节能路由(UCEER)算法相比,GBUC算法在均衡节点能耗、延长网络生命周期等性能方面有显著的提高。     

受限节点的WSNs非均匀分簇算法应用研究

针对常规分簇路由算法不能有效解决节点位置、能量、频段受限的固态发酵温度检测无线传感器网络(WSNs)中节点过早死亡和能耗不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的非均匀分簇路由协议。首先,根据网络规模选择固定数目的簇首节点,然后,引入PSO算法和非均匀分簇机制,以簇首节点覆盖范围和簇内节点与簇首之间平均欧氏距离作为评价函数的影响因子,选取一组最优簇首。仿真实验结果表明:所提算法有效改善了受限节点无线测温网络"热区"效应,均衡了节点能耗,显著延长了网络生存周期。     

基于差分算法的无线传感器网络路由分簇协议

针对异构无线传感器网络分簇路由协议存在节点能耗不均衡问题,提出一种基于差分进化算法的路由协议及基于节点能耗的分簇协议。该协议首先以最大化网络中簇头节点的最小生存周期为目标,建立函数优化模型,并采用差分进化算法对其进行优化,从而延长网络整体的生存周期;然后根据节点通信列表中的簇头数目进行分簇,将节点分配给能耗因子较低的簇头,以达到均衡网络能耗的目的,延长普通节点的生存周期。仿真结果表明,基于差分的路由分簇协议能有效均衡网络中节点的能量消耗,显著延长网络的生存周期并提高网络能量利用率。     

一种基于时间延迟机制的WSNs非均匀分簇算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中节点竞争簇首时多余的能耗,解决簇首能耗不均的问题,提出一种基于时间延迟机制的非均匀分簇算法。该算法使能量较多的节点被优先选为簇首,并提出了簇首竞争半径的计算方法,确保其数目稳定且位置均匀分布。成簇过程中,节点根据最小消费函数选择簇首,簇内成员加入时考虑簇首能量、二者距离以及簇首和汇聚节点角度等因素来均衡簇首能耗。仿真结果表明:算法能有效地均衡节点能耗,延长网络寿命,分别比CHTD和EEUC算法延长了35.1%和12.9%。     

基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法

通过路由算法减少节点的能耗、延长网络的寿命是无线传感器网络的研究重点之一。探讨了能量高效的分层无线传感器网络路由算法,提出一个基于地理位置信息静态分簇,根据节点剩余能量及节点在簇内的位置选择簇头的分层路由算法(GSCH),适用于静态无线传感器网络。仿真实验结果表明该路由算法有效地减少分簇成形及簇首选择的能耗,延长了整个网络的寿命。     

扰动粒子群优化的SDWSN路由算法

针对分布式路由算法在软件定义无线传感器网络中应用时能量消耗大以及簇头能耗不均衡问题,提出一种基于扰动粒子群优化的能耗均衡路由算法tPSOEB。该算法通过考虑节点的剩余能量、位置和能量均衡信息选择簇头,并引入扰动改进粒子群算法的搜索性能,然后用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,每周期进行一轮全局分簇和[k]轮局部簇头更新,节省分簇时的能量消耗。在簇间路由建立时,根据链路能耗、节点剩余能量和簇内节点数,采用集中式方式构建最短路由树。仿真结果表明,tPSOEB能显著提高网络的能量使用率,延长网络寿命。     

无线传感器网络中基于压缩感知的分簇数据收集算法

针对无线传感器网络(WSNs)能量有限、通信链路不可靠的特点,提出一种基于稀疏分块对角矩阵进行压缩感知的分簇(SBDMC)数据收集算法.该算法以稀疏分块对角矩阵作为观测矩阵以减少参与收集节点数目;采用分布式分簇路由实现数据的分布式收集;通过分析能耗模型得到最优簇头数目以减少网络能耗.在此基础上,给出一种有效的分簇路由数据收集算法.仿真分析表明:提出的算法较之已有算法可以减少通信能耗、延长网络寿命,同时均衡能耗负载.     

一种基于遗传算法的无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法

针对LEACH协议存在的簇首数目与最优簇数目不一致,随机选择簇首,未考虑节点剩余能量、节点位置和节点密集度等问题,提出了一种基于遗传算法的新型路由算法LEACH-GEC,算法首先利用最优簇数目与遗传算法的结合对网络节点进行分簇,然后利用节点剩余能量、距簇内质心的距离、节点覆盖度和共享密钥数目等约束条件来选择簇首.仿真表明:改进后的路由算法较LEACH协议分簇更均匀,簇首选取更合理,有效延长了网络寿命,同时还可以确保簇内通信的安全性.     

基于能耗指导分布式网络分簇路由优化设计

针对传统能耗管理和路由设计模型不能对非均匀分布的异构网络进行自适应能量补给和能量均衡分配的问题,提出一种基于能耗指导的分布式网络分簇路由优化设计方案。对网络模型进行构建,设计异构非均匀分布式网络的能量采集模型和能量消耗模型,以最小网络能耗均衡为指导,设计出优化的网络分簇路由算法。得到基于能耗指导模型的分布式网络路由优化数据分发机制,使网络能耗最低,节点存活性最好,且性能最高。实验结果表明,采用该算法进行分布式网络能耗指导,实现分簇路由优化设计,能够显著降低网络的能耗,有效提高网络生存期和覆盖率,分布式网络的吐吞量也得到提高。     

大规模无线传感网基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法

针对无线传感网随规模的扩大其节点能量利用率较低的问题,提出了一种适用于大规模无线传感网的基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法(CRCPMM).其核心思想是:在基站利用改进的CFSFDP算法自动估计簇的数目K值并选取聚类中心,然后运用泊松混合模型将节点合理聚类,以保证聚类效果最优;簇间采用多跳传输方式,综合考虑簇首等效剩余能量、簇首之间的距离以及多跳路径与理想最优路径之间的角度.仿真结果表明:与低功耗自适应集簇(LEACH)协议、分布式能量有效非均匀成簇(DEBUC)协议相比,CRCPMM协议在大规模网络中具有明显的优势,能够有效均衡节点能耗,延长网络生命周期.     

CRPD: a novel clustering routing protocol for dynamic wireless sensor networks

A wireless sensor network (WSN) consists of a large number of static or mobile, low-cost, and low-power sensor nodes. And energy is one of the most important factors that should be considered. In this paper, we propose clustering-based routing protocol for dynamic networks (CRPD) to reduce energy consumption and improve energy efficiency through clustering and routing algorithms. The basic idea is to periodically update the network topology and select the node with larger degree and high residual energy as the cluster head to be responsible for data aggregation and transmission. With the nodes moving, joining, and choosing the optimal clustering radius, the energy load of the whole network can be evenly distributed to each sensor node, which can significantly prolong the network lifetime. Extensive simulations show that CRPD is more energy-efficient than the existing protocols.     

基于IK-means聚类的分簇路由算法

为了均衡移动自组织网络的能耗,提高簇结构稳定性,提出了一种基于IK-means聚类的分簇路由算法(IK-CRA).首先利用IK-means算法对网络中的节点进行分簇;然后通过节点的剩余能量、邻居节点数与连通代价的比值、链路维持时间构造适应度函数,采用改进的人工蜂群算法(IABC)解决分簇路由算法中的最优簇头问题.仿真结果表明,IK-CRA算法缩短了成簇时间,降低了节点的状态变化率,减少了节点的能量消耗,延长了簇首的持续时间,提高了动态环境下簇结构的稳定性.     

基于最小生成树的非均匀分簇路由算法

发现现有的针对非均匀分簇路由算法没有充分考虑簇首与基站之间最优路径选择,而导致传输路径上的能量消耗不均衡的问题。为了更好地均衡传输路径上节点能量的消耗,提出了基于最小生成树的非均匀分簇的路由算法。该算法利用节点剩余能量和节点到基站的距离选举簇首,然后通过建立最小生成树搜寻最优传输路径,这样可以减少传输路径上的能量消耗,有效地解决能耗不均衡问题。理论分析和实验结果均表明,该算法无论在存活节点个数还是在能量消耗上都明显优于EEUC算法和EBCA。     

基于节点位置和剩余能量的分簇路由改进算法

针对传统LEACH协议存在的随机选举簇头及网内节点能耗不均等问题,提出了一种能量均衡高效的分簇路由协议LEACH-EPN.在成簇阶段加入最优簇数约束,综合考虑节点位置和剩余能量等多种因素;引入距离因子、能量因子及节点密度因子改进阈值公式;通过改变簇的范围来改变成簇机制,使簇头选举更合理、能耗分布更均匀,提高了网络的能量...     

无线传感器网络LEACH路由协议的研究与改进

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的WSN分层路由协议,它采取自适应分簇算法,一定程度上延长了网络生存期。然而LEACH路由协议的簇头随机产生,没有考虑节点的剩余能量,未达到簇头最优。LEACH簇头与基站直接通信,如果两者距离较远,则会带来较大的能量损耗。结合LEACH及LEACH现有的一些改进算法,提出了一种新的路由协议（Advance-Leach）。它综合考虑了节点的剩余能量和簇首节点数目,簇头和基站之间采用单跳和多跳结合策略,有效地降低了能耗,保证了网络负载的平衡。仿真结果表明：该协议的能耗、数据成功接收率等性能得到了有效提高,延长了节点和网络的生命周期。     

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的“热区”问题和簇头选取问题,设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法。首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇,然后根据簇规模引入优化的粒子群算法,评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头,以剩余能量较多的簇头作为下一跳,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了34%和16%,平均能量消耗分别减少了22%和12%,有效地减少了网络节点的能量消耗。     

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.