延长传感器网络寿命的动态休眠调度算法

基于网络拓扑结构连通和覆盖的冗余性,结合多跳无线传感器网络的特点,建立节点休眠调度模型,提出一种延长网络寿命的算法.根据节点的剩余能量,动态选择一组满足连通覆盖条件的工作节点集,达到延长网络寿命的目的.当某个节点因能量耗尽失效时,其相邻的休眠节点被激活,并代替其收集信息以维持网络正常工作.理论分析和仿真研究表明,该算法能有效判别冗余节点,在保证网络有效覆盖和连通的条件下,降低节点能耗,延长网络寿命.     

一种基于DEEC的异构节能分簇改进算法

针对无线传感器网络中因有限能量利用不佳从而导致网络生存周期缩短的问题,提出一种基于DEEC的优化能量利用的改进算法(IDEEC)。该算法一方面对DEEC的阈值进行调整,在DEEC的阈值中加入剩余能量与网络平均剩余能量的比值以及最优簇头数,以增加剩余能量多的节点成为簇头的概率,另一方面采用精确化方案求解网络平均剩余能量,同时采用簇内成员节点的调度机制让冗余节点进入休眠模式以节约网络能耗、延长网络生存周期。仿真结果表明,IDEEC的能耗比LEACH降低60.6%,比DEEC降低47.9%,网络生存时间比LEACH提高61.9%,比DEEC提高49.1%。     

基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法

为了高效地利用网络资源,均衡网络拓扑能耗,剔除网络拓扑冗余链路,以降低节点负载及最大化的延长网络的生命周期.通过势博弈和最优刚性子图的概念,综合考虑节点的剩余能量、节点的负载及网络拓扑链路的冗余性,作者设计了一种基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法(PGOSG).首先,根据节点间通信的功率变化,构造节点的...     

基于E-CARGO的WSN成簇机制研究

在无线传感器网络中,节点的电量十分有限,降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题,将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束,采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模,在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中,综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明,改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.     

无线传感器网络能量优化策略综述

无线传感器网络有机融合计算机网络、通信网络和物理感知网络,实现物理世界与信息世界的信息交互和动态控制,被认为是引领经济发展和社会进步的创新型技术.在无线传感器网络中,传感器节点由能量有限的电池供电,而大部分节点部署在复杂的环境中,更换电池或者给电池充电是不现实的.为了合理有效利用有限的能量以延长无线传感器网络的生命周期,实现能量的高效利用是无线传感器网络应用的主要目标.从无线传感器网络的单个节点和整个网络两个方面论述了目前国内外有关能量优化策略研究,并分析了目前国内外具有代表性的降低能耗的协议及算法.     

簇头优选及节点个数优化LEACH协议

提高网络整体性能与节能,将加权因子引入到LEACH协议改进方法中,根据每个节点的剩余能量、网络平均剩余能量、节点与网络在前一轮中所消耗的平均能量来确定最优簇头。综合考虑数据信息传输与接收的能耗、簇头节点的能耗以及传输ADV的能耗优化簇头节点数量。采用Matlab进行仿真对比研究,结果表明,与其它几种协议相比,本协议更能够显著降低节点能耗,网络中的簇头节点达到均匀分布状态,且其生命周期更长。     

基于节点位置动态变化的无线传感网络路由协议

将低功耗自适应集簇分层(Low energy adaptive clustering hierarchy,LEACH)协议运用到传感器节点位置随机动态变化的无线传感器网络中,分析了该协议的优缺点,并提出了改进后的A_LEACH协议。该协议将节点与基站距离、节点剩余能量作为考虑因素来建立路由协议,动态地确定簇首节点的数目和分布。仿真试验表明:A_LEACH协议降低了节点的死亡率,增加了采集信息的可靠性,能有效延长网络的寿命。     

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.     

基于独占区域的无线传感器网络连通支配集

提出基于独占区域的无线传感器网络连通支配集算法.采用独占覆盖和延时等待规则,在每个节点维护的独占区域内限制支配节点数目,从而降低连通支配集的规模.根据节点剩余能量信息优化支配节点在整个网络拓扑中的分布,以提高能量使用效率和均衡网络负载.仿真结果表明,基于独占区域的无线传感器网络连通支配集能够显著降低连通支配集的规模,保证支配节点的分布均匀稀疏,同时延长整个网络的生命周期.     

低占空比无线传感器网络中节点自适应休眠机制

针对低占空比WSN网络存在着能量消耗不均、网络工作时长等问题,提出一种节点自适应休眠算法.该算法能够根据无线链路状况,自适应地调度节点休眠时隙和工作时隙,保证在时延约束条件下网络的整体能耗最小.在自适应休眠机制加入能量感知,使无线路由根据节点的剩余能量自适应调整,均衡各节点能耗,提升WSN网络的工作时长.经仿真分析发现,该算法能够在满足传输时延的同时,有效地减少工作时隙并降低能耗,从而提升网络的工作周期.     

无线传感器网络LEACH协议的研究改进

无线传感器网络(WSN)数据传输离不开路由协议,路由协议是其组网的基础。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受阻,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。对于LEACH算法没有考虑节点的剩余能量、簇头位置分布、簇头与汇聚节点间直接传输数据等缺点,提出了一种改进协议LEACH-LOMUC。改进协议主要思想是在候选簇头选举时考虑节点剩余能量、节点到基站距离,簇在形成时考虑了簇头规模、能量以及簇头与基站的间距。同时在簇头之间通信距离过大时引入中继节点协助数据传输。MATALB仿真结果表明,LEACH-LOMUC协议有效节约能量,延长网络生存周期。     

利用粒子群优化的WSN环状簇路由协议

针对无线传感器网络(WSN)中采用多跳分簇算法所带来的能耗不均衡问题,提出了一种利用粒子群优化的环状簇路由协议. 该协议采用粒子群算法将整个网络划分成间隔不等的同心圆,在各环内再分成若干扇区作为簇首选举的基本单位. 在每个扇区内,各节点根据到扇区中心的距离剩余能量来竞选簇首. 同时引入能级的概念,在很大程度上克服了簇首轮换速度过快造成网络开销过大以及轮换速度过慢造成单个节点过早死亡的缺点. 仿真结果表明,该协议有效地均衡了各环间的能耗,延长了网络寿命.     

用于大规模无线传感器网络突发事件监测的路由策略

针对大规模无线传感器网络(Wireless sensor network:WSN)突发事件监测的应用问题,提出了一种基于事件驱动成簇和时延梯度路径树的路由策略。该策略在簇头选举时综合考虑了节点剩余能量、距离Sink节点的跳数、与邻居节点的连通性以及父节点数目等因素以节省和均衡网络能耗,并通过时延梯度路径树和多路径选择实现数据的及时和可靠传输。仿真结果表明:该策略能够提高无线传感器网络的能量效率,使网络生命周期比LEACH(Low-energy adaptive clustering hierarchy)算法和AEEC(Adaptive and energy efficient clus-tering algorithm)算法分别提高2倍和1.4倍,比ARPEES(Adaptive routing protocal withenergy efficiency and event clustering for wireless sensor networks)算法延长了15%。     

基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法

为了保证无线传感器网络（WSN）在深井中能有效地工作,提出了一种改进蚁群的反向传播（BP）神经网络WSN数据融合算法（IFA-IACOBP）.通过规划蚂蚁运动方向和引入节点剩余能量对蚁群算法启发因子进行改进,优化蚂蚁下一跳节点选择概率,利用改进后的蚁群算法对BP神经网络进行优化,引入井下WSN数据融合,数据经两级融合处理后,能去除大部分冗余信息.仿真实验结果表明,IFA-IACOBP算法能有效减少网络数据通信量,提高数据实时性,降低网络能耗,延长网络寿命.     

能量高效的水声传感器网络路由协议

为了解决水下声信道对网络性能的影响,在综合考虑了节点的剩余能量和信道传输质量的基础上,提出了一个基于链路质量估计的能量高效路由协议。该协议根据节点的可用能量、位置以及信道传输质量估计等因素确定转发节点,能减少信息的盲目转发,提高能量的利用率,均衡网络的能量消耗,从而实现了网络能量的平稳下降,有效地延长网络的生存时间。仿真结果表明,该协议具有能量利用率高,信道利用合理等特点,比无信道传输质量估计的协议能量利用率提高9%左右。     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

基于GA和LEACH的WSN引入交通层路径优化算法

针对WSN节点中分层分簇路由算法存在能耗不均衡、簇首能耗高的问题,提出了一种基于GA和LEACH的WSN引入交通层路径优化算法。该算法基于ZigBee协议引入了新的拓扑结构,并优化了基于距离和能量因素的阈值函数,从而对WSN进行优化。仿真结果表明,在增加9%整体耗能的前提下,减少了关键簇首95%的通信能耗,有效地提高了WSN能耗均匀性,并延长了WSN 1~3倍的整体工作寿命。     

矿井WSN自适应能量有效及能耗均衡的数据收集方法

针对目前井下传感器网络不能同时兼顾节点能量效率和能耗均衡性的问题,在混合通信方式基础上提出一种矿井无线传感器网络（WSN）自适应能量有效及能耗均衡的数据收集方法（AEBADA）.首先通过比较分析确定了检测区域内环形宽度和节点最小通信半径,而在选择转发节点时不仅考虑节点距离和剩余能量,还包括链接的可靠性以及候选节点的邻居节点数目.仿真结果表明,相比同类混合通信方式和其他典型数据收集方法,AEBADA在节点效率和能耗均衡性以及路由可靠性方面优势明显,不受节点密度和分布状况影响,适用于井下通信环境.