基于蚁群粒子适应机制的移动传感网簇头生成算法

传统移动传感网簇头生成算法在筛选簇头节点时中存在的节点密度较低及网络传输性能较差的不足.因此,提出了一种基于蚁群粒子适应机制的移动传感网簇头生成算法.首先选取具有较高能量值的节点作为初始簇头节点,采取粒子迭代方式设计了基于蚁群粒子感知覆盖机制的簇头生成方法,并通过权值评估方式来优化备选簇头节点能量,有效改善因链路抖动而导致的传输性能受限现象,有效提高簇头节点分布密度.基于极限标准差优选机制,通过定时更新备选簇头节点标准差,进一步选取性能较高的节点维持链路性能,改善链路抖动现象并提高网络传输带宽,降低信道噪声对数据传输带来的不利影响.通过仿真实验与基于改进能量均衡机制的传感网簇头生成算法和基于能量优化回收机制的传感网簇头生成算法进行对比,表明所提算法具有更高的簇头节点密度和网络传输带宽.     

基于双簇头优化机制的WSN稳定传输算法

传统无线传感网部署过程中仅采取单簇头机制，因而稳定性不足，对此提出了一种基于双簇头优化机制的WSN稳定传输算法。文章采用非均衡划分机制，将网络区域按照种子聚类予以初始化划分，设计了一种新的网络初始化方法，降低因簇头节点过载而出现的“热点”,以规避节点抖动而出现网络传输波动的问题，从而起到稳定簇内传输质量的作用。结合簇头能量变化情况，构建了能量—周期更新阈值，利用该阈值将能量较差的被选节点予以剔除，从而提高了网络链路抗抖性能，避免所选簇头因能量受限而导致出现难以控制簇成员节点的现象，以增强簇头节点对网络区域的控制能力并稳定网络传输流量，提升节点在高强度数据传输环境下的生存能力。仿真实验表明，与当前较为流行的WSN传输技术相比，所提算法具有更高的网络稳定传输时长和更低的链路周期抖动概率。     

基于负载均衡的簇间路由协议

针对无线传感器网络簇头节点负载不均衡的问题,提出一种基于负载均衡的簇间路由协议.该协议通过记录邻居簇头节点到Sink节点的最小跳数信息建立到Sink节点的多条路径,根据簇节点的剩余能量和负载选择合适的路径进行路由,从而实现了簇头节点间的负载均衡.仿真实验结果表明,该路由协议能有效地均衡网络负载和簇头节点能量消耗,减少数据传输延迟,延长网络生存时间.     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

一种针对智能家居中数据采集的改进LEACH算法

针对无线传感网应用中智能家居数据采集的应用场景,提出一种改进的LEACH算法。该算法根据节点的坐标划分区域,在簇头选举中考虑节点剩余能量,实现分区成簇。在数据传输阶段,对簇头接收到的数据进行融合,并自适应地选择单跳或多跳的方式将数据发送给汇聚节点,降低了网络功耗,确保了传输的可靠性。用Matlab对SH-LEACH算法性能进行仿真,结果表明,该算法有效地均衡了簇头分布,降低了节点死亡的速度和能量的损耗,延长了网络寿命。     

基于梯度和能量捕获的无线传感网路由协议研究

为解决无线传感网分簇协议中出现的节点能量消耗不均衡的问题,提出一种新的基于梯度和能量捕获的分布式无线传感网路由协议EGRP。该协议引入了距离梯度和能量捕获技术,在成簇阶段,以节点自身剩余能量、邻居节点平均剩余能量、节点距离梯度为参数构建成簇策略;在转发阶段,以簇头剩余能量和簇头梯度为参数构建簇间转发策略。理论推导与仿真实验结果均表明,EGRP协议的优化效果达到了预期,使单个节点的能耗下降10.9%,不同节点间的能耗更加均衡,从而延长了网络的生命周期。     

基于信道随机干涉博弈机制的移动传感网安全传输算法

为解决移动传感网安全传输领域存在的网络传输带宽较低、节点抖动现象难以控制等不足,提出了一种基于信道随机干涉博弈机制的移动传感网安全传输算法。首先,根据移动传感网覆盖存在的冗余特性,采取信道频率干涉机制对信道信噪比予以精确评估,以降低信道干涉对传输的不利影响,进而消除冗余数据并增强节点数据传输能力。随后,基于博弈退避机制提出了时间匹配方法,利用最低信道信噪比模型对节点数据传输周期予以调控,降低因数据重传输导致的网络拥塞,从而降低节点抖动发生频率。仿真实验表明,与常用的高效均衡分布机制的移动传感网安全传输算法和异构能量预测机制的移动传感网安全传输算法相比,所提出的算法具有更高的传输带宽及更低的网络节点累计抖动频次。     

基于节点剩余能量的能量异构网络分簇算法

针对无线传感器网络中如何利用有限能量延长网络生存时间的问题,研究了分簇算法在能量异构传感器网络环境下的性能特点,设计出一种基于节点剩余能量,适用于多级能量异构网络的分簇算法。在该算法的网络簇头选举加权概率中引入了参量γ,使得在簇头选举过程中,具有较高的初始能量和剩余能量的节点在簇头选举过程中当选簇头的机会增多。避免了剩余能量较小的节点担任簇头引起节点过早死亡使网络覆盖度降低的问题,从而均衡消耗网络中的各节点能量,延长网络的生存时间。同时,引入簇头管理机制保证了网络每轮簇头数目的稳定,进而提高了网络的传输质量。实验仿真结果表明,该算法在多级能量异构网络下比LEACH、SEP和DEEC具有较长的网络生存时间和稳定的数据传输能力。     

基于簇头优化的自供能无线传感网络路由算法

针对能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇算法（EBCS）节点在选举簇头时没有能量的阈值限制,导致能量较低的节点可能当选簇头,并且簇头节点只能担任一轮次,致使能量充足的节点无法继续连任,同时EBCS没有基于自供能这一特点考虑死亡节点复活后的选举机制的问题,提出了一种基于簇头优化的自供能无线传感器网络分簇路由算法（CCOS）。首先,对簇头选举时的能量阈值进行优化,限制了能量不能胜任簇头的节点参选;其次,引入并改进了簇头连任机制,使簇头节点结合自己的能量补给水平来决定自己能否在下一轮连任簇头;然后,提出了阈值敏感的节点复活机制,通过设置软、硬复活阈值让死亡节点在积累达到相应能量阈值时复活。实验结果表明,在不同的能量补给场景下,CCOS与EBCS相比,当前网络中的可用节点数提高了约8%,数据传输成功率提高了约5%。CCOS可以更合理地利用再生能源,有助于自供能传感网络的部署。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。