WSN中LEACH路由协议簇头数优化研究*

基于簇的LEACH路由协议在大规模无线传感器网络中有着良好的适应性,但在具体的网络分簇过程中由于每轮选择簇头节点时并没有考虑簇头节点的数量从而造成被选簇头节点的数量过多或过少,导致传感器节点因为不必要的数据融合或数据传输距离过长而消耗过多的能量,缩短了整个网络的寿命。为克服这些问题,提出了一种优化簇头数的方法,计算出一个区域内最佳的簇头数范围,通过控制簇头的数量来改善网络的性能。仿真结果证明该算法能够提高网络的整体性能,延长网络的生存时间。     

基于LEACH协议的能量优化方法

针对低功耗自适应聚类协议产生的整体能耗不均及网络生命周期短的问题,提出一种改进的能量优化方法。结合能量模型、节点发送及融合数据的综合能耗计算簇头比例;利用节点剩余能量与节点基站间的距离,优化成簇阶段中簇头选取阈值公式。在普通节点入簇阶段,引入簇规模密度,避免簇规模差距过大,采用就近原则与簇密度规模更新簇头。在数据传输阶段,引入“热区”边界对簇头分类,不同类簇头采用不同的数据传输方式。仿真结果表明,所提方法能均衡网络能耗且延长网络生命周期。     

改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中传感器节点随机分布造成能耗不均和“热区”等问题,提出了一种改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议。该协议也采用“轮”方式运行,每轮簇首选举开始阶段,根据节点剩余能量、节点密度,结合节点到Sink节点的距离来构造不均匀的竞选半径,每个节点根据竞选半径范围内邻居节点计算剩余能量比及距离偏差平均值,从而计算出其簇首竞争等待时间,采用时间等候簇首竞选机制来选举出簇首,平衡簇内的通信能耗;数据传输阶段,考虑剩余能量、通信能耗、链路质量、传输时延等因素,采用改进的蚁群算法构造最优传输路径,数据传输的同时更新信息素,从而达到自适应、动态优化地建立和维护传输路径。仿真结果表明,该路由协议能有效节约能量和均衡能耗,延长网络生命周期,改善链路质量,减少传输时延。     

基于软件定义的WSNs非均匀分簇QoS路由算法

针对传统无线传感器网络非均匀分簇QoS路由中节点资源受限,无法动态管理等问题,提出一种基于软件定义的无线传感器网络非均匀分簇QoS路由算法(SDNUCQS)。控制器考虑节点能量、节点间距离和QoS指标,采用熵权法竞选出高质量簇头,并对网络进行非均匀分簇。利用交叉分类法将所要传输的数据通过时延和丢失率分成不同类型。在簇间路由中,控制器以链路QoS指标和节点负载度为参数,采用集中式方式分别计算QoS数据和普通数据传输的最佳路径。仿真实验结果表明,SDNUCQS算法能显著降低网络时延和丢失率,与LEACH、EEUC、CRIPSO和tPSOEB算法比较,能降低簇头能耗且延长了网络生命周期。     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

基于能量优化的无线传感器网络动态分簇目标跟踪

针对无线传感器网络动态分簇目标跟踪中的数据碰撞与簇首选择过程导致能耗过高问题,提出一种基于能量优化的无线传感器网络动态分簇方法。首先,构建时分竞选传输模型,主动避免动态簇内数据碰撞,降低节点能耗;然后,基于能量信息与跟踪质量,提出能量均衡的最远节点调度策略,优化簇头节点调度;最后,根据加权质心定位算法,完成目标跟踪任务。实验结果表明：在节点随机部署的环境下,所提方法对于非线性运动目标的平均跟踪精度为0.65 m,与多目标跟踪动态簇员选择方法（DCMS）相当,比分布式事件定位动态分簇目标跟踪算法（DELTA）提高了45.8%;能量消耗方面,与DCMS和DELTA相比,所提方法的动态跟踪簇能量消耗有效降低了61.1%,延长了网络寿命。     

基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时也为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

医院网环境数据中心机房网络设计

为了确保医院环境下数据中心机房网络的安全、稳定的运行,需要对数据中心机房网络进行优化设计;采用当前方法进行数据中心机房网络设计时,未考虑到数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离等影响,会造成网络寿命减少,影响数据中心机房网络的生存时间;为此,提出一种基于数据传输速度优化的医院网环境数据中心机房网络设计方法;该方法对数据中心机房网络供配电系统、机房监控系统和VPN虚拟系统等三大子系统进行设计优化,在医疗数据传输过程中,考虑医院网络节点能量优化理论对数据节点进行分簇,以需要传输的医疗数据节点为初始节点,汇聚节点作为医疗数据接收目标节点,采用蚁群优化方法对数据中心机房网络进行多路径搜索,搜索过程中考虑了数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离以及医院网带宽等因素,最终选择满足多种条件的数据中心机房网络数据传输最优路径,完成医院网环境数据中心机房网络设计;实验结果表明,所提方法设计的医院网环境下数据中心机房网络具有耗能低、扩展灵活、周期短等优点。     

无线传感器网络自适应动态路由算法仿真

传统传感器路由算法存在信息传输能耗较高,且网络节点存活率偏低问题,提出无线传感器网络自适应动态路由算法,简称为HDAR算法.结合平面路由和层次路由构建新的无线传感器网络路由框架,在数据获取模块中选取层次路由,在数据传输模块中选取平面路由.调整节点非线性自适应权重,动态成簇自适应路由算法HDAR通过数据动态成簇来实现数据汇总,利用自适应路由选择算法将数据运转到Sink节点,最终实现HDAR算法设计.为验证所提算法的有效性,进行一次实验.实验结果表明:HDAR算法节能效果更好,且上述算法下节点存活数量更多,适用性较强,具有很好的应用前景.     

一种新的基于粒子群优化的双簇头分簇路由算法*

针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头节点负载过重,簇头能量利用率不高,提出了一种基于粒子群优化的双簇头多跳路由算法。该算法根据簇头任务的不同,利用节点的能量、距离汇聚节点的距离以及节点的位置关系分别构建适应值函数,选择出最优主簇头完成数据采集和融合任务,以及与其协作的最优副簇头完成簇间数据转发任务,最终实现采集能耗和传输能耗最小化。仿真实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可以有效减轻簇头节点负载,减小簇头能量消耗,均衡整个网络能耗,延长了网络的生存周期。     

无线传感器网络不等规模节能分簇路由算法

在分簇的无线传感器网络中,当簇头以多跳通信方式将数据传输至sink点时,越接近sink点的簇头过路数据负担越重,可能过早耗尽能量而导致传输失效,造成网络分割。该文提出一种不等规模节能分簇路由算法,通过限制成簇范围使接近sink节点的区域产生更多更小规模的簇。在分簇时形成源于sink节点的簇间跳数场,使数据经过最少的中间簇到达sink节点,并通过动态调整对下一跳簇的选择来平衡簇间负载。仿真结果表明,该算法延长了网络生命周期,有效降低了网络整体耗能。     

改进遗传算法的WSN节点最优路由选择策略

针对无线传感器节点数据传输过程中的能量消耗问题,为了提高节点数据传输实时性,提出一种改进遗传算法的无线传感器网络节点最优路由选择策略。根据无线传感器网络的拓扑结构将监测区域划分不同大小的簇,并根据节点剩余能量选择每一个簇的簇头节点,然后将簇头节点编码成遗传算法的个体,根据数据转发能量耗能和延迟时间构建个体的适应度函数,并通过模拟自然界生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作,找到节点数据转发的最优路径,在Matlab 2012平台上对数据路由算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其他路由选择策略,提出的路由选择策略不仅可以均衡各个传感器节点的剩余能量,而且大幅度减少了数据转发路由过程中的能量消耗和延迟时间。     

推模式和拉模式下无线传感器节点的能耗研究

以规模相等单跳分簇无线传感器网络为背景,针对传感器节点在数据传输过程中的推和拉两种模式,分别提出了簇内普通节点和簇首节点在数据传输过程中的能耗计算公式,并计算出两种数据传输模式下簇内节点的能耗。利用实验验证了所提出的能耗计算公式的有效性,方便用户根据不同需求选择传感器节点传输机制,最大限度地延长无线传感器网络的生命周期。     

WSN中基于层次结构的可靠传输算法

提出针对无线传感器网络分层结构的一种数据可靠传输算法。采用综合节点剩余能量、缓冲区可用率、信道错误率3因素的可靠路径与备选可靠路径策略,依据缓冲区空闲情况进行预拥塞节点检测,进行路径前后疏导缓解拥塞。对簇头节点和非簇头节点的失效进行分类处理。仿真结果证明,该算法可提高数据传输的可靠性。     

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.     

医院无线传感网络分区节点能耗动态均衡算法

为解决能量消耗快、使用寿命短的问题,提出一种医院无线传感网络分区节点能耗动态均衡算法。计算医院内大流数据传输产生拥挤概率,明确候选路径选取最优结果,调度拥堵概率小的大数据流,建立节点能耗模型,计算节点跳转合作间能量消耗,凭借振动补给模型补充部分节点能量。受距离影响,节点间的补给程度不同,需计算单元中簇头数量迭代关系,利用簇点间传输数据融合率,确定单元个数及各单元簇头节点个数,平衡各节点耗能。实验结果证明,动态均衡算法节点能量消耗均衡,能有效延长节点使用时间,提高网络吞吐量、缩短时延。     

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法--DEUC.该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时.该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇问的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的.仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%.     

多级能量异构无线传感器网络的能量预测和可靠聚簇路由协议

传感器网络技术是普通计算中实现位置感知和上下文感知的主要技术手段,有着广泛的应用前景.文中提出了一种适合普适计算环境下多级能量异构尢线传感器网络的新的剩余能量预测REP模型和可靠聚簇路由RCR协议.协议中节点通过建立相邻节点剩余能量预测机制,使选举簇头节点的概率与节点当前剩余能晕直接相关,以优化数据传输路径.均衡节点的能量消耗.延长网络寿命.此外还通过多簇头方法.采用每个簇由多簇头节点共同承担簇头节点的作用,提高数据传输可靠件.仿真实验结果表明,RCR协议能获得比LEACH协议和HEED协议等主要聚簇协议更长的生存时间、更高的能量利用率和更高的数据传输可靠性.