一种能量优化WSNs非均匀分簇路由协议

为解决无线传感器网络多跳路由协议的“热区”问题,基于对EEUC协议的分析,提出了一种能量优化的WSNs非均匀分簇路由协议EOUCR（Energy Optimized Uneven Clustering Routing protocol）。该协议在簇形成阶段以候选簇头的剩余能量、其邻居节点的平均剩余能量和该候选簇头与SINK节点的距离作为竞选簇头的参数,且簇头竞争半径的选取考虑了成簇能耗,在此基础上形成了不同几何尺寸的簇,可减少“热区”内簇的簇头轮换次数,均衡网络负载。EOUCR在簇间多跳路由通信中引入了唯一与SINK节点通信的根节点,其他簇头则通过中继节点或直接与根节点通信,克服了EEUC能耗大且不均衡的不足,从而有效地解决临近SINK节点的“热区”问题。仿真实验结果表明,EOUCR能够更有效地节约节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期。     

一种分布式能量有效的无线传感器网络分簇路由协议

提出了一种分布式能量有效的无线传感器网络分簇路由协议DEEC(Distributed Energy-efficient Clustering Algorithm)。该协议采用基于时间的簇首选择算法,广播时间取决于自身剩余能量和其邻居节点的剩余能量。在数据传输阶段,采用簇内单跳与簇间多跳相结合的方式,引入权值函数优化簇首中继节点的选择。仿真实验结果表明,与LEACH,PEGASIS协议相比,DEEC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期。     

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。     

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。     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

提出了一种能量高效均衡、非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的无线传感器网络分布式分簇路由协议DEBUC(distributed energy-balanced unequal clustering routing protocol).该协议采用基于时间的簇头竞争算法,广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量.同时,通过控制不同位置候选簇头的竞争范围,使得距离基站较近的簇的几何尺寸较小.这样,网络中不同位置节点之间的簇内和簇间通信能耗得以互相补偿.DEBUC采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集合中运用贪婪算法选择其中继节点.仿真实验结果表明,DEBUC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期.     

基于剩余能量的无线传感网路由算法设计

小规模、分布集中的WSNs(Wireless Sensor Networks,无线传感器网络)适宜采用平面路由协议,但在平面路由协议中,传统的洪泛路由算法以广播的方式在整个网络中传输查询请求和查询结果数据帧,消耗了较多的传感器节点能量,导致节点过早失效.论文对传统的洪泛路由算法进行改进,提出并实现了一种节能路由算法BRE-Flooding(Based on the Remaining Energy Flooding,基于剩余能量的洪泛算法).在算法中,节点依据剩余能量决定是否接收和转发数据帧;节点维护由剩余能量、距离网络中聚合节点(Aggregation Node)的跳数等信息组成的邻居路由信息表,并依据数据帧中表示该查询请求关键程度的属性,结合邻居路由信息表动态确定向哪几个(或全部)邻居节点转发数据帧.经实验仿真,表明所提算法在节省节点能量消耗及网络负载均衡方面具有较好的表现.     

WSN中LEACH路由算法的改进

针对无线传感器网络节点能耗严重失衡问题,以低功耗自适应聚类LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法为基础,融合最小生成树的思想,提出一种新的LEACH-PD(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy based on Power and Distance)算法.该算法综合参考节点的剩余能量以及节点到基站的距离合理选择簇首,簇间采用多跳转发的方式与基站进行通信.NS2仿真结果证明,与LEACH算法相比,改进后的LEACH-PD算法在网络负载、能量消耗等方面进行优化,能有效延长网络的生存时间.     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议?

提出了一种能量高效均衡、非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的无线传感器网络分布式分簇路由协议DEBUC(distributed energy-balanced unequal clustering routing protocol).该协议采用基于时间的簇头竞争算法,广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量.同时,通过控制不同位置候选簇头的竞争范围,使得距离基站较近的簇的几何尺寸较小.这样,网络中不同位置节点之间的簇内和簇间通信能耗得以互相补偿.DEBUC 采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集合中运用贪婪算法选择其中继节点.仿真实验结果表明,DEBUC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期.     

一种适用于煤矿井下无线传感网的能量均衡路由协议

矿井无线传感网的拓扑呈长距离带状,节点间能耗不均问题十分严重。非均匀分簇策略能从全局均衡节点能量负载,在矿井中具有良好的适用性。针对矿井传感网的带状特性提出了一个簇规模自适应调节的能量均衡分簇路由协议。协议根据节点离汇聚点的距离、剩余能量及分布密度来构造规模不等的簇。簇首的竞选以节点相对于周围候选者的能量水平为依据,避免了低能量节点被当选为簇首。簇间多跳路由算法依簇首近似线型的分布特点设计,不但考虑链路能耗最优,亦注重转发节点间的能量均衡。模拟实验结果表明,该路由协议显著平衡了网中节点能耗,延长了网络生存时间。     

一种基于层次的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中由于多跳通信方式导致的"热区"问题,本文提出一种基于层次的非均匀分簇路由协议。本协议先根据节点到达汇聚节点的距离对网络划分层次,然后在每个层次中通过基于权值的竞选方式产生簇头,在权值的选择上综合考虑了节点剩余能量和位置,最后构建多跳传输路由负责簇内和簇间的数据转发。仿真实验表明,本协议能有效地均衡网络负载和延长网络生命周期。     

基于环的节点非均匀分布分簇算法

针对无线传感器网络（WSN）中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法（RCANND）。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能量、距基站距离以及与邻居节点的平均距离计算簇首选择度。在簇内以簇首选择度序列表进行簇首轮转,降低分簇次数,提高网络能量的利用效率。对提出的算法进行仿真对比实验,仿真结果表明,相同半径、不同分布模型下节点的平均能耗波动很小;相同分布模型、不同半径下节点的平均能耗波动也不明显。以网络中50%节点存活作为网络生命周期,在节点非均匀分布情况下,所提算法的网络生命周期比混合能量高效分布式不等分簇算法（UHEED）和轮转的混合能量高效分布式不等分簇算法（RUHEED）分别提高约18.1%和11.5%;在节点均匀分布模型下,所提算法的网络生命周期比基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由（RECR）协议提高约6.4%。所提算法有效均衡了不同分布模型下的能耗,有效延长了网络生命周期。     

FAMACROW: Fuzzy and ant colony optimization based combined mac,routing, and unequal clustering cross-layer protocol for wireless sensor networks

This paper presents Fuzzy and Ant Colony Optimization Based Combined MAC, Routing, and Unequal Clustering Cross-Layer Protocol for Wireless Sensor Networks (FAMACROW) consisting of several nodes that send sensed data to a Master Station. FAMACROW incorporates cluster head selection, clustering, and inter-cluster routing protocols. FAMACROW uses fuzzy logic with residual energy, number of neighboring nodes, and quality of communication link as input variables for cluster head selection. To avoid hot spots problem, FAMACROW uses an unequal clustering mechanism with clusters closer to MS having smaller sizes than those far from it. FAMACROW uses Ant Colony Optimization based technique for reliable and energy-efficient inter-cluster multi-hop routing from cluster heads to MS. The inter-cluster routing protocol decides relay node considering its: (i) distance from current cluster head and that from MS (for energy-efficient inter-cluster communication), (ii) residual energy (for energy distribution across the network), (iii) queue length (for congestion control), (iv) delivery likelihood (for reliable communication). A comparative analysis of FAMACROW with Unequal Cluster Based Routing [33], Unequal Layered Clustering Approach [43], Energy Aware Unequal Clustering using Fuzzy logic [37] and Improved Fuzzy Unequal Clustering [35] shows that FAMACROW is 41% more energy-efficient, has 75–88% more network lifetime and sends 82% more packets compared to Improved Fuzzy Unequal Clustering protocol.     

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。     

一种新颖的传感器网络聚类路由协议

提出了一种能量有效的基于聚类的传感器网络路由协议—EEHCA（an Energy-Efficient Hierarchical Clustering Algorithm for wireless sensor networks）。该协议通过最小化通信能量消耗并在所有节点之间实现能量消耗负载平衡的方式,达到了延长传感器网络生存时间的目的。协议提出了一种新颖的簇首确定机制,该机制可以避免感知区域内的节点进行频繁的簇首选举,从而节约了能量。为提高传感器网络的容错性能,引入了备用簇首的概念。在簇首与基站通信方面,采用多跳传输的方式进行,从而避免了距离基站较远的簇首进行长距离通信时所造成的能量过早耗尽的问题。仿真结果表明提出的协议拥有比LEACH和HEED协议更长的网络生存时间。     

一种能量均衡的WSN多级分簇路由算法

通过分析无线传感器网络分簇路由协议中簇首选择不合理和网络负载不均衡的问题,提出一种能耗均衡的多级分簇算法,簇首通过分析已学习到的周围网络数据作出较优决策。在簇首选举方面,综合考虑了节点剩余能量和相对节点密度,选择出合适的簇首;路由方面,运用贪婪算法选择较优簇内通信方案,为簇间数据转发预留能量;簇首对死亡节点能及时发现和广播死亡信息,更好地维护网络运行。仿真和分析结果表明,该算法能选出更为合理的簇首,更有效地均衡了网络负载,显著延长了网络寿命。     

基于非均等分区的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络（WSN）存在簇头节点分布不合理以及节点负载不均形成的“热点”问题,提出了一种基于非均等分区的非均匀分簇路由协议（UAUC）。UAUC通过非均等分区对网络进行划分,并在每个区域中根据能量因子、距离因子以及密集程度因子选择合适的簇头节点。此外,在簇头节点之间构造一棵负载均衡路径树,解决数据传输时存在的“热点”问题。仿真实验中,与低功耗自适应集簇分层（LEACH）协议,分布式能量有效非均匀成簇（DEBUC）协议以及基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议（HRPNC）相比,UAUC协议的簇头节点分布更加合理;UAUC在生存周期上较LEACH协议,DEBUC协议与HRPNC协议分别提高了88%,12%与17.5%;UAUC的节点平均剩余能量高于LEACH协议,DEBUC协议和HRPNC协议,并且节点剩余能量方差小于LEACH协议,DEBUC协议和HRPNC协议;UAUC协议在数据包接收量上较LEACH协议,DEBUC协议和HRPNC协议提高了400%,87.5%与25%。实验结果表明,UAUC能够有效地提高能量效率和数据包接收量,均衡能量消耗,延长网络的生存周期。     

深井无线传感器网络非均匀分簇路由协议

针对深井巷道狭长的地理特点,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇的路由协议(UCRP).将狭长WSNs看作是线型网络,并对网络进行合理规划,距离Sink节点较近区域的竞选半径较小,可减少转发数据的能耗,并构造一个新的权值公式来选举候选簇首,候选簇首以一定的竞争半径来竞选成为最终簇首,采用单跳与多跳结合完成簇内和簇间的数据转发.仿真实验表明,UCRP协议能有效解决线型网络中由于负载能耗不均导致的"热区"问题,延长了整个网络的生存周期.     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

基于节点度和距离的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中节点的负载均衡问题,提出一种基于节点度和距离的WSN非均匀分簇路由算法。该算法在首轮成簇时采用了定时机制的簇头竞争方案,定时的长短取决于节点本身的节点度和距离基站的距离,且节点根据不同的竞争半径形成不同的簇。在首轮成簇结束后,簇的结构不再发生变化,而簇头的轮换则根据簇内节点的剩余能量和距离本簇质心的通信代价在簇内进行动态轮换。采用簇间多跳路由,根据节点的剩余能量、距离基站的距离、节点间通信代价和节点的转发热度来选择中继节点。仿真结果表明,该算法的网络生命周期与LEACH协议相比延长了2倍以上,与EEUC协议相比延长了13.97%,且均衡了网络的能量消耗。     

无线传感网中一种能量均衡的分簇路由算法

无线传感器网络的一个极富挑战性、极其关键的课题就是降低能源消耗以延长网络寿命。文中提出了一种能量均衡的分簇路由算法（CRA—EB）。算法分为三个阶段,即：簇头选择、聚的生成及数据传输。首先基于节点的剩余能量和邻居节点数目来选择簇头。然后每一个非簇头节点根据簇头代价值加入自身通信范围内的簇头。在数据传输阶段,CRA-EB首先在簇内使用单跳通信,然后在簇间使用多跳通信。对簇间通信,簇头以自身为起点对通往基站的各路径代价进行衡量,同时选择其他簇头作为中继节点在这些路径上转发数据。仿真实验结果表明,与LEACH和DEBR算法进行比较,CRA-EB算法在能耗和活跃节点数量方面的性能表现更加高效。