无线传感器网络的能耗均衡策略研究

无线传感器网络中簇头的频繁更换导致大量能量用于发送成簇信息,从而大幅度降低网络性能。为此,提出多轮成簇算法(MRCA),通过改进轮模型减少簇头选举次数,利用辅助簇头分担主簇头的能量消耗,以均衡整个网络的能耗。仿真结果表明,与LEACH和HEED算法相比,MRCA能均衡网络能耗,延长网络生存周期。     

传感器网络中加入助理簇头的分簇算法研究

在基于分簇算法的无线传感器网络中,簇头的能量消耗远高于簇内成员。考虑在相应簇内的成员节点中产生助理簇头,由其分担簇头的负担,对降低簇头能量消耗具有极大帮助。提出了一种助理簇头算法（ASCH）,算法根据簇头的自身条件动态地确定簇内是否需要产生助理簇头,同时选择合适的成员节点成为助理簇头。实验结果表明,提出的算法与LEACH算法相比,能耗更加均衡,有效地降低了网络能耗,延长了网络生命周期。     

基于协作传输的大范围WSNs能耗均衡分簇算法

由于大范围无线传感器网络（WSNs）节点的数量巨大,网络的能量消耗极不均,提出一种基于协作传输的分簇算法—EBBMCC—LS算法。该算法在保证网络均匀分簇的前提下,能保证网络中簇头节点的均匀分布,在簇间通信时加入协作传输策略,传感器节点之间通过协作传输构成虚拟多天线系统,改善系统性能,解决了大范围WSNs中的能耗不均现象。实验验证：该算法能够均衡大范围WSNs中的能耗,延长网络寿命,可促进大范围WSNs应用的推广。     

一种能量高效的非均匀分簇算法

针对无线传感器网络中的能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效的非均匀分簇算法--EUCA。算法采取基于节点剩余能量的簇首选举策略,簇首采用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,在构建簇间路由树时,综合考虑了邻近簇首的剩余能量、簇成员数目、相对自身的距离和相对基站的距离,以此来均衡簇首能量损耗。仿真结果表明,该算法有效均衡了网络能量损耗,延长了网络的生存周期。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数,导致网络能量消耗过快,全网能耗不均衡。针对这个问题,提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先,在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型,得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系,并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后,利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选,得到备选簇头节点;再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选,得到网络簇头节点。最后,通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标,与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比,该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍,网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数，导致网络能量消耗过快，全网能耗不均衡。针对这个问题，提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先，在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型，得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系，并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后，利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选，得到备选簇头节点；再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选，得到网络簇头节点。最后，通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标，与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比，该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍，网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于聚合度的WSN分簇优化算法研究

针对无线传感器网络分簇问题,引入节点聚合度概念,以节点能量的均衡消耗为目标,提出一种有效簇头数优化方法,并设计出均衡网络负载的簇首动态更新和簇重组机制,进一步地优化分簇。算法包括基于能量消耗的有效簇头数计算,聚合度最大的簇首选举和簇建立,以及均衡网络负载的簇首动态更新和簇重组。仿真结果表明,算法能有效延长网络寿命,均衡网络消耗。     

无线传感器网络中基于分层的非均衡分簇算法

降低网络能量消耗、延长网络寿命是无线传感器网络设计的重要目标,分簇是实现该目标的主要方法之一。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的非均衡分簇算法。算法根据节点的能量消耗情况计算出了每层的宽度,可以有效实现网络的能耗均衡。将非均衡分簇算法与LEACH协议进行了比较,仿真实验表明:基于分层的非均衡分簇算法可以更好地实现能耗均衡,能有效延长网络的寿命。     

一种基于能量均衡的无线传感器网络协议

无线传感器网络协议LEACH中提到了分簇的思想,能够有效的减少节点在通信中的能量消耗,延长网络的生存时间.为了更有效的减少节点的能量消耗,延长网络的生存时间,可以在分簇的算法中采用能量均衡的思想,同时簇头收集数据后通过一棵路由树向汇聚节点发送数据.实验表明采用基于能量均衡的分簇算法的无线传感器有更好的整体性能和网络生存时间.     

能量高效的无线传感器网络动态分簇算法研究

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,提出了基于地理位置的能量高效的动态成簇算法(GL-DC),在簇的建立阶段,采用非均匀分簇方法,解决了簇首能量消耗不均衡问题。在网络运行过程中,采用基于剩余能量和距离来动态生成新的簇首,避免了靠近SINK节点的簇头因转发大量数据而过早耗尽能量。仿真实验结果表明,该方法具有更好的性能,与EADEEG、LEACH和PEGASIS等路由协议相比,GL-DC路由协议有效地均衡了节点能量消耗,显著地延长了网络生命周期。     

基于MIMO模式的无线传感器网络数据传输协议

在对分簇无线传感器网络在簇群内和簇群之间数据传输能耗进行分析的基础上,提出了一种在簇群间采用MIMO模式进行数据传输的方法。该方法以HEED协议为基础,将MIMO模式引入到簇群间的数据传输过程中,极大地降低了传输能耗,并且创建了一种基于MIMO技术的分簇传感器网络能耗模型,推导出实现网络能耗最小化时系统参数的最优值。实验结果显示,与HEED协议相比,该方法更显著地降低了网络的总体能耗,使网络具有更长的生存期。     

Joint rate and cooperative MIMO scheme optimization for uniform energy distribution in Wireless Sensor Networks

An energy efficient adaptive rate cooperative MIMO selection scheme is proposed for uniform load distribution in the cluster based wireless sensor networks. The intrinsic data flow direction in multi-hop cluster based sensor networks causes uneven load distribution in the network. The transit clusters and the clusters near the base station carry more network traffic than the other clusters. Cooperative MIMO can artistically reduce the per bit energy consumption, Space–Time Block Codes are designed to achieve maximum diversity for a given number of transmit and receive antennas with very simple decoding algorithm. In radio fading channel, STBC require less transmission energy than SISO technique for the same Bit Error Rate and can be employed practically in Wireless Sensor Networks by using the cooperative MIMO scheme. Considering Alamouti and Tarokh Space–Time Block Codes, the number of antennas at both the transmission and the reception sides are selected with respect to the cluster load. The crude energy consumption per cluster then refined through adaptive rate transmission. It has been shown that the load based joint adaptive selection of rate and cooperative nodes in clusters renders uniform energy consumption in the network.     

基于能耗的分簇频谱感知方法

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.     

基于分簇算法能量优化的研究

分簇算法是有效解决无线传感器网络节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题的主要方法之一.分簇算法中簇群成员节点和簇首的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度.通过建立簇半径与能量消耗关系模型,基于不同的约束条件和优化目标,优化簇半径取值使网络能耗达到最小化.方法仿真结果表明选取适当的分簇半径能够减少网络的能量消耗,均衡网络负载,延长网络的生存期,对无线传感器网络的能量优化设计有一定的参考价值.     

协作通信中基于AHP的灵活节能中继选择算法

目前无线协作通信系统中存在系统能量消耗大、网络生命周期短等问题,良好的中继选择方案是减小能耗的有效途径。因此,提出基于AHP的灵活节能中继选择算法。在信息传输阶段,由控制单元根据协作概率判断节点是否激活自身侦听广播信息包,为减小能耗对协作概率进行优化,并根据系统中断概率获得预计信息量的表达式。采用层次分析法综合考虑节点剩余能量比、链路信噪比、中断概率,从激活状态下的节点中灵活选择优化中继节点进行协作传输。仿真结果表明,该方案在预计即时信息量、中断概率、能耗均衡方面具有一定优势,能够有效减少协作通信网络中的能量消耗,提升网络整体性能。     

基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法

针对现有ZigBee网络路由算法存在节点能量消耗不均衡问题,在树路由算法与无线自组网按需距离矢量路由改进(AODVjr)算法的基础上,提出一种基于非均匀分簇机制的ZigBee混合路由算法。该算法将网络分成若干个非均匀的逻辑簇,使距离协调器越近的簇规模越小,从而减少转发任务,使得能量消耗均衡。在分簇的基础上,将节点之间的传输分为簇内传输与簇间传输。簇内传输采用基于邻居表的树路由算法;簇间传输在基于树路由算法无效的情况下,采用AODVjr算法,找到两个簇首之间的较短路径;同时规定只有簇首节点和网关节点才能广播请求分组(RREQ),可以减少冗余的RREQ分组。仿真结果表明,该算法能有效推迟死亡节点出现的时间,延长网络的生存周期,达到提高网络性能的目的。     

基于网格的动态能量阈值的簇头选择算法

有效地使用传感节点的能量进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.而动态簇被认为提高能量利用率的有效技术之一.然而,簇头分布不均匀加速了网络能量的消耗,降低了网络寿命.为此,提出基于网格的动态能量阈值的簇头选择算法GDET-CH(Grid Dynamic Energy Threshold-based Cluster Header),平衡簇头分布.GDET-CH算法先将网络区域划分多个网格,并每个网格产生一个簇头.然后,利用节点离网格中心距离和节点剩余能量选择簇头.最后,引用动态能量阈值机制,只有当节点剩余能量大于能量阈值才可能成为簇头,进而平衡网络能耗.实验数据表明,与DDEEC和EDDDEC算法相比,GDET-CH算法的网络寿命分别提高了近24.5%和36%.     

基于簇的无线传感器网络能量平衡策略

分簇被认为是延长无线传感器网络寿命的最有效的方法之一。本文首先说明根据节点数目以及分布区域特征,确定合理的成簇数目是分簇算法设计的核心;算法EBCO（Energy Balance Cluster Optimize）按照无线传感器网络运行过程中相邻簇簇头能量消耗速度信息来调整簇的大小,并且从能耗大的簇＂驱逐＂一些节点到能耗低的簇,从而平衡簇头之间的能量消耗。仿真结果表明,采用该能量平衡的传输策略时,能有效地平衡簇头间的能量消耗,较好地解决＂热区＂问题,延长网络生存时间。