一种基于主副簇首的WSN双轮成簇协议

为了延长无线传感器网络的生存周期,提出了一种基于主副簇首的WSN双轮成簇协议(DRMACP)。在簇首选择上,该算法引入主副簇首选择机制,分别承担域内信息的采集、融合和簇间的转发工作,避免了单一簇首机制下的过多簇首能量损耗,均衡了网络负载。在成簇阶段,副簇首根据节点与基站距离的远近确定可容纳的节点个数,避免了因节点密度不均导致靠近基站簇首负担加重的可能。同时,采用双轮成簇机制,节省了因每一轮簇首选择造成的通信损耗。仿真结果表明,在节点密度分布不均衡的网络环境下,与经典LEACH、HEED协议相比,DRMACP协议可提高网络能效达33%～52%。     

基于节点密度的无线传感器网络簇首选取机制

目的 避免无线传感器网络簇首过早死亡,延长网络寿命.方法 使簇首节点分布在节点部署比较密集的区域,避免簇首与簇内节点通信距离较远而使簇首耗能过大.结果 提出一种基于簇首与簇内节点平均距离最小化的簇首选取方式,有效地降低了位于节点密度小区域的节点成为簇首的概率,从而将节点能量均衡分布到整个网络.仿真实验表明,随着网络规模的增大.所提算法与LEACH协议相比能够延长网络的生存时间20%以上.结论 笔者所提簇首选取机制能够有效地延长网络寿命.     

基于簇首连任和多汇聚节点的WSN路由算法

为延缓传感器网络寿命,减少网络能量消耗,通过分析LEACH路由算法的不足,提出一种基于簇首连任机制和多汇聚(sink)节点的无线传感器路由算法.即在成簇阶段采用一个簇首在多轮中连续担任簇首的机制,以减少每轮因选簇首而耗费的能量;在数据传输阶段使用多个sink节点接收簇首发来的信息,以降低通信中的能量消耗.仿真实验结果表明,该算法能有效延长网络生命周期且减少网络能量消耗.     

无线传感器网络协议TEEN的传输效率及安全性研究

针对TEEN路由协议在无线传感器网络(WSNs)中存在的安全性问题,提出了一种应用于TEEN协议的混合型加密算法。簇内使用对称加密,簇间使用公钥加密。仿真结果表明,使用了混合型加密算法的TEEN协议与只使用了对称加密算法的TEEN协议相比能够提供更高的传输成功率,并且能够抵御女巫攻击和防止篡改路由信息。     

一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法

在分簇算法中,有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度.针对簇首选取问题,文章提出了一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法,该算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数选取簇首,网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减,簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信.仿真结果表明,与LEACH算法比较,该算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布,延长了网络生存时间.     

基于PCA-RBF神经网络的WSN数据融合轴承故障诊断

为了减少基于无线传感器网络（WSN）的轴承故障诊断系统数据传输总量和网络负载同时提高故障诊断准确性,提出一种采用主元分析（PCA）与径向基（RBF）神经网络结合轴承数据的融合与故障诊断算法.首先建立基于LEACH协议的3层融合模型,然后簇首节点采用PCA对大量多传感器数据降维,最后Sink节点采用RBF对数据进行决策级融合.仿真结果表明：该算法3个成员节点各上传10个数据包,簇头节点融合后剩余4个,融合率为86.7%,每组故障识别准确率大于85%.该算法具有很好的识别率和高压缩率,能够很好应用于煤矿设备故障监测.     

一种基于LEACH的能量高效分簇路由协议

针对LEACH协议中簇首节点随机选择和簇首节点与汇聚节点间传输数据时采用单跳方式,增加能量损耗的问题,提出基于LEACH协议的能量高效路由算法EEPBL。相比于传统的LEACH协议,EEPBL通过对PEGASIS节点成链思想研究,在簇首选择阶段采取集中控制的方式,首先,基站选取剩余能量较多的节点担任簇首;其次在簇间进行数据传输时,借鉴PEGASIS协议的链式结构,通过贪婪算法将簇首节点从基站最远端形成一条链路,使数据沿着由簇首节点组成的链路传送至基站。另外在簇内簇首轮换方面,设置能量阈值,当簇首节点剩余能量高于能量阈值时可不必进行簇首轮换。仿真实验结果表明,相比于LEACH协议,EEPBL延长网络生命周期约30%,数据传输总量约为LEACH的3.9倍。     

基于LEACH改进的多跳多路径分簇路由协议

在LEACH协议中,由于汇聚节点基站与簇首节点是单跳性传送数据,并且簇首节点的轮换具有随机性,使得能量消耗增加,出现了网络生命周期延长的问题,于是提出了基于LEACH能量高效的多跳多路径路由协议EMHMP。相比于原始的LEACH路由协议,本文提出的EMHMP算法中能量高的节点被选为簇首;节点的剩余能量、最小跳数和数据包大小决定了EMHMP算法中继节点的选取和最佳传输路径的选取。在备用路由表中选择数据传输路径;进而使得网络生命周期最大化。能量阈值的设计规则为剩余能量高的节点在簇首轮换时不需要进行轮换。Matlab仿真实验表明,与LEACH协议相比基站接受的数据总量提升了4.9倍,生命周期延长了约55%。     

基于LEACH协议的簇头辅助路由算法

为了平衡无线传感器网络的负载,延长网络生存时间,针对大规模无线传感器网络场景,对低能量自适应分簇分层协议进行改进,提出一种簇头辅助路由算法。新算法采用控制信息与数据信息分离的思想,由簇头实现控制信息处理的功能,由簇内聚合节点和簇间转发节点实现数据的融合、转发功能。仿真结果显示,在大规模无线传感器网络场景下,该算法比低能量自适应分簇分层协议的网络寿命和数据接收总量均有明显提高。     

低能耗自适应分簇的面向数据融合的路由协议

为降低簇头节点的能耗和均衡网络的整体能耗,基于低能耗自适应分簇(LEACH)协议提出一
种面向数据融合的路由协议. 在该协议中,簇头在簇内数据融合的过程中根据成员节点的位
置信息估计感知到相同事件的邻居簇;然后数据在这些簇头间进行多跳的数据融合后传递给基
站. 仿真结果表明,该协议能有效延长网络的生命期.     

LEACH协议算法改进及仿真

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)能量消耗不均和节点过早死亡的问题,提出了LEACH协议的改进方案.该方案考虑了聚簇内节点的能耗、定位和网络服务质量,从簇头的选举算法和数据融合着手,在生存时间、能量消耗、基站数据接收三方面对簇头选举算法进行了分析改进.对改进后的LEACH协议和原LEACH协议进行仿真,仿真结果表明改进后的协议在生存时间上提高了33%,并减少了节点能量消耗和降低了基站接收数据的量.     

改进无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的节点组成,高效节能的路由算法是无线传感器网络的基础。针对低功耗自适应分簇（LEACH）路由算法在选择簇首节点及通信过程中能量消耗大的不足问题,提出了一种改进的LEACH路由算法。引入节点剩余能量因素参与簇首节点的选择,有效地降低剩余能量较小的节点成为簇首的可能性,节点之间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,也降低了传感器网络能耗。     

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.     

基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法

部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗。为了延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法。仿真实验结果表明,该算法与已有算法相比,降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,保证了采集数据的质量。     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.     

一种WSN中的能耗优化动态路由算法

根据无线传感器网络中因节点有效传输半径对路由选择的制约,提出基于最小生成树(MST)的改进分簇多跳路由算法,改善因路由选择对网络能耗的影响．该算法利用Voronoi图的泊松过程特性优化簇首节点数,并结合MST动态调整簇内外节点的路由发现实现网络能耗优化．仿真结果表明,该算法在开销容忍的前提下,网络负载均衡,并与相同仿真条件下基于LEACH的分层多跳算法相比,更有效地延长了网络寿命,且降低了计算复杂度．     

无线传感器网络节能型数据融合算法

为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,提出二次数据融合算法(TFA).通过对每个节点设定阈值去除采集的冗余数据,控制传感器节点的数据传输量,从而控制无线通信的能量消耗.在传感器节点处,利用采集数据在时间上的相似性,对采集的数据进行融合;在控制中心,利用采集的数据在空间上的相似性,对采集的数据进行补偿和融合.仿真结果表明...     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法.在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪.算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计...     

无线传感器网络中LEACH协议的改进

针对低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH) 簇头选举的盲目性问题、簇内节点能量消耗不均衡问题以及一跳的通信方式造成的能量大量耗费问题,提出了基于"生命游戏"的LEACH协议改进算法. 通过对节点剩余能量的估算实现对簇头选举机制的优化,并提出"生命游戏"睡眠调度模型和利用邻居节点作为转发节点的多跳通信方式. NS2仿真结果表明,改进的协议有效延长了无线传感器网络的存活时间,提高了数据的发送量.