基于作用力模型的传感器网络簇型协议

现有的无线传感器网络簇型算法忽视了簇头和簇成员之间的通信代价不均衡和"孤立簇头"等问题.提出了一种基于作用力模型的移动簇型协议,该协议在簇头选举时兼顾节点剩余能量和节点密度;在簇头选举后,该协议使簇头节点根据基于簇成员剩余能量和距离的作用力模型自适应移动,以均衡簇头和簇成员之间的通信代价.另外,为了实现簇头节点之间的全连通,提出了中继节点选举算法.实验结果显示:该协议能够有效地均衡网络能耗,进一步提高网络稳定性.     

一种基于负载均衡无线传感器网络节能分簇算法

由于无线传感器节点的能量是有限的,如何延长节点和网络的工作寿命成为一个很关键的问题.LEACH算法采用本地簇头随机轮转机制将能量负载分担给网络中的所有传感器节点,但是,簇头选举的随机性和簇内节点数目的不均衡可能导致某些节点过快耗尽能量而死亡.本文提出了一种基于负载均衡的簇头选举方案,采用粒子群优化(PSO)算法先行分簇,然后考虑能量和距离再推举出簇头.仿真结果表明,该算法比LEACH更有效地平衡了能量消耗,并显著延长了网络的存活时间.     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

传感器网络分簇时间跨度优化聚类算法

针对无线传感器网络（WSN）簇头节点能效低、网络能量负载不均衡问题,提出一种传感器网络分簇时间跨度优化（CTSO）聚类算法。该算法首先在簇头选举方式上关注了簇内成员数量和簇头间距的约束问题,尽可能地避免各个簇之间发生覆盖重叠,优化簇内节点能量;接着对簇头的选举周期进行优化,以任务执行周期大小作为一个时间跨度并分为多个轮,通过最小化簇头选举的轮数来减少用于选择簇头而花费在广播消息上的能量,提升簇头节点的能量利用率。实验仿真结果表明,对比基于多Agent的同质态数据汇聚路由方案以及自适应数据汇聚路由策略,CTSO算法的平均能量效率分别提高了62.0%和138.4%,节点寿命则分别提高了17%和9%。CTSO算法在提升无线传感器网络簇头能效及均衡节点能量上具有较好的效果。     

蚁群优化的传感器网络路由算法

研究优化无线传感器设计,由于无线传感器通信能力、节点能量有限,远程环境下无法更换能源,节点能耗引起网络生命过短.在综合考虑了传感器节点剩余能量,为了延长网络生命周期,提出一种蚁群优化的无线传感器路由算法.算法根据节点当前剩余能量进行簇头选举,然后通过蚁群算法根据传感器节点距离和能量信息进行路由选择,并不断的更新簇头间的...     

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。     

WSN中基于学习自动机的簇头选举算法

为均衡无线传感器网络节点能耗和网络负载,提出了一种基于学习自动机的簇头选举算法.该算法考虑节点的能量消耗及其与邻居节点的状态信息,在选举簇头时,通过把节点的剩余能量与平均能量相比较以及把节点的相互距离与平均距离比较,来更新学习自动机选择动作概率,以提高有利节点选举为簇头的概率.仿真结果表明,该算法在簇头的分布上更加合理,同时也减少了网络的能量消耗,延长了网络生存期.     

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。     

一种节能的无线传感器网络路由协议的设计与实现

在无线传感器网络的路由协议中,基于簇的路由协议在拓扑管理、能量利用、数据融合等方面具有优势。本文针对目前已有协议能量消耗大、网络寿命短等问题,提出了一种能量感知的基于分布式簇算法的无线传感器网络协议EA-HEED。此协议改进了分布式的簇头选举算法,分配时分复用时隙并在簇头节点建立一棵路由树,从而提高簇头选举效率;设计了休眠冗余节点的簇内活动节点调度算法,减少能耗;采用考虑节点能量和节点与基站距离的簇头节点组织路由树方法、最小化网络开销以及能量负载平衡方法,优化路由协议,有效延长网络寿命。仿真结果表明,与LEACH和HEED协议相比,EAHEED协议可以进一步延长网络寿命。     

无线传感器网络能量异构算法的仿真研究

研究无线传感器网络能量异构性问题,针对目前分簇算法主要集中于同构网络,且存在簇头选举机制不合理、网络稳定周期短、节点能耗不均衡等问题,为延长网络稳定周期,提高其在生命周期中所占比例,均衡各节点能量消耗,提出一种中心控制的能量异构分簇算法CHCA.算法采用虚拟节点的思想,通过原网络与虚拟网络间的映射与逆映射,改善簇头选举机制.仿真结果表明,提高了网络的稳定性,充分利用高级节点的能量,均衡了网络中各节点的能量消耗,算法可应用于能量异构的网络.     

改进簇头选举的分层传感网络能量优化算法

在无线传感网络中,为解决树状拓扑结构中簇头竞选算法不合理而造成能耗不均匀的问题,设计了改进簇头选举的分层路由能量优化算法,即在簇头选举时分别对阈值公式、簇头竞选算法有所改进.其中,阈值公式以节点所剩能量、节点到Sink节点间距离以及能耗因子为基准;而在簇头竞选算法中增加候选簇头的成员个数这一参数,可避免成员个数较多的节点成为簇头的几率,从而平衡簇头的能耗.通过与经典的LEACH和EOUCR协议的成簇算法仿真对比表明:提出的算法可以更好地平衡簇头能量耗损,从整体上延长网络生存周期.     

基于能量平衡的WSN簇头选择机制

通过对已有的基于簇的自组织路由算法和簇头选择机制的分析比较,发现经典LEACH算法在选取簇头节点时具有不合理性,提出了一种基于PSO模型的簇头选择机制。以网络总体能量消耗最小为原则,综合考虑节点剩余能量和网络当前平均能量,较好地平衡了无线传感器网络中的能量负载,延长了网络的生命周期。     

带有重叠区域的多跳非均匀分簇路由算法

能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法 ----- OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

基于簇头功能分化的无线传感器网络成簇算法

以LEACH为基础演化而来的各类算法在簇头选举时始终包含有“随机选择”的成分,导致无线传感器网络在拓扑结构的优化和能量消耗的均衡上受到限制。从分化簇头功能和优化功能节点选举机制的角度出发,提出一种分化簇头功能的分布式算法,引入功能节点推荐机制,弱化簇头选举中的随机成分,分化簇头功能,将以往簇头管理节点、融合数据、转发信息的三大功能分别由管理节点、融合节点、转发节点3个功能节点来承担。仿真数据表明,提出的分簇算法能有效优化簇内拓扑结构、提高节点能量消耗均衡性,能够延长网络生存周期15％~20％。     

改进的WSN节能分簇多跳路由算法

LEACH算法是WSN中典型的单跳分簇路由算法,本文针对LEACH算法的缺点,提出了一种改进的节能分簇多跳路由算法.该算法采用层次分析法确定节点度数、节点间的通信距离、节点剩余能量和节点距基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举中引入这四个因素,每一轮的簇首选举结束后,利用遗传算法寻找出一条遍历所有簇首节点和基站的最优路径,该算法实现了簇首以多跳通信方式向基站传输数据的功能.仿真结果表明,该算法在网络能耗、生存周期和能量均衡性方面均优于CECA、LEACH-GA和LEACH算法,达到了能量均衡和延长了网络生存周期的目的.     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

多级异构无线传感网高效动态聚簇策略研究

针对多级异构无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)路由问题,提出一种高效动态聚簇策略(Efficient and dynamic clustering scheme, EDCS). EDCS在给定多级异构网络环境下, 结合考虑理想状态的平均能量预测和历史能耗参考值估计下轮平均网 络剩余能量, 决定节点当选簇头的概率, 以此指导整个簇头选举过程. 同时在簇形成过程中引入类万有引力思想, 以引力 大小确定非簇头节点加盟哪个簇. 仿真实验结果验证EDCS的有效性, 且比LEACH, SEP, DEEC和EDFCM更适合应用 于多级异构无线传感器网络.     

一种能量高效的无线传感网分簇路由算法

针对无线传感网节点能耗不均造成的生命周期短的问题,提出一种能量高效的无线传感网分簇路由算法（NUC&GDF）。该算法从三个方面对无线传感网的路由进行优化;a）改进簇首选举机制,选择合适的簇首;b）改进簇首节点成簇半径规则,形成合理的簇规模大小;c）在簇首与基站的稳定数据传输过程中,引入改进的梯度下降法强化学习来计算权值最小的自适应无线簇间路由。实验结果分析表明,提出的算法性能比LEACH算法、LEACH-C算法以及DEBUC算法更优;在网络规模为100 m×100 m时,网络生命周期分别提高约50.3%、21.5%、16.4%,能更有效地延长网络生命周期。