利用残余节点的无线传感器网络路由算法

为延长无线传感器的生命周期,基于传播范围的多跳路由算法,提出了再利用前次残余节点的新路由算法.仿真结果表明：新路由算法有效地延长了无线传感器网络的生命周期.     

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。     

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.     

基于能量和距离的WSN自适应分簇算法

无线传感器网络中节点的能量有限且难以补充,为了提高网络节点的能量利用率,延长网络生命周期。在LEACH算法分簇结构的不足的基础上,提出一种自适应的最优簇首数计算方式,综合考虑传感器节点的能量及距离,对阈值公式T(n)进行改进。经仿真实验分析,本文提出的算法较LEACH算法节点存活率更高,网络生命周期显著延长。     

密集传感器网络中节点随机调度算法研究

对于密集型传感器网络,节点交替工作能有效地延长网络的生命周期。该文基于Cover的随机节点调度算法进行深入分析,首先给出k-覆盖网络中覆盖强度的定义,并利用基本概率理论估计k-覆盖网络的覆盖强度;然后分析2-覆盖网络中节点密度、覆盖强度以及能量节省水平之间的关系(即部署节点个数n和2-覆盖网络的覆盖强度Cn2以及划分COVER个数c)。该文研究工作对部署容错性较高的能量有效性传感器网络具有一定的指导意义。     

无线传感器网络改进引力搜索算法的设计与实现

为了高效利用有限的无线传感器网络节点能量,延长网络的生命周期,提出了一种应用于无线传感器网络协议中的改进引力搜索算法(IMPGSA)来更新簇头节点的位置。该算法使用分数阶微积分对引力搜索算法(GSA)进行优化,使用多目标适应度函数对簇头节点更新后的位置进行评估,这些目标包括距离、延迟、链路生命周期和能量。仿真结果表明:本文提出的改进算法与人工蜂群算法(ABC)、引力搜索算法(GSA)和粒子群免疫协同算法(MPSICA)相比,网络生命周期分别提高了10.7%、22.4%和13.1%。可见,该算法通过在网络中不断进行迭代以更新簇头节点的位置,有效延长了网络节点的生命周期,进而有效延长了网络本身的生命周期。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

基于分簇和定向扩散混合路由协议的研究

分簇算法是无线传感器网络路由算法研究的主要方向之一.为了解决无线传感器网络中网络节点能量负载不平衡的问题,提出基于分簇和定向扩散混合路由算法的方案.将传感器节点分簇,簇间通信采用定向扩散算法,充分考虑能量均衡的问题,从而实现整个网络的能量消耗更加均衡,最大限度地延长网络生命周期的目的.仿真表明,该混合算法能量均衡性更好,能提供更长的网络生命周期.     

网络生命周期最大化虚拟MIMO协作中继节点选择

针对无线传感器网络高能效传输要求,提出了一种基于虚拟多输入多输出(MIMO)传输的协作
中继节点选择算法. 该算法不考虑源节点到目的节点1次传输中1跳或多跳能量消耗最小化问
题,而是减少整个网络执行整个应用的能量消耗. 仿真结果表明,与直接及最小化能耗传输
相比,本文算法延长了网络的生命周期.     

一种无线传感器网络MAC层能量有效算法

由于无线传感器网络节点自身携带电池的特殊性, 其能量有效策略的研究越来越受到人们的关注．分析了无线传感器网络数据链路层能量消耗,在S-MAC和PD算法基础上,提出了新的AP算法．仿真结果表明,AP算法合理地减少了碰撞,提高了数据包接收准确度,改进了无线传感器网络的能量有效性,并有效延长了网络的生命周期．     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

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,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法

为了高效的利用网络资源,均衡网络拓扑能耗、剔除网络拓扑冗余链路、降低节点负载、最大化的延长网络的生命周期。本文通过势博弈和最优刚性子图的概念,综合考虑节点的剩余能量、节点的负载及网络拓扑链路的冗余性,设计了一种基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法(PGOSG)。首先,根据节点间通信的功率变化,构造节点的功率集合作为博弈的策略集,利用势博弈理论以均衡能耗均衡为目标构建势博弈函数,并使其收敛至纳什均衡点,进而构建初步的网络拓扑结构。然后,利用最优刚性图全局链路数较少,且不损坏网络拓扑结构的特性,在上一步构建的网络拓扑结构上,利用最优刚性子图逐层剔除网络拓扑中的冗余链路,得到最终的网络拓扑结构。仿真实验分析了PGOSG算法的网络拓扑图、链路通信质量、网络鲁棒性以及网络生命周期,并将其与现有的DEBA算法进行了对比。从仿真结果可知：在拓扑结构上,PGOSG算法在网络的通信链路上剔除了网络中的冗余链路,降低了网络中部分节点的负载。在能耗均衡上,博弈算法制定了节点数据转发规则有效的利用了网络资源,均衡了节点能耗、避免节点间冗余转发。因此本文提出的算法能够剔除网络中的冗余链路,降低节点的负载和链路权值,延长网络生存时间。     

能量收集的无线传感器节点能量管理策略

针对能量收集无线传感器网络中传感器节点电池存在存储损耗和容量衰减特性的问题,建立了末梢节点电池存储损耗和容量衰减的通信模型,研究了无线传感器生命周期内吞吐量最大化的问题。将系统优化问题转化为凸优化问题,通过凸优化分析得到与当前能量收集水平、电池能量水平以及信道增益相关的信息传输功率控制策略;提出了适应电池存储损耗和容量衰减的双功率阈值算法,用于优化平均吞吐量;提出了最小化放电空间的电池充放电管理策略抑制电池容量的衰减速度,优化无线传感器的生命周期,并对无线传感器生命周期与电池放电空间进行理论估计。仿真结果表明,在不同电池存储效率、放电空间比例下,本文提出的双功率阈值算法相较于自适应定向注水算法能够通过减少电池的频繁充放电次数,降低收集能量的存储损失,优化了无线传感器的平均吞吐量和生命周期,使生命周期内的吞吐量最大化。     

无线传感器网络中一种基于覆盖的环簇路由算法

提出了一种基于覆盖的环簇路由算法CRAC。该算法利用Sink节点以广播环域坐标的方式将网络分为若干环域,并根据应用需求的服务质量计算各环域的覆盖划分以确定轮换簇,各轮换簇交替休眠以降低网络能耗。网络各环域根据能耗均衡方程确定其是否为发送环,将采集的数据并行传送到传输路径后汇聚至发送环,再由LEADER节点发送至Sink节点。仿真实验结果表明,该算法大幅度降低了网络的通信时延和能耗,延长了网络的生存时间,使节点能量均衡下降。     

基于改进的人工蜂群算法的微电网储能系统容量优化配置

由于风光能源具有间歇性和波动性的特点,对电网的电能质量造成了不良影响,因此提出了一种微电网的储能容量优化配置方法。首先,建立以用户用电费用最低、储能能量损失最小及风光能源的波动性最小为目标的微电网系统模型;然后,提出了一种改进的人工蜂群算法求解模型,通过不同的算法对无储能、单储能及混合储能3种储能方案模型进行求解分析;最后,采用熵权法找出适用于微电网的最佳储能方案。实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够求解微电网模型且不易陷入局部最优,并通过熵权法得出了蓄电池和超级电容的组合适合作为微电网储能系统的结论。     

面向智能电网负荷调节的自适应储能系统控制

提出一种自适应储能系统控制方法,对智能电网中电动汽车的动态无线充电负荷进行调节.该方法在系统代价函数中联合考虑电网侧功率的变化率和充放电对电池寿命的影响,采用自适应动态规划算法,通过在线神经网络训练,估计并最优化系统长期代价,从而得到近似最优的储能系统控制策略.仿真结果表明,该方法能有效降低电网侧功率的斜率,使负荷更加平稳,同时延长储能系统中电池的寿命.     

延长无线传感器网络生存周期的跨层算法

为了延长无线传感器网络(WSNs)的生存周期,提出了联合优化物理层和网络层的跨层算法.首先通过物理层的功率控制方法,初步确定可能参与通信传输的传感器节点候选集;然后在节点候选集中,综合考虑传感器节点的接入概率、端到端通信链路的单跳成功传输概率和端到端通信链路的能量效率,以达到均衡性地进行网络层路由选择的目的,实现传感器网络的端到端通信传输过程.仿真结果表明,在保证能量效率的同时,该算法可以有效地延长无线传感器网络的生存周期.     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

一种改进无线传感器网络的环境监测系统设计

为了解决环境监测中远程采集数据的实时传输和对监测数据进行管理分析的问题,设计了一种基于无线传感器网络的远程环境监测系统,通过GPRS技术实现了监测中心与监测终端之间的实时命令控制及数据传输,系统采用了移动汇聚节点的方法,解决节点能量更换频繁且容易产生的“能量空洞”问题,系统测试表明,基于移动汇聚节点的环境监测系统能够延长网络的生命周期,确保各个节点的能量消耗均衡,并且网络整体数据包丢失率和时延与固定汇聚节点的监测系统接近,实现了远程监控数据的实时传输。