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。     

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的“热区”问题和簇头选取问题,设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法。首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇,然后根据簇规模引入优化的粒子群算法,评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头,以剩余能量较多的簇头作为下一跳,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了34%和16%,平均能量消耗分别减少了22%和12%,有效地减少了网络节点的能量消耗。     

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。     

基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

提出并分析了一种能量均衡的集中式非均匀分簇路由协议EBUCP(energy-balanced unequal clusteringprotocol),本协议采用非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的方式。应用PSO算法,EBUCP选择一组最佳节点担任簇头并将网络划分为大小不等的簇,不仅最小化簇头和簇成员的距离以减小簇内通信能耗,同时使得距离基站较近的簇具有较小的几何尺寸来平衡不同位置簇头的能耗。EBUCP根据节点剩余能量和节点与基站距离确定簇间多跳路由,每个簇头在所有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,与LEACH和PSO-C协议比较,EBUCP的网络生存周期明显延长,能耗均衡性能更好。     

能量高效的水声传感器网络多跳非均匀分簇算法

针对现有水声传感器网络(UW-ASN)分簇路由算法存在的能耗不均衡问题,提出了一种能量高效的多跳非均匀分簇(EEMUC)路由算法。通过节点到基站的物理距离建立网络非均匀分层模型,各层区域内的节点根据综合属性值选择簇头,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇。簇间采用多跳路由方式传送数据,从而均衡了簇头的能耗。实验结果表明,所提算法在簇头数目和节点的剩余能量等性能方面优于低能耗自适应分簇路由(LEACH)和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法,从而提高了水声传感器网络的能量效率,并延长了网络的生命周期。     

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.     

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.     

基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法

在研究经典低能量自适应分簇路由算法的基础上,提出基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法。该算法将蚁群算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最佳路径,使得离基站较远的簇头节点沿着最佳路径传输信息,有效地减少了簇头节点的能量开销。同时,在簇头选举时,该算法不仅考虑簇头节点的剩余能量,而且兼顾簇头与簇头之间的距离,使得簇头分布更加均匀。仿真结果表明,该算法和LEACH及DADC算法相比,有效地均衡了网络能量消耗,并延长了网络生命周期。     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

能量异构无线传感器网络分簇路由改进算法

路由算法作为无线传感器网络的核心技术,对延长网络生命周期,提高网络效率起到了至关重要的作用.针对分布式能量有效成簇算法未考虑节点位置和对节点保护、利用不充分的问题,提出了一种改进的能量异构分簇路由算法.该算法引入边缘度的概念,使距离基站近的节点优先担任簇头,减少了网络能量消耗;设立了双能量阈值,提高节点能量利用,延长节点生命周期;综合考虑节点、簇头、基站三者的位置分布,提出了更合理的入簇机制.仿真结果显示,在小面积检测(10 m× 10 m到100 m×100 m)与大面积检测(100 m×100 m到500 m×500 m)环境下改进算法与原算法相比,网络生命周期分别提高了18.7%到36.2%,24.4%到66.5%.     

煤矿无线多媒体传感器网络能量均衡路由方法

针对煤矿井下多媒体信息采集需求及巷道带状空间与传感器网络中节点能量受限的特点,构建了煤矿无线多媒体传感器网络(WMSN)系统模型,提出了一种由基于位置与剩余能量的虚拟网格中层次分簇(PREHCVG)算法及基于能量与距离的蚁群路由(EDACR)算法构成的煤矿WMSN能量均衡路由方法。该方法中,PREHCVG算法根据网络中节点的通信半径对节点进行虚拟网格划分来实现分簇管理,并结合节点的剩余能量及所处位置信息选取簇头节点;EDACR算法根据节点的剩余能量及节点间距离信息,从簇头节点及备选簇头节点中选出路由节点。仿真结果表明,与经典LEACH算法相比,煤矿WMSN能量均衡路由方法能够有效均衡WMSN中节点的能量消耗,减少WMSN中能量耗尽的节点数,延长WMSN生命周期。     

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法--DEUC.该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时.该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇问的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的.仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%.     

一种异构传感器网络下的节能分簇路由算法

无线传感器网络存在着严重的能量约束,传统同构的传感网络路由协议和算法不适合异构网络,因此,设计异构传感网络下的节能路由算法具有现实意义。研究两种不同类型传感器节点构成的,具有不同的初始能量和不同感知数据能力的异构网络中基于簇头预测的节能分簇路由算法ECAH。根据簇内节点的剩余能量、能量消耗速率和跟上一轮簇头的距离预测出下一轮簇头,有效地减少了控制报文数量,降低了系统开销,节约了能量。仿真结果显示,在异构的网络中采用ECAH路由算法比LEACH算法网络生存时间大约提高了23%。     

基于能量分布的异构传感器网络分簇算法

针对能量异构的无线传感器网络,提出一种分簇算法。该算法采用基于节点剩余能量分布状况的簇头竞争参数,降低成簇过程中的通信能耗,实现簇头的均匀分布。在簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点。仿真结果表明,该算法可以均衡网络能量消耗,提高节点能量利用效率,延长网络寿命。     

改进的异构无线传感器网络路由能量算法

阈值稳定选举协议（Threshold-Stable Election Protocol,TSEP）没有考虑节点的剩余能量和节点到基站的距离,导致部分低能量节点当选簇头而过早死亡。而且簇头将数据直接发送给基站,也导致节点能量耗尽而过早死亡。针对以上问题,提出了一种改进的异构无线传感器网络节能路由算法。新算法通过考虑节点到基站的距离、节点的邻居节点数、节点的剩余能量以及节点与邻居节点的平均距离来改进阈值公式,通过改进的蚁群算法对双层簇头模型的数据转发路径进行优化。仿真结果表明,该算法延长了网络的生命周期,提高了整个网络的稳定性。     

基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法

层次型路由算法是无线传感器网络研究的热点领域。针对传感器节点能量受限问题,提出一种基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法（HASWNM）。通过添加高性能节点以及在簇头间添加捷径的方法,使得无线传感器网络（WSN）体现出小世界网络特性。由于能量消耗主要集中在数据发送阶段,因此该算法在簇间中继选择时考虑了簇头自身的能量问题。此外,根据簇头节点距离基站的位置远近,确定不同的自适应搜索区域。实验结果证明,当高性能节点个数为100时,网络中可以呈现出小世界特性。与CSWN、TSWN、DASM相比,该算法第一个节点的死亡轮数分别延迟了6%,6%,29%,每一轮网络中的平均能量消耗分别减少了5%,12%,17%。因此,该算法构造的无线传感器网络具有小世界特性,并且能量消耗较低。     

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。     

无线传感器网络的分布式竞争路由算法

在WSNs体系结构中,路由算法是网络层的关键,分簇技术在路由算法中可提高WSNs的扩展性;提出一种竞争簇头,非均匀分簇和多跳路由相结合的WSNs分布式竞争路由算法(DSA);它的核心是构建一个高效的非均匀分簇算法,通过竞争的方式候选簇头,靠近基站的簇头为簇间的数据转发预留能量,根据节点的剩余能量、簇内和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集中用贪心法确定中继节点;仿真表明,DSA算法能有效平衡了簇头的能耗、均衡了网络能耗、显著延长网络生存周期.     

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。     

改进的异构无线传感器网络路由算法

稳定选举协议因没考虑节点的剩余能量,造成一些低能量节点当选为簇头而过早死亡,而且选出的簇头将数据直接发送给基站,导致部分距离基站较远的节点能量消耗过大而死亡。针对这两个问题,提出了一种适应于异构环境的改进的无线传感器网络路由算法。该算法在簇头选取过程中,加入节点的剩余能量和邻居节点数,使得具有较高的剩余能量且分布在密集区域中的节点当选为簇头的概率增大,并参考图论中的Dijkstra算法,实现簇头到基站低代价传输的多跳通信。仿真结果表明,与传统的稳定选举协议及其改进算法对比,该算法降低了网络的能量消耗,明显地延长了网络的稳定期和生命周期。