一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法

针对现有无线传感器网络分簇路由算法的网络生命周期短、能量消耗不均衡等问题,结合节点的能量采集技术,提出了一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法。考虑到实际环境中节点能量补给不稳定,根据节点的剩余能量和当前能量自补给状态,设计了能量均衡的簇头选举机制和簇间多跳机制。仿真结果表明,在延长网络生命周期和均衡全网能量消耗方面,该算法优于采用相同能量补给规律的传统分簇路由算法(LEACH算法和SEP算法)和其他基于能量自补给的分簇路由算法(PHC算法和EBCS算法)。     

无线传感器网络区域内心距离的固定分簇算法

分布式分簇算法(LEACH)中每轮的簇头数量不稳定以及位置分布不均匀,针对此问题,为了延长无线传感网络的稳定周期,优化簇头选举机制,以及均衡网络的能量消耗,提出了一种改进的固定分簇算法;该算法采用固定分簇技术,以汇聚节点为中心将网络划分为等大小的区域;在簇头选举阶段,引入代价函数,综合考虑固定分簇内各节点剩余能量、区域的内心距离、位置布局等因素,优化簇头的数量和布局;通过Matlab仿真实验表明,改进后的算法与原算法对比,均衡了网络能量消耗,每轮中簇头数量稳定且分布较均匀,有效延长了网络的稳定周期、半衰周期和生命周期。     

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。     

基于正六边形区域划分的无线传感器网络动态目标跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)目标跟踪应用中的跟踪精度与能耗问题,提出一种能量均衡消耗的目标跟踪协同算法.该算法以正六边形网格作为分簇模型,能动态地唤醒无线传感器网络中合适的簇对目标状态进行估计.同时引入了虚拟簇头的概念用于优化簇头选举策略.仿真分析表明:所提出的算法与簇内集中式算法相比不仅具有相当的估计性能,并能有效降低对簇头节点的性能要求.除此之外,通过自适应动态簇头选举策略,有效地均衡了各簇中节点能量消耗,提高了系统的健壮性.     

异构WSN中能耗偏差协调的分簇算法

针对异构无线传感器网络中的能量消耗不均匀,能量利用率偏低的问题,提出了基于能耗偏差协调的分簇算法(CDEC)。该算法充分利用网络异构性的特点,通过引入节点能耗偏差度β及其协调参数λ,对簇头选举的门限值及簇头轮换的条件进行实时调整,以达到均衡网络能耗、降低额外能耗的目的。仿真结果表明,CDEC分簇算法使得网络中能量的消耗更加均衡合理,显著延长了网络寿命,提高了网络的吞吐率。     

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.     

一种改进的无线传感器分簇路由算法研究

研究优化传感器工作寿命问题,网络簇间能耗不均衡和簇头选择不合理,导致能量过早消耗,网络寿命短的缺陷.传统分簇算法采用均交分簇和固定阈值簇头轮换选举方式不能解决上述问题.为了延长网络生命周期,提高能量利用效率,提出了一种改进的无线传感器路由分簇算法,采用非均匀分簇策略使簇簇间能量消耗平衡,并利用基于剩余能量的阈值簇头轮换选择机制.在NS2平台中对算法进行仿真,对节点存活率和网络总能耗两个方面进行比较与分析,仿真结果表明,改进的算法很好地使网络的能耗达到了均衡,节约了簇头节点的能量,从而延长网络的寿命.     

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.     

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.     

无线传感网中基于能量矩阵的多簇头分簇算法

在能量异构的无线传感器网络环境下,提出了一种基于能量矩阵的剩余能量预测模型和新的聚簇路由协议。模型中引入卡尔曼过滤算法,协议中节点通过建立相邻节点剩余能量预测机制,使选举簇头节点的概率与节点当前剩余能量直接相关,以均衡节点的能量消耗,延长网络寿命。此外,还通过多簇头方法,提高数据传输可靠性。仿真实验结果表明,LEACH-EM协议在延长网络生命周期和减少能量消耗上比其他协议有了很大改善。