多级能量异构无线传感器网络的能量预测和可靠聚簇路由协议

传感器网络技术是普通计算中实现位置感知和上下文感知的主要技术手段,有着广泛的应用前景.文中提出了一种适合普适计算环境下多级能量异构尢线传感器网络的新的剩余能量预测REP模型和可靠聚簇路由RCR协议.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晕直接相关,以优化数据传输路径.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.采用每个簇由多簇头节点共同承担簇头节点的作用,提高数据传输可靠件.仿真实验结果表明,RCR协议能获得比LEACH协议和HEED协议等主要聚簇协议更长的生存时间、更高的能量利用率和更高的数据传输可靠性.     

一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法

详细分析LEACH协议,针对LEACH协议随机产生簇头导致网络中出现局部区域簇头分布不均、簇的规模不一、整个网络能耗不均衡、网络寿命缩短等问题,提出了一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法。在算法的选举簇头阶段,将节点剩余能量、备选簇头与邻居簇头的间距相结合作为判据参数;在成簇阶段,将节点预加入的簇头到基站的距离考虑在内,比较多个数据流向,采用节能最优路径策略。仿真结果表明,该协议能够有效均衡网络各节点能耗,显著延长了网络生存时间。     

基于节点位置和剩余能量的分簇路由改进算法

针对传统LEACH协议存在的随机选举簇头及网内节点能耗不均等问题,提出了一种能量均衡高效的分簇路由协议LEACH-EPN.在成簇阶段加入最优簇数约束,综合考虑节点位置和剩余能量等多种因素;引入距离因子、能量因子及节点密度因子改进阈值公式;通过改变簇的范围来改变成簇机制,使簇头选举更合理、能耗分布更均匀,提高了网络的能量...     

一种基于局部能量消耗最优的分簇协议

在无线传感器网络中,先确定簇头分布方式、后考虑网络能量消耗的分簇方式降低了网络能量消耗的有效性.针对减小能耗问题,提出了一种基于局部能量消耗最优的非均匀分簇协议.在该协议中,各区域根据与基站的距离安排簇头分布,折中簇头能量消耗,使得簇内所有节点的平均能量消耗最小.仿真结果表明,相比现有的分簇协议,协议生成的簇头数稳定集中并且将网络生命期延长了20.7%到43.9%.这说明按照最小化簇内节点平均能量消耗的原则安排簇头分布,可以有效减少和均衡网络中节点的能量消耗.     

距离度量法聚类的无线传感器网络路由算法

为提升无线传感器网络簇头分布效果及簇头节点选取质量,提出基于节点间距离改进的K均值聚类路由协议算法.通过节点间最远距离及各节点距离对比方法,确定出K个规模差异小的簇群;根据不同簇群的位置、节点数目和总能量的差异,簇头选举阶段引入能量因子、质心因子和距离因子提高选取的簇头质量.实验结果表明,在网络区域内簇群分布均匀,簇头选取质量更佳,能够有效均衡全网能量,达到延长网络生命周期的目的.     

LEACH-EE——基于LEACH协议的高效聚类路由算法

为延缓传感器网络寿命,减少能量的消耗,提出一种基于LEACH协议的高效聚类路由算法(LEACH-EE)。它通过簇头来收集数据,然后簇头之间形成一个多跳的通向基站的最优路径,最后数据融合给一个簇头传给基站。这样解决了LEACH协议的簇头节点负载过重的问题,以及改善了网络能量的消耗和网络的生存时间。实验证明此方法行之有效。     

基于LEACH协议的簇头多跳(LEACH-M)算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间.早先提出的LEACH协议是无线传感网中的低功耗自适应分层路由算法,但节点通过一跳通信将数据传送给簇头,簇头也通过一跳通信将聚合后的数据传送给基站,这样会造成簇头节点负载过重,在LEACH协议中引入簇头多跳算法,使得簇头之间形成一个多跳的最优路径通向基站,从而减少了簇头节点能量的消耗,延长了传感网的寿命.实验表明此方法行之有效.     

负载均衡的水声传感器网络多跳非均匀分簇路由协议

针对现有水声传感器网络分簇路由协议在簇头选举阶段和数据传输阶段中的不足,设计一种负载均衡的多跳非均匀分簇路由协议(load-balanced multi-hop unequal clustering routing protocol,LBMUC)。该协议基于节点的剩余能量及相对距离,计算节点竞争半径和节点综合属性值,改进优化簇头选举,使得簇头节点分布更加合理,并得以随着剩余能量的变化自适应的调整簇的规模,有效均衡节点的能量消耗;在建立簇间多跳路由阶段,综合考虑节点剩余能量、位置及相邻簇的规模对路由选择的影响,引入中继节点代价函数选择最优中继节点,均衡节点能耗,延长网络生命周期,降低网络丢包率,提高网络性能。仿真实验结果表明,LBMUC协议均衡了节点能耗,有效延长了网络生命周期,降低了数据丢包率。     

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.     

基于最优分簇的能量异构无线传感器网络路由协议

为了进一步均衡网络能耗,延长网络生命周期,提出了一种基于最优分簇的能量异构无线传感器网络路由协议(OCRP).OCRP协议考虑了最优簇首数K,将待测区域划分为K个固定分区,优化了成簇过程;在簇首选择阶段,充分考虑了节点的剩余能量、整个网络的能量以及节点与基站之间的距离,改进了簇头选举机制.仿真结果表明,该协议在延长网络寿命和能量消耗方面的性能优于EH-LEACH和DEEC路由协议.     

优化分簇的无线传感器网络路由算法

延长传感器网络的生存周期,降低网络节点的能耗成为无线传感器网络(WSN)研究的关键.由于无线传感器网络能量有限,针对LEACH算法中簇首分布不均、簇首数目偏离最优值等对网络能耗的影响,提出了一种同时考虑节点剩余能量、最优簇数和簇首分布状况来选择簇首的算法EBCS-LEACH.新算法使簇首数目为最佳,以满足能量阈值的节点才能当选为簇首和对簇首的分布进行了相应调整.仿真结果表明,EBCS-LEACH算法延长了网络的生存周期,相比LEACH算法生命周期延长19.5％,同时能耗也更加均衡.     

基于虚拟力的WSNs能量高效分簇路由协议

作为无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的关键技术之一,分簇路由协议因其可扩展性较强及能耗较低等优势,逐渐成为WSNs路由协议的研究热点.如何对簇首进行最佳化选取,是提高分簇路由协议性能的关键.通过揭示不同场景中的簇首数量及网络能耗之间的映射关系,以能耗最小化为目标,构建了簇首最...     

异构WSN中基于改进哈里斯鹰的分簇算法

针对无线传感器网络中传统的低功耗自适应集簇分层型协议存在的节点能耗过高、网络生存周期短以及负载不均衡等问题, 本文提出了一种异构传感网络下的多目标簇头选举和基于模拟退火的哈里斯鹰路由优化算法(LEACH-MHO). 这种改进算法首先在计算节点最优阈值的基础上, 构建新的考量能耗和负载的适应度函数, 找到最优簇首节点, 保证簇首节点的均匀分布; 再建立基于哈里斯鹰优化器的路径选择策略, 同时嵌入模拟退火算法, 防止过早陷入局部最优; 最后使用评估函数筛选出可加入到最佳路径的簇头, 缩短簇头节点到基站的通信距离. 仿真实验数据表明, 与CREEP、LEACH-C、LEACH算法相比, 本文算法的网络生存寿命分别延长了22.18%、77.83%和180.52%, 能更有效地延长网络生存寿命.     

基于NSGA-II的无线传感网络簇首选择算法

延长网络生命周期是无线传感网络需要解决的主要问题之一,拓扑控制对于延长网络生命周期具有重要意义.针对分簇结构无线传感网络的簇首选择问题,提出一种基于NSGA-II的多目标簇首选择算法.同时考虑网络通信距离、能量消耗、负载均衡以及节点生存时间等多个优化目标,通过理论计算确定最优簇首数量指导种群初始化,引入正交实验机制降低搜索次数,提高寻优效率.实验结果表明, 所提出的算法与低功耗自适应层次分簇(LEACH)算法相比,簇首分布均匀、负载均衡,可明显延长网络的生命周期,与标准NSGA-II算法相比,可更好地提高搜索寻优效率.     

基于自适应惯性权重的混沌粒子群优化无线传感器网络成簇算法

为了解决簇头选举过程中多因素冲突问题,以优化簇头选举和延长网络生命周期为目标,提出一种基于自适应惯性权重混沌粒子群优化（AWCPSO）的分簇算法.该算法在簇头竞选过程中,考虑了节点剩余能量、与基站的距离以及该节点担任簇头的概率,通过自适应惯性权重的混沌粒子群算法优化簇头的选举,并将通信范围内的节点作为其簇成员.簇头数目的选择满足最优簇头个数,从而进一步提高了网络的能量使用效率.仿真结果表明,与SEP和DEEC算法相比,本文算法能够更有效的节省能量,网络稳定周期分别延长62.31%和16.45%,同样有效的均衡网络能量消耗,延长了网络生命周期.     

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。     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

一种针对无线传感器网络LEACH协议的改进算法

随着无线传感器网络技术的不断发展和完善,越来越多的领域需要用到这项技术.但是无线传感器网络中节点携带电量有限,容易造成网络的寿命短的问题.这也制约了无线传感器网络技术的广泛应用. LEACH算法是现在无线传感器网络中广泛使用的协议.它有效的改善了节点能耗问题,但该算法簇头是自适应随机生成、未考虑当前节点剩余能量以及簇头分布均衡性等问题.因此会使网络中能量损耗不均衡,导致网络过早死亡.本文采用理论分析和仿真验证相结合的方法.针对LEACH协议成簇过程引入最佳簇头数,双簇头传输数据等方法来均衡网络中节点的能耗延长网络寿命.实验结果表明,改进后的方法有效地减少了网络能量消耗、保证了网络负载的平衡、延长了网络的寿命.     

A bio inspired and trust based approach for clustering in WSN

Wireless sensor network (WSN) is a special kind of ad-hoc network consists of battery powered low cost sensor nodes with limited computation and communication capabilities deployed densely in a target area. Clustering in WSN plays an important role because of its inherent energy saving capability and suitability for highly scalable network. This paper is an extended version of our previous work (Sahoo et al. 2013a). Although the clustering strategy presented in this paper is same as our previous work but here a light weight dynamic TRUST model along with honey bee mating algorithm is presented, which will only prevent malicious node to be a cluster head. The choice of light weight TRUST model makes our clustering method more secure and energy efficient, which are most pivotal issues for resource constrained sensor network. We have also introduced a priority scheme among the trust metrics which is more realistic. Furthermore, the use of honey bee mating algorithm finds most appropriate node as cluster head. Simulation results are also presented here to compare the performance of our algorithm with low energy adaptive clustering hierarchy and advertisement time-out driven bee mating approach to maintain fair energy level in sensor networks.