用于Ad Hoc网络的分簇算法

簇结构是Ad Hoc网络中应用最为广泛的层次结构,而这种层次的形成和维护依赖于某种算法
. 在分析现有分簇算法的基础上,提出一种新的按需加权的分簇算法（NWBCA）. 算法综合
考虑了移动节点的最佳连接度和能量状态因素,并采用按需策略作为簇结构的维护策略,提高
了网络体系结构的稳定性,减少了计算和通信开销. 通过性能比较,NWBCA的各项仿真指标
均优于其他分簇算法,且仿真结果也证明了该算法的有效性.     

移动Ad Hoc网络的一种自适应权值分簇算法

为有效解决移动Ad Hoc网络簇结构的稳定性问题,提出了一种分簇算法．在流量均衡的基础上, 综合考虑节点所处的网络环境和本身状态,根据适应性权值选择簇首,实现对随机分布的移动节点自适应动态分簇,并通过可用度来优化簇内的节点数．仿真测试表明,该算法在不增加开销的情况下,能适应性均衡簇首负载,有效防止簇首成为瓶颈．     

一种改进的ZigBee网络能量均衡簇树路由算法

针对ZigBee网络中的簇树路由算法存在网络节点能量消耗不均衡造成网络过早瘫痪的问题,提出一种改进的能量均衡簇树路由算法.该算法综合考虑单个节点生存周期和整个网络能量消耗,定义了节点能量水平以及节点权值,根据节点父子关系和权值建立了一种分簇机制,避免单个节点的不必要能量消耗和死亡,并优化AODVjr算法缩短路由距离,降低簇间通信延迟和路由开销.仿真结果表明,该算法相较于簇树路由算法减小了3.6％的网络整体能量消耗,延长了约15％的网络生命周期.     

一种新的移动自组织网络动态簇选择算法

为了提高移动自组织网络的扩展性,提出了一种新的动态簇选择算法.该算法以链路保持度和节点的可信度来作为选取簇首的度量,既保证了分簇结构的稳定性,又增强了簇首的可信度.最后进行了模拟实验.实验结果表明,该算法能提高网络的运行效率,簇结构稳定.     

一种双层结构的分簇算法在VANET中的应用

为了解决车辆自组织网络中信息传递质量较差的问题,提出了一种基于权重的本地通信质量保证分簇算法,将分簇后的车辆节点划分为自组织层和对等层两层,自组织层节点使用车间通信方式进行通信,对等层节点利用3G、LTE等更可靠的传统通信方式进行通信。该算法对经典的权重分簇算法进行改进,以本地最优化代替全局最优化,引入保障通信质量最大可接受通信距离的概念,并提出了新的簇结构维护策略。仿真实验结果表明,与经典的权重分簇算法相比,该算法具有更高的簇结构稳定性和更高的分组投递率以及更低的开销。     

基于MANET的分簇算法研究

分簇是一种能将节点分成逻辑上独立的组的机制,在MANET中应用分簇算法得到的分级式结构能提高网络的总体性能.介绍了分簇算法的构成和度量分簇算法性能优劣的标准,并对几类典型的分簇算法进行了分析和比较,最后指出了其中存在的问题.     

基于模糊逻辑推理系统的簇首选择算法

在车联网分簇算法的簇首选择中,对节点运动的差异性影响簇结构稳定性的问题进行分析,提出一种基于模糊逻辑推理系统的簇首选择算法.分别从节点的运动角度、位置角度和环境角度综合分析,选择车辆的相对运动速度、相对中心度和相对邻居节点数等3个参数作为系统输入,通过模糊逻辑合成模糊输出集合并进行解模糊化,得到节点成为簇首的优先级,选...     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制（cluster and local optimization topology control,CLTC）算法．基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑．仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期．     

基于MANET的分簇算法研究

分簇是一种能将节点分成逻辑上独立的组的机制，在MANET中应用分簇算法得到的分级式结构能提高网络的总体性能．介绍了分簇算法的构成和度量分簇算法性能优劣的标准，并对几类典型的分簇算法进行了分析和比较，最后指出了其中存在的问题．     

一种改进型的Ad Hoc网络权值分簇算法

移动Ad Hoc网络可以用无向量图表示。根据传统的分群算法,提出了改进算法对网络进行分群。首先,在初始阶段利用LID分簇算法的快收敛性进行簇的划分,实现节点的快速入网;然后,在簇的维护阶段根据节点的剩余能量的大小和节点自身的处理能力在簇内重新分配ID号,从而延长了系统节点的工作寿命。利用节点权值来进行簇调整时,综合考虑节点的度数,节点的剩余能量和稳定性等多方面因素,并通过建立节点的历史档案的方法来对节点的稳定性进行评定。与传统的最小ID算法和最大度数算法相比,仿真结果表明该算法的性能优于另外两种分簇算法。     

交叉路口基于车辆权值分簇的中继转发方案

针对车辆自组网(VANET)中链路不稳定与可靠性低的问题,该文提出基于车辆权值分簇的中继转发方案。该方案首先提出基于车辆权值分簇算法,提高车辆通信链路的稳定性;该算法将车辆的相对距离、相对可达速度与连通率作为分簇属性,利用升排序法找到最优簇头并将其作为中继节点,提升簇结构的稳定性。其次,在NaKagami-m衰落信道条件下,采用双向DF的中继转发方式进行数据传输以提高通信的可靠性。仿真结果表明:在相同条件下,该分簇算法与基于车道的分簇算法相比稳定性提高8 s,该双向DF中继转发方式与双向AF转发方式相比中断概率降低了6%,通信可靠性得到提高。     

一种能量有效的无线传感器网络分簇路由算法

为减少无线传感器网络能耗、延长网络的生存周期,基于经典的低功耗自适应分簇算法（LEACH）,提出了一种新的能量有效的分簇算法．算法的主要思想是综合网络能量分布和簇首间位置分布来优化簇首选择,从而在使簇分布更均匀的同时,进一步保证了网络内节点负载均衡．仿真和分析表明,该算法是一种有效的分簇路由算法．     

无线传感器网络中基于时空分集的分布式能量有效成簇算法

为了延长无线传感器网络的生存时间,需要设计适合无线传感器网络特点的能量有效的协议。成簇算法能够减少无线传感器网络的能量消耗,对增强网络的可扩展性和延长网络的生存时间有着重要的作用。但现有算法对多路衰退的链路并不十分能量有效,针对这些算法的不足,提出了基于时空的分布式能量有效成簇算法,每个簇由一个簇首节点和一个协作节点相互合作运用时空编码实现数据传输的时空分集,以减少网络能耗和均衡节点能量。模拟实验结果显示,与现有重要成簇算法相比,该算法能够提供更长的网络生存时间。     

基于免疫算法的聚类分析与实现

在介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,阐述了人工免疫算法的基本原理．从提取生物免疫系统的隐喻机制,基于免疫网络理论和克隆选择原理,建立了一种人工免疫数据聚类分析算法．并详细论述了该算法在电梯交通时段自动划分中的具体应用,MATLAB仿真表明该算法可以有效减少聚类数据的冗余信息,对解决交通时段自动划分等数据聚类问题是可行的和有效的．     

改进的聚类算法在恐怖袭击事件中的应用

恐怖袭击严重影响国际社会的稳定和人们生命财产安全,其形式、手段的多样化给反恐分析带来巨大挑战.为了把相似的恐怖袭击事件进行分组归类,并提高反恐分析员侦破案件的效率,本文基于全球恐怖主义数据库,提出了一种深度自编码表征（Deep Auto-Encoder Representation）的改进聚类算法,引入深度自编码器,将稀疏和嘈杂的原始数据映射为类内紧凑平滑的数据,提升聚类效果.实验结果表明,相比于传统的K-means聚类算法,改进后的算法可以提高聚类效果.本方法有利于反恐分析员将相似案件并案分析处理,找到案件的犯罪团伙.     

采用信任度量的MANET网络分簇模型

为了解决信任模型的分层结构与物理分簇结构分离造成的移动自组网稳定性差、网络可生存时间短的问题,提出基于信任度量的网络分簇模型.在研究直觉模糊集距离测度的基础上,提出了在直觉模糊集理论下的信任度量方法.通过对簇结构的稳定性及能量消耗进行分析,以对HELLO消息进行扩展的形式,提出了基于信任度的簇结构生成算法.仿真实验结果表明,该模型在簇首变化率、簇成员能量消耗与移动自组网络可生存时间方面具有一定的优势.     

基于改进卡尔曼滤波目标跟踪分簇方法研究

针对现有的目标跟踪分簇算法没有从根本上解决参与跟踪的节点数量过多,导致整个无线传感器网络(WSN)能耗的增加问题,提出一种基于Fisher信息矩阵的改进卡尔曼滤波的目标跟踪分簇方法 (Fisher Matrix for Kalman Filter,FMKF),用于针对性的选择节建立跟踪簇。该算法利用随机矢量估计的克拉美罗下界获得未知噪声的统计特性,优化卡尔曼滤波器的误差协方差。在无线传感器网络动态分簇时,创新的使用信息判据作为标准,并且加入节点剩余能量判据。仿真结果显示,FMKF算法与控制簇的激活半径算法和无分簇算法相比,FMKF算法可以在减少跟踪节点的数量的同时提高跟踪精度。     

无线传感器网络中的动态聚类分簇算法研究

能耗问题是无线传感器网络的关键问题之一。通过深入分析已有算法存在的诸多不足,该文提出了一种基于动态聚类的分簇算法。该算法首先分析了低能耗自适应分簇的一阶能耗模型,给出了基于最小能耗的簇首数计算公式,然后在此基础上引入动态聚类思想,以最优簇首数将传感器网络内的所有节点进行聚类,得到最优的簇首节点及其内部簇成员。仿真结果表明：算法划分的网络具有低能耗、高稳定性等特点,弥补了已有算法的不足。