无线传感器网络分簇路由中基于自适应的簇头轮换算法

分簇路由方案是无线传感器网络中低能耗路由设计的主要方法,簇头轮换机制是平衡分簇路由中节点能耗的有效手段.然而,如何优化簇头轮换间隔却鲜见文献研究.基于簇树工作周期的概念,提出了一个簇头轮换间隔的优化算法,实现了自适应簇头轮换机制.同时,为了减少簇头数量,该文提出了一个基于连通支配集CDS(Connected Dominating Set)的分簇算法.仿真中,与4种不同长度的定长间隔簇头轮换策略进行了对比试验,结果表明自适应簇头轮换策略具有最长的网络寿命和最大的网络能量利用率;与TopDisc和Guho等经典算法进行了对比,该文提出的算法构造的CDS具有最小规模和直径.     

能量均衡的无线传感器网络多跳非均匀分簇算法

针对分簇协议中存在的簇头选择不合理会造成能耗过大以及网络整体能耗不均衡的问题,提出了一种能量均衡的多跳非均匀分簇算法(EBMUC)。协议首先选择剩余能量大于邻节点平均剩余能量的节点为候选簇头,候选簇头交换消息计算并比较适应值选出最终簇头;簇结构采用非均匀分布形式,节点入簇时计算代价值函数,在引入的代价值函数加入簇头剩余能量因素,防止簇头成员数目过多致使负载过大;数据的传输采用单跳和多跳结合的方法,簇间距离大于设定值时引入中继节点协助簇头间的数据传输,节约了簇头能量。仿真结果表明,EBMUC协议可有效节约簇头能量,均衡了整个网络的能耗,使网络生存周期得到了延长。     

无线传感器网络分簇路由协议的研究与应用

无线传感网是由许多具有计算能力的智慧无线节点组成的网络,这些无线传感节点负责收集周边环境的各类数据进行汇总处理,使得人们可以实时获得大量可靠的信息.在无线传感网络中,网络协议设计的主要目的是降低网内节点在通信上的能耗,从而延长网络的工作寿命.本文以分簇路由协议为研究对象,对国内外典型的分簇路由协议进行分析和比较,分析分簇路由协议存在的问题,并预测未来发展的趋势.     

一种无线传感器网络簇头选择算法——基于簇头发送能耗

分簇算法中,簇头的选择对无线传感器网络的能耗有重要的影响,为了提高网络生存周期,提出了一种基于簇头发送能耗的簇头选择算法（SECCS）。为了平衡节点间的不同能耗,使已做过簇头的节点在其后若干轮内不能再次成为簇头,其预计不能做簇头的轮次根据簇头发送能耗来决定,并动态调整不能做簇头的轮次,保证候选节点数量在合适的范围内。在选择簇头时,限制簇头间的距离不能过小,并优先选择周围节点数量适中而平均距离较近的节点成为簇头,使簇头尽可能均匀分布以减少全网能耗。该算法不需要节点的剩余能量和位置信息,计算简单。通过仿真和数据分析,证明其网络生存周期较长。     

无线传感器网络中能量有效的加权分簇算法

针对无线传感器网络中节点受到能量和带宽等资源严格制约的问题,通过分簇可以使网络中节点能量负载均衡,从而延长网络的生存周期.从能量和节点度的角度出发,分析了无线传感器网络中现有的一些分簇算法提出,了一种新的适合于无线传感器网络的能量有效的加权分簇算法,通过仿真和分析得出,该算法是一种有效的分簇算法.     

改进簇头选举的分层传感网络能量优化算法

在无线传感网络中,为解决树状拓扑结构中簇头竞选算法不合理而造成能耗不均匀的问题,设计了改进簇头选举的分层路由能量优化算法,即在簇头选举时分别对阈值公式、簇头竞选算法有所改进.其中,阈值公式以节点所剩能量、节点到Sink节点间距离以及能耗因子为基准;而在簇头竞选算法中增加候选簇头的成员个数这一参数,可避免成员个数较多的节点成为簇头的几率,从而平衡簇头的能耗.通过与经典的LEACH和EOUCR协议的成簇算法仿真对比表明:提出的算法可以更好地平衡簇头能量耗损,从整体上延长网络生存周期.     

无线传感器网络基于类的簇头选择算法改进

分析了LEACH协议簇头选择算法的不足,针对能量与节点不均衡分布的WSN,提出了一种基于类的簇头选择优化算法,进行了分析和仿真。结果表明,优化算法改进了簇和簇头的分布方式,提高了负载均衡度,并延长了无线传感器网络的生存时间,适应更多的网络初始条件。     

无线传感器网络分簇算法综述

分簇算法是无线传感器网络领域中一种典型的算法,并在其中扮演着重要的角色。从能量均衡和网络生命周期的角度出发,根据是否仅由一个中心控制节点负责整个网络的簇划分,将分簇算法分为3类,系统地叙述了目前经典的分簇算法以及近年来最新的研究成果,并分析了这些算法的特点和适用情况。最后结合该领域当前研究现状,提出了WSN研究中需要关注的问题,展望了这一研究方向在未来的发展趋势和前景。     

无线传感器网络分簇算法研究

研究无线传感器网络能耗和使用寿命问题.无线传感器网络由大量能量有限的传感器节点组成,节点靠电池供电,耗能不均衡将影响网络寿命.为了合理使能耗均衡、延长网络使用寿命,提出了一种新的高效节能无线传感器网络分簇算法.算法在簇头选择阶段,同时簇头的剩余能量及簇头与基站的距离来给选择;在簇生成阶段,考虑邻接簇头以及网关的剩余能量,选择一条最优化的路径,然后将融合后的数据以多跳方式传送到基站完成整个网络数据的转输.仿真结果表明,改进算法在簇头的选举和簇的生成两个阶段都综合考虑了能量和距离更能均衡各个节点能耗,证明延长了网络生存周期,提高网络的通信效率.     

一种能量均衡的无线传感器网络分簇算法*

为了延长网络的生存时间,提出了一种能量均衡的无线传感器网络分簇算法（EBCA）,该算法优先选择剩余能量较多的节点作为簇首,以平衡节点的能量消耗。仿真实验结果表明：无论同构网还是异构网,该算法都能显著地推迟网络第一个节点的死亡时间,其性能明显优于LEACH算法。     

基于能量和距离加权的WSNs簇头选择算法

针对LEACH分簇路由协议存在的簇头数目和分布位置不合理等问题导致能耗不均衡、网络周期不理想,提出了一种基于能量和距离加权的簇头选择优化算法。通过加入节点到基站的距离和节点剩余能量作为簇头选取的参考因素,依据改进后的阈值公式使得选取的簇头数达到预设最优值,并通过簇头的二次选择,最终确定最佳的簇头。仿真结果表明:相比于LEACH协议,该算法可以有效地延长网络生命周期,使网络能耗更加均衡。     

基于能量和距离的分区域选择簇首WSNs路由算法

LEACH路由算法是能量有效、基于层次结构的经典路由算法,但它存在簇首选择不合理和能耗不均衡等缺点.针对这些缺点,提出了一种分区域分簇的路由改进算法A-LEACH.根据节点到基站的距离对节点进行区域划分,然后在特定区域用新的阈值来选择簇首,最后采用多跳的方式进行信息传输.分析和仿真结果表明:与经典路由算法LEACH相比,改进算法能够更有效延长网络的生命周期,均衡网络的能量分布和节省网路的能量.     

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.     

Hybrid metaheuristic algorithm for optimal cluster head selection in wireless sensor network

Clustering is one of the major techniques for maximizing the network lifetime in wireless sensor networks (WSNs). Here, the sensor nodes (SNs) are grouped into clusters and the cluster heads (CHs) are selected for each cluster. CHs gather data from particular cluster nodes and then forward it to Base Station (BS). However, the selection of CHs is the major issue in this scenario. The sensor nodes consume more energy for the data transmission and also affect the lifetime of the network. The clustering technique is used to provide the energy-efficient data transmission that consumes less energy and also increases the network lifetime. This paper aims to propose a new energy-aware CH selection framework by hierarchical routing in WSN via a hybrid optimization algorithm. Moreover, the selection of CH is carried out under the consideration of energy, distance, delay and Quality of Service (QoS) as well. For selecting the optimal CH, a new hybrid algorithm named as Particle Distance Updated Sea Lion Optimization (PDU-SLnO) algorithm is introduced that combines the concept of Sea Lion Optimization (SLnO) and Particle swarm optimization (PSO) algorithm. Finally, the performance of adopted method is computed over other traditional models with respect to certain metrics.     

无线传感器网络簇内多传感器数据融合算法

在无线传感器网络(WSNs)中,一般采用电池供电,节能是WSNs设计的研究重点。为了提高测量结果的准确度和降低网络的能耗,提出了一种两层模式数据融合方案。在传感器节点上用格林贝斯准则和顺序加权算法进行低层次数据融合,在簇头节点上用神经网络算法进行高层次数据融合。仿真实验结果表明:两层模式数据融合方案有效减少了网络中的数据传输量,提高了融合数据的精度,降低传感器节点的能耗。     

无线传感器网络中抑制干扰的中继节点选择算法

当无线传感器网络中存在多个源节点时,某个源节点向目标基站发射信号,其形成波束的旁瓣会对其它非目标基站产生干扰.针对该问题,提出一种利用中继节点选择来抑制旁瓣干扰的算法.该算法选择合适的中继节点,让所有非目标基站接收到信号的干噪比(INR)都不超过设定的阈值,从而减少对非目标基站的干扰.仿真结果表明:该算法能够有效降低源节点在非目标节点方向上的旁瓣,提高了系统的信干噪比(SINR).     

基于压缩感知和双簇头交替的WSNs路由算法

提出了一种基于压缩感知和双簇头交替的无线传感器网络分层路由算法CS-DC HA(Compressed Sensing-Double Cluster Head Alternation)。该算法对DCHS(Deterministic Cluster-head Selection)算法进行改进,利用压缩感知理论优化稀疏采样过程;采用双簇头交替方法进行路由选择,进而实现减低能耗;同时以贝叶斯算法进行稀疏信号重构。通过实验可以看出,相比于传统的无线传感器监测网络,CS-DCHA算法保证了在一定的信号重构精度条件下,能降低无线传感器网络的能耗并延长其生存时间。     

采用虚拟网格的格头连通的WSNs路由算法

传感节点能效是无线传感器网络(WSNs)的研究热点。而基于网格路由是提高能效的有效路由策略。为此,提出基于虚拟网格的格头连通路由(VGCR)协议。VGCR路由将网络划分为虚拟等尺寸的网格,每个网格产生一个格头,且每个格头具有休眠和活动两个状态。同时,由格头组建连通信宿的路由,且格头可在活动和休眠模式间自适应切换,使得并非所有格头同时参与路由,进而保存格头能量,延长了网络寿命。此外,为了处理信宿移动问题,VGCR路由仅对靠近于网格的一些格头更新路由。仿真结果表明:相比于同类算法,提出VGCR路由延长了网络寿命,提高了数据包传递率。     

一种基于遗传聚类的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络(WSNs)存在负载能量不平衡的问题,为实现传感器网络能耗均衡、最大化延长网络周期,提出一种基于遗传模糊聚类算法的WSNs分簇算法。在该算法中,用遗传算法(GA)优化模糊聚类算法,改进模糊聚类算法对初始值敏感的问题,形成节点位置的最优分簇。仿真结果表明:无论传感器节点如何分布,与FCM相比,该算法每次都收敛到最优目标函数值,每次分簇结果都相同,其分簇效果要优于FCM。     

基于自适应RSSI的Bounding-Box轮回选择WSNs定位算法*

针对无线传感器网络(WSNs)定位精度不高和环境自适应性较差问题,提出一种基于自适应RSSI的Bounding-Box轮回选择WSNs定位算法。首先针对传统的RSSI测距模型中距离参考节点1m处信号强度值A和路径衰减指数n都为固定值,无法适应不同环境的需要问题,提出了一种测量A的新方法,并且通过引入一个虚拟锚节点动态实时获取n;然后采用三三交集Bounding-Box定位算法得到许多接近未知节点的估计值;最后对这些估计值利用轮回选择法得到最终定位结果。仿真结果表明,该算法与已有的相关Bounding-Box算法相比,具有较高定位精度和一定的实际应用价值。