基于聚类分析的能耗均衡无线传感器网络分簇算法

为降低并均衡无线传感器网络(WSN)中传感器节点的能量消耗,提出一种基于最优传输距离和K-means聚类的WSN分簇算法。根据层次聚类算法建立聚类特征树,将聚类特征树中的叶节点视为一个簇,并使每个簇控制在最优传输距离内,实现簇内节点的能耗均衡。通过目标函数对K-means聚类簇进行优化,保证簇内节点数目的均匀分布,并在考虑剩余能量和地理位置的基础上完成节点数据传输。实验结果表明,该算法在均衡网络能耗的同时,可有效延长网络生命周期。     

水声传感器网络节点自适应加权定位算法

对水声传感器网络节点定位进行研究,针对水声传感器网络节点间测距精度不高的问题,提出一种水声传感器网络节点自适应加权定位算法。考虑到水声传感器网络节点间的测距误差随着节点间距离的增大而增大,算法改进了锚节点选择机制,并且对不同锚节点在定位测度中的权重进行加权,改进定位测度,提高了测距信息的利用效率。仿真实验表明该算法提高了节点定位精度。     

无线传感器网络中基于减法聚类的定位算法

定位算法是无线传感器网络中的关键技术。文中在传统的Dv—Hop算法的基础上,找出其产生误差的主要原因,即对未知节点与锚节点之间的估计距离做出了修正,提出一种无线传感器网络中基于减法聚类的定位算法。该算法用减法聚类的方法,根据节点自身的密度,选出锚簇头节点,使锚簇头节点在锚节点密集处产生;同时用所有锚簇头节点平均每跳距离的均值作为未知节点的网络平均每跳距离,提高了定位精度,减少了定位过程中的能量消耗。仿真实验表明,该算法比Dv—Hop算法有更好的定位精度和鲁棒性。     

适用于周期休眠MAC协议的分簇时间同步算法

无线传感器网络中节点能量有限,常采用周期休眠的方式工作,而周期性休眠机制的实现依赖于节点间的时间同步方法.基于竞争的周期性休眠MAC协议的典型代表是S-MAC,在S-MAC协议的时间同步算法基础上,通过引入簇控制和边界节点控制方法提出一种分簇时间同步算法,该算法适用于周期性休眠的MAC协议.仿真和物理实验表明,分簇时间同步相比S-MAC时间同步方法能够有效控制网络中的簇数和边界节点数,减少时间同步开销和端到端传输时延,从而节省能耗,延长网络生存周期.     

无线传感器网络相对定位算法研究

针对无线传感器网络由于消息冲突和能量受限等原因导致的节点失效问题,提出一种节点协作分布式相对定位算法(ADRP).算法在节点分簇定位的基础上,使用二次分簇与三边定位相结合的方法获取相对坐标,减少了节点簇对单个边界节点的依赖性.通过NS-2网络仿真工具将该算法与聚类SPA相对定位算法相比较,结果表明该算法在降低通信量的同时,减少了失效节点数量,并且对不规则网络拓扑结构有更强的适应性.     

基于预测的WMSNs目标跟踪协作处理方法

提出一种基于预测的无线多媒体传感器网络(WMSNs)目标跟踪协作处理方法.建立全向感知模型,由图像准确定位目标空间坐标位置.组织传感器节点休眠,基于自回归移动平均模型(ARMA)和径向基函数网络(RBFN)进行目标运动轨迹预测,唤醒节点完成协作处理.使用形状上下文的匹配(Shape Matching)算法,避免多节点冗余信息传输.仿真结果表明,基于ARMA-RBFN预测的唤醒机制使能耗降低25倍以上,Shape Matching可减少传输数据量20%.     

基于Memetic算法的WSN分簇协议的研究 *

针对无线传感器网络的寿命和覆盖优化,提出了一种基于Memetic算法和节点休眠-唤醒调度策略的复合文化基因聚类协议(Composite Memetic Algorithm Clustering Protocol,CMACP)。算法首先运行文化基因算法初始化需要激活的节点并规划相邻冗余节点,其中遗传算法和局部搜索算法能保障得到最优的初始节点分布。随着网络的运行,当某个节点因能量耗尽而丢失覆盖目标时,休眠调度策略选择激活最优相邻节点弥补覆盖漏洞。仿真实验表明,与其他WSN分簇协议相比,CMACP能较好的延长WSN稳定周期生存时间,并且提高WSN对感知区域的覆盖能力。     

基于动态概率休眠调度机制的WSNs拓扑控制算法

为了兼顾无线传感器网络(WSNs)的低能耗和连通性,提出了一种动态概率休眠调度机制的拓扑控制(DPSS-TC)算法.DPSS-TC算法根据分簇后的簇内成员节点数量动态设置节点休眠概率,采用强制性唤醒休眠节点与提高相应活跃节点的发射功率相结合的方法来恢复连通受损的局部拓扑结构.仿真实验表明:DPSS-TC算法既保证网络的连通性能,又有效地延长了网络的生命周期.     

基于Fuzzy C-Means聚类算法的改进LEACH协议

LEACH协议是一种被广泛应用到无线传感器网络中的路由算法。针对经典LEACH算法存在簇头节点空间分布不均匀和传感器节点能耗不均衡等缺点。提出了一种改进LEACH协议,新的路由算法首先利用Fuzzy C-Means聚类算法和节点位置信息将整个网络分割为多个簇;在每个簇中再利用考虑了节点剩余能量的LEACH算法完成单簇头的选举,以完成数据簇内收集和双跳传输。计算机仿真表明,改进的LEACH协议能均衡网络节点能耗,有效延长整个网络的生存周期。     

一种改进的LEACH模型及其仿真分析

为了最大限度地延长无线传感器网络生命周期,对无线传感器网络传统路由算法低功耗自适应聚类LEACH进行改进,改进后的算法命名为LEACH-EC.在广播阶段选取簇头节点时引入高概率选取机制,根据节点的剩余能量和节点的集中度选取簇头节点,选取的簇头节点兼顾了节点剩余能量和节点分布状况.实验结果表明,LEACH-EC算法选取的簇头节点性能较优,能有效地减少簇内节点传输能量消耗.因此,LEACH-EC算法能够均衡无线传感器网络能耗负载,延长无线传感器网络生命周期     

响应式簇结构的无线传感器网络路由算法

在无线传感器网络路由协议中利用分簇技术可以提高网络的存活时间。提出了一种基于响应式的簇结构路由算法（RCSA）。该算法的思想是应用节点间局部信息快速选举簇头,簇头之间以多跳的通信方式传输数据到汇聚节点,且不需要预先得知节点自身及其他节点的位置信息,大大节约了节点的能量消耗。仿真结果表明该路由算法有效地平衡了节点间的能量消耗,延长了网络的生存周期。     

UCUBG:基于等级划分的水下传感器网络非均匀分簇算法

随着海洋经济发展,水下无线传感器网络已成为研究热点.针对水下传感器网络中集中式分簇困难,能耗不均和水声时延长问题,提出一种基于等级划分的分布式非均匀分簇算法.该算法首先利用平均能量与节点密度相结合的阈值函数以及综合考虑节点深度和节点密度的簇首竞争半径函数,选择簇首节点,使簇首分布更加合理和均匀;然后划分簇首等级,优化入簇过程,均衡具有不同簇间传输任务的簇内负载;最后结合簇首等级和贪心算法,构建簇间多跳传输路由,降低整体通信能耗和时延.仿真结果表明,所提出的算法不仅能均衡能耗,延长网络寿命,而且能够有效降低网络通信时延.     

基于多普勒测速的水下传感器时间同步算法

时间同步是水下传感器网络的关键技术,由于海洋中采用水声通信时传播时延高且存在多普勒频移,导致使用射频通信的陆上时间同步算法无法直接应用于水下环境.基于多普勒测速原理和节点在水下的移动性,提出一种新型的时间同步CD-Sync算法.利用具有聚类特性的分簇模型选择合理的簇首节点,并与水面信标节点进行簇内同步,且在同步过程中,...     

Adaptive clustering in wireless sensor networks by mining sensor energy data

Clustering has been well received as one of the effective solutions to enhance energy efficiency and scalability of large-scale wireless sensor networks. The goal of clustering is to identify a subset of nodes in a wireless sensor network, then all the other nodes communicate with the network sink via these selected nodes. However, many current clustering algorithms are tightly coupled with exact sensor locations derived through either triangulation methods or extra hardware such as GPS equipment. However, in practice, it is very difficult to know sensor location coordinates accurately due to various factors such as random deployment and low-power, low-cost sensing devices. Therefore, how to develop an adaptive clustering algorithm without relying on exact sensor location information is a very important yet challenging problem. In this paper, we try to address this problem by proposing a new adaptive clustering algorithm for energy efficiency of wireless sensor networks. Compared with other work having been done in this area, our proposed adaptive clustering algorithm is original because of its capability to infer the location information by mining wireless sensor energy data. Furthermore, based on the inferred location information and the remaining (residual) energy level of each node, the proposed clustering algorithm will dynamically change cluster heads for energy efficacy. Simulation results show that the proposed adaptive clustering algorithm is efficient and effective for energy saving in wireless sensor networks.     

一种提高网络寿命与节点定位性能的WSNs分群算法

针对节点随机布设的大规模无线传感器网络,为延长网络的寿命并提高对辐射源的定位精度,提出了一种新的分群算法。该算法综合考虑网络能耗、节点的能耗均衡、辐射源的定位精度等因素,利用改进的离散粒子群算法优化选取出最优节点集并组成相应的群参与最终的定位。以RSSI（Received Signal Strength Indication）/TDOA（Time Difference of Arrive）两轮定位算法为例,对该分群算法进行了仿真分析,结果表明该算法在保证群内节点多跳连通的情况下,减少了网络能耗,同时提高了对辐射源的定位精度。     

基于分簇的水声传感器网络多跳路由算法

分簇算法是指将网络分割成簇,建立多级网络,最早是由Wendi Rabiner等人在2000年提出,应用到无线传感器网络的LEACH协议中,然而分簇在水声传感器网络中的应用还存在众多弊端。为使其更好地应用到水声传感器网络中,本文将多跳引入到分簇路由协议,从网络的节能和效率角度出发,提出一种基于分簇的水声传感器网络多跳路由算法。该算法根据节点所在区域将网络划分为多个簇,每个簇创建一个子网络并创建对应的簇路由表,节点根据下一跳的状态动态修改路由,采用多跳方式传输数据,利用仿真实验的方法验证算法的优势。     

基于分布式聚类的有向传感器网络移动目标跟踪算法研究

针对有向传感器网络DSN（Directional Sensor Networks）中,传感器节点部署数量对目标跟踪精度、网络寿命和能效问题的影响方面,提出了一个分布式聚类算法,该算法在优化活跃传感器和节点的直接通信过程中,由分布式集群来负责协调成员间的节点,通过传输给Sink的定位信息及从多个节点聚集的传感数据来准确定位目标的位置。基于该理论的目标跟踪机制,提高了目标跟踪精度、增加了网络寿命和网络剩余能量。并进行了仿真验证,结果表明该方法能实现更高的跟踪性能。     

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。     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.