WSN中一种基于能量的层次型拓扑生成算法

通过考虑无线传感器网络节点的能量问题确定了单层拓扑结构中簇头节点的最优个数,结合WCA算法提出了一种基于能量的无线传感器网络的层次型拓扑结构生成算法,并评估了该算法的各项性能指标。经过算法复杂度分析得出该算法的时间复杂度和网络节点的个数相关,适合生成中小型规模的网络。仿真结果表明,使用该算法可以生成具有最优簇头个数的网络拓扑结构,能大大节省网络节点能量的消耗,且延长了网络的生存周期。     

浅谈无线传感器网络的拓扑结构控制

无线传感器网络是一个由传感器组成的分布式自组织网络。在无线传感器网络中,拓扑控制一直是其关键技术之一。从过去的研究中表明,主要的拓扑控制方法有层次型拓扑控制和节点功率控制。层次型的拓扑结构将整个网络划分为不同的簇,并通过一定机制选择簇头来负责数据转发和融合,让无线网络的拓扑结构在一定程度上得到了优化和控制。     

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真

LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)是无线传感器网络层次型拓扑控制中最重要和最具代表性的算法之一。分析了LEACH协议的工作原理,并针对其在簇头选择上存在的不足,提出改进:考虑节点的能量和位置状况,通过引入能量、密度和距离调节参数来修正簇头当选阈值,从而选择出综合性能更为优越的节点担任簇首。仿真实验结果显示,改进后的算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能。     

基于混合量子进化算法的高效节能无线传感器网络路由算法

在无线传感器网络中,层次型路由算法能减少节点能量消耗和延长网络生存周期.因此在LEACH算法和PEGASIS算法的基础上,提出了一种基于混合量子进化算法的高效节能的无线传感器网络路由算法HERA.该算法中把网络分为多个簇,每个簇中的节点连接成为一条多跳通讯链路,并使用混合量子进化算法来得到最优的分簇组链方式,以减少链路...     

基于案例推理和神经元网络的桥梁知识的复用

无线传感网络的节点能量有限,层次型的拓扑结构将整个网络分为多个簇,并选择簇头负责路由,节省了节点能量,延长了网络生存周期.文章在现有层次型拓扑算法的基础上,针对其不足,引入生日悖论理论,提出一种新的层次型拓扑算法.该算法通过在每个节点的时槽内,对不同工作状态进行合理分配,保证网络中所有节点在最少能量消耗下进行分簇和选择簇头工作,有效地延长了网络生存周期.     

应用于无线传感网络的新型层次型拓扑算法

无线传感网络的节点能量有限,层次型的拓扑结构将整个网络分为多个簇,并选择簇头负责路由,节省了节点能量,延长了网络生存周期。文章在现有层次型拓扑算法的基础上,针对其不足,引入生日悖论理论,提出一种新的层次型拓扑算法。该算法通过在每个节点的时槽内,对不同工作状态进行合理分配,保证网络中所有节点在最少能量消耗下进行分簇和选择簇头工作,有效地延长了网络生存周期。     

无线传感器网络的连通成簇算法

在大规模无线传感器网络中,层次型拓扑可有效地提高节点的能量效率,延长网络的生存时间.本文提出一种基于连通支配集的分布式分簇算法,利用剩余能量较优的节点来担任簇头的角色,使整个网络的能量均衡消耗;在簇内与簇间通信能力相同情况下,使所有的簇头节点构成一个连通子网,以简化簇间通信的约束条件,提高簇间通信的能量效率;模拟实验表明算法的可行性以及有效性,能进一步延长网络的生存时间,可应用于无线传感器网络的层次型拓扑控制.     

层次型结构无线传感器网络安全协议设计

随着无线传感器网络研究的深入和不断走向实用,安全问题引起了人们的极大关注.无线传感器网络的诸多限制使得安全问题很难解决.给出了一种基于层次型拓扑结构的无线传感器网络的安全协议的设计方案.方案采用LEACH[1]算法的簇头选举方法,增加了对簇头身份的认证,采用动态变化的加密密钥及认证密钥,并讨论了实现过程中几个算法的选择.     

一种基于蚁群算法的能量有效WSN分簇算法

由于无线传感器网络节点的能量限制,如何延长网络和节点的寿命成为其核心问题之一。LEACH协议是WSN中的低功耗白适应分层路由算法,但由于其随机性的特点,难以形成最优拓扑结构,同时分簇时未考虑簇头节点剩余能量,节点能耗分布不平均。本文提出一种考虑能量有效的基于ACO的分簇算法,通过群集作用动态选择簇头节点,延长了网络寿命,仿真结果表明其性能优于LEACH。     

TEADBC位置相关的全局能量高效传感器网络分簇算法

在无线传感器网络的拓扑结构中,基于簇的层次拓扑结构能够延长无线传感器网络的生命周期,降低网络的整体能耗,因此把网络分成簇来管理是一个常见的方法.本文提出一个基于位置信息的全局能量高效的簇头选择算法TEADBCA.在该算法中,簇头节点的选择依据是一个全局能量消耗参数,这在根本上保证了算法具有较小的网络整体能耗.本文对算法进行了仿真分析,结果证明,基于位置信息的能量高效的簇头选择算法在网络生命周期、网络整体能耗、能耗均衡性等指标上优于LEACH算法.     

基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法

考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的能量消耗方式。接着,采用非均匀聚类的负载均衡算法,在簇头的选择上考虑了节点连通密度、节点剩余能量和簇头选择时间,通过竞选出最高权重的节点成为簇头; 在簇的建立阶段,通过簇大小的决定阈值和簇头的更新机制来均衡簇头的能量负载,防止簇头节点过早死亡。通过网络生命周期和网络能量消耗对提出算法的有效性进行验证,并与算法EDDIE、M-TRAC、DDC和EELBC进行比较,结果显示DCWSN算法的节点存活率为37.7%,高于对比算法,且能量效率也高于对比算法。实验结果表明,DCWSN算法对节点负载分配具有良好的均衡性,有效控制了节点负载过量的问题,提高了节点的能量效率。     

基于改进ACO的WSN感知数据传输策略研究

无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期.经典的分层路由LEACH(及其变种)算法是无线传感器网络中最常见的节能路由协议.该文提出了一种改进的LEACH算法,由sin...     

基于节点生存时间的WSN节能路由算法

针对无线传感器网络寿命受节点能量制约的问题,提出基于节点生存时间的节能算法。根据节点接收、发送和处理数据后的剩余能量,给出节能算法中“轮”的概念,以已有阈值函数为基础进行改进,簇首选举利用改进阈值函数得到该簇最佳簇首节点,从而延长节点生存时间,使簇首以较低能耗延长其轮回周期。仿真结果表明,该算法能有效降低节点死亡速度,延长网络寿命。     

基于事件驱动和神经网络的无线传感网络数据融合算法研究

为降低突发事件监测的无线传感器网络(WSN)的能量消耗和数据冗余,设计并实现一种基于事件驱动的动态分簇BP神经网络数据融合算法(EBPDF)。其中动态成簇以及簇头选举过程基于事件严重程度和节点剩余能量,簇的生命周期和簇的覆盖范围根据事件紧急程度和节点剩余能量进行动态调整。同时,为减少网络通信量,将神经网络层次结构与WSN的簇结构相结合,在动态形成的簇结构中应用三层神经网络模型,通过神经网络算法从采集到的大量原始数据中提取出少量特征值,并发送到汇聚节点,从而延长网络生命周期,降低数据传输的冗余度。理论仿真实验证明,与LEACH算法相比,该算法既能有效降低网络通信流量,又能减少节点通信次数。     

一种无线传感器网络中自主选择簇头的聚类算法

在无线传感网络中,传感器节点要定期向基站发送收集的数据。为了支持数据汇总,通过高效的网络组织将节点划分成若干簇。在这种类型的系统中,随着簇头的轮转,每个簇中的簇头选择方法是最具有挑战性的问题,有效的簇头选择算法可以提高网络的续航时间,并减少在WSN中的节点之间的通信开销。提出一个簇内民主方式选举算法来选择簇中的节点作为簇头,用MatLab对算法进行仿真,证明该算法的性能可以有效改善网络的性能。     

一种适用于凹陷型山地地形的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络已广泛应用于人们的生活中,本文基于WSN(Wireless Sensor Networks)自组织及能耗特性,以LEACH路由协议算法为基础,提出一种优化了节点信息传送方向的适用于凹陷型山地地形的无线传感器网络算法.算法改进了WSN的组网方法,采用优先选择距离基站更近的簇头进行组网的方法.首先,网络随机产...     

基于负载均衡的WSN非均匀分簇算法

针对分簇的无线传感器网络(WSN)中负载不均衡问题,提出一种实现节点负载均衡的WSN非均匀分簇算法。引入非均匀簇机制计算出最优的网络分簇数量,通过调整节点的簇首归属来控制网络的分簇的大小,形成合理的网络拓扑结构。仿真实验结果证明,该算法能有效均衡网络的节点负载,降低节点能耗,延长网络的生存时间。     

一种高能效的无线传感器网络路由协议设计

如何有效地降低节点的能耗,延长网络生存时间,一直是无线传感器网络路由协议的研究热点。基于LEACH路由算法,提出一种新的路由机制。该机制改进原来簇头选取概率随机的缺陷,引入了剩余能量和局部节点密度因素,使网络能耗更均衡。同时,在层次型路由的基础上,独立节点采用平面路由,直接和sink节点通信,混合的路由算法能更好地提高能效。最后,用MATLAB对两种算法仿真,仿真结果表明,改进算法在网络生存时间和簇负载平衡上更优于LEACH算法。     

一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法

提出一种低能耗层次型拓扑控制算法(A low-power hierarchical wireless sensor network topology control algorithm, 简称LPH算法). 该算法是一种支持多跳网络、降低能耗的多级组网控制算法. 它将拓扑控制分为组网和拓扑维护两个阶段, 其中组网阶段包括选择簇头、标识簇头及簇内节点、优化拓扑三个任务, 算法在各个阶段、各个任务中都考虑了节能. 同时, 在簇头选择时考虑了簇头节点分布均衡问题, 通过优化拓扑降低簇内通信能耗. 其次, 通过静态地址与动态地址结合的方式提高网络层次及可维护性. 本文详细介绍了LPH算法及其思想, 给出算法的空间复杂度、时间复杂度及能耗分析, 并基于NS2仿真工具, 对LEACH、PEGASIS和LPH三种算法分别进行了模拟仿真, 说明LPH算法的性能与优势.     

基于分簇的无线传感器网络路由协议的分析与优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由于受到成本、体积等因素的限制,处理能力、无线带宽,以及电池容量等资源都非常有限。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受限,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。基于分簇的层次路由协议是目前解决此类问题的主要方法。在对传感器网络路由协议作了充分了解的基础上深入研究了经典的簇类路由算法一LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）,并针对其不足对其进行改进与优化。