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LEACH协议簇头选择算法的改进

LEACH是一种将整个网络的能量负载平均分配到每个节点,从而降低能耗、延长网络生命周期的低功耗自适应分簇聚类路由协议.针对组网过程中存在簇头分布不均及其选取方法不足的问题,提出了基于LEACH簇头选择机制的改进算法,该算法利用等角度分区避免簇头分布不均的问题,根据簇内各节,最剩余能量决定簇头的选取.仿真结果表明,改进后的算法具有更高的能量使用率和更长的生存时间.     

基于双簇头的WSNs非均匀分簇路由算法

无线传感器网络由大量密集部署的传感器节点组成,通过节点间的相互协作才能完成工作,因此传感器节点之间的协作非常重要。针对分簇结构无线传感器网络簇头间能耗不均衡导致的“热区”问题,提出一种基于双簇头的新型路由算法NCDH。通过将网络虚拟分区实现网络不均匀分簇,并依据节点的剩余能量、节点与基站的距离、节点度等因素,在簇内选取主、副双簇头节点负责数据处理和转发。在网络运行阶段,根据主簇头的运行状态确定是否启动副簇头,以保证网络能量均匀消耗。在数据传输阶段综合考虑节点与中转节点的距离以及中转节点的剩余能量,从而选出最佳中转节点。实验结果表明,与DEEC、MRDC、GURCP等算法相比,NCDH算法有效改善了网络的“热区”问题,延长了网络的生存时间。     

基于能量和距离的LEACH算法改进

本文重点研究WSN分簇路由协议LEACH,无线传感器网络节点数量庞大、单个节点资源极其有限,其路由协议设计的首要目标是提高能量有效性,延长网络生命周期。有针对性的选择了LEACH作为研究重点,针对其簇首选择时不考虑剩余能量,簇首直接与基站通信,远端节点耗能过大,容易出现热点问题,导致网络能耗严重不均衡的不足加以改进,提出了一种新的基于能量和距离的多跳路由算法EDMRCH(Low Energy and Distance Multi-hop Routing Clustering Hierarchy),其中借鉴了SPEED、DD等协议的优秀思想,概括为以下三点:改进了阀值T(n)的计算方法和簇的形成过程;引入簇间采取多跳通信方式,簇首节点只需将数据发送给邻近的节点而不是相距很远的Sink节点,有效的避免了热点问题,提升整个网络的负载均衡性。     

传感器网络中一种能量有效的簇头选择机制

针对LEACH算法存在簇头节点个数和位置分布不稳定的现象,在簇头节点的选择过程中,充分考虑簇头节点的残余能量因素,通过设定簇头的能量阈值防止低能量的节点成为簇头。改进的算法解决了LEACH簇头选择算法存在的簇头节点可能能量不足的问题,从而达到均衡网络能量消耗,延长网络寿命的目的。仿真实验采用改进算法的网络与采用LEACH、DCHS以及LEACH-H算法的网络的比较结果,说明改进算法具有更好的收敛性,实验数据表明该算法能最大限度地均衡利用网络的能量,延长无线传感器网络的寿命。     

基于LEACH协议的助理簇头分簇算法

基于LEACH协议,提出助理簇头分簇算法。该算法能在无线传感器网络中根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点,从而减少簇头通信能耗,同时解决某些簇头与基站的通信问题。仿真结果表明,该算法能有效降低网络能耗、延长网络生存时间。     

无线传感器网络多路径簇头链分簇式路由算法

本文分析了无线传感器网络路由协议的研究现状,重点研究了分簇式路由算法,并提出一种改进的算法--基于能量和距离的多路径簇头链（MCBED）算法。该算法不仅改进了簇头节点的选取方法,而且根据需要产生替补簇头节点,形成多路径簇头链。理论分析和仿真实验表明,改进后的算法分簇更加合理,提高了网络健壮性,节省能量,均衡节点能量消耗,显著延长了网络生存时间。     

基于能量效率的无线传感网络分簇算法

由于无线传感网络中传感器节点能量受限,提出基于能量效率的无线传感网络快速分簇算法(EECA),在系统初始化阶段把部署区域快速分成多个簇,随后以权衡节点自身能量消耗比和度作为选择簇头节点的依据,这时候的重新选举簇头节点变成了一种局部触发的行为,由于重新选举簇头节点只在簇内进行,这大大减少了重新选举簇头节点的复杂性和计算负载.理论分析表明EECA簇形成算法的消息和时间复杂度均为O(1),说明算法的开销较小,与网络的规模n无关.仿真实验结果表明EECA具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH协议相比,能够减少能量消耗,延长网络生存期.     

基于控制簇头能量的改进分簇路由算法

针对LEACH协议中簇头节点能量消耗相对过快,导致部分节点加快死亡、网络能量利用率降低的缺陷,提出一种改进的方法。通过计算理想簇半径,限制簇头的发射功率,从而减少簇头能量的消耗。仿真结果表明,改进后的方法能均衡节点的能耗,有效地延长了整个网络的生存期。     

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。     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

基于协作传输的大范围WSNs能耗均衡分簇算法

由于大范围无线传感器网络（WSNs）节点的数量巨大,网络的能量消耗极不均,提出一种基于协作传输的分簇算法—EBBMCC—LS算法。该算法在保证网络均匀分簇的前提下,能保证网络中簇头节点的均匀分布,在簇间通信时加入协作传输策略,传感器节点之间通过协作传输构成虚拟多天线系统,改善系统性能,解决了大范围WSNs中的能耗不均现象。实验验证：该算法能够均衡大范围WSNs中的能耗,延长网络寿命,可促进大范围WSNs应用的推广。     

基于能量均衡的WSNs固定分区路由算法

针对LEACH协议簇间通信能耗和控制开销过大,以及簇首数量波动大、簇首分布不均匀等问题,提出一种基于能量均衡的固定分区路由算法。结合多跳算法进行非均匀分簇,在降低簇间通信能耗的同时避免了＂热区＂问题。采用固定分区策略,限制了簇首节点出现的范围与数量。引入簇首能量自检机制,降低了网络的控制开销。同时利用节点能量和位置信息,选取最优节点成为簇首。仿真实验结果表明：该算法在网络的总体能耗、负载均衡和生命周期方面都有较好的表现。     

一种基于能量预测的双簇首路由控制算法

在深入研究经典网络路由算法LEACH的基础上,提出了一种基于能量预测的双簇首(DCHBEF)路由控制算法。该算法利用改进的阈值产生式与节点剩余能量相关性并设计主、次簇首的选举和工作机制,解决了LEACH和SAHRC协议中的盲目分簇和簇内单簇首通信方式缺陷。仿真结果表明:DCHBEF算法比原有的LEACH和SAHRC算法有较好的节能性,并提高全网通信效率。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

基于簇头分级的改进非均匀分簇算法

针对无线传感器网络非均匀成簇路由中频繁的簇头轮换带来的簇内以及簇间广播开销对传感器网络生存周期的缩短,提出了一种基于簇头分级的改进的非均匀成簇算法（CHCI）,利用簇内节点能量构建了节点的分级模型,将节点分为主要簇头（PCH）,次要簇头（SCH）及簇内成员节点（CM）,为PCH设置了重选因子。结合二次规划问题为SCH选择了最佳中继路径降低节点能耗,延长PCH的重选时间。仿真结果表明,CHCI算法比经典LEACH算法以及非均匀成簇的EEUC算法,延长了网络的生存时间。     

基于复杂网络的无线传感器网络能量脆弱性分析

无线传感器网络(WSNs)正常运转的重要前提条件是支撑整个网络的节点能量是否充足,因而针对无线传感器网络的能量效率的研究一直是该领域研究的热点和难点问题。从节点能量效率的末端也就是其脆弱性展开研究,分析了无线传感器网络的拓扑特征和脆弱性对于节点能量优化和提高网络生命周期有重要的意义。采用Space D法建立拓扑网络模型,并用Matlab 7.0工具分析平均路径长度、节点度、聚类系数等指标及其分布规律,标注各个节点的能量脆弱性走势图,找到影响网络生存周期的最大关键节点。仿真实验结果表明:水质变化大的区域所覆盖的节点,数据传输量大,导致能量消耗过快,在度数一样条件下,这些节点对整个网络效率的影响最大。     

一种基于时间延迟机制的WSNs非均匀分簇算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中节点竞争簇首时多余的能耗,解决簇首能耗不均的问题,提出一种基于时间延迟机制的非均匀分簇算法。该算法使能量较多的节点被优先选为簇首,并提出了簇首竞争半径的计算方法,确保其数目稳定且位置均匀分布。成簇过程中,节点根据最小消费函数选择簇首,簇内成员加入时考虑簇首能量、二者距离以及簇首和汇聚节点角度等因素来均衡簇首能耗。仿真结果表明:算法能有效地均衡节点能耗,延长网络寿命,分别比CHTD和EEUC算法延长了35.1%和12.9%。     

基于Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法

针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。