基于PSO算法优化的无线传感器网络LEACH协议

提出了一种新的改进算法ILEACH,能够使簇头分布更加均匀,相互之间的距离保持一个较优值。新的策略首先根据计算出的网络最优簇首数目进行分簇,这样使得网络划分的簇的数目是最优的,然后利用PSO算法,根据由节点的剩余能量和节点之间的距离组成的适值函数,迭代求解在簇中下一轮最适合的簇首。实验结果表明I,LEACH算法能有效延长网络的生存时间。     

基于PSO的无线传感器网络自组织成簇算法

为了有效延长WSN网络的生存时间,需要设计能量有效的自组织成簇机制,以适应无线传感器网络的特点。提出了一种适合无线传感器网络能量有效的成簇优化模型,并使用微粒群优化算法（PSO）对该模型进行求解。为了使微粒群算法适合于该问题的求解,设计了适合微粒群算法的微粒位置向量和速度向量的更新机制,并用罚函数法对两个主要约束进行了处理,给出了适应值函数,并通过MATLAB7．1进行了实例仿真。仿真结果表明,该优化模型是解决WSN能量问题的有效方法。     

无线传感器网络节能优化组网方法

对无线传感器网络进行有效的组网设计和部署是决定其生存寿命、降低网络成本的首要和关键步骤,对此,在引入非线性电池能耗模型评估节点能耗的基础上,结合网络非均匀部署策略、时分多址技术以及节能优化的正交频移键控数据调制技术,提出了一种基于节点轮流工作机制的新颖组网方法.仿真结果表明,该组网方法不仅可以减少网络部署所需的节点数,降低部署成本,同时还可提高能量利用效率,延长网络的工作寿命.     

一种新的无线自组传感器网络组网算法

模仿钢化玻璃破碎的逆过程,构建出一个崭新无线自组传感器组网算法．首先构建一个节点的通讯半径的圆域并作为基本颗粒,称为簇,基本颗粒之间接缝处的节点挂于基本颗粒之上,称之为客人节点,也加入到这个簇中,最后形成的簇类似于不规则的钢化玻璃破碎颗粒,这种簇构成了整个网络．这个算法基于分布式计算,只需了解很少的周围节点信息,算法简单,网络部分节点损毁、失效后,具有自恢复能力,适合于大型和小型规模的传感器网络．通过计算机仿真得到了很好的效果．     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法实现

本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。     

基于烟花算法的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络(WSN)节点定位不稳定和不准确的问题,将烟花算法(FWA)应用于WSN定位,利用烟花产生的火花数量和爆炸幅度模拟节点定位过程中的锚节点数量和节点距离,实现无线传感器网络的节点定位。MATLAB仿真实验结果显示,随着锚节点数量的增加,FWA无线传感器网络定位误差减少,且当传感器节点62%以上为锚节点时,FWA定位误差最小。这说明FWA无线传感器网络定位精度较高,性能稳定,在无线传感器网络节点定位上具有较大的优势。     

基于RSSI定位算法的无线传感器网络研究

为减少定位硬件成本和提高定位效率,提出一种与最小二乘法、加权平均法相结合的测距方法。通过信标节点间的相互协作,将测量得到的数据使用最小二乘曲线拟合和加权求平均值的方法处理,求得路径衰减指数和损耗模型,以达到精准的节点定位效果。实验结果表明,这种方法获得改进后的损耗模型不仅受环境因素影响减小,而且测距精度与传统RSSI测距模型相比更加精确。     

基于ISSA-GRNN的无线传感器网络定位优化算法

为了减少无线传感器网络(WSN)节点在传统方法上的定位误差,增强定位的准确度,提出了一种融合改进的麻雀搜索算法和广义回归神经网络(ISSA-GRNN)的节点定位优化算法。首先,对普通DV-Hop算法和Centroid定位算法的节点信息分别优化,利用加权优化思想和节点信号强度修正DV-Hop算法的跳距与Centroid算法的质心。然后将修正后的跳距、质心特征和节点其他特征相融合,作为GRNN的输入向量进行训练。为了解决网络调节参数随机设置的问题,通过ISSA改进网络参数,并得到未知节点的最优预测位置。仿真结果表明,与其他优化算法相比,该算法平均定位误差较小,定位精度得以提升。     

基于带状通道的无线传感器网络定位算法

介绍了一种基于带状通道的无线传感器网络的定位算法。针对带状通道的特殊性,采用RSSI定位算法进行定位以及目标跟踪。通过建立当前试验环境的RSSI模型,从锚节点和非锚节点两方面对带状通道下的移动节点进行定位以及实时跟踪。试验结果表明,在试验环境中,在包括墙壁反射等各种因素的影响下,使用线性模型可获得较好的估计效果。     

基于单元格的无线传感器网络节点定位算法

在一种由基本单元格构成的离散化无线传感器网络模型中,针对典型的Bounding Box定位方法存在的问题,利用所有位置已知的锚节点对于未知节点位置形成的约束,提出了2种分布式的节点定位算法LIE和LIE-R,并对新算法的性能进行了详细的评估。理论分析及仿真实验结果均表明,文中所提出的算法具有良好的定位性能。     

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.     

基于IRVFA算法的无线传感器网络节点部署

针对无线传感器网络节点再部署中网络覆盖率和节点的有效利用率低问题,提出基于IRVFA算法的无线传感器网络节点部署策略,建立了节点分布最佳模型,同时在RVFA算法的基础上,引入虚拟引力线,使得网络节点能够快速均匀的分布在整个目标区域内,该策略可以实现同时提高网络覆盖率和节点的有效利用率。实验中通过将IRVFA算法与VFA算法、RVFA算法相比较,其在网络覆盖率和节点的有效利用率方面有明显优势,网络性能得到很大提升。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法

定位技术在无线传感器网络应用中起着非常重要的作用,也是具有挑战性的一种技术。近些年来,为了解决节点定位不精确的问题,很多定位算法被相继提出。在无需测距的定位算法中,DV-Hop定位算法利用节点之间的跳距估计传感器节点的位置,受到了越来越多学者的关注,但是这种定位算法本身也存在着一定的不足。针对DV-Hop定位算法的不足,提出了先对未知节点平均跳距进行加权处理,再用修正算法修正节点位置的改进算法。仿真结果显示,改进后的定位算法在一定程度上提高了节点的定位精度,具有很强的应用性。     

改进无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的节点组成,高效节能的路由算法是无线传感器网络的基础。针对低功耗自适应分簇（LEACH）路由算法在选择簇首节点及通信过程中能量消耗大的不足问题,提出了一种改进的LEACH路由算法。引入节点剩余能量因素参与簇首节点的选择,有效地降低剩余能量较小的节点成为簇首的可能性,节点之间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,也降低了传感器网络能耗。     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。