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。     

基于作用力模型的传感器网络簇型协议

现有的无线传感器网络簇型算法忽视了簇头和簇成员之间的通信代价不均衡和"孤立簇头"等问题.提出了一种基于作用力模型的移动簇型协议,该协议在簇头选举时兼顾节点剩余能量和节点密度;在簇头选举后,该协议使簇头节点根据基于簇成员剩余能量和距离的作用力模型自适应移动,以均衡簇头和簇成员之间的通信代价.另外,为了实现簇头节点之间的全连通,提出了中继节点选举算法.实验结果显示:该协议能够有效地均衡网络能耗,进一步提高网络稳定性.     

无线传感器网络LEACH路由协议研究与改进

针对LEACH算法随机选取簇头,未考虑节点剩余能量及单跳与sink节点通信造成能量损耗过快的问题。引入以剩余能量及邻居节点数作为权重因子的时间等候簇头竞争模式选取簇头,并提出LEACH与蚁群算法相结合建立簇间路由机制,采用局部信息素更新,综合簇头节点的剩余能量及节点距离,为簇首与sink节点通信建立多跳路由,达到降低簇头节点能耗过快的目的。仿真实验结果表明,改进算法在降低能耗、延长网络生命周期等方面较LEACH算法有较大提高。     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

提出了一种能量高效均衡、非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的无线传感器网络分布式分簇路由协议DEBUC(distributed energy-balanced unequal clustering routing protocol).该协议采用基于时间的簇头竞争算法,广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量.同时,通过控制不同位置候选簇头的竞争范围,使得距离基站较近的簇的几何尺寸较小.这样,网络中不同位置节点之间的簇内和簇间通信能耗得以互相补偿.DEBUC采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集合中运用贪婪算法选择其中继节点.仿真实验结果表明,DEBUC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期.     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

无线传感器网络能量均衡的非均匀分簇算法

无线传感器网络节点随机分布,针对均匀分簇容易造成网络中能耗不均的问题,提出一种能量均衡的非均匀分簇算法EBUCA(Energy-Balanced Unequal Clstering Algorithm)。该算法在簇头选举阶段,根据节点的剩余能量、节点所在区域稀疏程度来保证簇头的均匀分布;同时结合各簇头所在区域的节点密度与距sink节点的距离来构造大小不等的簇半径,使节点所在区域密度大或距离基站较近的簇半径较小,平衡了簇内和簇间的通信能耗。仿真结果表明与LEACH、DBCP、EEUC算法相比,EBUCA算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络生命周期。     

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议?

提出了一种能量高效均衡、非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的无线传感器网络分布式分簇路由协议DEBUC(distributed energy-balanced unequal clustering routing protocol).该协议采用基于时间的簇头竞争算法,广播时间取决于候选簇头的剩余能量和其邻居节点的剩余能量.同时,通过控制不同位置候选簇头的竞争范围,使得距离基站较近的簇的几何尺寸较小.这样,网络中不同位置节点之间的簇内和簇间通信能耗得以互相补偿.DEBUC 采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、簇内通信代价和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集合中运用贪婪算法选择其中继节点.仿真实验结果表明,DEBUC能够有效地节约单个节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期.     

异构传感器网络中一种能量有效的簇头选择算法

针对无线传感器网络的异构性,提出了一种能量有效的双簇头产生算法DCHsS(Double Cluster Heads Selection Al-gorithm)以减轻簇头负担以及均衡网络能耗.与已有簇头选择算法相比,DCHsS基于双簇头思想进行改进,在每个簇中选出两个节点(分别定义为"中转"簇头和"通信"簇头),分别承担簇头节点的任务-簇内数据处理和簇外数据通信.此外,DCHsS采用了一种全新的簇头竞争参数,使得拥有较高剩余能量、较低通信能耗和较强数据处理能力的节点优先成为簇头,以更好地解决节点能量异构网络的负载均衡问题.实验结果表明,在异构网络中,DCHsS算法在能量消耗上优于单簇头方案,能更有效的利用节点能量和减少簇头能耗.     

基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法*

为了解决无线传感器网络的能量效率问题,提出了一种基于剩余能量和节点度的分簇算法BREND。该算法在簇头选取过程中,通过两轮分簇竞选最终簇头,综合考虑所有节点剩余能量和节点度,避免能量低的节点当选为簇头,并且采用临时簇头退位机制,一跳通信范围内只有一个临时簇头,使簇头分布更加均衡。仿真结果表明,与LEACH和ENCA算法相比,该算法延长了网络生存时间。     

双重约束下的海洋无线传感网自适应成簇算法

针对海洋无线传感器网络（Ocean Wireless Sensor Network,OWSN）中,节点在海洋高度动态性环境中存在能量消耗快,网络寿命短等问题,提出改进的LEACH-[τ]算法。该算法在簇头选择上考虑了节点的剩余能量值和距汇聚节点的距离,并且根据簇头剩余能量与平均剩余能量的差值和簇头节点离汇聚节点的距离与平均距离的差值,从簇头节点选择中继节点（[τ]节点）来实现与汇聚节点之间的通信。计算机仿真结果表明,算法相较于LEACH、IMHT-LEACH,整体的能耗减少,有效延长了海洋无线传感网络的生命周期。     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

基于能耗负载平衡的自组网分簇算法

针对Ad Hoc网络的节点能量受限问题,改进分布式高效分簇算法(DECA),提出一种适用于自组网的分簇算法。该算法建立簇头能耗模型,利用簇头能耗和簇头平均能耗方差描述能耗负载平衡度。仿真实验表明,相比DECA算法,改进算法能有效平衡簇头节点的能耗负载,延长网络生命周期。     

一种新型能耗优化的无线传感器网络成簇算法

能量消耗一直是限制WSN广泛应用的热门问题之一,能源容量的大小对各个传感器节点产生重要的影响.针对WSN中能耗过快,以及网络区域内能量消耗不均衡而导致的网络生命周期缩短的问题,同时为了提高WSN的能量利用率,提出了一种新型能耗优化的无线传感器网络非均匀成簇算法(UCNE).该算法首先根据节点的历史能耗来竞选簇头节点,将整个网络划分为不均匀的簇群从而平衡簇内节点通信与簇间节点通信的能耗.其次设立新的能量阈值作为网络重新分簇的标准,减少了频繁分簇造成的不必要的控制消息能耗.最后为了降低簇头节点的负担,竞选副簇头节点作为中继转发节点转发主簇头加工的数据并根据权值选择向前向簇头节点传递数据.通过对比相关协议,UCNE协议在平衡网络能耗,延长网络寿命方面表现更优.     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

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.     

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%。     

负载均衡的无线传感器网络的分簇路由算法

无线传感器网络分簇算法中,簇首肩负着收集、融合和传输数据的责任,影响整个簇的性能。簇首能量快速消耗,破坏了网络节点能量的均衡性。针对此,提出了一种负载均衡的分簇算法（LBCA）,由簇内成员和助理簇首帮助簇首完成任务。簇首选择阶段,通过两次筛选确定簇首的方法来控制簇首个数;簇内收集数据时结合蚁群算法寻找遍历簇内的最短路径,减小簇首能量消耗的压力;给Sink节点传递数据过程中,在簇内选择一个助理簇首来辅助簇首工作。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高网络的生命周期。     

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。     

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.