基于智能寻径机制的WSN传输路径稳定算法

针对无线传感网部署过程中存在的网络路径抖动难以抑制以及备用节点易出现能量受限现象等不足,提出了一种基于智能寻径机制的WSN传输路径稳定算法;首先,鉴于传统机制单一选取参数存在的局限性,综合考虑节点剩余能量、传输散射角度等多因子,智能搜寻较为稳定的传输链路,设计了基于能量-角度刺激机制的区域路径收敛方法,该方法综合考虑备用节点能量剩余及传输过程中易出现的抖动因素,通过引入散射迭代方式来增强节点在能量失效情况下的寻径效果,以降低因备用节点选取不当而导致的大面积重传输现象,增强传输路径的抗抖动能力,达到智能寻径的效果;随后,基于动量优化机制,采取按序筛选方式优化备用节点,以规避因备用节点受限而导致传输链路抖动,以改善传输路径稳定性能;仿真实验表明:与当前常用的基于能量管理及路径优化机制的WSN传输路径稳定算法和基于概率贪心机制的3维WSN传输路径稳定算法相比,所提算法具有更强的的路径抗抖能力和更高的网络传输带宽。     

基于蚁群粒子适应机制的移动传感网簇头生成算法

传统移动传感网簇头生成算法在筛选簇头节点时中存在的节点密度较低及网络传输性能较差的不足.因此,提出了一种基于蚁群粒子适应机制的移动传感网簇头生成算法.首先选取具有较高能量值的节点作为初始簇头节点,采取粒子迭代方式设计了基于蚁群粒子感知覆盖机制的簇头生成方法,并通过权值评估方式来优化备选簇头节点能量,有效改善因链路抖动而导致的传输性能受限现象,有效提高簇头节点分布密度.基于极限标准差优选机制,通过定时更新备选簇头节点标准差,进一步选取性能较高的节点维持链路性能,改善链路抖动现象并提高网络传输带宽,降低信道噪声对数据传输带来的不利影响.通过仿真实验与基于改进能量均衡机制的传感网簇头生成算法和基于能量优化回收机制的传感网簇头生成算法进行对比,表明所提算法具有更高的簇头节点密度和网络传输带宽.     

基于病毒-抗体免疫博弈的WSN链路稳定算法

为解决超宽带无线传感器网络(WSN)存在的链路稳定性较差、数据传输遇阻等问题,提出一种基于病毒-抗体免疫博弈机制的超宽带WSN链路稳定算法.对节点所在区域进行均匀分割,通过设计覆盖划分方法并结合距离及剩余能量因素来优化分割区域,从而降低链路抖动概率.引入免疫算法,根据链路-节点之间的抗体特性来构建病毒-抗体免疫博弈机制,以优化节点及链路聚类效果,并通过病毒-抗体训练改善节点与链路间的数据交互特性,从而提升链路质量及区域传输性能.基于能量-跳数均衡方法,设计多参数判定机制,评估区域节点与sink节点的链路连通性能,提高算法的链路拥塞控制能力.在此基础上,利用PSK预发射方法的频域正交特性,对区域节点逐个设定发射频率,最大限度地降低因频率干涉而导致的链路抖动现象.仿真结果表明,与LEACH、LMS-A算法相比,该算法链路稳定性更高,网络稳定运行时间更长,拥塞发生频率更低.     

基于时变演化博弈机制的WSN数据采集算法

为解决当前WSN数据采集算法存在的种子节点收敛准确度不高、数据区域传输存在抖动难以控制的不足,提出一种基于时变演化博弈机制的WSN数据采集算法。构建种子节点聚类初始化方法,并采取灰度 矢量微分映射机制进行聚类迁徙,实现时变条件下种子节点 区域节点的动态映射更迭;设计流量切换阈值,并结合演化博弈机制来构建区域流量均衡机制,完成节点在阈值范围内的流量负载均衡;结合能量阈值机制来建立经济效益评估模型,改善节点切换过程中的链路抖动问题。仿真实验表明:与当前常用的超宽带能量相邻启发算法(Ef-ficient Nearest Neighbor Heuristic TSP Algorithms,ENNH-TSP)及黑洞安全组节点探测传输算法(Secure Group-Based Blackhole NodeDetection Scheme,SGBB-NDS)相比,该算法具有更低的采集链路抖动率与汇总带宽丢包率,以及更高的传输带宽与信源传输质量。     

一种基于预测的WSN非均衡分簇路由算法

无线传感器网络由部署在一定区域内大量传感器节点组成.针对无线传感器网络中分簇路由算法中存在的"热区"问题,提出了一种基于虚拟区域划分的非均衡簇路由算法.算法将簇划分的任务交由能量无限制的汇聚节点完成,使得靠近汇聚节点的内层簇的规模小于外层簇的规模.在簇的结构中引入了主、从簇头节点,从而实现了分布式簇头选举工作,同时在分簇过程中避免了每个阶段的能量消耗.将Markov预测模型引入到主簇头节点的更换过程中,从而避免了主簇头因为能量完全消耗而死亡,也避免了因为主簇头死亡而造成网络分割,降低网络的生存时间,利用NS2.26仿真平台对基于虚拟区域划分的非均衡簇路由算法进行了仿真验证,结果表明与传统路由算法相比,该算法延长了WSN的生存时间,有效提高了WSN网络健壮度.     

一种能量有效的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中的热区问题,提出一种能量有效的WSN分簇路由算法EERA。以基站为圆心将整个感知区域划分为大小不等的圆环,依据节点剩余能量和相对位置选择簇首。簇间采用多跳路由传输数据,路由构建时考虑节点接收和发送数据能耗,将发送距离限制在阈值之内且尽量减少中转次数,簇首节点在稳定传输阶段动态改变转发路径。仿真结果表明,EERA能有效降低网络能耗,均衡网络节点的能耗,延长网络生命周期。     

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.     

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.     

基于网格的动态能量阈值的簇头选择算法

有效地使用传感节点的能量进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.而动态簇被认为提高能量利用率的有效技术之一.然而,簇头分布不均匀加速了网络能量的消耗,降低了网络寿命.为此,提出基于网格的动态能量阈值的簇头选择算法GDET-CH(Grid Dynamic Energy Threshold-based Cluster Header),平衡簇头分布.GDET-CH算法先将网络区域划分多个网格,并每个网格产生一个簇头.然后,利用节点离网格中心距离和节点剩余能量选择簇头.最后,引用动态能量阈值机制,只有当节点剩余能量大于能量阈值才可能成为簇头,进而平衡网络能耗.实验数据表明,与DDEEC和EDDDEC算法相比,GDET-CH算法的网络寿命分别提高了近24.5%和36%.     

无线传感器网络区域内心距离的固定分簇算法

分布式分簇算法(LEACH)中每轮的簇头数量不稳定以及位置分布不均匀,针对此问题,为了延长无线传感网络的稳定周期,优化簇头选举机制,以及均衡网络的能量消耗,提出了一种改进的固定分簇算法;该算法采用固定分簇技术,以汇聚节点为中心将网络划分为等大小的区域;在簇头选举阶段,引入代价函数,综合考虑固定分簇内各节点剩余能量、区域的内心距离、位置布局等因素,优化簇头的数量和布局;通过Matlab仿真实验表明,改进后的算法与原算法对比,均衡了网络能量消耗,每轮中簇头数量稳定且分布较均匀,有效延长了网络的稳定周期、半衰周期和生命周期。     

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。     

基于数据流和网络编码的无线传感器网络数据聚合算法

为了减少分簇的无线传感器网络(WSN)中数据包传输的数量,并使传感器网络的能量效率最大化,提出了一种节能的自适应数据聚合算法.在该算法中,源节点凭借其存储和计算能力,利用数据流技术减少数据包的传输量;当数据从源节点传输到簇头时,簇头根据控制信息选择一组节点作为编码节点,当数据相关性低于某阈值时,该组节点对数据包进行网络编码,若数据相关性高于某阈值,该组节点则会成为聚合节点进行数据聚合,网络编码和数据聚合可以减少簇头冗余流量,提高能量效率.实验结果显示,使用该算法后,数据包交付率有所提高,能量消耗显著减少.     

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法--DEUC.该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时.该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇问的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的.仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%.     

基于多重竞争的无线传感器网络簇头选择算法

无线传感器网络(WSNs)需要简单而有效的算法提高网络的生存周期.在经典的分簇算法LEACH基础上,根据节点剩余能量进行竞争,剩余能量大于阈值的节点可以选为簇头.在选择簇头时,各节点设置延时时间,根据邻节点数、到已选定簇头的距离2个因素进行竞争,选择合适的节点成为簇头.算法稳定了簇头数量,并使簇头分布更合理.仿真和数据分析表明:算法能显著提高网络的生存周期.     

基于分区和能量距离因子的LEACH改进协议

LEACH协议是无线传感器网络中分布式成簇网络协议中的经典算法。但网络中的簇头能量消耗不平均、节点死亡时间出现的早等问题较为严重,本文提出了改进的基于分区和能量距离因子的LEACH-EDP协议。通过提出距离修正和剩余能量修正因子来修正簇头选举阈值函数,对部署实施区域分区,针对区域进行各种增益参数权重的调整,从而延缓网络中死亡节点的第一次出现,使WSN的存活时间得到一定的延长。仿真实验表明,与传统LEACH协议进行对比,LEACH-EDP协议死亡节点的出现推迟了79.5%,网络死亡时间延迟了57.4%。     

一种改进的WSN成簇算法

从保证无线传感器网络(WSN)感知覆盖性能角度出发,分析节点剩余能量、重叠感知覆盖率与簇头选择的关系,改进LEACH协议中簇头阈值选择前的信息采集过程,提出一种适用于高密度随机部署的WSN成簇算法。实验结果表明,该算法可有效保持网络感知覆盖率,从而延长网络寿命。     

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.     

基于剩余能量与能量消耗率的改进稳定选举协议

针对无线传感器网络运行过程中出现的节点能耗不均及网络稳定周期较短的问题,提出一种改进的稳定选举协议。采用综合考虑节点剩余能量和能量消耗率的簇头选举机制,优化节点阈值计算方法,使剩余能量越多、能量消耗率越小的节点被选为簇头的概率越大,从而避免能量过低的节点承担较多网络负载,均衡节点间的能耗。仿真结果表明,改进协议能有效降低网络能耗,延长网络寿命。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络（WSN）的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题，提出一种基于遗传算法（GA）和模糊C均值（FCM）聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR，采取"集中分簇，分布簇头选举"的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任；从第二轮开始，簇头的选举由上一轮的簇头负责，选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子，并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段，将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明，相同网络环境下，与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由（KUCR）算法相比，GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好，具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。