蚁群算法在LEACH路由协议中的应用

减少网络能量损失,增加网络的生成时间是无线传感网络的重要研究内容。LEACH是针对无线传感网络设计的低功耗自适应的路由算法。但是传统LEACH路由算法存在簇首开销过大、簇规模分布不均匀等问题。针对LEACH算法存在的缺点,从成簇方式和簇头路由拓扑提出改进方案,成簇半径随着距离Sink节点的增加而减小,簇首间采用蚁群算法进行路由优化。实验从网络节点存活的节点数目和节点的平均耗能两个指标对仿真结果进行评价,仿真结果显示改进算法网络的生存时间比传统结果提高了15％,节点平均能耗降低20％。改进算法可有效减少网络的总能量消耗,均衡网络的负载。     

一种能量高效的无线传感网分簇路由算法

针对无线传感网节点能耗不均造成的生命周期短的问题,提出一种能量高效的无线传感网分簇路由算法（NUC&GDF）。该算法从三个方面对无线传感网的路由进行优化;a）改进簇首选举机制,选择合适的簇首;b）改进簇首节点成簇半径规则,形成合理的簇规模大小;c）在簇首与基站的稳定数据传输过程中,引入改进的梯度下降法强化学习来计算权值最小的自适应无线簇间路由。实验结果分析表明,提出的算法性能比LEACH算法、LEACH-C算法以及DEBUC算法更优;在网络规模为100 m×100 m时,网络生命周期分别提高约50.3%、21.5%、16.4%,能更有效地延长网络生命周期。     

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.     

带有重叠区域的多跳非均匀分簇路由算法

能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法 ----- OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.     

一种基于网格的无线传感器网络分簇路由协议

为延长网络生存时间,提出了一种基于网格的无线传感器网络分簇路由协议.整个网络分成若干个虚拟网格,每个虚拟网格形成一个簇,采用唯一簇头选举法产生簇头,且簇内成员可以根据局部的信息调整簇的大小,达到节省能量的目的.仿真实验和分析表明:该协议能均衡网络能量,延长网络的生存时间.     

一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法

针对现有无线传感器网络分簇路由算法的网络生命周期短、能量消耗不均衡等问题,结合节点的能量采集技术,提出了一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法。考虑到实际环境中节点能量补给不稳定,根据节点的剩余能量和当前能量自补给状态,设计了能量均衡的簇头选举机制和簇间多跳机制。仿真结果表明,在延长网络生命周期和均衡全网能量消耗方面,该算法优于采用相同能量补给规律的传统分簇路由算法(LEACH算法和SEP算法)和其他基于能量自补给的分簇路由算法(PHC算法和EBCS算法)。     

无线传感器网络簇头多跳路径路由算法

在LEACH协议特定簇头选取(DCHS)算法的基础上,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的簇头间多跳路径(ACO-CHMP)路由算法。该算法先采用DCHS算法分簇,在稳态运行阶段,利用改进的ACO算法找到从距基站最近簇头节点到基站的遍历所有簇头节点的最优路径,然后从该簇头节点开始沿着最优路径进行数据传输到基站。仿真结果表明:与LEACH算法、DCHS算法和ACO算法相比,该算法极大地均衡了网络的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。     

基于非均匀分蔟无线传感器网络自适应数据传送机制的研究

针对无线传感器网络非均匀分簇路由协议在数据传送过程中的问题,本文提出了一种自适应数据传送机制,改善数据在传送过程中的实时性;其核心思想是:在LEACH协议概率分簇的基础上,通过分层选举和优化簇首数量,在能量消耗均衡且最小的情况下,利用网内数据融合、实时性标识结合内部中断的处理机制;仿真实验表明,ADTUC算法能够有效的改善数据传送的效率,提高网络的实时性,平衡网络的能量消耗,延长网络生命周期,比LEACH协议网络生命期提高54%。     

一种能量高效的非均匀分簇算法

针对无线传感器网络中的能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效的非均匀分簇算法--EUCA。算法采取基于节点剩余能量的簇首选举策略,簇首采用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,在构建簇间路由树时,综合考虑了邻近簇首的剩余能量、簇成员数目、相对自身的距离和相对基站的距离,以此来均衡簇首能量损耗。仿真结果表明,该算法有效均衡了网络能量损耗,延长了网络的生存周期。     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

无线传感器网络中基于能量优化的路由协议ANT-LEACH

经典路由协议LEACH采用自适应分簇算法,簇头与基站直接通信,因此一旦二者距离较远,则这种单跳传输方式将消耗较多能量,并最终导致整个网络运行失效。提出一种改进的基于能量优化的路由协议ANT LEACH,该协议将蚁群优化算法融入到簇头选路过程中,重点引入引力度函数概念对蚁群选择概率公式和信息素更新规则进行改进,充分考虑簇头节点的剩余能量,在簇头与基站之间找到一条能量最优路径,变单跳为多跳传输方式。仿真结果表明该协议有效地降低了节点能耗,延长了网络的生存时间,并保证了整个网络负载的平衡。     

改进的异构无线传感器网络路由算法

稳定选举协议因没考虑节点的剩余能量,造成一些低能量节点当选为簇头而过早死亡,而且选出的簇头将数据直接发送给基站,导致部分距离基站较远的节点能量消耗过大而死亡。针对这两个问题,提出了一种适应于异构环境的改进的无线传感器网络路由算法。该算法在簇头选取过程中,加入节点的剩余能量和邻居节点数,使得具有较高的剩余能量且分布在密集区域中的节点当选为簇头的概率增大,并参考图论中的Dijkstra算法,实现簇头到基站低代价传输的多跳通信。仿真结果表明,与传统的稳定选举协议及其改进算法对比,该算法降低了网络的能量消耗,明显地延长了网络的稳定期和生命周期。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。     

基于SEP协议的最优分簇改进算法

提出基于SEP协议的最优分簇改进算法。根据SEP协议的分簇结构,采用不同竞争时间、考虑剩余能量因素的区首选举策略将网络区域进行优化分区,从而均衡区内能量消耗;提出结合最优簇首数并考虑普通距离因子等因素选举簇首;有机结合簇内单跳和簇区间转发,区首与簇首进行两层路由传输。利用Matlab对所提改进算法进行仿真分析,结果表明,这种基于SEP的改进算法（P-SEP）与SEP、基于新型聚类的非均匀成簇NHRPNC相比,有效地降低了传感器节点的平均能耗,从而延长了网络生命周期。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

传感器网络分簇时间跨度优化聚类算法

针对无线传感器网络（WSN）簇头节点能效低、网络能量负载不均衡问题,提出一种传感器网络分簇时间跨度优化（CTSO）聚类算法。该算法首先在簇头选举方式上关注了簇内成员数量和簇头间距的约束问题,尽可能地避免各个簇之间发生覆盖重叠,优化簇内节点能量;接着对簇头的选举周期进行优化,以任务执行周期大小作为一个时间跨度并分为多个轮,通过最小化簇头选举的轮数来减少用于选择簇头而花费在广播消息上的能量,提升簇头节点的能量利用率。实验仿真结果表明,对比基于多Agent的同质态数据汇聚路由方案以及自适应数据汇聚路由策略,CTSO算法的平均能量效率分别提高了62.0%和138.4%,节点寿命则分别提高了17%和9%。CTSO算法在提升无线传感器网络簇头能效及均衡节点能量上具有较好的效果。     

改进的WSN节能分簇多跳路由算法

LEACH算法是WSN中典型的单跳分簇路由算法,本文针对LEACH算法的缺点,提出了一种改进的节能分簇多跳路由算法.该算法采用层次分析法确定节点度数、节点间的通信距离、节点剩余能量和节点距基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举中引入这四个因素,每一轮的簇首选举结束后,利用遗传算法寻找出一条遍历所有簇首节点和基站的最优路径,该算法实现了簇首以多跳通信方式向基站传输数据的功能.仿真结果表明,该算法在网络能耗、生存周期和能量均衡性方面均优于CECA、LEACH-GA和LEACH算法,达到了能量均衡和延长了网络生存周期的目的.     

基于CS优化的双簇头分簇路由算法研究

为了减少无线传感器网络(WSNs)分簇路由中簇头的能量消耗,提出了一种基于布谷鸟搜索(CS)优化的双簇头分簇路由算法.CS通过采用节点的剩余能量和节点之间的位置关系来构造适应值函数并选举出最优双簇头.其中,主簇头将数据进行融合,副簇头将融合的数据发送给基站,缓解了以往单簇头同时负责数据融合和传输的双重压力,使得整体能耗在各个节点的分配更均衡.仿真实验表明:与LEACH算法、粒子群优化(PSO)算法相比,CS算法在减小网络能耗以及延长网络生存周期上更具优势.     

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大,导致存活节点数量和节点剩余能量较少,降低了无线传感器网络的使用寿命,为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗,利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系,预测节点的综合信任值,以预测结果为基础,采用蚁群算法获取分区节点的最优路径,完成簇状树形无线传感器网络路由协议。实验结果表明,本文设计的路由协议簇首能耗方差较小,存活节点数和节点剩余能量更多,接收数据包量比其他2种协议分别高出了48.1%和22.6%。由此可见,本文设计的路由协议延长了簇状树形无线传感器网络的使用寿命。     

A chain-cluster based routing algorithm for wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) are an emerging technology for monitoring physical world. Different from the traditional wireless networks and ad hoc networks, the energy constraint of WSNs makes energy saving become the most important goal of various routing algorithms. For this purpose, a cluster based routing algorithm LEACH (low energy adaptive clustering hierarchy) has been proposed to organize a sensor network into a set of clusters so that the energy consumption can be evenly distributed among all the sensor nodes. Periodical cluster head voting in LEACH, however, consumes non-negligible energy and other resources. While another chain-based algorithm PEGASIS (power- efficient gathering in sensor information systems) can reduce such energy consumption, it causes a longer delay for data transmission. In this paper, we propose a routing algorithm called CCM (Chain-Cluster based Mixed routing), which makes full use of the advantages of LEACH and PEGASIS, and provide improved performance. It divides a WSN into a few chains and runs in two stages. In the first stage, sensor nodes in each chain transmit data to their own chain head node in parallel, using an improved chain routing protocol. In the second stage, all chain head nodes group as a cluster in a self- organized manner, where they transmit fused data to a voted cluster head using the cluster based routing. Experimental results demonstrate that our CCM algorithm outperforms both LEACH and PEGASIS in terms of the product of consumed energy and delay, weighting the overall performance of both energy consumption and transmission delay.