基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时也为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

基于无线传感器网络的能量高效的非均匀分簇算法

通过分析无线传感器网络自身工作环境的特点,我们对网络中的簇结构大小进行非均匀分簇,根据距离Sink的远近不同,其簇首的覆盖范围大小也不同。这样,对于距离Sink比较近的簇首来说,可以减轻簇内能量消耗的负担,保留一部分能量用于簇间的通信,从而使网络中的节点能量消耗分布相对均匀。通过建立网络节点分布模型,求出了节点能量均衡与多层分簇层数的最优解,提高了能量的利用率,有效地延长了整个无线传感器网络的生命周期。     

基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

提出并分析了一种能量均衡的集中式非均匀分簇路由协议EBUCP(energy-balanced unequal clusteringprotocol),本协议采用非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的方式。应用PSO算法,EBUCP选择一组最佳节点担任簇头并将网络划分为大小不等的簇,不仅最小化簇头和簇成员的距离以减小簇内通信能耗,同时使得距离基站较近的簇具有较小的几何尺寸来平衡不同位置簇头的能耗。EBUCP根据节点剩余能量和节点与基站距离确定簇间多跳路由,每个簇头在所有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,与LEACH和PSO-C协议比较,EBUCP的网络生存周期明显延长,能耗均衡性能更好。     

无线传感器网络能量异构非均匀分簇路由协议

基于分簇的无线传感器网络路由协议,采用多跳路由方式传输数据至基站,容易造成靠近基站的节点转发大量数据而过早失效。另外,分簇协议通常假定网络节点是能量同构的,不能有效解决节点能量异构的问题。因此,从非均匀分簇的角度出发,结合局部竞争簇首机制,提出了一种基于能量异构的分簇协议（EHUC）。仿真结果表明该协议能够有效应用于能量异构的无线传感器网络,并延长网络的生命周期。     

一种基于成簇优化的无线传感器网络非均匀分簇算法

针对大规模无线传感器网络中靠近基站的簇头需要转发大量数据而能量消耗较快的特点,提出了一种基于成簇优化的非均匀分簇算法。该算法通过对构建的传感器网络模型进行非均匀分层,然后各层独立展开簇的组建来实现非均匀分簇,在簇头选举阶段依据节点剩余能量及节点离层中间线距离的加权和来优化簇头选举方法。分簇完成后,簇头调整通信距离,构建簇头间动态的多跳路由。仿真实验结果表明,新算法生成的簇头数目稳定,拓扑结构合理,与LEACH算法和EEUC算法相比能较好均衡簇头的能耗,延长网络寿命。     

基于简单路由的无线传感器网络非均匀成簇协议

以LEACH为代表的成簇算法,极大地提高无线传感器网络寿命等性能。但这些算法存在一些问题,导致其影响网络性能的进一步提高。在现有研究的基础上,将非均匀成簇策略成功运用于簇头直接向sink发送数据的简单路由环境,通过理论计算得到距离sink不同位置簇头的覆盖半径。提出基于能量耗散比的成簇算法,该算法能够保证当选簇头为局部最优,簇头分布更为合理,并结合分均匀分簇策略提出簇形成算法。通过模拟仿真实验验证该算法的有效性,较LEACH将网络寿命提高50%以上,能够保证网络中簇头个数稳定,并且不同位置簇头节点能耗均匀。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,分簇技术是一种有效延长网络生命周期的方法;但是这种多跳的网络模型,如果节点均匀分布并且簇的大小相等,则靠近基站的簇头由于要中继更多的数据,则会导致能量空洞现象;因此提出一种非均匀分簇方法来缓解能量空洞问题;首先,通过节点的剩余能量、到基站的距离以及邻居节点数量来选择簇头;簇一旦形成之后,通过单跳和多跳的混合机制将数据发送到基站;实验结果表明,此协议能有效地延长网络的生命周期,均衡网络能耗,有效延缓能量空洞的形成速度。     

一种基于层次的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中由于多跳通信方式导致的"热区"问题,本文提出一种基于层次的非均匀分簇路由协议。本协议先根据节点到达汇聚节点的距离对网络划分层次,然后在每个层次中通过基于权值的竞选方式产生簇头,在权值的选择上综合考虑了节点剩余能量和位置,最后构建多跳传输路由负责簇内和簇间的数据转发。仿真实验表明,本协议能有效地均衡网络负载和延长网络生命周期。     

基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

无线传感器网络的拓扑控制机制

传感器网络节点是低功耗低价格微型嵌入式设备,其能量供应和无线通信带宽十分受限。无线传感器网络的拓扑控制用来控制能量高效的合理网络结构的形成,对通信机制、数据融合和时间同步等有重要影响,是无线传感器网络底层关键支撑技术之一。本文从节点功率控制、层次型拓扑形成和网内协同启发机制三个方面,详细介绍和分析了已有典型的拓扑控制算法,并对拓扑控制的研究热点和发展趋势做了总结。     

无线传感器网络中一种能量有效的分簇组网算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限的特点,本文介绍了一种基于极大权的极小支配集的分簇组网算法,考虑到能量有效性,算法由SINK节点发起,泛洪网络中每个节点,优先选取剩余能量高的节点作为簇头节点与中继节点,最终得到以SINK节点为树根的簇树.并周期性轮换簇头,从而能够形成一个高效的通信骨干网,有效延长网络的生存期.仿真结果表明了算法的有效性.     

基于时间片的无线传感器网络拓扑控制

LEACH通过分簇算法与功率控制两种拓扑控制方法有效地降低了无线传感器网络的能耗,延长了网络寿命.然而,在具备能量意识的PowerTOSSIM仿真实验中发现,LEACH往往在网络整体能量较多的情形下会出现少量结点过早死亡的现象.提出了基于能量意识的簇头选举方法和簇内基于时间片的动态活动结点(Active Node)负责机制,实现了网内各结点的能量负载均衡,通过大量仿真实验及相关工作的分析与比较,说明该方法有效克服了LEACH因簇规模大小不同而导致的结点能耗不均匀现象,从而延长了网络寿命.     

基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题,提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAUC。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点,首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环,建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型;通过等间隔划分扇环,以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目,进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例;通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇;同时,以MTE原则竞选出最佳中继簇首,有效解决了簇首间的路由中继问题。仿真结果表明,与传统算法相比,在不同应用场景下所提MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势,更适用于工程实际。     

一种无线传感器网络定位问题中的分簇算法

本文提出一种用于平面无线传感器网络定位的分簇算法.首先,锚节点根据地理位置划分感知区域;然后,通过拓扑发现过程和锚节点问的信息交换,实现锚节点对周围网络拓扑的感知;最后,根据就近原则将所有未知节点分配到以锚节点为边缘的各个子区域中,而分配到各个子区域中的未知节.点和边缘的锚节点,则构成网络中的各个簇,并由每个簇的主节点保存本簇内全部拓扑信息.该算法可以实现多跳节点的分簇,并且具有较小的通信量,可用于多种基于分簇的分布式定位算法中,有助于解决大规模无线传感器网络的定位问题.仿真实验结果显示,在锚节点按网格分布和随机分布两种情况下,该算法都可以得到良好的分簇结果.     

基于新型聚类的无线传感器网络非均匀分层路由协议

针对成簇路由协议中由节点负载不均引起的能量空洞问题,提出了一种基于新型聚类的负载均衡非均匀分层路由协议(NHRPNC)。首先,利用改进的LEACH协议阈值函数选举区头,并对网络进行合理的非均匀分区;其次,对每个区头运用新型聚类算法实现区内非均匀分簇;然后,在每个簇内采用四步簇首选择机制来周期性地选择簇首;最后,在簇间多跳通信时,采用动态权重的方式优化多跳路径。仿真结果表明,与低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议、分布式能量均衡非均匀成簇(DEBUC)协议以及基于动态分区的无线传感器网络非均匀成簇(UCDP)协议相比,NHRPNC在网络生命周期方面可分别提高257.5,33.74和12.83个百分点,且具有良好的能耗均衡性。     

无线传感器网络分布式拓扑图生成模型

拓扑保留图(Topology Preserving Maps,TPMs)作为实际坐标图的抽象视图,在无线传感器网络的路由、定位和边界节点识别等领域有广阔的应用前景。它可以从虚拟坐标系统中导出网络的拓扑图,且不依赖于任何物理位置信息。然而,在一些具有不规则边界的复杂网络以及使用不充分选择的参考节点来映射网络时,TPMs无法达到理想的效果。为此,设计了一种新的拓扑保留图模型——基于多极值点选择的分布式拓扑图生成算法(Multiple Extreme Node Search-Distributed Topology Preserving Maps,MENS-DTPM),其中包括一种基于极值点选择的参考节点选择方法以及一种基于TPMs的分布式拓扑坐标生成算法。这种模型实现了更有效的参考节点选择,能够更好地反映网络的结构。仿真实验结果表明,MENS-DTPM具有比同类算法更好的性能。     

无线传感器网络覆盖优化仿真研究

研究无线传感器覆盖(WSN)优化问题,由于网络传感器节点分布不均匀,又存在冗余等问题。传统WSN高密度部署方法,节点分布极不均匀,节点覆盖区域之间的重复率高,节点浪费严重,导致网络覆盖率低、成本高。为了提高无线传感器网络的覆盖率,提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO)的WSN覆盖优化算法。首先以提高网络覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型,然后通过粒子间协作进行求解,并对粒子群混沌扰动,保持粒子多样性,从而得到最优网络覆盖。仿真结果表明,相对于其它覆盖优化算法,CPSO能够以较少传感器节点获得较高网络覆盖率,提高了网络通信效率,降低网络成本。     

一种适用于无线传感器网络的拓扑控制算法

无线传感器网络拓扑控制算法对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高路由协议和MAC协议的效率等具有重要的意义.在分析XTC(eXemplary Topology Control)算法的基础上,提出一种改进的基于局部网络信息的分布式拓扑控制算法M-XTC(M0dIfied-XTC).改进算法保持了XTC算法简单、实用,不需要节点位置信息,适用于普通节点、异构网络和三维空间等优点,并且更有利于延长网络的生存时间,具有更好的实时性和鲁棒性.     

基于混沌粒子群优化的无线传感器网络分簇协议

为了降低无线传感器网络节点的能耗,延长网络的存活周期,提出了一种基于混沌粒子群优化的分簇协议.该协议改进了经典LEACH协议的簇头选择机制,考虑到了节点剩余能量、与汇聚节点的距离以及簇范围等因素,通过混沌粒子群算法对簇头选举进行优化.确定簇头后,其它节点通过比较簇头当选信息的信号强度与设定强度阀值的大小来决定是否成为簇...