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.     

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.     

WSN中能量有效的多簇头层次型路由协议

为改善无线传感器网络中某些节点因能耗太大而过早失效的情况,提出了一种基于分簇的多簇头能量有效算法EHMVA(energy-efficient hierarchical multiple vice-cluster-head algorithm)。在簇头选择机制中引入邻节点距离的概念,采用多副簇头选举分担主簇头能耗的机制,通过发现联结节点和引入误差发送机制来减少数据发送,并通过延长稳定的簇通信时间来降低簇重建的频率。仿真实验表明,该算法有效地平衡了节点间的能量消耗,显著地延长了网络的存活时间。     

一种基于LEACH协议的簇头选择改进算法

分簇结构是大规模无线传感网的一种有效的拓扑管理方法.在这种结构下,由于簇头节点的能量消耗速率远远高于簇成员节点,需要做簇头轮换以平衡网络能量消耗.分析LEACH(LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy)协议簇头选择算法的不足,结合节点自身的能量、节点到基站的距离及节点的分布情况,提出一种簇头选择的优化算法,并对该算法进行分析和仿真.实验结果表明,优化后的算法改进了簇头的分布方式,提高了负载均衡度,并延长了无线传感器网络的生存时间.     

一种适用于移动节点的事件驱动分簇算法

提出一种适用于移动无线传感器网络节点的事件驱动分簇算法,使用簇头间能量筛选法选举簇头,并加入事件驱动机制,能够使节点在有突发事件发生的情况下,对网络中的簇进行基于事件区域的重组,以减少数据冗余。建立相应的仿真实验模型,对运动节点的分簇情况进行动态跟踪及分析。实验结果表明,该算法能够满足事件驱动分簇的要求,能量消耗比经典算法更均衡。     

一种新的基于粒子群优化的双簇头分簇路由算法*

针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头节点负载过重,簇头能量利用率不高,提出了一种基于粒子群优化的双簇头多跳路由算法。该算法根据簇头任务的不同,利用节点的能量、距离汇聚节点的距离以及节点的位置关系分别构建适应值函数,选择出最优主簇头完成数据采集和融合任务,以及与其协作的最优副簇头完成簇间数据转发任务,最终实现采集能耗和传输能耗最小化。仿真实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可以有效减轻簇头节点负载,减小簇头能量消耗,均衡整个网络能耗,延长了网络的生存周期。     

无线传感器网络中的簇头节点能耗平衡策略

无线传感器网络（WSNs）具有集中式数据收集和多对一数据通信等特点,使得越靠近汇聚节点的簇头节点能耗越大,最终导致网络中心出现能量空洞。提出一种基于簇内节点分配的簇头节点能耗平衡策略,根据WSNs的分簇汇聚拓扑结构,分析了其中簇头节点的能量消耗情况;在此基础上,通过在各簇内分配一定数量的基本节点,并成比例地增加附加节点的方式,使网络中各簇头节点的能量消耗相等。仿真结果表明：该策略能够适应网络规模和负载的动态变化,最终达到平衡簇头节点能耗的目的。     

改进遗传算法的WSN节点最优路由选择策略

针对无线传感器节点数据传输过程中的能量消耗问题,为了提高节点数据传输实时性,提出一种改进遗传算法的无线传感器网络节点最优路由选择策略。根据无线传感器网络的拓扑结构将监测区域划分不同大小的簇,并根据节点剩余能量选择每一个簇的簇头节点,然后将簇头节点编码成遗传算法的个体,根据数据转发能量耗能和延迟时间构建个体的适应度函数,并通过模拟自然界生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作,找到节点数据转发的最优路径,在Matlab 2012平台上对数据路由算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其他路由选择策略,提出的路由选择策略不仅可以均衡各个传感器节点的剩余能量,而且大幅度减少了数据转发路由过程中的能量消耗和延迟时间。     

一种基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法

分析了现有分簇路由算法,提出了基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法。簇头选举阶段,考虑了节点的剩余能量,并引入竞争机制进行簇头选择;成簇阶段,综合考虑节点与基站的距离、节点密度以进行非均匀分簇,达到节点能耗均衡的效果,同时解决路由热区问题;簇间路由阶段,通过设立通信簇头节点,使簇间数据转发任务从簇头中分离,簇头节点只负责簇内的数据收集和融合,而通信簇头节点负责簇间数据传输,减少了簇头的能量消耗。实验结果表明,改进后的路由算法能够有效地均衡网络负载,并显著地延长网络的生命周期。     

一种基于Agent自信度的簇间多跳路由协议?

为了均衡无线传感器网络中的能量消耗问题,延长网络的生存时间,提出了一种基于Agent自信度的无线传感器网络多跳路由协议。该协议引入节点剩余能量、初始能量和节点的自信度来调节传感器节点随机数的大小。簇间通信时,综合考虑簇头节点的剩余能量,簇头节点距离Sink节点的距离,簇头节点的自信度3个因素,簇头节点和Sink节点之间使用单跳和多跳相结合的传输方式。每次重选簇头前都动态的修改节点的自信度。通过实验表明,相较于LEACH协议和ASCH协议,提出的协议能够很好的延长网络的寿命。     

一种基于Agent自信度的无线传感器网络多跳路由协议

为了均衡无线传感器网络中的能量消耗问题,延长网络的生存时间,本文提出了一种基于Agent自信度的无线传感器网络多跳路由协议。该协议引入节点剩余能量、初始能量和节点的自信度来调节传感器节点随机数的大小。簇间通信时,综合考虑簇头节点的剩余能量,簇头节点距离Sink节点的距离,簇头节点的自信度三个因素,簇头节点和Sink节点之间使用单跳和多跳相结合的传输方式。每次重选簇头前都动态的修改节点的自信度。通过实验表明,相较于LEACH协议和ASCH协议,本文提出的协议能够很好的延长网络的寿命。     

一种通过剩余能量过滤进行簇头选举的低能耗无线路由算法

基于LEACH协议提出一种改进的无线传感器网络的自组织路由算法。该算法在原LEACH协议的簇头产生环节做了较大改进,在簇头产生过程中,将当前节点剩余能量与全无线传感器网络节点平均剩余能量进行比较,防止剩余能量小于全网平均剩余能量的节点当选簇头,进一步优化了全网络节点能量消耗的均衡性,有效推迟了节点的死亡时间。通过在簇头选举阶段使用有目的性的筛选取代LEACH的随机选取,实现降低无线传感器网络能耗、延长网络生命周期的目的。通过MATLAB仿真软件进行试验测试,结果表明,改进的算法可以提高无线网络的生命周期,均衡无线网络能量消耗,增加网络吞吐量,有效延迟无线网络节点的死亡时间。     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

基于估计机制的分簇传感器网络数据融合算法

提出了一种基于估计机制的分簇传感器网络数据融合算法.在满足数据精确度要求的前提下,只有当数据的当前值与上一次采集值之差超过某一变化阈值时,才将当前采集数据发送到簇头节点,否则不发送.采用节点剩余能量自适应的簇头选择算法来平衡传感器节点的能耗,使得剩余能量越大的节点当选为簇头的概率越大.推导了使网络能耗最小的最优分簇规模...     

基于非均匀分簇和信息熵的无线传感网络路由算法

针对无线传感网络分簇算法中能量分布不均衡导致的“热区”问题,提出一种基于非均匀分簇和信息熵的路由算法。在簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点能量、节点密度和节点距基站距离,均衡簇头能耗以延长生存时间。采用簇间单跳多跳混合通信的路由规则,减少簇间通信能耗。对节点信息熵进行数据融合,引入融合权重系数减小数据融合的不确定性,提高数据融合效率。仿真结果表明,与LEACH、EEUC和EBUCA相比,该算法能够有效均衡网络能耗,延长网络生命周期。     

基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法

稀疏无线传感器网络中各传感器节点距离较远,而传统的静态数据收集方法要求各传感器节点直接通信,导致网络延迟时间长,能耗高。针对该问题,提出一种基于移动机器人的无线传感器数据收集方法。该方法首先由静态节点选择与路径最短的移动机器人作为簇头,移动机器人比较一定周期内检测到的邻居节点的平均剩余能量与整个网络传感器节点平均剩余能量,根据比较结果决定其是否移动,若移动则采用范围可控的随机移动策略;当移动机器人移动到新位置时,传感器节点更新路由,选择新的移动机器人作为簇头。仿真结果表明,与传统的静态无线传感器网络数据收集方法相比,基于移动机器人的无线传感器网络数据收集方法大大降低了数据传输延迟和节点能量消耗。     

一种基于LEACH协议改进的簇间多跳路由协议

为了均衡无线传感器网络的能量消耗,延长网络的生存时间,在研究几种基于均匀分簇和非均匀分簇的路由协议基础上,提出一种基于LEACH协议改进的簇间多跳路由协议。该协议引入能量因子和距离因子修正了LEACH协议的阈值函数。在簇间通信过程,簇头节点与Sink节点之间采用多跳通信方式,簇头与簇头之间形成一条通向Sink节点的优化路径。实验结果表明,相比于LEACH协议和EEUC协议,本文提出的新协议能够有效的均衡网络的能量消耗,延长无线传感器网络的寿命。     

基于簇的能量均衡无线传感器网络时间同步算法

针对现有时间同步算法应用于多跳无线传感器网络时存在的误差累计和能耗不均衡问题,提出一种基于簇的能量均衡时间同步算法。该算法基于簇状分层的网络拓扑,簇首之间采用双向监听机制代替双向交换机制,以减小通信开销和发送时延带来的同步误差;簇成员节点利用双向交换和单向广播相结合的机制与簇首同步,并通过最优剩余能量选取回应节点,均衡簇内节点能耗。对提出的新方法和传统的同步算法在精度和能耗方面进行理论分析和仿真验证,结果表明,该算法在保证较高同步精度的前提下可以减小通信开销,均衡网内节点能量消耗,延长网络生命周期。