WSN中考虑负载均衡的贪婪寻优中继节点布局算法的研究

针对目前WSN中的中继节点布局算法中忽略负载均衡的问题,首先引入通信路径不可逆等优化模型来进行节点布局;其次,提出阈值法及平均值法来动态更新网络中各路径的负载;然后针对负载均衡与节点数目难两全的问题,提出一种优化贪婪寻优算法,使得在考虑负载的同时,所需节点的数目能尽量减少.测试结果表明,使用不考虑负载的传统贪婪寻优算法以及使用考虑负载均衡的优化贪婪寻优算法进行节点布局时,两种算法所耗费的节点数目相差无几,然而后者却能够使整个网络的负载更为平均,更适合于实际应用中灵活多变、环境复杂的无线传感器网络,具有更深的实际意义.     

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.     

基于CFSFDP聚类算法的WSNs高能效分簇路由算法

为进一步降低无线传感器网络在周期性数据收集过程中的能量消耗,提出一种基于CFSFDP聚类算法的能量高效分簇路由算法。算法首先采用CFSFDP聚类算法对网络分簇进行集中控制,使网络各簇得到均衡分布的同时能够降低网络中的控制包开销;其次在簇头、副簇头及中继节点的选举公式中增加动态权重因子保证数据传输的可靠性;最后在选择下一跳中继节点时加入簇内能耗因子使各簇能耗能够更加均衡地下降。仿真结果显示,该算法网络生存周期较LEACH、KBECRA、CHTD-M算法均有显著提高,表明改进算法在降低和均衡网络能耗上具有优越性。     

基于矢量的无线传感网络能量有效配置算法

无线传感网络的能量消耗决定了网络的使用寿命,如何通过有效节点配置来尽可能地延长网络的生命周期是一个极具挑战性的研究课题.首先提出了一个基于一维网络模型的能量有效节点配置算法,并在将其扩展到二维平面模型的基础上,提出了一个基于矢量的中继节点放置算法.该算法在感应源节点位置和中继节点数给定的情况下,通过计算中继节点的位置得到整个网络的能量有效配置.模拟实验结果表明,在源节点和中继节点数之比为1∶2时,该算法得到的网络能耗比常规配置算法节省50%左右,该结果已在实现的火灾预警系统中得到应用.因为实际应用系统中,基于成本的原因,节点数规模总是受限的,因此该算法对构建低成本的无线传感网络应用系统具有重要意义.     

基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法

针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题,为了平衡节点间的能量消耗,同时提高系统的信道容量,提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈,使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务,反之则提供较多的功率进行服务,从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比,在有2、3和4个中继节点时,信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明,该算法不仅提高了系统总的信道容量,而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。     

基于蚁群算法的WSN能量预测路由协议

LEACH协议中的簇头和基站采用一跳通信,导致能量消耗过快。为此,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络(WSN)能量预测路由协议。引入蚁群算法思想,簇头节点通过多跳方式与基站节点进行通信。在计算蚂蚁选择下一跳的概率时,考虑节点可能的能量消耗,避免路径选择过于集中。仿真结果表明,该协议能降低簇头能量消耗,延长网络寿命。     

优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首WSNs路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明：在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.     

水声传感器网络数据传输能耗分析

水声传感器网络设计的其中一个目标就是提供节点间可靠通信的同时,能量消耗最小化。通过构造简化的场景,参考海洋中水声信号的吸收损失、传感器节点的参数以及实际环境参数推算出水声传感器网络分别在集中式拓扑结构和多跳式拓扑结构下的能量消耗模型。通过仿真得出：在短距离通信时采用中继节点实际上浪费了能量,采用集中式拓扑结构能量效率较高;而在长距离通信时,采用多跳拓扑结构选择合适的中继节点个数有优越的能量效率。     

基于网络效率的线性无线传感器网络优化部署算法

基于多跳的无线传感器网络,靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗较多,从而在sink周围形成"能量空洞".采用更符合实际的单位部署成本的网络寿命,即网络效率作为优化目标.在仅已知网络规模和节点感知半径r的情况下,如何通过有效的节点部署来避免"能量空洞"并使网络效率最大,是一个极具挑战性的研究课题.提出了一种高效节点部署算法,求解出了最优工作节点数、最佳中继节点部署方案、最优节点传输距离.理论分析与模拟实验结果表明,算法不仅能够避免"能量空洞",而且相对于已有均匀与非均匀算法都能有效提高网络效率,因此该算法对构建低成本的无线传感网络应用系统具有重要意义.     

一种基于Q学习的无线传感网络路由方法

针对传统路由算法不能很好解决无线传感器网络的能量消耗和负载均衡的问题,提出一种将路径跳数和能量消耗因素考虑在内的基于Q学习的能量负载均衡算法。通过多跳和残余能量来估计网络状态,从而找到复杂度最低的最优路由策略,得到的数据传输路径满足能量消耗最小与负载均衡两个条件,在降低网络能量消耗的同时也延长了网络的生存周期。实验结果表明了算法在节点存活个数、节点剩余能量分布和节点发送成功率方面均取得较好的效果,同时验证了算法可以降低能量消耗,延长网络的整体寿命。     

采用自供电无线传感网络的电线安全监测系统

电线故障会引起火灾,对电线温度、电流进行在线监测能预防事故发生。设计了采用自供电无线传感网络的电线安全监测系统,系统由传感节点、中继节点、路由节点、服务器和客户端组成。采用自供电技术解决无线传感网络监测系统中传感节点不能持续供能的问题,对传感节点工作状态进行控制以降低传感节点能耗,传感节点具有体积小、能耗低、不用更换电池等特点。分析自供电条件下,无线传感网络的网络结构,引入中继节点,延伸通信距离。将系统用于电线安全监测,该系统通信可靠、工作时间长、数据实时、人机操作方便,为电线安全的监测提供了技术支持。     

采用半贪心优化的节点非均匀分布路由协议

为避免无线传感器网络中因节点能耗不均衡而产生的能量空洞现象,延长网络生命周期,提出采用半贪心优化的节点非均匀分布路由协议。首先在网络监测区域分层的基础上,计算各层感知数据转发能耗,根据各层网络能耗比例和监测区域覆盖要求,设计了密度递减的节点部署模型;然后基于两跳通信的贪心范围,提出两跳能耗代价估计函数,改进半贪心算法;在簇间多跳通信阶段,利用优化的半贪心算法求解簇头到基站的最优转发路径。仿真实验表明,与现有的几种路由协议相比,新协议能够均衡各层网络节点能耗,延长网络生命周期,有效避免能量空洞现象。     

基于改进蚁群优化的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络节点能量、通信能力有限等特点,提出了一种改进蚁群优化的路由算法,算法对下一节点的选择充分考虑了通信距离和剩余能量等因素,将蚂蚁搜索行为集中到最优解附近,为避免早熟收敛行为的发生,将信息素轨迹的值域范围进行限制,通过对信息素轨迹的平滑化,快速逼近无线传感器网络最优路径;仿真结果证明,该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数量和链路长度,延长了网络生命期。     

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.     

无线传感器网络中干扰最小化问题的后悔贪心算法

无线传感器网络是当前信息领域的一个研究热点,由于无线传感器携带的能量有限,限制了无线传感器的使用寿命,通过减少由于邻近节点同时传输信号产生的干扰可以降低节点的能耗。拓扑控制技术可在保持网络连通的情况下,调整节点传输半径,以降低干扰。以接收者为中心的干扰模型中,求解无线传感器网络中基于拓扑控制技术的干扰最小化问题是NP难问题。现有的贪心算法求解思路是依据某个贪心准则依次确定每个节点的传输半径,求解速度快,但精度有待提高。探讨了增强目前最好贪心算法精度的策略,允许部分后悔操作,即每个贪心迭代步中当前网络的最大干扰增加时,通过两个后悔策略重新调整某些节点的传输半径,力图降低当前网络的最大干扰。模拟实验结果表明,针对随机产生的算例,所提出的后悔贪心算法在略有增加的时间内有效提高了现有贪心算法的精度。     

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。     

基于斯坦纳树和泰森多边形的连通恢复算法

针对无线传感器网络容易遭受恶劣环境破坏，连通恢复后各关键节点的能量损耗远大于其他节点从而导致网络断连的问题，提出基于斯坦纳树和泰森多边形的连通恢复算法（CRAST）。首先，将被分割的节点分区抽象为离散点，枚举出离散点区域内的所有非退化四边形，再使用四边形斯坦纳树结构对这些非退化四边形部署中继节点以达到连通恢复。然后，用关键节点构建Delaunay三角网，通过Delaunay三角网构建出整个无线传感器网络的泰森多边形拓扑结构。最后，在泰森多边形所有顶点部署可移动的备用中继节点，在关键节点损坏时通过比较备用节点所占关键节点对应的所有备用节点比重选择要移动的备用节点，移动备用中继节点替换损坏的关键节点。整个算法能使传感器网络以最少的代价实现连通恢复，并且拥有较强的高效性和健壮性。     

双层无线传感网络的3连通近似算法

主要研究双层无线传感网络模型,即数据信息流只能在传感器和中继器或中继器和中继器之间传输,而不能在传感器之间传输。近似算法基于两个子问题：k圆盘覆盖问题和单层传感网络的k连通问题,而后在部分中继器周围设置“等六边形”结构的中继器点,最终达到整个网络的3-连通水平。该算法的最终性能比为8α+β,其中α为k圆盘覆盖近似算法的性能比,β为单层传感网络的k连通近似算法的性能比。     

基于空洞模型的地理位置路由改进算法研究

针对现有WSN中地理位置路由遇路由空洞后会产生冗余路由的问题,提出一种基于感知空洞形状的分段贪婪路由(Easy Modeling Greedy Routing,EMGR)算法。EMGR引入虚拟坐标概念,利用空洞边界探测包收集空洞边界节点信息,将其映射到虚拟坐标系中;根据空洞边界节点在虚拟坐标系的不同分布,定义凹、凸域来概括路由空洞形状;根据不同的空洞形状找到合适的中转节点,采用分段贪婪路由方式传输数据。仿真实验结果表明,相较于GPSR算法,EMGR算法产生的路由跳数减少了35%,网络能耗低,路径扩张率和网络时延小。