无线传感器网络中非均匀的最少分簇能耗均衡算法

无线传感器网络中,邻近基站的节点由于承载过多的数据量而过早死亡,从而引发热点问题。采用簇结构可以减轻热点问题,同时降低整个网络的能量消耗,但是簇头昂贵。为此提出了一种非均匀的最少分簇能耗均衡算法（EBUC）,在该算法中,首先建立了一个最少覆盖模型,以优化簇头个数,并在此基础上研究如何通过调整簇内节点个数和融合相关度来均衡能耗,从而有效减轻热点问题。实验结果表明,通过调整簇内节点个数和限制融合相关度的大小,该算法可有效延长网络生存时间。     

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。     

基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

应用相对变换的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络节点负载不均衡的问题,提出了一种应用相对变换的无线传感器网络分簇算法(RTCH)。在成簇阶段,节点将簇头剩余能量、簇头与节点和簇头与基站的传输能耗等参数利用该模型先进行相对变换,再计算簇头适宜度来选择加入簇头成簇,并通过簇头的反馈信息来控制簇的规模来优化网络性能。仿真实验结果表明,RTCH算法能更有效地均衡网络中的能量消耗,延长网络生命周期。     

能量均衡的无线传感器网络分簇方法

在对节点通信模式和簇群划分过程分析的基础上,提出一种在节点分布不均匀的条件下,构建能量均衡簇群的方法.该算法兼顾了簇群成员节点与簇头通信的能量消耗和簇群能耗负载,实现各簇群间能耗的平衡.仿真表明,该方法在网络生命期、节点平均生命期和网络扩展性方面比基于最短距离的分簇算法具有更好的性能.     

一种能耗均衡的无线传感器网络分簇算法

以无线传感器网络中的LEACH和HEED分簇算法为背景,提出一种基于能耗均衡的自适应网络分簇算法EBACA。算法的主要特点是传感器节点根据自身状态信息自主竞争簇头,簇头选择标准考虑了随机概率与节点剩余能量结合,并引入了节点能量预测和能量阈值;为均衡各个节点的能耗,通过重新规划时间片来调节节点的工作频率;为减少簇头的能量开销,簇头之间通过多跳方式将各个簇内收集到的数据发送给特定簇首节点,并由此簇首节点将整个网络收集的数据发送给基站。设计的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命。分析和仿真结果表明,相对于几种重要的分簇算法,如LEACH和HEED,EBACA在平衡节点能量消耗和延长网络寿命方面具有更优越的性能。     

基于正六边形区域划分的无线传感器网络动态目标跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)目标跟踪应用中的跟踪精度与能耗问题,提出一种能量均衡消耗的目标跟踪协同算法.该算法以正六边形网格作为分簇模型,能动态地唤醒无线传感器网络中合适的簇对目标状态进行估计.同时引入了虚拟簇头的概念用于优化簇头选举策略.仿真分析表明:所提出的算法与簇内集中式算法相比不仅具有相当的估计性能,并能有效降低对簇头节点的性能要求.除此之外,通过自适应动态簇头选举策略,有效地均衡了各簇中节点能量消耗,提高了系统的健壮性.     

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.     

煤矿井下WSN能量均衡的节点部署算法研究

为避免井下节点由于能量消耗不均衡导致网络过早瘫痪,根据煤矿井下的巷道特性,提出了一种基于能耗均衡的节点部署算法。将井下巷道划分成面积相等的若干个簇,根据各簇所消耗能量的比值计算各簇内的节点部署数量。在每个簇内进行均匀部署,通过对井下巷道进行分区部署可均衡整个网络的能耗,使得网络中所有簇中的能量消耗成比例下降,尽可能使网络内所有节点的能量同时耗尽,以避免一些节点过早死亡。实验结果表明,该算法能够使网络的能量消耗更加均衡,有效延长网络生存周期。     

基于能量分布的异构传感器网络分簇算法

针对能量异构的无线传感器网络,提出一种分簇算法。该算法采用基于节点剩余能量分布状况的簇头竞争参数,降低成簇过程中的通信能耗,实现簇头的均匀分布。在簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点。仿真结果表明,该算法可以均衡网络能量消耗,提高节点能量利用效率,延长网络寿命。     

扰动粒子群优化的SDWSN路由算法

针对分布式路由算法在软件定义无线传感器网络中应用时能量消耗大以及簇头能耗不均衡问题,提出一种基于扰动粒子群优化的能耗均衡路由算法tPSOEB。该算法通过考虑节点的剩余能量、位置和能量均衡信息选择簇头,并引入扰动改进粒子群算法的搜索性能,然后用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,每周期进行一轮全局分簇和[k]轮局部簇头更新,节省分簇时的能量消耗。在簇间路由建立时,根据链路能耗、节点剩余能量和簇内节点数,采用集中式方式构建最短路由树。仿真结果表明,tPSOEB能显著提高网络的能量使用率,延长网络寿命。     

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)。     

基于非均匀分环与最小通信代价的路由算法

为了提高无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于非均匀分环与最小通信代价的路由算法URMC.算法采用圆环模型,首先为各环分配不同的簇头选择概率;其次以各环节点能耗均衡为目标,推导出各环宽度的表达式;最后通过设计通信代价公式来选择簇头和建立簇间路由树.最终形成一个节点能耗均衡、簇间路由合理的网络.经仿真验证,URMC算法能有效克服能量空洞现象,延长网络的生存周期.     

WSN中基于学习自动机的簇头选举算法

为均衡无线传感器网络节点能耗和网络负载,提出了一种基于学习自动机的簇头选举算法.该算法考虑节点的能量消耗及其与邻居节点的状态信息,在选举簇头时,通过把节点的剩余能量与平均能量相比较以及把节点的相互距离与平均距离比较,来更新学习自动机选择动作概率,以提高有利节点选举为簇头的概率.仿真结果表明,该算法在簇头的分布上更加合理,同时也减少了网络的能量消耗,延长了网络生存期.     

基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法

无线传感器网络的生命周期与节点的能耗直接相关。为解决能量消耗分布不均,影响网络寿命的问题,提出一种基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法(EBRAA)。通过AGNES聚类算法获得网络均匀分簇,根据簇内节点的剩余能量和节点与基站距离及两者权重因子,完成分布式簇头选举,采用改进后的Dijkstra算法产生簇头间最短路径的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH和KBECRA算法相比,EBRAA算法的簇分布更加合理,能耗更加均衡,延长了网络生命周期。     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

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。     

异构无线传感器网络能量均衡优化研究

无线传感器网络能量均衡消耗优化是当前的研究热点。研究了簇头节点能量高于普通节点能量的异构无线传感器网络能量消耗均衡的优化问题;基于精细能量消耗模型,提出了新的能量均衡优化算法;给出了详细的计算实例,验证了优化算法的有效性。     

无线传感器网络能量均衡的非均匀分簇算法

无线传感器网络节点随机分布,针对均匀分簇容易造成网络中能耗不均的问题,提出一种能量均衡的非均匀分簇算法EBUCA(Energy-Balanced Unequal Clstering Algorithm)。该算法在簇头选举阶段,根据节点的剩余能量、节点所在区域稀疏程度来保证簇头的均匀分布;同时结合各簇头所在区域的节点密度与距sink节点的距离来构造大小不等的簇半径,使节点所在区域密度大或距离基站较近的簇半径较小,平衡了簇内和簇间的通信能耗。仿真结果表明与LEACH、DBCP、EEUC算法相比,EBUCA算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络生命周期。