基于最小生成树的LEACH路由算法研究

设计能量有效的路由协议以延长网络生存周期,提供优化可靠的网络服务成为资源有限的无线传感器网络研究的核心问题.为了节省无线传感器网络整体能耗,基于最小生成树理论,提出建立数据汇聚的最小能耗树.通过仿真比较.新的路由算法较优于传统LEACH路由算法.该路由算法能够延长网络生存周期,有效节省网络总能耗.     

一种基于LEACH的改进WSN路由算法

针对无线传感器网络中网络能量损耗不均的问题,提出了一种基于LEACH的改进节能路由协议LEACH-PSOC.本文针对LEACH算法中的簇首选举方法进行了改进,首先利用粒子群算法良好的收敛性和全局优化能力将整个网络区域合理分割成多个子区域,然后在子区域内通过考虑节点剩余能量的因素进而选举出簇首.实验结果表明:与经典路由协议LEACH相比,该协议能够更加有效的平衡网络负载,提高了能量的利用率,延长了网络的生命周期.     

一种新的基于LEACH的WSN路由算法

研究无线传感器网络路由算法,无线传感器网络由能量有限的节点组成,因此高效节能的路由算法是无线传感器网络组网的基础.针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由算法存在簇首节点选择不合理以及簇首节点与基站在远距离通信过程中能量消耗大的不足,提出了一种改进的LEACH路由算法.改进的算法在簇建立阶段的簇首选举过程中,引入节点剩余能量因素,且进行均匀分簇,有效地降低剩余能量较小和位置不佳节点成为簇首的可能性,均衡了网络的能量消耗,在簇稳定工作阶段,节点间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,从而降低网络能耗.仿真结果表明,与传统的LEACH算法相比,改进的LEACH算法能量均衡性更好,并显著地延长了网络的存活时间.     

WSN中LEACH路由协议的改进及仿真

针对低功耗自适应聚类（LEACH）路由协议中簇头节点在空间上分布不均以及在远距离数据传输过程中能量消耗过多等不足,提出一种改进的LEACH路由协议LEACH-ZMH,其中采用基于区域的簇头选择和簇间多跳数据传输的方法。给出LEACH-ZMH的正确性证明和复杂性分析。NS2仿真表明,改进的协议有效延长了网络的存活时间,性能优于LEACH协议。     

WSN中基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议

针对无线传感器网络能耗不均衡、网络生存期短的问题,提出了一种基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议;所提协议分别从分簇阶段和稳定传输阶段进行优化;分簇阶段,首先对樽海鞘群算法进行改进,引入了精英反向学习策略和动态学习机制,克服了基本樽海鞘群算法局部勘探和全局开发能力不平衡的问题;其次考虑节点的剩余能量和地理位置设计高效的适应度函数,以选出最优簇首,平衡簇间负载;稳定传输阶段,设计了基于最小生成树的簇间路由算法,为簇首构建最优传输路径,在缓解簇首负载的同时提高网络能量利用率;簇内通信阶段,引入轮询控制机制帮助节点构建传输调度,提高时隙利用率;对所提协议进行仿真实验,并与几种前沿协议进行对比;对比结果表明,所提出的基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议能够有效地改善网络性能,从而延长传感网对于目标区域的监测时间,并提高基站接受到的数据包总量。     

无线传感器网络LEACH路由协议改进算法

路由协议是无线传感器网络网络层的核心技术,而路由协议中的路由算法却起着至关重要的作用。文章在LEACH协议基础上,提出了一种改进的LPEA路由算法。经过仿真分析,LPEA路由算法与LEACH算法相比,能进一步降低网络能量消耗,延长了网络生存周期。验证了该协议算法具有一定的可行性和有效性。     

基于LEACH与蚁群算法的WSN路由机制及性能分析

无线传感器网络是实现远程监测的方法之一,由于能量和网络生存时间的限制,其路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能量消耗。在分析经典的分层路由算法LEACH算法特点的基础上,针对较大规模的网络环境将LEACH算法与组合优化蚁群算法相结合,并在NS2环境下验证其性能。仿真结果表明:运用修改后的新路由优化算法,增加了网络中的数据包发送量,分散了网络中传感器节点的能量消耗,延长了网络的生存时间。     

LEACH路由协议的改进

提出了一种节点密度和剩余能量传感器网络加权分群算法,通过设定权值。将节点的密度和剩余能量考虑在内,保证综合性能最好的节点成为群首。再通过控制群首发射功率使群内节点密度控制在合理范围内。该分群算法优化了群首选择,均衡了网络节点的能量消耗,延长了网络的生命周期。最后通过仿真验证该分群算法的性能。     

WSN中基于蚁群算法的QoS路由协议

蚁群算法的随机自适应性使得它很适合应用于无线传感器网络( WSN)环境中,所以本文针对WSN中的数据拥塞、传输延迟、能量消耗等问题,提出了一种基于蚁群算法的QoS路由协议.协议将如何搜索最佳路径问题抽象为组合规划问题,根据最小费用流规则定义了高带宽和低时延路径的判决条件,利用蚁群优化算法,寻找到不同目标函数的路径,达到...     

移动WSN中基于分簇的自适应MPACO路由算法

为节省能量开销, 延长无线传感网络生存周期, 通过对蚁群算法的研究, 提出了一种无线传感网络中基于蚁群算法的剩余能量自适应优化算法, 并通过仿真研究与无线传感器网络中的EEABR算法进行了网络生存状态比较. 实验结果表明, 本文研究的剩余能量自适应蚁群算法能够达到网络优化从而实现延长网络生命周期的目的.     

无线传感器网络路由融合算法的研究

无线传感器网络节点有限的能量成为目前研究的热点问题之一.数据融合可以通过合并冗余数据来减少需要传输的数据包的数量进而减少节点能量的消耗,将路由技术和数据融合结合起来.在比较了当前几种构建融合树算法的基础上,结合图论的相关知识,提出了一种以图的中心点为树根的融合树生成算法,并通过仿真试验证明了该算法可以通过减少传输过程中数据包的数量来减少网络能量的消耗,从而达到延长网络生命周期的目的.     

簇首选择改进的LEACH无线传感器路由协议

针对LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议能耗大、网络生命周期短等不足,提出一种簇首选择改进的LEACH无线传感器路由协议(M-LEACH)。首先在综合考虑节点剩余能量、网络平均剩余能量、上一轮节点消耗的能量基础上,引入加权因子选择簇首。然后根据接收信息、簇首以及传输ADV的能耗确定簇首的数量,使簇首在网络中分布均匀。最后采用仿真实验进行性能测试。结果表明,相对于LEACH协议以及其他改进的LEACH协议,M-LEACH降低了传感器网络的能耗,使整个网络能量更加均衡,延长了无线传感器网络的生命周期。     

无线传感器网络基于类的LEACH路由算法研究

无线传感器网络（WSN）融合了计算、通信和传感器这三项技术的交叉应用,具有十分广阔的应用前景。本文研究了无线传感器网络中基于类的路由算法-LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）,分析了该协议的优点和局限性,并对进一步的研究提出了展望。     

传感器网络中基于模糊理论和蚁群的路由算法

在蚁群算法基础上引入模糊理论的概念,提出基于模糊理论和蚁群BFTAC(Based on Fuzzy Theory and Ant Colony)的路由算法。BFTAC算法前向蚂蚁在路径探索中,通过模糊综合评判法选择下一跳节点;信息素更新过程中,成功到达汇聚节点转化的后向蚂蚁根据对应的前向蚂蚁携带的网络信息增强路径信息素,而未成功到达的要削弱信息素;数据传输时,采用低能量节点休眠工作机制,以此达到均衡网络节点的能耗的目的。仿真实验表明,与基于能量有效蚁群算法(EEABR)进行比较,相同条件下BFTAC算法有效地减少了网络平均能量消耗,增强了网络节点的存活率。     

基于虚拟栅格的无线传感器网络路由协议

提出一种基于虚拟栅格的分簇路由协议.在本协议中汇聚节点动态、随机地建立虚拟栅格,同时形成簇结构;并依据剩余能量以及簇的整体能量消耗选择簇头.本协议不但减少了控制信息和冗余信息,而且均衡了传感器节点的能量消耗.仿真的结果表明本协议是能量有效、可扩展的无线传感器路由协议.     

无线传感器网络中基于DV-Hop节点定位算法的研究

针对无线传感器网络中无需测距的DV-Hop算法定位精度低的缺陷,提出改进算法。改进算法是以传统的DV-Hop算法为依据,利用RSSI为依托。在获得跳数的步骤之后,对跳数进行修正,再对平均每跳距离进行加权处理,最后修正节点之间的距离,以提升传感器节点的定位精度。通过Matlab仿真实验结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,改进算法能更加准确地估计了跳数、平均每跳距离与节点间的距离,提高了定位精度,较实际地反映出了网络的状况。     

对无线传感器网络定位算法的比较和分析

如何利用无线传感器网络组建低成本、高精度的实时定位系统是近几年来研究的热点之一。通过对多组实验数据的比较和分析,提出了“基于RSSI（Received Signal Strength Indication）的测距算法不适用于无线定位系统”的观点,并在此基础上设计了一种基于TOA（Time Of Arrival）的改进算法——TS-TOA（Two-way Symmetrical TOA）。该算法利用双向对称的两次测距,降低了硬件上对时钟同步的要求,消除了时钟漂移产生的误差。最后,实现了一套基于TS-TOA的定位系统,实验数据表明,该算法有效地提高了定位精度,具有一定的实用意义。     

A NEW DISTRIBUTED LOCATION-BASED ROUTING ALGORITHM FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS

Searching and routing procedures are important in order to ensure communication in wireless sensor networks (WSN). Although naive flooding-based searching is simple to implement, it costs a high number of message transmissions and results in high energy consumption. In this study, we propose a new distributed location-based routing algorithm for WSN. Our goal was to decrease the number of message transmissions and to increase coverage by constructing relay zones. Directed broadcast, relay zone, and broadcast suppression constitute the backbone of our algorithm. We compared our algorithm with a flooding-based approach, and saw that our algorithm performs much better for several parameters.     

WSN中一种用于频谱检测的节点选择与路由算法

针对无线传感器网络中的频谱检测问题,首先采用基于能量的检测器获取各个传感器节点的信息数据,然后提出一种用于频谱检测的节点选择和路由算法。该算法在给定的能量约束下迭代选择最优的传感器节点集合形成一颗能量有效的路由树。在路由树中。各个母结点通过对数似然比对各子结点的信息进行融合后发往查询结点,由查询节点来决定主要用户是否占用了频带。从而在给定的虚警率和传感器网络发送信息所需能耗的情况下,最大化查询结点的总检测率。仿真实验结果表明算法是有效的,在检测率及网络生命周期等方面都要优于传统的方法。     

基于区域分割的无线传感器网络定位算法

针对传统APIT算法在定位精度方面的不足,提出一种基于区域分割的无线传感器网络定位算法(RSLA)。为了减小边界效应造成的误差,RSLA算法为每个待定位节点添加一个计数器。PIT测试之后,RSLA算法利用三角形的三条中垂线将三角形划分成多个小区域,通过比较待定位节点收到三角形三个顶点发来的信号强度,进一步判断待定位节点属于哪一个小区域,最后利用三角形重心扫描算法估算待定位节点位置。仿真实验表明,相比传统APIT算法,RSLA算法在定位精度方面有较大的提高。