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。     

无线传感器网络LEACH协议的改进

针对无线传感器网络典型分簇协议LEACH簇首随机选择和频繁分簇的问题,提出一种基于LEACH的改进协议。簇首的选择分为奇数轮和偶数轮,在奇数轮簇首的选择时,节点生成一个随机数,将此随机数和阈值进行比较,小于阈值的节点成为簇首节点,其中阈值的生成考虑了节点的能量。在偶数轮簇首选择时,每个簇选择上轮中簇内能量最高的节点作为本轮簇首。协议能够有效均衡网络的能量,延长了网络的生命周期。     

高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法研究

针对目前无线传感器网络分簇算法中存在的节点能量消耗不均衡,大量节点工作导致信息冗余和能量浪费等问题,提出一种高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法EEBUC（Energy-Efficient and Balanced Unequal Clustering Nodes Scheduling）。该算法在簇的形成阶段,考虑候选簇首离汇聚点的距离、所在区域的节点密度和节点能量形成非均匀的竞争范围,构造大小不等的簇,平衡簇内和簇间的通信能耗;同时结合调度簇内冗余节点方法,减少网络中每轮工作节点数量,提高网络能量利用率。利用OMNET++仿真软件进行仿真,实验结果表明,EEBUC算法能有效节约网络能量,均衡节点能耗,比LEACH 协议和EEUC协议分别延长网络寿命203%和50%。     

一种分布式能量高效的WSNs非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)多跳通信方式中存在的"热区"问题,提出了一种分布式的、能量高效的非均匀分簇(DEEUC)路由协议。该协议将节点的剩余能量作为簇首选择的一个重要指标,候选簇首由上轮簇首根据簇内成员节点的剩余能量指定,候选簇首能否最终成簇首也是其能量竞争的结果。在DEEUC协议中,簇首以多跳的方式与基站进行通信并选择正向单位能耗最小的邻居簇首作为路由节点以节约能耗。仿真实验表明:DEEUC能较好地提高网络能效,延长网络生存时间。     

节能高效的无线传感器网络非均匀分簇路由协议

为了有效均衡无线传感器网络能耗、缓解能量洞问题、延长网络生命周期,提出了一种节能高效的非均匀分簇路由协议,其核心思想是采用结合计时广播和簇头轮换机制的非均匀分簇（BR—EEUC）算法对网络分簇,并根据代价函数选择代价较低的簇头作为中继节点,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由,从而大大降低了能量开销。通过在OMNet＋＋平台上的仿真实验结果表明：与LEACH和EEUC等路由协议相比,该协议有效地均衡了网络能量消耗,延长了网络寿命。     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

基于非均等分区的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络（WSN）存在簇头节点分布不合理以及节点负载不均形成的“热点”问题,提出了一种基于非均等分区的非均匀分簇路由协议（UAUC）。UAUC通过非均等分区对网络进行划分,并在每个区域中根据能量因子、距离因子以及密集程度因子选择合适的簇头节点。此外,在簇头节点之间构造一棵负载均衡路径树,解决数据传输时存在的“热点”问题。仿真实验中,与低功耗自适应集簇分层（LEACH）协议,分布式能量有效非均匀成簇（DEBUC）协议以及基于非均匀分簇的无线传感器网络分层路由协议（HRPNC）相比,UAUC协议的簇头节点分布更加合理;UAUC在生存周期上较LEACH协议,DEBUC协议与HRPNC协议分别提高了88%,12%与17.5%;UAUC的节点平均剩余能量高于LEACH协议,DEBUC协议和HRPNC协议,并且节点剩余能量方差小于LEACH协议,DEBUC协议和HRPNC协议;UAUC协议在数据包接收量上较LEACH协议,DEBUC协议和HRPNC协议提高了400%,87.5%与25%。实验结果表明,UAUC能够有效地提高能量效率和数据包接收量,均衡能量消耗,延长网络的生存周期。     

基于优化簇半径的WSNs非均匀分簇路由

为了有效解决无线传感器网络分簇路由协议中,靠近SINK节点的簇头因特发大量数据而过早耗尽能量,提出了一种优化簇半径的非均匀分簇路由协议(UCOR),其核心思想是通过优化簇半径对无线传感器网络进行合理分簇,使靠近SINK节点的簇规模小于远离SINK节点的簇.仿真实验结果表明,与EEUC和LEACH等路由协议相比UCOR路由协议有效地均衡了节点能量消耗,显著地延长了网络生命周期.     

基于双簇头的WSNs非均匀分簇路由算法

无线传感器网络由大量密集部署的传感器节点组成，通过节点间的相互协作才能完成工作，因此传感器节点之间的协作非常重要。针对分簇结构无线传感器网络簇头间能耗不均衡导致的“热区”问题，提出一种基于双簇头的新型路由算法NCDH。通过将网络虚拟分区实现网络不均匀分簇，并依据节点的剩余能量、节点与基站的距离、节点度等因素，在簇内选取主、副双簇头节点负责数据处理和转发。在网络运行阶段，根据主簇头的运行状态确定是否启动副簇头，以保证网络能量均匀消耗。在数据传输阶段综合考虑节点与中转节点的距离以及中转节点的剩余能量，从而选出最佳中转节点。实验结果表明，与DEEC、MRDC、GURCP等算法相比，NCDH算法有效改善了网络的“热区”问题，延长了网络的生存时间。     

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。     

传感器网络分簇时间跨度优化聚类算法

针对无线传感器网络（WSN）簇头节点能效低、网络能量负载不均衡问题,提出一种传感器网络分簇时间跨度优化（CTSO）聚类算法。该算法首先在簇头选举方式上关注了簇内成员数量和簇头间距的约束问题,尽可能地避免各个簇之间发生覆盖重叠,优化簇内节点能量;接着对簇头的选举周期进行优化,以任务执行周期大小作为一个时间跨度并分为多个轮,通过最小化簇头选举的轮数来减少用于选择簇头而花费在广播消息上的能量,提升簇头节点的能量利用率。实验仿真结果表明,对比基于多Agent的同质态数据汇聚路由方案以及自适应数据汇聚路由策略,CTSO算法的平均能量效率分别提高了62.0%和138.4%,节点寿命则分别提高了17%和9%。CTSO算法在提升无线传感器网络簇头能效及均衡节点能量上具有较好的效果。     

基于LEACH的无线传感器网络混合优化协议算法

在无线传感器网络(WSN)协议研究中,降低节点的能量损耗、延长节点的使用寿命是研究的关键问题。针对无线传感器网络中传统LEACH协议在分簇机制及数据通信方面的不足,提出了一种混合优化的改进协议--HOBDE-LEACH。新的协议采用先分簇再选举簇头的策略,提出覆盖半径种子扫描成簇算法(CR-SSCA)进行快速分簇,保证对区域的全覆盖;网络运行期间结合能量和距离考虑负载均衡,分阶段采用不同的簇头选举和通信机制。仿真实验结果表明,与LEACH协议相比,HOBDE-LEACH的第一个节点死亡的轮循次数延长了66%,50%节点死亡时的网络轮循次数延长了20%;与LEACH-EI协议相比,所提协议的第一节点死亡的轮循次数延长了50%,50%节点死亡的网络轮循次数延长了19%。改进后的协议能有效地均衡网络负载和簇头节点能量消耗,更合理地分布簇头节点,延长网络生命周期。     

非均匀分布的无线传感器网络分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)现有分簇路由协议中选举的簇头节点在监测区域内分布不均的问题,提出一种基于局部区域传感器网络节点分布数量控制簇头节点选举概率的算法HNDCRA。该算法通过对传感器网络检测区域的网格划分,计算出网格局部区域的传感器节点分布,并以此为依据确定传感器节点当选簇头的概率,来保证选举后每个网格都有簇头节点,且节点数量多的区域节点当选簇头概率较大,使得簇头随节点分布密度“均匀”,达到能耗均衡的目的。性能分析和仿真实验表明,与经典的LEACH协议相比,HNDCRA能够更好地将簇头“均匀”分布到网络区域,均衡全网能耗分布,提高能量利用率,从而延长网络生存时间。     

一种基于模糊逻辑的簇头均匀分布算法

分簇路由协议使用分簇算法来提高网络的生命周期,簇头选择是分簇算法中一个关键环节。针对簇头选择这一过程,本文采用一种基于模糊逻辑的2轮簇头选择算法,模糊逻辑包括2个模糊描述：节点的剩余能量和节点到基站的距离。首轮基于模糊逻辑的簇头选择算法不考虑簇头之间的距离,选择结果可能出现簇头之间距离较近,分布不均匀的情况,因此,通过簇头的次轮选择,对于距离太近的簇头节点所在的簇,计算这些簇内的节点之间的链路消耗,将链路消耗最小的节点作为新簇头,使簇头分布均匀。仿真结果表明,在网络的存活节点数量和剩余能量方面,本算法优于LEACH协议和基于模糊逻辑的一轮簇头选择算法。     

一种新颖的传感器网络聚类路由协议

提出了一种能量有效的基于聚类的传感器网络路由协议—EEHCA（an Energy-Efficient Hierarchical Clustering Algorithm for wireless sensor networks）。该协议通过最小化通信能量消耗并在所有节点之间实现能量消耗负载平衡的方式,达到了延长传感器网络生存时间的目的。协议提出了一种新颖的簇首确定机制,该机制可以避免感知区域内的节点进行频繁的簇首选举,从而节约了能量。为提高传感器网络的容错性能,引入了备用簇首的概念。在簇首与基站通信方面,采用多跳传输的方式进行,从而避免了距离基站较远的簇首进行长距离通信时所造成的能量过早耗尽的问题。仿真结果表明提出的协议拥有比LEACH和HEED协议更长的网络生存时间。     

基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络（WSN）的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题，提出一种基于遗传算法（GA）和模糊C均值（FCM）聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR，采取"集中分簇，分布簇头选举"的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任；从第二轮开始，簇头的选举由上一轮的簇头负责，选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子，并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段，将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明，相同网络环境下，与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由（KUCR）算法相比，GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好，具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。     

一种基于时间延迟机制的WSNs非均匀分簇算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中节点竞争簇首时多余的能耗,解决簇首能耗不均的问题,提出一种基于时间延迟机制的非均匀分簇算法。该算法使能量较多的节点被优先选为簇首,并提出了簇首竞争半径的计算方法,确保其数目稳定且位置均匀分布。成簇过程中,节点根据最小消费函数选择簇首,簇内成员加入时考虑簇首能量、二者距离以及簇首和汇聚节点角度等因素来均衡簇首能耗。仿真结果表明:算法能有效地均衡节点能耗,延长网络寿命,分别比CHTD和EEUC算法延长了35.1%和12.9%。     

一种能量优化WSNs非均匀分簇路由协议

为解决无线传感器网络多跳路由协议的“热区”问题,基于对EEUC协议的分析,提出了一种能量优化的WSNs非均匀分簇路由协议EOUCR（Energy Optimized Uneven Clustering Routing protocol）。该协议在簇形成阶段以候选簇头的剩余能量、其邻居节点的平均剩余能量和该候选簇头与SINK节点的距离作为竞选簇头的参数,且簇头竞争半径的选取考虑了成簇能耗,在此基础上形成了不同几何尺寸的簇,可减少“热区”内簇的簇头轮换次数,均衡网络负载。EOUCR在簇间多跳路由通信中引入了唯一与SINK节点通信的根节点,其他簇头则通过中继节点或直接与根节点通信,克服了EEUC能耗大且不均衡的不足,从而有效地解决临近SINK节点的“热区”问题。仿真实验结果表明,EOUCR能够更有效地节约节点能量、均衡网络能耗、延长网络生存周期。     

无线传感器网络区域内心距离的固定分簇算法

分布式分簇算法(LEACH)中每轮的簇头数量不稳定以及位置分布不均匀,针对此问题,为了延长无线传感网络的稳定周期,优化簇头选举机制,以及均衡网络的能量消耗,提出了一种改进的固定分簇算法;该算法采用固定分簇技术,以汇聚节点为中心将网络划分为等大小的区域;在簇头选举阶段,引入代价函数,综合考虑固定分簇内各节点剩余能量、区域的内心距离、位置布局等因素,优化簇头的数量和布局;通过Matlab仿真实验表明,改进后的算法与原算法对比,均衡了网络能量消耗,每轮中簇头数量稳定且分布较均匀,有效延长了网络的稳定周期、半衰周期和生命周期。     

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.