无线传感器网络中面向目标跟踪的动态分簇方法

针对传感器网络中的目标跟踪问题,提出一种能量有效的动态分簇方法,通过设置簇内传感器节点数目门限,自适应地调整簇的激活半径,通过多传感器节点的协作处理提高目标跟踪精度;并对动态簇的构建、重组过程以及能量消耗进行了描述和分析。仿真结果表明,与现有算法相比,所提出的方法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。     

基于预测的动态分簇目标跟踪算法

在保证高跟踪准确度的基础上,降低节点的能耗,延长网络的寿命是目标跟踪的核心问题。为此,提出了一种基于预测的动态分簇目标跟踪算法Pre-DC。该算法首先建立动态的簇结构,然后利用粒子滤波算法实现簇对目标的跟踪,最后根据预测误差大小动态地更新簇结构。这样不仅降低了跟踪簇的能量消耗,同时也提高了跟踪精确度。仿真结果表明,算法在参与跟踪节点较少的情况下,能获得很好的目标跟踪精度。     

基于能量和距离的无线传感器网络分簇算法

无线传感器网络由大量能量有限的传感器节点组成,这些节点一般都是靠电池供电.如何在这种情况下,尽量延长网络的生存周期是研究的热点问题.基于分簇的无线传感器网络路由算法不论是在网路生存周期方面,还是在数据融合方面都比自组织算法表现出了很大的优势.文中提出了一种基于能量和距离的ED-LEACH(Energy and Distance-LEACH)改进算法,在簇头的选举和簇的生成两个阶段都综合考虑了能量和距离这两个因素.仿真表明该算法较LEACH算法显著地延长了网络的生存期.     

无线传感器网络中能量有效的加权分簇算法

针对无线传感器网络中节点受到能量和带宽等资源的严格制约的问题,通过分簇可以使网络中节点能量负载均衡,从而延长网络的生存周期.本文从能量和节点度的角度出发,分析了无线传感器网络中现有的一些分簇算法,提出了一种新的适合于无线传感器网络的能量有效的加权分簇算法,通过仿真和分析,得出该分簇算法是一种有效的分簇算法.     

基于改进Prim算法无线传感器网络的动态分簇

基于图论中最小生成树的思想对LEACH协议进行了改进,构建了一种降低能耗的Prim分簇算法。其算法采用将普里姆的思想用到分簇中,将能量大或近似大的传感器节点,根据其在网络中的位置,将一条最小距离的边加入树中。通过多跳结构,减少节点在传输数据中的能量消耗,从而延长网络的寿命。对改进的算法经验证表明能有效降低能量消耗,提高网络的生存期。     

一种面向目标跟踪的无线传感器网络分簇算法

用于目标跟踪的无线传感器网络(WSNs)一般采用分簇的系统架构,针对高密度的WSNs,设计了基于节点度数的分簇算法(CAND),该算法引入由具有相似度数的节点组成的虚拟节点的概念.组成虚拟节点的多个节点按分配的TDMA时隙轮流充当簇首.仿真实验表明:该算法在满足目标跟踪的前提下,能有效地减少簇的更新,延长整个网络的寿命.     

能量高效的无线传感器网络动态分簇算法研究

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,提出了基于地理位置的能量高效的动态成簇算法(GL-DC),在簇的建立阶段,采用非均匀分簇方法,解决了簇首能量消耗不均衡问题。在网络运行过程中,采用基于剩余能量和距离来动态生成新的簇首,避免了靠近SINK节点的簇头因转发大量数据而过早耗尽能量。仿真实验结果表明,该方法具有更好的性能,与EADEEG、LEACH和PEGASIS等路由协议相比,GL-DC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。     

基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法

目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法,利用无迹粒子滤波算法对目标进行跟踪,预测下一时刻目标的位置坐标,并根据预测结果给出簇头更换策略。仿真结果表明,与PPF和DPF算法相比,该算法不仅具有较高的目标跟踪精度,而且能有效降低网络能耗,延长网络寿命。     

基于时延的无线传感器网络分时分簇算法

文中提出一种新的基于时延的无线传感器网络分时分簇算法(TDCA);算法受簇内时分复用调度机制的启发,采用一种类似的分时机制产生簇头;该分时机制能让局部残余能量最大的节点在相同或不同的时隙内成为簇头,并使簇头分布均匀;簇头采用多跳路由的方式与基站进行通信,通过比较等效通信距离,选择最节约能量的下一跳路由.算法有效解决了无线传感器网络中存在的“热区”问题,均衡了节点能耗;以某200 m×200 m方形区域内布置400个节点的小型WSN为例进行仿真试验,结果表明,TDCA算法能够显著延长网络寿命(分别比LEACH和EEUC算法延长了344％和28％).     

基于能量均衡的无线传感器网络分簇路由协议

针对当前无线路由协议的能量和簇头瓶颈问题,以延长网络生存时间和提高能量利用率为目标,提出一种能量均衡无线传感器网络分簇路由协议。首先根据能量消耗最小原则,得出最优簇头数目,并按区域划分为簇,然后通过节点剩余能量和通信代价2个参数选取簇头,并且动态地轮换簇头,最后进行仿真实验。仿真结果表明,相对于其它改进LEACH协议,本协议有效地减少能量消耗,明显增加了网络节点存活率。     

基于动态分簇的移动目标追踪方法

针对无线传感器网络（WSN）中目标追踪的准确性低、网络能耗过高和网络生命周期短等问题,提出基于动态分簇的移动目标追踪技术。首先,构建了双层环状动态分簇的拓扑模型（TRDC）,并提出了动态分簇的更新算法;其次,在质心定位算法基础上,考虑到节点的能量,提出了基于功率级别的质心定位（CLPL）算法;最后,为了进一步减小网络的能耗,改进CLPL算法,提出了随机性定位算法。在仿真实验中,与静态簇相比,网络周期延长了22.73%;与非环状簇相比,丢失率降低了40.79%;而追踪准确性与基于接受信号强度值（RSSI）算法相差不大。所提的追踪技术能够有效保证追踪准确度,同时降低网络能耗,减小目标丢失率。     

基于等级的无线传感网自适应分簇算法

为解决现有无线传感器网络（WSN）分簇算法难以同时兼顾其异构性和移动性,从而引发网络寿命较短、网络数据吞吐量较低等问题,提出了基于节点等级的自适应分簇算法。该算法按轮运行,每轮分为自适应分簇、簇建立、数据传输三个阶段。为解决节点移动性引发的簇首数目和成簇规模不合理的问题,在自适应分簇阶段,根据子区域内节点数目变化对相应子区域进行细化或就近合并,以确保每个子区域内节点数目在合理范围内。在簇建立阶段,选举簇内等级最高的节点为簇首,解决异构性引发的部分节点能耗过快、网络寿命缩短的问题;节点等级除考虑节点剩余能量外,还结合WSN实际应用,由节点剩余能量、能量消耗速率、到基站的距离、到簇内其他节点的距离综合决定。基于OMNeT++和Matlab的仿真实验结果表明,在节点移动速度为0~0.6 m/s的能量异构WSN环境下,较移动低功耗自适应集簇分层（LEACH-Mobile）算法和分布式能量有效分簇（DEEC）算法,运用所提算法分簇的WSN寿命延长了30.9%以上,网络数据吞吐量是其他两种算法分簇的网络的1.15倍以上。     

基于RSSI的无线传感网络梯度分簇算法

无线传感器网络(WSN)通常采用分簇结构以减少通信量,降低网络的能量消耗。针对无线传感网在数据收集模式下节点的负载不均衡问题,提出一种基于可接收信号强度指示（RSSI）的WSN梯度分簇(RGC)算法,以节点RSSI值为基础建立梯度,形成层次性结构。从具有不同梯度与相同梯度的相邻簇首节点两方面着手,设计了负载均衡的分簇算法,有效降低其复杂度和能耗,延长网络生命周期。实验证明了该算法的正确性和有效性。     

分簇无线传感器网络密钥预分配管理方案

针对无线传感器网络节点计算和存储能力有限,能量受限等特点,提出了一种新的分簇传感器网络密钥预分配管理方案KDNKPD。该方案借助于Blundo二元多项式函数和密钥分发节点建立节点与簇头间的安全通信,能够适应簇首节点的按轮选举并解决了Blundo方案的安全问题。通过安全分析与性能分析比较和仿真实验表明,该方案提高了网络的安全性,减少了传感器节点的存储开销和计算开销。     

无线传感器网络中基于区域相关性的自组织成簇算法

无线传感器网络资源有限,信息量大,通常采用分簇压缩减少传输量。针对传感器网络中的小波压缩,提出了一种基于相关区域自组织的成簇算法。该算法利用实际区域数据的相关性进行分簇,在簇头进行小波数据压缩的同时进行相关性检测,动态调整簇结构,保证簇内节点的相关性较好;同时在Sink分析簇间节点数据相关性,形成相关性好的大规模簇,进一步提高较长时间内的压缩效率。理论分析和实验仿真表明,该算法能尽可能地利用节点数据的时间和空间相关性去除冗余数据,提高小波数据压缩效率,降低了网络的能耗。     

能量负载均衡的无线传感网分组成簇协议

针对无线传感网（WSN）中分簇路由协议在簇首分布及节点能耗不均问题,提出了一种节点能量负载均衡的分组成簇算法。根据节点能量分组,并随着节点能量的减少动态调整分组个数,组内根据能量重心进行簇首选举,利用簇首轮转和簇间多跳路由进一步均衡节点能耗。仿真结果表明,该算法有效实现了负载均衡,并显著延长了网络的稳定期。     

无线传感器网络信息检测的目标跟踪算法

目标跟踪定位算法通过簇头节点与汇聚节点之间的通信来定位预测目标位置,但在信息传递过程中会因中间路由出错或者外部攻击致使到达汇聚节点的信息出现错误或丢失,影响目标定位预测的精度。通过分析路由过程中可能产生误差的原因(例如乱序和丢包)以及受攻击之后数据的特征采取有效策略,在汇聚节点接收到信息之后进行检测,排除异常数据,防止错误信息的干扰。仿真实验表明,在非理想状态下加入信息检测机制之后相对于无检测机制的情况定位精度提高,跟踪轨迹更加精确。     

基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法

层次型路由算法是无线传感器网络研究的热点领域。针对传感器节点能量受限问题,提出一种基于小世界模型的无线传感器网络层次型路由算法（HASWNM）。通过添加高性能节点以及在簇头间添加捷径的方法,使得无线传感器网络（WSN）体现出小世界网络特性。由于能量消耗主要集中在数据发送阶段,因此该算法在簇间中继选择时考虑了簇头自身的能量问题。此外,根据簇头节点距离基站的位置远近,确定不同的自适应搜索区域。实验结果证明,当高性能节点个数为100时,网络中可以呈现出小世界特性。与CSWN、TSWN、DASM相比,该算法第一个节点的死亡轮数分别延迟了6%,6%,29%,每一轮网络中的平均能量消耗分别减少了5%,12%,17%。因此,该算法构造的无线传感器网络具有小世界特性,并且能量消耗较低。     

基于博弈论能耗均衡的WSN非均匀分簇路由协议

在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点间能耗不均容易引发 “能量空洞”现象,影响整个网络的性能。针对这个问题,提出了一种基于博弈论能耗均衡的非均匀分簇路由(GBUC)算法。该算法在分簇阶段,采用非均匀分簇结构,簇的半径由簇头到汇聚节点的距离和剩余能量共同决定,通过调节簇头在簇内通信的能耗和转发数据的能耗来达到能耗的均衡;在簇间通信阶段,通过建立一个以节点剩余能量和链路可靠度为效益函数的博弈模型,利用其纳什均衡的解来寻找联合能耗均衡、链路可靠性的最优传输路径,从而提高网络性能。仿真结果表明:与能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法和非均匀分簇节能路由(UCEER)算法相比,GBUC算法在均衡节点能耗、延长网络生命周期等性能方面有显著的提高。