基于分簇算法能量优化的研究

分簇算法是有效解决无线传感器网络节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题的主要方法之一.分簇算法中簇群成员节点和簇首的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度.通过建立簇半径与能量消耗关系模型,基于不同的约束条件和优化目标,优化簇半径取值使网络能耗达到最小化.方法仿真结果表明选取适当的分簇半径能够减少网络的能量消耗,均衡网络负载,延长网络的生存期,对无线传感器网络的能量优化设计有一定的参考价值.     

无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法

为延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇算法与睡眠调度算法相结合,提出一种无线传感器网络中带粒子群优化的分簇节点睡眠调度算法.该算法采用二进制编码机制,引入遗传算法的变异和交叉算子,同时考虑网络覆盖保持和能量消耗减少优化目标,构造一个相应的离散粒子群优化方法.仿真实验结果表明,文中算法能较好地减少能耗和保持网络覆盖,有效延长网络的生命周期.     

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.     

无线传感器网络目标跟踪动态簇成员调度策略

通过分析目标跟踪无线传感器网络监测精度、节点能量消耗与簇成员唤醒/休眠之间的内在联系,针对网络节点能量有限、密集部署节点监测数据存在冗余、传感器节点的自身位置估计误差和目标监测估计误差等问题,引入部分可观察Markov决策过程(POMDP)理论,提出一种基于目标跟踪准确度和节点能量消耗加权回报率的动态簇成员调度模型;针对动态簇成员调度算法复杂度偏高的问题,采用基于信念点的值迭代在线策略求解算法,实现传感器簇成员节点协作策略的动态生成和在线调整。仿真结果表明:该算法能够提高目标跟踪准确性,降低节点能量消耗,延长网络生存时间。     

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。     

蚁群优化的无线传感器网络分簇方法研究

分簇算法是无线传感器网络中减少网络能量消耗的一种重要方法。为了有效使用无线传感器节点有限的能量,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在分簇产生的簇头节点之间找到最优路径,进而达到均衡网络负载、延长整个网络寿命的目的。模拟仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

无线传感器网络分簇拓扑的覆盖区域节点调度优化算法研究

利用区域分割的方法建立了一种覆盖区域冗余节点的优化调度机制,实现对完全覆盖区域内冗余节点的休眠调度,并将该机制引入无线传感器网络的分簇结构中,提出一种基于分簇拓扑的节点调度优化算法。算法通过控制簇内冗余节点进行休眠,减少簇首的数据通信量和簇成员中工作的冗余节点个数,降低了网络能耗。仿真结果表明,与未考虑冗余节点休眠调度的分簇算法相比,该算法有效提高了网络能量利用率,延长了网络生命期。     

基于剩余能量预测的WSN模糊分簇算法

为了进一步降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络寿命,提出一种基于剩余能量预测的无线传感器网络模糊分簇算法。新算法根据节点到基站的距离和邻居节点的数目,对候选节点转发数据的能耗进行预估,得到节点的预测剩余能量。然后采用模糊算法在综合考虑候选节点的原始能量和预测剩余能量的基础上计算竞争半径,选出多个簇首,构建大小不均的簇。仿真实验表明,与其他路由算法相比,该算法可以更好地优化簇的结构,均衡网络能耗,延长网络的生命周期。     

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.     

基于节点能量约束的无线传感器网络目标跟踪算法

针对无线传感器网络中节点布放后能量无法得到补充,影响网络寿命等情况,基于能量约束提出一种新的节点规划算法。考虑规划过程中节点无法再次充电和传输数据能耗大的多重约束,导致无线传感器网络寿命受到多种限制。首先构建节点跟踪模型,提出簇结构的分布式连接网络,其中设有子节点与领导节点,提出节点规划策略降低能耗,延长网络生命周期。其次,针对误差矩阵中存在的复杂约束问题,通过能量约束函数限制与凸松弛等方法来求解。最后,在跟踪场景对所提算法进行仿真验证。结果表明,在同样能量消耗约束下合理规划出参与跟踪的节点,能达到更好的目标跟踪性能。     

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。     

一种能量有效的WSN目标跟踪动态协同自组织算法

针对无线传感器网络目标跟踪应用中跟踪精度与网络能耗的权衡问题,提出一种能量有效的动态协同自组织算法(E-DCS)。根据目标预测位置和节点的位置、能量信息,建立了信息效用、通信开销和节点剩余能量的综合性能指标,并利用层次分析法确定了性能指标中各要素的权值系数。通过自适应动态成簇策略,分别设定簇首切换精度阈值和节点选择精度阈值判断是否切换簇首和选择任务节点。簇首节点根据簇内节点提供的测量信息采用序贯EKF进行状态估计。仿真结果表明,与信息驱动传感器查询(IDSQ)和自适应动态协同自组织算法(A-DCS)相比,该算法在保证跟踪精度的基础上,降低了网络能耗,有效延长了网络的生命周期。     

基于分布式动态簇结构的WSN自适应目标跟踪算法

目标跟踪是无线传感器网络应用研究的一个重要问题,如何在传感器节点随机分布的条件下对目标进行实时、准确的跟踪,并尽可能地降低网络能耗是目标跟踪问题的一个难点。文章基于分布式动态簇结构和并行粒子滤波算法对目标进行跟踪,提出一种跟踪采样周期自适应调整算法来降低网络能耗,同时也提高了跟踪的稳定性。仿真结果表明,文章提出的算法达到了实时、准确和节能的要求,具有一定的实际应用价值。     

WSN中一种目标追踪在线节点调度算法

针对目标追踪无线传感器网络节点能量有限、感知信息存在不确定性等问题,提出一种基于部分可观察马尔可夫决策过程的在线节点调度算法。通过状态转移函数和观察函数描述移动目标的不确定性,根据奖赏函数平衡追踪性能和节点能量消耗,并构造有限深度的可达信念与或树降低运算复杂度,实现调度策略在线求解。实验结果表明,该算法能平衡目标追踪质量与节点能量消耗,且满足实时性 要求。     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

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。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

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%。     

基于协作MIMO的多跳WSN动态分簇选择算法研究

为解决基于协作多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)的同构无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSN)能量节省与能耗均衡问题, 建立了多跳分布式WSN系统模型. 对协作MIMO通信中的簇间长传输距离与簇内短传输距离进行了分析, 找到与传统单输入单输出(Single-input single-output, SISO)传输相比更节省能量的距离门限. 根据分析提出了一种新的基于剩余能量与距离门限的动态分簇(Dynamic clustering based on remaining energy and distance thresholds, DCREDT)选择算法, 在节省能量的前提下, 使剩余能量较大的节点优先成为簇首, 实现了簇首与其他节点之间的能耗均衡. 最后分析了采用DCREDT选择算法进行多跳传输的总能耗, 并仿真验证了该算法的合理性与有效性.