能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇路由算法

当前的采能技术已经能够让传感器节点自动从环境中获得适量的能量补给,针对现有自供能无线传感器网络分簇路由算法中未考虑位于不同地理区域的节点所获补给能量大小的不同,而导致能量补给少区域的簇头数过少、簇规模过大、全网能耗不均衡等问题,本文提出了一种能耗均衡的自供能无线传感器网络分簇路由算法-EBCS（energy balanced clustering with self-energized）,该算法结合实际能量补给场景对簇头选举机制进行了改进,并采用了一种自适应式簇间通信机制,充分保存与利用补给能量。理论和仿真实验表明：EBCS算法能够较好维持预设的簇头比例,在网络平均剩余能量、当前可用节点数量等性能方面优于另外两种现有算法。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数，导致网络能量消耗过快，全网能耗不均衡。针对这个问题，提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先，在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型，得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系，并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后，利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选，得到备选簇头节点；再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选，得到网络簇头节点。最后，通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标，与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比，该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍，网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

基于模糊控制的自供能无线传感器网络分簇算法

现有自供能无线传感器网络（WSN）分簇算法较少考虑网络最优分簇数,导致网络能量消耗过快,全网能耗不均衡。针对这个问题,提出了基于模糊控制的自供能WSN分簇算法（EH-FLC）。首先,在网络能量消耗模型中引入太阳能补给模型,得出每一轮次网络能量总消耗与网络分簇数目的函数关系,并对其求导从而得到网络的最佳分簇数。然后,利用双层模糊决策系统来评定网络中的节点能否成为簇头节点。先将节点剩余能量、相邻节点数作为判定指标输入第一层（能力层）对所有节点进行筛选,得到备选簇头节点;再将中心度参数、邻近度参数作为判定指标输入第二层（协作层）对备选簇头节点进行筛选,得到网络簇头节点。最后,通过Matlab仿真分析了该算法的网络生存周期、网络能量消耗和网络吞吐量等性能指标,与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH）、改进的非均匀分簇路由算法（WUCH）和利用双层模糊控制的簇头选择算法（CTLFL）相比,该算法在网络工作寿命上分别提高了约1.4倍、0.4倍和0.6倍,网络吞吐量上分别提高了约20倍、1.5倍和1.28倍。仿真结果表明所提算法在网络生存周期和网络吞吐量方面的性能较优。     

无线传感器网络中分簇路由优化算法

针对节点能量过快消耗和节点之间的数据传输冗余现象以及路由转换问题的不足,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由控制优化算法;该算法利用节点与锚节点之间的无向网络图的特征,将信息素与节点能量相融合,通过蚁群算法遍历全局节点的同时对局部采用信息素更新策略,从而可以有效地抵制节点能量过快消耗;仿真实验表明,该算法不仅可以提高节点之间收敛的速度,而且还达到了网络节点能量的均衡,进而延长了网络生存周期。     

无线传感器网络簇头优化分簇算法及其性能仿真

基于对LEACH等算法的研究,提出一种传感器网络分簇算法——簇头优化分簇算法。它将节点周期性划分为数个在地理位置上分布均匀的“临时簇”,然后分别在每个临时簇内选择簇头;簇头选择时,遵循保护最低能量节点的原则,即要求所选簇头尽量靠近剩余能量最低的节点。仿真结果表明,与LEACH相比较,该算法能保证簇头较均匀分布在网络中,推迟第一个死亡节点出现的时间,同时也提高了基站接收的数据量。     

利用改进的SUSAN算法优化无线传感网络簇头节点

在LEACH—C算法的基础上,提出了对传统无线传感器网络路由算法的改进,在过去的无线传感网络的路由算法中采用模拟退火算法,来实现选取簇头,改进后的算法应用图像角点检测算子-SUSAN算子,使其在簇头的选取上,定位更准速度更快。改进后的无线传感器网络路由算法能更好地节能,有效地延长了整个无线传感器网络的寿命。     

一种新的基于粒子群优化的双簇头分簇路由算法*

针对无线传感器网络分簇路由算法中簇头节点负载过重,簇头能量利用率不高,提出了一种基于粒子群优化的双簇头多跳路由算法。该算法根据簇头任务的不同,利用节点的能量、距离汇聚节点的距离以及节点的位置关系分别构建适应值函数,选择出最优主簇头完成数据采集和融合任务,以及与其协作的最优副簇头完成簇间数据转发任务,最终实现采集能耗和传输能耗最小化。仿真实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可以有效减轻簇头节点负载,减小簇头能量消耗,均衡整个网络能耗,延长了网络的生存周期。     

基于PSO的无线传感器网络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,同时也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。     

基于PSO的无线传感器网络双簇头分簇算法

利用粒子群优化算法对无线传感器网络分簇算法进行优化,考虑簇内节点和簇头节点两者的位置及能量信息优化选择主簇头和副簇头。主簇头用以收集簇内节点的信息并进行数据融合,并将融合后的数据发送给副簇头。副簇头负责与基站进行通信。该算法可以均衡簇内的能耗,达到延长网络生命周期的效果。仿真实验结果表明,与LEACH算法相比,该算法可使网络生命周期延长50%。     

无线传感器网络簇间路由算法研究

基于簇的无线传感器网络路由协议,是目前国际上研究的重点之一。在目前研究中,往往假设簇首之间可以直接通信,忽略了簇间路由的建立过程。在讨论簇间路由问题域及其形式化描述的基础上,提出了一种簇间路由算法,着重对算法的设计思想和工作过程,包括簇间连通性、簇间路由建立与维护,以及簇间路由链路质量评估等问题进行了分析和论述。算法充分考虑了簇首选举和簇重组对簇间路由建立造成的影响,对动态簇组织协议有很好的支持能力,符合当前基于动态簇的无线传感器网络协议设计方向。     

基于小世界的无线传感器网络的路由算法

针对小世界的拓扑特性,提出一种基于小世界的无线传感器网络(WSN)的路由算法。该路由算法引入超级节点环概念,将超级节点环视为无向图,利用改进的Floyd算法计算出最短传输路径,缩短路由建立时间,进而提高网络的传输效率,降低无线传感器网络的能耗。仿真结果表明,该算法与针对小世界提出的路由算法PSCF、SWRP和MH相比,在路由建立时间、能量消耗和网络吞吐量方面效果显著。     

大规模无线传感器网络自适应节能路由算法

在确保大规模无线传感器网络信息可靠传输的前提下,尽可能降低网络能量开销,提出了大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。针对长江三峡库区水质监测的具体应用环境,构建了网络模型,采用梯度型拓扑生成器生成网络拓扑,利用可以平衡负载的节能自适应算法进行最优路由选择,建立了应用于大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。在具有代表性的两种不同网络环境中,对该算法的节能效果进行测试,结果表明了算法的可行性和先进性;该算法能有效地将网络负载平均分配于整个网络中,减少网络的整体能量开销,延长整体网络的寿命。     

无线传感器网络备份路径分簇算法

在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。针对无线传感器网络(WSN)中分簇算法的不足,提出了基于备份节点策略的EDC算法,传感器节点在其簇头失效后仍可以通过其备份路径传输数据。通过OMNeT++平台上的仿真实验表明,EDC在网络重建时间、失效节点数量较其他WSN协议有明显的改善。     

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。     

无线传感器网络中位数查询抽样算法研究

提出一种基于无线传感器网络的中位数查询抽样算法SAMQ。在SAMQ中,网络中各节点将分布式产生各自的样本集,然后将样本集聚集传递后汇集到根节点形成全网的样本集,最后使用这个远小于全网数据集规模的、可用于代表全网数据集结构的样本集,迅速获得中位数查询的近似结果,从而无需将各传感器节点的所有数据都传输至根节点,同时采用了共享无线通道的方式进行通信,减少了网络数据丢包。理论分析和实验结果显示该算法功耗低、误差较小,能有效地延长网络的生命周期。     

优化分簇的无线传感器网络路由算法

延长传感器网络的生存周期,降低网络节点的能耗成为无线传感器网络(WSN)研究的关键.由于无线传感器网络能量有限,针对LEACH算法中簇首分布不均、簇首数目偏离最优值等对网络能耗的影响,提出了一种同时考虑节点剩余能量、最优簇数和簇首分布状况来选择簇首的算法EBCS-LEACH.新算法使簇首数目为最佳,以满足能量阈值的节点才能当选为簇首和对簇首的分布进行了相应调整.仿真结果表明,EBCS-LEACH算法延长了网络的生存周期,相比LEACH算法生命周期延长19.5％,同时能耗也更加均衡.     

基于变宽直方图的无线传感器网络异常数据检测算法

数据的准确性是衡量无线传感器网络(WSN)性能的重要指标,异常数据检测是无线传感器网路面临的关键问题和主要挑战。提出了一种基于变宽直方图的异常数据检测算法,通过数据聚合的方式将网络中的动态感知数据聚合成变宽的直方图来准确检测出异常数据,同时避免不必要的数据传输。对算法的性能进行了理论分析,并基于真实大规模无线传感器网络系统数据进行了实验评估,结果表明算法具有很高的准确率,并有效降低了网络通信开销。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

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。     

基于混沌粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点随机部署时的不合理分布,提高网络覆盖率,以网络覆盖率为优化目标,提出了基于混沌粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性,克服了粒子群算法后期陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的覆盖优化效果。