无线通信节点传输能量均衡优化算法

针对现有异构网络算法负载不均衡和网络寿命短的问题,提出一种基于能量均衡与动态调节的节点筛选算法。根据网络节点间的相邻性与链路结构特点计算节点的距离和能量,引入方向因子与能量调节因子对节点选择概率进行优化,实现网络节点的动态选择。在此基础上,利用节点的关联性选取目标路径,并通过建立节点筛选机制实时排除能量不足的节点,从而保证网络正常运行与能耗均衡。实验结果表明,该算法能有效延长网络寿命,具有较好的稳定性,并且在时间充裕的情况下具有较高的准确率与数据接收率。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。     

一种改进的ZigBee路由优化算法

ZigBee网络在运行的过程中,各个节点工作任务不均匀,从而会使能耗不均匀,导致整个网络过早产生分割死亡,因此提出一种均衡负载的路由优化算法.该算法首先通过发送定向RREQ来减少网络风暴,然后基于单个节点剩余能量、整个网络平均能量、多条路由路径能量代价和多个邻居节点能量这几个因素,通过选择动态路径来构建网络的动态路由,从而避免单条链路的压力.NS2仿真实验表明,改进的路由算法在节点死亡数、能耗和生存时间上都得到优化.     

粒子群优化的无线传感器网络仿真研究

研究优化无线传感器问题,针对延长传感器网络的寿命,保证簇的平均分布,提高簇的负载均衡,从而减少能量消耗.传统算法在确定簇首过程中由于忽略了邻居节点的状态信息,容易导致簇内节点过早的出现盲节点现象,从而降低网络的生存时间.要解决上述问题,延长网络生命周期和有效降低能耗,提出一种粒子群优化的无线传感器分簇算法.在充分考虑了簇内邻居节点的能量和距离分布信息的前提下,通过粒子群优化分簇和簇首选择,并进行仿真.仿真结果表明,与LEACH算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗和显著地延长网络寿命,并有效地避免了盲节点现象的过早发生.     

WSN中基于非均匀簇的混合多跳路由协议*

为节省数据传输过程中消耗的能量,均衡网络节点间的能耗,提出一种基于非均匀簇的混合多跳路由协议。在无线传感器网络数据传输阶段,源簇头节点通过转发权值函数选择数据转发的中继节点,转发权值由用于降低链路通信代价的距离因子和减少剩余能量较少的簇头节点成为中继节点的概率惩罚因子共同决定,达到均衡网络能耗的目的。通过NS2仿真实验验证了算法的有效性,能够很好地均衡节点负载和提高能量利用率。     

基于改进蚁群算法的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络能量消耗不均及节点过早死亡等问题,提出一种新的基于改进蚁群算法的路由算法。在网络结构方面,加入网络分隔带和搜索角,并结合节点剩余能量,共同限制下一跳节点的转移概率;同时改进启发函数,加入能量影响因子,增强算法寻优,避免陷入局部最优;在信息素更新方面,引入阈值机制并设立最优路径权重值来寻找最优路径。仿真结果表明,改进后的算法能够进一步降低网络能耗,延长网络生命周期。     

基于细胞膜优化算法的WSN分簇协议研究

针对无线传感器网络能量受约束的问题,为实现节点均衡能耗,平衡网络簇头分布,并最大限度地延长网络寿命,提出一种基于细胞膜优化算法的无线传感器网络能量均衡分簇协议。细胞膜优化算法具有良好的全局寻优和快速收敛能力,通过浓度与能量因素对节点进行划分,并结合距离因素完成全局均衡分簇,能够解决传感器网络中簇头分布不均匀、全局能耗不均衡等问题。实验结果表明,该协议具有对无线传感器网络进行快速全局均衡分簇的能力,且与LEACH算法和LEAH-C算法相比,在均衡节点能耗和延长网络生存周期等方面具有更好的性能。     

基于负载均衡和最短路径的异构无线传感器网络成簇算法

针对节点负载不均衡和数据传输距离的问题,提出一种适用于异构网络的基于负载均衡和最短路径的分布式成簇算法DUBP(distributed and unequal clustering algorithm based on load balance and shortest path)。DUBP首先基于节点的能耗因子对网络动态分区,以均衡负载;然后结合网络拓扑结构和图论,利用Floyd算法求出节点间的最短距离作为路径因子;最后以节点的能量因子和路径因子作为辅助参数来竞争簇头,以避免低能量节点担任簇头,节省传输能耗。仿真表明,DUBP算法能显著延长网络寿命,有良好的适应性和能效性。     

三步递进式蚁群算法在无线传感器网络中的应用

为了在无线传感器网络中找到一条距离短,节点能量消耗少的最优路径.通过采用“三步递进式”的寻点方法,提出了一种优化的蚁群算法DDEARA.首先,利用动态半径搜索因子寻找下一跳候选节点,能够保证蚁群算法收敛且节点位置分布均匀.其次,引入节点能量预测因子,避免节点能量不足时仍被超负荷使用的不合理现象,即当消耗完某个节点的所有能量,却未能成功传完所有数据.最后,在寻找下一跳候选节点过程中引入方向因子,带有方向性的寻点,避免了反方向的无关节点被选中为下一跳候选节点,减小最优路径距离,节约节点能耗,提高算法寻优效能.仿真结果表明DDEARA算法能够实现蚁群算法动态收敛,相邻节点之间间距适中,节点能耗均匀,过滤反向无关节点,减小最优路径距离,全面提高算法寻优能力,延长无线传感器网络的使用性能和寿命.     

一种应用于机场廊桥监控网络的路由算法

针对民航机场廊桥监控网络在机场停机坪现场测试中暴露的网络节点过早死亡、网络生命周期短的问题,对该系统无线网络架构中路由层算法进行优化,采用基于剩余能量和位置的改进LEACH算法,根据网络环境的因素综合考虑节点剩余能量、网络平均剩余能量以及节点位置,分步选出最优簇头,同时,采用能量估算方法确定网络平均剩余能量,达到均衡网络能耗且延长网络生命周期的目的.最终利用Matlab软件对民航机场廊桥监控管理系统建模仿真,仿真结果表明：提出的算法比网络原有路由层LEACH算法在均衡网络能耗和提高网络生命周期上均具有优越性.     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

无线传感器网络能量均衡的多sink分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限以及节点能耗不均衡的问题,提出了一种基于能量均衡的多sink分簇路由算法（EBMCR）。该算法在簇头选择阶段,综合考虑了节点的剩余能量级和节点到sink的距离等因素选择簇头节点;在簇间通信过程,采用多跳传输的方式,综合考虑了路径能量消耗、路径最小剩余能量和节点到sink的跳数等因素,选择节点到多个sink的最优路径。仿真结果表明,该算法能够有效地均衡网络能量,延长网络生命周期。     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

基于最短路径树的优化生存时间路由算法

为提高无线传感网的生存时间,提出基于最短路径树的优化生存时间路由算法(LORA_SPT).该算法引入节点分类概念,构造基于链路能耗因子、自身节点剩余能量因子、邻居节点剩余能量因子和类型权重因子等多个因子的权值函数.针对不同类型的节点采用不同的权重因子,最后利用dijkstra算法完成最短路径树,所有节点沿着最短路径树将...     

基于改进蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议在数据传输阶段,簇首与汇聚节点之间采用单跳模式传输数据使得能量消耗快并且不均衡的问题,提出一种基于改进蚁群算法的新型路由协议。该协议利用了能耗因子对蚁群转移概率以及信息素更新进行改进,充分考虑了节点的剩余能量和节点间距离,通过信息素的建立和更新,寻找簇首节点和基站之间的最优传输路径,进行多跳传输模式,从而均衡簇首节点能量消耗。仿真实验结果表明,改进后的ACO-BEC协议较之于LEACH协议,能够有效降低了整个网络能量消耗,延长了网络寿命。     

一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法

以均衡耗能为目标,考虑健壮性、可转发性和抗干扰性等因素,提出一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法(TBLB 算法).在多网关前提下,TBLB 算法结合节点能量和节点度形成以网关节点为根节点的负载平衡树,通过负载平衡树协调节点间的负载均衡,有效地降低节点的能量消耗.此外,节点根据路径性能评价因子W 进行路径选择和网关切换,进一步降低网络节点的通信开销,改善了网关节点的瓶颈问题.模拟实验结果表明,TBLB 算法能够有效均衡网络负载,对网络的能量消耗和网关节点接收到的数据包都有所改善.     

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.     

一种能量有效的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)中的热区问题,提出一种能量有效的WSN分簇路由算法EERA。以基站为圆心将整个感知区域划分为大小不等的圆环,依据节点剩余能量和相对位置选择簇首。簇间采用多跳路由传输数据,路由构建时考虑节点接收和发送数据能耗,将发送距离限制在阈值之内且尽量减少中转次数,簇首节点在稳定传输阶段动态改变转发路径。仿真结果表明,EERA能有效降低网络能耗,均衡网络节点的能耗,延长网络生命周期。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。     

无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。