异构传感器网络的分布式能量有效成簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间.研究了异构传感器网络中成簇算法在节省能量方面的性能,提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案.此方案基于节点剩余能量与网络节点的平均能量的比例来选举簇头节点.较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.模拟实验结果显示,与现有的重要成簇方案相比,新的成簇算法在异构网络下提供了更长的网络生存时间和更大的网络有效吞吐量.     

传感器网络中一种能量有效的簇头选择机制

针对LEACH算法存在簇头节点个数和位置分布不稳定的现象,在簇头节点的选择过程中,充分考虑簇头节点的残余能量因素,通过设定簇头的能量阈值防止低能量的节点成为簇头。改进的算法解决了LEACH簇头选择算法存在的簇头节点可能能量不足的问题,从而达到均衡网络能量消耗,延长网络寿命的目的。仿真实验采用改进算法的网络与采用LEACH、DCHS以及LEACH-H算法的网络的比较结果,说明改进算法具有更好的收敛性,实验数据表明该算法能最大限度地均衡利用网络的能量,延长无线传感器网络的寿命。     

一种基于能量估计的异构传感器网络分簇算法

分簇算法是一种延长无线传感网络生命期的重要技术,本文提出了一种新的基于分布式能量估计的分簇算法,它可以针对能量异构传感器网络的不同场景而应用,更有效地利用能量。仿真结果表明,这种新的分簇算法能够有效地延长网络生命期,并提高网络的数据吞吐量。     

无线传感器网络中一种能量有效的分簇算法

传感器网络中簇头与基站的通信方式可分为两种:多跳和单跳.如果采用多跳方式,靠近基站的簇头因传送数据较多而导致较早死亡;而在单跳方式中,远离基站的簇头因传送数据能耗太高而很快死亡.针对上述问题,提出一种基于非均衡分簇的数据收集算法,使靠近基站的簇的大小小于远离基站的簇.仿真实验表明,非均衡分簇的数据收集算法能有效地延长网络的生命周期.     

无线传感器网络中一种能量有效的簇头选举算法

在基于二层架构的无线传感器网络中，有效的簇头选举算法非常重要。一些现有的算法随机性很大，而另外一些只考虑了同构的情况，实用价值不大。该文提出了一种基于负载平衡的算法，该算法中簇头计算每个簇内成员预期做簇头后的生命期，然后把生命期最大的两个簇员选作新的簇头和新的候选簇头。通过模拟，将该算法与随机选取算法的实现效果进行比较，发现该算法延长了网络生命期。     

基于能量异构的无线传感器网络分布式成簇算法

能量异构是无线传感器网络中普遍存在的现象.为了解决分簇算法在能量异构网络中节点能量负载不平衡的问题,提出了一种适用于能量异构环境的无线传感器网络分布式成簇算法.算法基于簇的本地信息给出了评估节点当前能量水平的相对估计因子,用以调整节点在簇头轮转过程中出任簇头的概率及其轮转周期,从而使当前高能量节点获得更多担任簇头的机会,实现整个网络能量均衡消耗,最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明,在能量异构网络环境中,新算法表现出很好的适应性和可扩展性,其能量有效性得到了很大的提高,节点能量负载更加均衡.     

能量异构无线传感器网络分簇路由改进算法

路由算法作为无线传感器网络的核心技术,对延长网络生命周期,提高网络效率起到了至关重要的作用.针对分布式能量有效成簇算法未考虑节点位置和对节点保护、利用不充分的问题,提出了一种改进的能量异构分簇路由算法.该算法引入边缘度的概念,使距离基站近的节点优先担任簇头,减少了网络能量消耗;设立了双能量阈值,提高节点能量利用,延长节点生命周期;综合考虑节点、簇头、基站三者的位置分布,提出了更合理的入簇机制.仿真结果显示,在小面积检测(10 m× 10 m到100 m×100 m)与大面积检测(100 m×100 m到500 m×500 m)环境下改进算法与原算法相比,网络生命周期分别提高了18.7%到36.2%,24.4%到66.5%.     

基于能量异构的无线传感器网络的分簇算法研究

分簇路由算法是无线传感器网络中减少能量消耗的关键技术之一，因而成为目前国际上的研究重点。考虑到大多数分簇算法都是在同构网络中提出的，对异构网络的适应性差，本文提出一种新的异构网络分簇算法，该算法采用ECS网络结构，在选举簇头时将节点刺余能量和与所在簇的质心间的距离结合起来考虑。仿真结果表明算法在延长网络生存时间上比LEACH和基于ECS结构的分簇算法有很大的提高。     

一种异构传感器网络的能量有效路由算法

无线传感器网络设计能量有效的路由算法是至关重要的.对于不同类型的传感器节点传输不同大小数据包信息以及拥有不同初始能量的异构传感器网络,本文提出了一种适合此传感器网络的D-REECR路由算法,此算法是在之前提出的REECR算法上改进而来.基于REECR没有考虑簇头在选择时的分布不均匀性,D-REECR将簇头闻的距离作为选择簇头的因素之一,与节点的剩余能量及能量消耗率一起作为选择簇头的依据.这样使各个簇大小基本一致,从而平衡各个节点的能量消耗,达到延长网络生命的目的.仿真结果显示,改进后的D-REECR算法比REECR算法在能量效率上大约提高5%～10%.     

一种新的异构无线传感器网络分簇算法

针对能量异构的无线传感器网络,提出一种新的基于能量分布的非均匀分簇算法(EDUCRA).在该算法中,距汇聚点较近的节点直接与汇聚点通信、簇首使用非均匀的竞争范围来构造大小不等的簇.通过在OMNet++平台上的仿真结果表明:该算法可以有效均衡网路能量消耗,提高节点能量利用率,延长网络寿命.     

无线传感器网络中一种能量自适应的簇首选择机制

提出一种能量自适应的簇首选择机制．算法通过综合考虑候选节点的剩余能量级、通信能量损耗等参数来优化簇首的选择，从而有效地避免了低能量节点被选为簇首的可能性，进一步保证网络内节点能量负载的均衡性．仿真结果表明，改进的簇首选择机制能够很好地均衡网络能量损耗分布，有效延长近30%的网络生存时间．     

基于节能的无线传感器网络LEACH协议改进

由于传感器节点电池电量有限,因此在无线传感器网络中如何节能是一个关键问题。对经典的LEACH(Low En-ergy Adaptive Clustering Hierarchy)协议做出改进:提出了一种新型的簇首选择机制。算法通过综合考虑候选节点的剩余能量、地理位置等参数来优化簇首的选择,从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性,进一步保证网络内节点能量负载的均衡性。仿真结果表明,新型的簇首选择机制能够有效平衡节点的能量消耗分布,延长节点与网络的寿命。     

一种新颖的LEACH簇头选举算法

针对低能耗是无线传感器网络协议设计实现的关键问题.对簇头选举算法的随机选举机制进行增加一定确定性因子,使得网络能耗降低.仿真结果表明,改进方案第一节点死亡时间延长了21.9%,最后节点死亡时间延长了40.35%     

多级能量异构传感器网络的负载均衡成簇算法

在多级能量异构无线传感器网络中,节点的初始能量在一定的范围内随机分布,负载均衡和降低能耗是能量异构网络成簇算法的一个重要挑战.现有的分布式成簇算法主要是针对能量同构或二级异构网络设计的,无法实现节点能量多级异构时的负载均衡,因此提出了适用于多级能量异构传感网络的负载均衡成簇算法LBCA(load balance clustering algorithm).LBCA根据传感器网络的能量分布情况选择簇头节,最和实现负载均衡,可以有效地延长网络的稳定周期.簇头选择过程中,当探测区域能量分布均衡时,拥有较低平均通信能耗的节点将优先成为簇头节点,有利于降低探测区域内的总通信能耗;当探测区域能量分布不均衡时,具有较高剩余能量的节点将优先成为簇头节点,有利于实现探测区域内的负载均衡.将LBCA与主要的分布式成簇方案进行了比较,模拟实验结果显示,在多级能量异构传感器网络中,LBCA可以更好地实现负载均衡,极大地提高网络的稳定周期.     

无线传感器网络中分布式多跳路由算法研究

在对无线传感器网络路由算法深入研究的基础上,设计出了一种完全分布式的、能量有效的无线传感器网络多跳路由算法,主要内容包括:(1)在成簇方面,给出了一种基于时间延迟机制的无线传感器网络成簇算法CHTD,解决了相同能量节点在产生簇头时的碰撞问题。并通过仿真验证了CHTD成簇算法比LEACH和目前已有的基于定时器的成簇算法TB-LEACH对网络性能有明显改善;(2)在簇头数据传输方面,给出CHTD-M簇间多跳路由算法。该算法将网络中均匀分布的簇头构造成一棵路由树,通过多跳传输的方式减少直接与基站通信的簇头节点数量。最后对整体算法进行仿真,实验结果表明,CHTD-M把节约网络能量和保持网络负载平衡很好的结合起来,显著地延长了网络的生命周期。     

异构无线传感网络最优簇首选择机制

针对时间驱动的数据收集方式,考虑在异构无线传感器网络中,不同类型的传感器节点采集数据周期不同,节点初始能量异构的研究背景下,结合模糊逻辑原理,提出了一种新型的最优簇首选择机制OCHS. OCHS算法在选择簇首节点的时候,综合考虑节点采集数据周期不同,节点初始能量异构以及节点的分布密度,通过这些因素采用竞争的方式来选举最优的簇首集.成员节点则采用类勾股定理的方法,选择一条链路能耗最小的路径加入该簇. MATLAB仿真表明, OCHS算法能够有效的均衡网络节点能耗、延长整个网络的生存周期以及提高整个网络的稳定期.     

能量高效的无线传感器网络分布式分簇一致性滤波算法

针对无线传感器网络中节点能量有限的特点,利用分簇模型提出了一种新的能量高效的分布式卡尔曼一致性滤波算法.并结合图论、矩阵论对该算法进行了收敛分析,得出了分簇处理能加快系统的收敛速度,且能有效地减少节点间信息的传输量、缩短节点间的通信距离的结论.为进一步降低能量消耗,引入Gossip 算法用于处理簇头级网络信息的一致性问题.仿真分析表明,所提出的算法不仅具有优越的估计性能,而且能有效地减少节点能量消耗,延长无线传感器网络的寿命.     

改进的异构无线传感器网络路由能量算法

阈值稳定选举协议（Threshold-Stable Election Protocol,TSEP）没有考虑节点的剩余能量和节点到基站的距离,导致部分低能量节点当选簇头而过早死亡。而且簇头将数据直接发送给基站,也导致节点能量耗尽而过早死亡。针对以上问题,提出了一种改进的异构无线传感器网络节能路由算法。新算法通过考虑节点到基站的距离、节点的邻居节点数、节点的剩余能量以及节点与邻居节点的平均距离来改进阈值公式,通过改进的蚁群算法对双层簇头模型的数据转发路径进行优化。仿真结果表明,该算法延长了网络的生命周期,提高了整个网络的稳定性。