基于可预测移动汇聚节点的无线传感网分簇算法研究

在汇聚节点移动可预测情况下,提出一种无线传感网分簇算法。该算法将subsink节点引入到HEED分簇算法中,以较快感知移动路径变化,快速形成分簇拓扑;采用sink节点注册机制,实现汇聚节点移动过程中的信息交互。实例分析表明,该算法能快速形成合理网络拓扑,延长无线传感网的生存期。     

一种能量感知的无线传感网拓扑控制算法

本文为不平衡能量分布的异构无线传感网构建一种拓扑控制算法EADCA。在该算法中,每个节点根据自己的剩余能量和邻居节点的平均剩余能量计算簇头声明报文发送的理论时刻;在该理论时刻,没收到任何簇头声明报文的节点成为簇头,该簇头广播簇头声明报文;收到簇头声明报文的节点成为普通节点并放弃发送簇头声明报文。同时,该算法在簇头竞争过程中使用经验数据,并对孤立节点和能量过低节点进行休眠。仿真结果表明,EADCA能够延长网络生命周期,有效控制簇头分布密度。     

基于蚁群粒子适应机制的移动传感网簇头生成算法

传统移动传感网簇头生成算法在筛选簇头节点时中存在的节点密度较低及网络传输性能较差的不足.因此,提出了一种基于蚁群粒子适应机制的移动传感网簇头生成算法.首先选取具有较高能量值的节点作为初始簇头节点,采取粒子迭代方式设计了基于蚁群粒子感知覆盖机制的簇头生成方法,并通过权值评估方式来优化备选簇头节点能量,有效改善因链路抖动而导致的传输性能受限现象,有效提高簇头节点分布密度.基于极限标准差优选机制,通过定时更新备选簇头节点标准差,进一步选取性能较高的节点维持链路性能,改善链路抖动现象并提高网络传输带宽,降低信道噪声对数据传输带来的不利影响.通过仿真实验与基于改进能量均衡机制的传感网簇头生成算法和基于能量优化回收机制的传感网簇头生成算法进行对比,表明所提算法具有更高的簇头节点密度和网络传输带宽.     

基于簇头质量的移动无线传感器网络分簇算法

在部分节点移动的网络环境下,分析了传统静态无线传感器网络分簇算法对节点移动环境下成簇的失效性,给出了影响簇头质量的性能参数集,并提出了基于簇头质量的移动无线传感器网络分簇算法。该算法根据节点活动性、平均邻居距离、节点度偏差及信道质量等簇头性能的影响因子,通过加权的方法计算出簇头质量,在分布式传感网区域内簇头质量最大的节点将竞争成为簇头。通过理论分析和仿真对比表明,与LEACH算法相比该分簇算法降低了平均延迟,延长了网络生命期,并验证了该算法对动态拓扑具有适应性。     

基于事件的移动认知无线传感器网分簇算法

移动认知无线传感网中,节点的移动特性会导致网络拓扑结构不断变化,节点的能耗不均衡等问题,本文提出一种基于事件的移动认知无线传感器网的分簇算法,来重点解决上述问题.算法根据通信区域内的预估计停留时间确定了合格节点和备用节点,通过节点的移动方向、速度、节点在簇中的预估计连接时间等特性,采用直接分簇的方法来建簇,提高簇的稳定性,保证了路由跳数最少.同mESAC, EACRP和MNB 3个算法进行了仿真实验比较,验证了本算法有更低的分簇能耗和更好的连通性.     

移动自组网拓扑发现策略的分析研究*

移动自组网是由移动节点自组织形成的无线网络,由于节点移动、无线通信等特点,构造它的拓扑结构比较困难。通过分析传统的拓扑发现策略,研究了移动自组网拓扑发现策略的最新进展,主要分成蚂蚁算法类和聚簇算法类两种类型,对每个类型中各种算法进行了分类论述,分析了优缺点并进行了综合比较,并讨论了未来需要解决的问题。     

移动Ad hoc网络中基于MIB的分簇拓扑控制算法的研究

移动Ad hoc网络的拓扑管理对网络的性能有很大影响，提出了基于MIB的分簇拓扑控制算法MCTC，通过调整网络节点的发射功率实现拓扑控制，通过分簇方法提供扩展性、自适应性和自主性，实现网络的强连通性．文中对算法的时间复杂度进行了分析，并对SNMPV3MIB进行了扩展，增加了Marlet Management组，以支持性能管理、拓扑管理及通告等功能．     

基于能量等级的分簇拓扑控制算法

针对无线传感器网络中节点能耗不均匀和节点容易过早死亡的问题,提出了基于能量等级的分簇拓扑控制算法ELBC和多跳M-ELBC算法。通过在簇头选择策略中引入能量等级的概念并考虑基站位置影响,上述算法根据网络的整体能量状况动态调节各因素在簇头选择过程中的权重,来有效地保证簇头的合理分布,均衡能量消耗;同时根据节点剩余能量对偏向参数进行优化,来提升高能量节点在簇头竞争中的竞争力,避免低能量节点过早死亡。仿真结果表明,ELBC和M-ELBC算法能够有效地推迟死亡节点的出现时间,均衡节点能耗,延长网络生存时间。     

车载网中基于模糊逻辑的簇头选择算法

在车载网络(VANETs,vehicular Ad Hoc networks)中,车辆以动态节点方式与其他车辆通信.由于车辆数量的变化和高速移动,通信管理并建立稳定网络成为VANETs最有挑战的项目.因此,簇技术成为解决此挑战的可靠方案之一.利用簇技术将车辆划分不同的群,使得网络更强健.为此,提出基于模糊逻辑的簇头选择算法,记为COHORT算法.在COHORT算法中,车辆利用关于平均速度、邻居密度和链路质量的模糊逻辑评估自己成为簇头的资格,具有最高资格的车辆被选为簇头.仿真结果表明,提出的COHORT算法提高了簇头的生命周期和稳定性.     

无线传感网络的非分簇拓扑控制方法研究

无线传感网络通常由能量受限、通信半径较小的传感器节点构成,其中拓扑控制是重要的工程问题。提出了一种基于元胞自动机的非分簇的拓扑控制算法,与传统分簇方法的区别在于本方法试图通过牺牲小部分拓扑连通度和覆盖度来换取更长的系统生存时间。基于元胞自动机模型的研究表明,节点的状态转移规则对系统整体性能起决定作用,在一些规则下系统拓扑呈现稳定变化,符合对无线传感网络拓扑控制的要求。进一步探讨了该机制在工程上的具体实现问题,并与LEACH算法进行了对比,验证了以拓扑性能换取生存时间的设想。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。     

一种无线传感器网络拓扑的启发式分簇控制算法

无线传感器网络的首要设计目标即延长网络生命期,而网络拓扑作为上层协议的重要平台,是实现这一目标的支撑基础. 为了研究符合网络生命期目标要求的传感器网络拓扑控制方案,针对传统分簇算法的部署受限或可靠性缺乏等弊端,从理论上对分簇需求进行了建模分析,最终转化为携近似优化目标的簇划分及簇头选取问题,进而提出了一种启发式的分簇控制算法. 通过实验对方案进行了性能分析和验证,结果表明该算法以较合理的簇规模进行分簇划分,所获拓扑结构具有全局能耗低、骨干网健壮性高的特点,能有效地延长WSN的生命期.     

无线传感器网络拓扑控制算法研究进展

对于无线传感器网络而言,拓扑控制是一个基本问题,对网络性能的影响很大,其目标是用最小的能量维持网络拓扑。文章较为详细地介绍了现有的无线传感器网络拓扑控制算法,并分析了各种控制算法的优缺点,探讨了拓扑控制算法今后的重点研究方向。     

WSN中能量有效的分布式簇首选取算法

目前主要的无线传感器网络分簇路由协议的提出都是基于节点均匀分布、能量均衡消耗等理想化的假设,而这些假设在网络处于实际工作环境时往往导致簇首选取的不合理。针对该问题,提出一种能量有效的分布式簇首选取算法,在选取簇首时综合考虑网络的拓扑特性及网络中各节点能耗等因素。实验证明,采用该算法的传感器网络具有较好的适用性,其使用寿命较LEACH等传统的算法提高了 1倍以上。     

基于移动Agent的无线传感器网络拓扑发现机制

对监测区域中部署的传感器节点的拓扑发现是传感器网络应用的前提,它反映了传感器网络的监测能力。考虑目前拓扑发现算法中能量消耗过多、网络连通性不强等问题,文中结合移动Agent的特点,提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络拓扑发现机制,通过建立数学模型,利用相关邻近图（relative neighborhood graph）理论生成网络拓扑。实验结果表明,基于移动Agent的拓扑发现机制相对于当前存在的拓扑发现算法具有很好的稳定性和良好的节能效果,该算法可以解决节点拓扑请求信息讨多导致过多能量消耗的问颢．     

K连通的分簇式无线传感器网络拓扑控制算法研究

本文提出了一个K连通的分簇式无线传感器网络拓扑控制算法。该算法主要研究分簇过程中簇内骨干节点和冗余骨干节点的选择,以及簇内节点的睡眠调度。骨干节点的选择综合考虑了能量均衡、信道质量、节点失效以及节点移动性问题;睡眠调度则根据不同的节点类型采用不同的调度策略。仿真结果显示,该算法具有较好的拓扑稳定性和网络生存周期,并具有一定的失效容忍性。     

无线传感器网络的一种可调节的拓扑控制算法

在无线传感器网络的拓扑控制问题中,保持节点能耗最低路径和低节点度之间存在一种平衡.最佳的平衡点与具体的应用和网络状态有关.文中提出一种新的拓扑控制算法,使所构造的拓扑能在这两个不一致的目标之间进行调节.该算法所构造的拓扑结构在一极能保持所有能耗最低路径,另一极能使平均节点度逼近理论最小值.仿真结果证实新算法在比已有方案更真实的能量消耗模型下可以保持所有能耗最低路径,同时也显示新算法对节点度有更大的调节范围.     

无线传感器网络拓扑控制研究

随着无线传感器网络的广泛应用,传感器节点的部署环境也更加复杂,网络性能受到很大影响,通过优化拓扑结构,最大化利用节点有限资源成为拓扑控制研究的重要内容,网络拓扑控制在延长网络生命周期、节约节点资源、降低网络干扰等方面发挥着重要的作用,它能够提高路由协议和MAC协议的效率,为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面提供基础。设计实现一种高效的拓扑控制机制已成为无线传感器网络的研究重点,该文中主要是针对现有的部分拓扑控制算法进行了分析和比较。     

一种基于生成树的无线传感器网络拓扑控制算法

文章主要介绍了一种基于生成树的无线传感器网络拓扑控制算法,通过限制代价较大的通信链路来解决网络的连通性与网络拓扑结构的稀疏性之间的矛盾。实验结果表明这是一种有效的拓扑结构控制方法,不仅能够保证了网络的稀疏性,而且能够有效的延长网络的生存周期。     

无线传感器网络中基于多移动代理的拓扑设计

提出了一种适用于无线传感器网络的基于多个移动代理的能量高效信息收集方案(cell with Multiple Mobile SinksMethod,CMMSM).通过一种基于分簇的无干扰拓扑分布设计,配合移动代理的使用,大大降低了MAC和路由协议的设计复杂程度.仿真结果证明了新方案的能量高效性,和满足不同时延要求的应用可扩展性.