一种基于自适应退避策略的无线传感器网络分簇算法

证明了LEACH算法的不确定特性将会导致某些节点过快耗尽电池能量而缩短系统寿命.提出了一种基于退避策略的负载均衡的分簇算法,通过自适应地调整每个节点的退避等待时间,从而保证拥有较多电池能量的节点有更大的机会成为簇首,并引入信道竞争的机制来保证簇首的均匀分布.仿真实验表明,该算法有效延长了系统寿命,提高了网络的能耗效率.     

高性能无线传感器网络分簇算法

为解决无线传感器网络中经典低能量自适应分簇算法产生的簇头数量分布不稳定,从而导致网络生存时间变短问题,提出一种基于双重选举机制的分簇算法(TSSCH).仿真结果表明,与经典低能量自适应分簇算法(LEACH)相比,TSSCH算法可保证无线传感器网络的簇头数量更加合理地分布在最优值周围,从而能够更好地均衡无线传感器网络负载,达到延长无线传感器网络生命期的目的.     

无线传感器网络分簇算法的研究

从节省无线传感器网络能量消耗的角度出发,在分析当前最具代表性的分簇算法LEACH的基础上,将图论知识和无线传感器网络拓扑结构相结合,引入Floyd算法来选择簇头.为测试Floyd算法的性能,通过仿真试验,主要从每个节点能量的消耗和LEACH算法进行了比较,证明了该算法能在一定程度上节省整个网络的能量消耗,说明了该算法的有效性.     

无线传感器网络分簇路由算法及其改进

无线传感器网络的能量有限是限制其作用的重要因素,因此如何高效使用能源并延长节点寿命成为研究的热点.结合已有算法,提出了一种改进的分簇路由算法,将簇头的选举由原先的随机选举变为基于剩余能量的选举,以平衡网络负载;在数据传输过程中采用多跳的通信方式降低簇节点的通信负载.仿真结果实现了节能、平衡节点能耗、延长网络寿命的目的.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于节点划分的无线传感器网络自适应分簇算法

为延长网络的生命周期,针对随机部署的无线传感器网络节点均匀分布和能量有限的特点,提出了一种基于节点划分的分布式自适应分簇算法.通过节点的划分均衡簇内负载,利用节点的剩余能量与通信距离信息的自适应加权来优化调整节点竞选簇头的概率.模拟实验结果表明,该算法可有效延长网络的稳定周期和生存时间,数据传输量比LEACH-E算法增加了近20%.     

基于最大选票的无线传感器网络分簇算法

在分簇的传感器网络中,簇首节点的选取将直接影响网络的生存期。提出了一种基于最大选票的分簇算法(CABMV),该算法综合考虑节点剩余能量及网络拓扑结构对簇首选举的影响,每个节点根据邻居节点的投票数决定是否当选簇首。该算法是完全分布的,不依赖网络大小及结构。仿真实验表明,该算法扩充性强,能量利用率高,能有效的延长网络生存期。     

基于双簇头无线传感器网络分簇算法的研究

针对无线传感器网络分簇协议中簇头及附近节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于双簇头的无线传感器网络分簇路由算法。该算法利用双簇头的网络模型来解决节点侦测信道消耗能量的问题;构造了适应值函数和能量消耗函数用于选择和优化簇头,提高网络能量消耗的均衡性,降低网络能耗。实验结果证明了该算法的有效性。     

无线传感器网络中改进的HEED分簇算法

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议在能量消耗、拓扑控制以及数据融合等方面具有优势。采用完全分布式产生簇头的HEED协议具有分簇速度快、簇头均匀等优点。但是HEED协议没有考虑网络中节点的移动性,当邻居节点距离发生变化时,通过簇内最小平均功率（AMRP）决定节点属于哪个簇会导致簇头能量开销过大,网络生命周期减小等问题。针对HEED分簇算法存在的问题,提出了一种基于稳定性的S-HEED分簇算法。S-HEED协议以稳定性作为参数来决定节点的所属簇,解决了因为移动性带来的簇内节点和簇头能量消耗过高问题。仿真实验证明,S-HEED算法有效的减少了簇头节点的能耗,延长了网络寿命。     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

分析了无线传感器网络的分簇路由算法,针对现有算法存在的热点问题,提出一种基于分簇思想的能量高效路由算法.采用簇首轮转及局部竞争优化节点簇内通信的能量消耗,采用粒子群优化算法均优化簇首节点的簇间通信负载和能量消耗,从而延长网络的生命期.仿真结果表明,该算法能够有效提高无线传感器网络生存期以及节点与网络的能量利用率.     

一种高效节能的无线传感器MAC协议(英文)

无线传感器网络基于睡眠调度机制的MAC协议存在传输延迟较大的缺点.针对现有的解决方案多只适用于低负载环境的局限性,提出了一种改进方案—HMAC.通过使用两个调度帧,HMAC可在一个周期内实现高效多跳传输,同时保证恶劣链路条件不会影响下游节点.理论分析和仿真实验表明,与S-MAC和RMAC相比,采用该协议可以在重负载下有效提高能量利用率,并降低传输延迟.     

无线传感器网络安全加密成簇算法的设计及研究

在无线传感器网络中,网络节点的成簇算法是实现对传感器网络高效节能管理和应用的有效途径.为了提高网络的安全性和寿命,提出了一种基于随机并行簇头选举算法和密钥预分配方案,在假设的网络模型中,均匀地选举簇头节点,并且实现对恶意节点的识别和删除,在数据通信阶段通过加密算法实现数据通信的安全性,从而有效地实现网络寿命的延长和数据通信的安全.     

无线传感器网络安全加密成簇算法的设计及研究

在无线传感器网络中,网络节点的成簇算法是实现对传感器网络高效节能管理和应用的有效途径为了提高网络的安全性和寿命,提出了一种基于随机并行簇头选举算法和密钥预分配方案,在假设的网络模型中,均匀地选举簇头节点,并且实现对恶意节点的识别和删除,在数据通信阶段通过加密算法实现数据通信的安全性,从而有效地实现网络寿命的延长和数据通信的安全。     

无线传感器网络初始化簇头选举算法

利用节点初始分布后,对无线传感器网络具有的极少确知信息,建立了初始的异步通信模型;同时给出一种简单产生临时ID号的方法,保证相互间较大概率的互异性.基于此,提出了一种有效初始簇头选举方法,通过局部比较本地ID与邻居ID,实现快速簇头选举.实验表明,该方法能在无线传感器网络初始分布的无序、空白的环境下,迅速建立起有效的簇头,完成网络初级结构的建立,为后续接入资源的分配乃至协议的应用,提供了前提.多组仿真结果表明,算法的稳定性较好,具有较强的实用性.     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由协议

针对决定性簇头选择 (deterministic cluster-head selection,DCHS）协议簇头阈值函数的不足,提出一种能量高效分簇算法(energy efficient clustering,EEC)协议。分析了低功耗自适应集簇分层型（low-energy adaptive clustering hierarchy,LEACH）协议及其改进协议DCHS的设计缺陷,设计了一种新的簇头选举机制,在选举簇头时,不仅考虑节点剩余能量,而且能够保证网络中簇头节点的数量,并且用码分多址 (code division multiple access,CDMA)机制使非簇头入簇,减少了对相邻节点的干扰。仿真结果表明,与LEACH和DCHS协议相比,EEC协议能有效地延长网络生存时间,且网络能耗更加均衡。     

无线传感器网络多目标路由的改进蚁群算法

提出一种集能耗、时延、鲁棒性和传输效率等于一体的多目标路由,且各目标的权重可以根据实际情况进行调节,具有较强的灵活性,提出一种正反馈和负反馈并存机制的蚁群算法,其主要思想是,若前路径比以往求得的最好路径性能更优,则当前路径信息素将加强,同时用当前路径取代最好路径,否则当前路径信息素减弱.用该改进的蚁群算法求解无线传感器网络多目标路由问题,实验数据表明:改进的蚁群算法的路由各方面性能良好,并优于目前其他典型路由.     

无线传感器网络q分类融合算法

针对大规模无线传感器网络信息传输量和节能要求,提出一种新的与空间事件相关的融合算法.新的融合算法在分簇路由协议LEACH基础上,构建了包含区域信息的q分类数据结构,使之能够完成对包含区域信息的数据分布查询任务.通过仿真对包含区域信息的q分类融合算法的数据传输量与精确度等指标进行计算分析,将其结果与简单结构LIST融合算法进行比较.结果表明包含区域信息的q分类融合算法在节省能量、平衡网络负载等方面效果明显,网络规模越大节能效果越好,在保证网络寿命的前提下可以得到尽量完善的整个网络数据及对应的区域信息,提高了获取的网络数据质量.     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。