无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法研究

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

基于能耗均衡的Leach算法优化

Leach算法主要是通过选择路由最短的簇头节点来传输数据,但忽略了簇头节点本身的剩余能量和数据传输质量等问题,容易造成簇头节点过早失效,使网络过快分裂。因此提出了一种基于中继簇头节点的Leach算法,来均衡网络负载。最后实验结果表明优化后的Leach算法,比原算法能耗更均衡,网络更稳定。     

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法研究

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)优化模糊C均值聚类(FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。     

一种高效节能的无线传感器网络簇间多路径路由协议

基于簇的路由协议是无线传感器网络的研究热点,本文针对现有的簇间路由协议没有考虑网络负载的均衡,提出一种高效节能的无线传感器网络簇间多路径路由协议。该协议基于簇头节点到汇聚节点的最小跳数生成从簇头节点到汇聚节点的多条路径,根据簇节点的剩余能量和负载将数据通信均匀分布在不同的路径上,从而达到簇头节点间的负载均衡。仿真实验结果表明,该路由协议能有效地均衡网络负载,节省簇头节点能量,从而延长网络的生存时间。     

基于能量和距离的分簇式WSN路由协议设计

针对典型分簇式路由LEACH协议随机选取簇头节点、分簇不合理等造成的网络节能不理想的情况,提出了一种基于能量和距离的分簇式路由协议EDCRP。通过把节点到基站的距离和其剩余能量作为基站选取簇头的参考因素,借鉴遗传算法中的轮盘赌思想选择簇头,并设置簇头之间的距离阈值,合理选取和分布簇头。通过在Matlab环境下仿真实验,比较了LEACH、DIRECT和EDCRP协议。实验表明,EDCRP协议可改善负载均衡和有效地延长网络生存时间。     

基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议

针对现有信任感知无线传感器网络安全路由协议局部决策导致整体安全性不足以及能耗和负载不均衡的问题, 提出一种基于改进遗传算法的无线传感器网络信任感知安全路由方法. 该方法中节点根据直接信任值、 间接信任值、 挥发因子和剩余能量计算得到综合信任值, 以综合信任值最大、 网络能耗最小以及负载均衡为目标, 构建相应的适应度函数, 并将簇头选择和路由搜索用单个染色体编码, 通过改进遗传操作形成优化的下一代, 从而找到最优的簇头集和每个簇头的最佳路由路径. 仿真测试结果表明, 该方法能保障网络安全, 提高网络能量效率, 均衡网络负载, 延长网络生命周期.     

能量高效的无线传感器网络稳定分簇路由协议

针对无线传感器网络能量受限和能量消耗不均衡问题,提出了一种能量高效的稳定分簇(energy-efficient steady clustering,EESC)路由协议,其核心思想是:当前簇头根据其簇成员节点的剩余能量信息决定下一轮簇头,下一轮簇头上任后,非簇头节点根据能量距离函数决定加入哪个簇头,簇间通过簇头最小能量耗费判定依据来决定采用单跳还是多跳通信方式向基站发送数据.EESC路由协议每轮产生的簇头数量稳定,综合了分布式和集中式两类分簇协议的优点.实验结果表明,EESC路由协议不仅高效地利用了网络节点有限的能量,而且均衡了节点的能量消耗,显著地延长了网络的存活时间.     

基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议

针对现有信任感知无线传感器网络安全路由协议局部决策导致整体安全性不足以及能耗和负载不均衡的问题,提出一种基于改进遗传算法的无线传感器网络信任感知安全路由方法.该方法中节点根据直接信任值、间接信任值、挥发因子和剩余能量计算得到综合信任值,以综合信任值最大、网络能耗最小以及负载均衡为目标,构建相应的适应度函数,并将簇头选择和路由搜索用单个染色体编码,通过改进遗传操作形成优化的下一代,从而找到最优的簇头集和每个簇头的最佳路由路径.仿真测试结果表明,该方法能保障网络安全,提高网络能量效率,均衡网络负载,延长网络生命周期.     

一种LEACH的分簇优化策略

针对优化无线传感器网(WSN)的网络寿命问题,在低功率自适应分簇协议(LEACH)的基础上,提出一种分簇优化策略LEACH-Cluster Control(LEACH-CC)。在成簇阶段,提出一种易于工程实现的二次分簇策略。对簇成员过多的簇进行二次分簇,降低簇头负载,改善簇头分布不均匀,均衡全网能量消耗。优化簇内成员的入簇准则,寻找全局能量消耗最优的簇头加入,延长网络寿命。仿真实验结果表明,该策略能减少全网节点能量消耗,有效延长15%的网络生命周期。     

无线传感网络簇内圆状分割路由算法的研究

无线传感网络中部分区域节点事件频发,形成能耗热点,引发网络负载不均衡,缩短网络生命周期?针对无线传感网络能量受限的问题,在分析研究混合能量有效的分布式路由算法(hybrid energy-efficient distributed clustering approach,HEED)的基础上,提出了一种簇内圆状分割的无线传感路由算法(circle cluster HEED of radius adjustment,CCRA-HEED)?该算法以非定长半径对层次分簇后的簇内感知区域进行非均匀圆状再分割,并从数学角度进一步分析网络能量的均衡特性?仿真结果表明,CCRA-HEED算法能够有效减少无线传感网络的能量消耗,获得较长的网络寿命和均衡的能量负载?     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

利用发送速率调节无线传感器网络节点的能耗策略研究

无线传感器网络一般都采用节点逐跳转发方式进行数据传输,这一通信机制容易导致网络局部区域的节点能量消耗较快,进而导致整个网络过早死亡。根据无线传感器网络的数据传输特点建立了一种以节点跳数为基础的全新网络模型,通过分析网络的数据特征得到了节点承载的数据量模型,进而得出了传感器网络的能耗及其数据发送延迟。在此基础上,在保证应用延迟需求前提下,提出了网络寿命最大化的求解算法。这一算法通过依次降低能耗较高节点的数据发送速率来降低其能耗,同时通过升高能耗较低节点的数据传输率,最终取得最高效率的网络参数。通过理论分析、模拟实验结果及与其他算法效果的比较,文章所提出的解决法案可在很大程度上有效延长网络寿命。     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

一种基于过滤器的无线传感器网络复杂查询优化算法

无线传感器网络节点无法获得持久的能量供应,因此高效地利用有限的能量,尽可能多地延长节点工作时间,是无线传感器网络中的重要研究点.介绍了一种基于过滤器的无线传感器网络复杂查询优化算法FbUA.其基本思想是为每一个无线传感器网络节点设置一个过滤器.过滤器本质上是一个由样本值确定的取值区间.当节点采集到新数据时,根据本地的过滤规则决定是否向上提交.这样可以屏蔽某些无用通信,节省节点能量,延长其工作时间.FbUA可以完成Top-k,k-NN等复杂查询.模拟实验结果表明,在多数情况下,FbUA可以节约通信量50%~70%.     

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.     

无线传感器网络基于节点调度的双簇头路由协议

为了延长无线传感器网络的生命周期,提高节点能量利用率,将分簇与节点调度相结合,提出了一种基于节点调度的双簇头的路由协议.该算法利用节点调度实现网络中冗余节点查找,减少分簇时活跃节点;考虑节点和基站的距离及能量,优化选择主、副簇头,副簇头优先选择冗余节点.主簇头用以收集和融合簇内节点的信息,副簇头负责与基站进行通信.仿真结果表明,新算法能有效节约网络能量、平衡节点能耗、延长网络生存时间.     

融合信任机制和HBMO算法的WSN能耗均衡分簇方法

针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM).首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小.在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源.在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头.同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗.通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命.     

无线传感网络LEACH协议的优化研究

LEACH( Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy低功耗自适应分簇)算法可以有效地解决传感器节点能量限制的问题,显著地延长整个网络的生命周期。但在分簇簇头的选择过程中仅考虑此节点是否在之前的轮中担任过簇头节点,并未考虑节点剩余的能量与其所处的位置,使得簇头的选择并非最优。针对这种情况,本文在原有LEACH路由算法的基础上从节点剩余能量与节点分布位置两方面对其进行优化,提出了一种新的路由优化算法为I-LEACH。仿真结果显示I-LEACH较LEACH协议延长了网络生存周期,降低了网络总体能耗,使无线传感网的整体性能得到一定提升。