融合信任机制和蜜蜂交配优化算法的无线传感器网络能耗均衡分簇方法

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。     

基于嵌套细菌觅食优化算法的WSN分簇路由协议研究

针对现有的用于无线传感器网络(WSN)的分簇路由协议,存在着所有簇头直接与汇聚节点通信、远离汇聚节点的簇头能量消耗过快等一系列的问题,根据嵌套细菌觅食算法(NBFA)及WSN分簇路由算法的特点,对NBFA进行改进并引入到WSN分簇路由机制中,提出一种基于改进细菌觅食算法的WSN分簇路由算法;该算法将到汇聚节点的距离设定为启发函数以找到簇头下沉的最佳路径和提高细菌觅食算法的效率,同时考虑该节点的剩余能量,在数据传输过程中,减少簇头节点的能量消耗,进而实现节点能量的高效利用,增强网络的使用寿命,以实现网络通信的高效。通过仿真,结果表明,该算法是可行的、有效的。     

基于集中控制分簇的能量感知路由

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)分层路由中节点能量受限、网络能耗不均衡的问题,提出了一种基于集中控制分簇的能量感知(Centralized Control Clustering based Energy-Aware,CCCEA)路由.首先,网络中所有节点将剩余能量和位置信息发送给基站,基站根据这些信息将网络划分为多个区域,形成均匀分布的簇;然后,采用集中控制的方式,根据能量和位置信息在各个簇中选择簇头,基站广播簇头节点和簇头数量消息,传感器节点根据接收到的信号强度加入最优簇,形成簇并进行数据传输.实验结果表明,与传统的分层路由相比,本文提出的改进路由算法能有效地平衡网络能量消耗和延长网络寿命.     

基于人工免疫的无线传感器网络信任检测方法

针对传统的基于分簇的无线传感器网络(WSNs)信任评价模型中,簇头节点因负担大量的计算工作而降低网络生存时间的问题,提出一种通过人工免疫评估WSNs中节点信任值的方法。该方法运用阴性选择算法产生检测器,由基站根据检测器进行节点的信任检测,不需要簇头节点聚合成员节点的信任值,只要求簇头节点将成员节点的信任属性发送给基站,降低了簇头节点的负担,延长了WSNs的生存时间。仿真实验结果表明,该方法在延长网络生存时间的同时,与已有方法相比具有较高的检测率,在非信任节点数不超过40%时,检测率高于90%。     

基于人工免疫的无线传感器网络信任检测方法

针对传统的基于分簇的无线传感器网络(WSNs)信任评价模型中,簇头节点因负担大量的计算工作而降低网络生存时间的问题,提出一种通过人工免疫评估WSNs中节点信任值的方法。该方法运用阴性选择算法产生检测器,由基站根据检测器进行节点的信任检测,不需要簇头节点聚合成员节点的信任值,只要求簇头节点将成员节点的信任属性发送给基站,降低了簇头节点的负担,延长了WSNs的生存时间。仿真实验结果表明,该方法在延长网络生存时间的同时,与已有方法相比具有较高的检测率,在非信任节点数不超过40%时,检测率高于90%。     

无线传感器网络节点协作的节能路由传输

针对无线传感器网络(WSN)中数据传输低能耗的需求,提出了一种节点协作的节能路由传输(ECGR)算法.该算法由以下2个方面构成:在物理层,WSN根据数据包循环冗余校验功能获得能够正确解包的节点,然后利用竞争选取算法推举出簇头节点,并通过与簇头节点进行信息交换,形成协作节点簇,从而进行协作发射信号,最终实现多节点分集增益;在网络层,协作节点簇利用基于地理位置信息路由算法,促使数据包始终向目的节点路由,避免了数据包路由向其他方向扩散.与其他同类算法相比,ECGR算法不仅增加了节点簇的传输距离,而且降低了网络整体能耗,并将能耗平衡分布于诸多节点,进而延长了网络寿命.仿真实验表明,当节点密度为0.03时,历经400次仿真,ECGR算法的节点存活率比基于地理位置的路由算法提高了70％.     

WSN中融合多跳路由和休眠机制的改进型LEACH-C协议

无线传感器网络(WSN)中的LEACH-C路由协议性能严重依赖于基站位置,为此提出一种融合了多跳路由和智能休眠机制的改进型LEACH-C协议(LEACH-CMS).首先,利用LEACH-C协议选择簇头,并构建分簇结构;然后,通过蚁群算法(ACO)在考虑路由距离和簇头能量下,寻找簇头到基站的最优多跳路径,并传输数据到基站;最后,基站根据传输数据的质量,利用休眠机制使不重要地区的节点休眠,以此节约能耗.实验结果表明,LEACH-CMS比LEACH-C协议提高约35%的网络寿命和20%的延迟性能.     

基于簇头选举和节点位置优化的WSN分簇路由算法

针对分簇路由协议稳定期和半数存活节点期过短,以及存在簇头选举不稳定和出现零簇头情况等问题进行改进,提出了一种基于簇头选举和节点位置优化的分簇路由算法。通过改进簇头选举流程,修改候选簇头节点集合的更新策略来保障簇头选举的稳定性。增加节点与基站的距离和节点与簇头的距离2个参数作为阈值调节因子,调节节点当选簇头的概率以均衡网络能耗延长稳定期和半数存活节点期。仿真结果表明,该算法能够保障每一轮选举出最佳数量的簇头并且避免零簇头情况的出现,同时在网络寿命上能有效延长无线传感器网络(WSN)的稳定期和半数节点死亡期。     

基于中继节点机制的分簇数据融合算法

针对分簇的无线传感网中存在的簇首选择机制不合理以及在簇发送数据过程中因能耗不均衡而导致网络生命周期短的问题,提出基于中继节点机制的分簇数据融合算法.算法在不同分簇内根据数据信任值和能量信任值选择簇首,并在每个单独簇内选择一个中继节点,簇首收集簇成员的数据并融合,随之发送至中继节点;中继节点代替簇首与基站进行数据通信等工作,簇首在每轮的能量消耗会明显减少.对比传统的LEACH算法进行仿真实验,结果表明:采用此算法的无线传感器网络的生命周期有效延长了16%,并在一定程序上均衡了能耗.     

传感器网络中一种基于簇的路由算法的研究

为了降低无线传感器网络中节点的能量消耗,提高网络生存期,提出了一种基于簇的路由算法.该算法首先采用K均值动态聚类算法将网络分簇,靠近Sink节点处具有更多的簇;其次利用数据汇聚路由算法寻找从簇头节点到Sink节点的路由;最后由当前簇头根据节点剩余能量及邻居节点的位置重新选择下一轮的簇头,并由新簇头形成簇间路由.仿真计算证明该算法是合理有效的,达到簇内节点能量均衡消耗的目的,同传统分簇算法相比,具有更长的网络生存期和更低的通信能耗.     

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.     

基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法

文章以无线传感器网络在建筑环境下的应用为研究背景,根据建筑能耗监测系统中无线数据传输网络特性,按位置信息对网络节点进行分簇,设计网络2级结构模型;并设计适合该网络模型的基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法,保证簇头节点从邻居列表中选择最佳下一跳节点,最终实现与Sink节点的数据通信功能。仿真分析表明所设计的路由算法具有低时延、高可靠性、节能等优点。     

基于混合PSO的无线传感网安全分簇算法

为了合理有效地管理和维护无线传感网络中的节点,提出基于混合粒子群算法的安全无线传感网分簇算法,基于网络的安全性和节点的信任度问题,在分析粒子群优化算法的基础上,引入局部最优解对最优解搜索过程的影响。在适应度函数中,该方法将节点剩余能量、与其他节点的连接性能以及安全信任度作为主要评价指标,把粒子群算法多次迭代得到的适应度值最高的节点作为簇首节点。通过实验对比了该算法与LEACH和MCBMC算法对节点生命周期的影响。结果表明,在不同恶意节点数量和不同节点密度的情况下,该算法能使无线传感网络具有较长的生命周期。     

基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法

针对当前部署无线传感网中存在的成簇机制僵化、簇头节点难以进行周期性选举且存在簇区域结构难以动态更新的难题,提出了基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法.首先在初始化的过程中依据能量阈值进行动态初步的节点分割,形成初步的簇头-簇成员的区域结构;然后按照节点归一化能量剩余水平决定在更新周期内是否进行簇头节点的更换,从而实现了簇头节点按能量最优原则的动态周期性的更换;最后通过簇头节点与簇间汇聚节点形成的传输链路实现信息的协同传输及簇间交汇,有效改善了网络数据的传输质量.仿真实验表明:与RMCRW算法、CMEDD算法等相比较,本文提出的新无线传感网簇路由算法能够有效提高无线传感网的生存周期,减少网络控制开销,改善传感数据的传输质量.     

用于无线传感器网络的节能路由模型与仿真

针对多跳无线传感器网络中传感器节点能耗不均衡的问题,本文提出了一种节能路由模型EER,并对模型进行了分析与仿真.EER在网络中动态划分节点簇,动态建立簇头节点到sink点的多跳路由,通过非线性算法控制节点簇的尺寸,采用局部信息汇聚与汇聚信息多跳传递相结合的方式向sink点传递数据,从而达到平衡节点能耗的目的.仿真结果表明,EER在建立无线传感器网络节点到sink点的节能路由、平衡无线传感器网络节点的能耗和延长整个网络生命期等方面,都有较好的性能.与LEACH相比,节点数量下降10%的时间延长了0.9倍.     

基于电力通信的LEACH算法的研究和改进

结合无线传感器网络在智能电网的应用,构建了无线传感网的能量模型,详细分析了LEACH算法的原理和实现方法.针对电力通信自身特点,分析LEACH算法存在的不足,提出了一种针对电力通信的改进型算法SG-LEACH.该算法根据电力通信的特点,将节点分为普通节点与高级节点,高级节点优先当选簇首.仿真结果表明,SG-LEACH算法能有效平衡节点能耗分布,大幅延长节点生存时间,提高网络传输效率.     

无线传感器网络基于能量估计自适应算法SESP

无线传感器网络节点自身携带的能量有限,为了延长节点的使用寿命,在研究无线传感器网络节点能量消耗的基础上,提出一种基于同设备同参数能量估计的自适应算法SESP.SESP算法选择簇首时,不需发起通信以获知簇内其他节点的剩余能量,减少了簇内的通讯量,同时也简化了节点能量估计的计算复杂度,从而降低节点的能量,延长无线传感器网络的生命周期.     

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.     

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。