基于簇头集的无线传感器网络定向扩散协议

由于无线传感器网络中的节点能量有限,因此能量有效是拓扑设计时需要面对的一个重要问题,它能在很大程度上影响网络的寿命。本文提出了一种能量有效的基于簇头集的被动分簇定向扩散路由协议(HPDD)来最小化无线传感器网络中的能量消耗。该协议在被动分簇定向扩散路由协议(PCDD)的基础上加入了簇头集的概念,在网络中簇头集中每一个成员都可以作为簇头来发挥作用,从而减少洪泛建立网络拓扑结构的次数。理论分析和仿真结果都表明,该协议能有效减少网络中不必要的能量消耗,延长网络数据传输的时间,并且更适用于大中型网络。     

异构传感网中一种能量均衡非均匀分簇算法

分簇路由协议是无线传感网中减少能量消耗、延长网络寿命的一种重要手段.大部分分簇路由协议基于均匀分簇算法,却忽略了无线传感网单跳路由协议中远离基站的簇头需要消耗更多能量,从而导致整个网络能量消耗不均匀.针对以上问题,提出异构传感网中一种能量均衡非均匀分簇算法.一方面,簇头选取阶段,在考虑节点剩余能量的同时,引入非均匀竞争机制;另一方面,簇构建阶段,为节点选取簇头时,不仅考虑簇头剩余能量、节点与簇头间距,也考虑节点与基站间距.仿真结果表明,与LEACH,SEP,DEEC分簇算法相比,该算法有效均衡了簇头的能量消耗、延长了网络寿命.     

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.     

KACO:基于分簇算法的高能效路由协议

针对无线传感器网络中存在的节点能量受限、网络循环利用周期短、吞吐量少等问题,提出了基于分簇的动态路由协议KACO。算法初始阶段采用改进的K-means聚类和蚁群聚类算法获得网络分簇;综合考虑节点的能量效率、当前节点与基站的距离、节点与簇内其他节点间的距离3个方面的因素选择簇头节点。在数据传输阶段,根据节点间的距离动态调整传输路径,有效地减少了节点在数据传输时的能量消耗。实验结果表明,与其他基于分簇的网络节能方法相比较,该方法取得了较好的性能。     

分簇水声传感器网络簇头选举算法优化

针对水声传感器网络分簇协议中簇头数量自由度高以及分布不均所导致能量消耗过多的缺陷,提出一种基于优化分簇的、能耗均匀的分布式LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)协议。改进分布式簇头选择机制,每轮中簇头选举由一次选举改为多次选举,引入最优成簇规模控制策略,实现簇头节点的位置分布优化,提高簇头数目稳定性,实现均衡网络能量。仿真结果表明,该改进LEACH协议能解决水声传感器网络分簇协议存在的能量问题,使网络的能量消耗更加均匀,并在一定程度上延长网络的生存期限。     

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。     

基于位置加权粒子群算法的WSNs能量优化

针对无线传感器网络经典分簇协议Leach存在能量消耗过大的问题,提出了一种基于LEACH的改进协议。该协议采用位置加权粒子群算法结合对惯性权值、学习因子的调整,优化LEACH协议的簇头选择机制,将节点剩余能量、簇间距离及簇头到基站的距离作为适应度函数因素,调节簇及选举簇头。仿真结果表明,改进的协议使整个网络能量消耗达到相对均衡,大大减少了节点能量消耗,从而延长了网络寿命。     

基于RSSI的分层定向扩散路由协议

针对传统的定向扩散路由协议网络中节点耗能大、网络中兴趣消息冗余严重及时延大等不足。本文提出了一种基于RSSI的分层定向扩散路由协议。该协议在兴趣扩散的过程中,将网络中的节点进行分层,实现兴趣消息在层与层间传输,大大减少了兴趣重复传播。与此同时,记录每个节点各传播路径上的RSSI值,这样在找到匹配的数据源节点的同时,就能确定一条最优路径来进行数据的传输。仿真实验结果表明,与传统的定向扩散路由协议相比,该协议减少了参与兴趣扩散的节点数量、降低了节点的平均能耗同时减少了时延,使网络性能得到显著的改善。     

支持QoS的事件驱动传感器网络异步分簇协议

针对目前基于周期性分簇的同步协议需时间同步、不适应于事件驱动下的传感器网络的问题,提出了一种事件驱动下支持服务质量(QoS)的异步分簇协议,其核心是事件产生时能够保证实时可靠传输,网络分簇按照某一分簇概率异步进行,该概率由簇头的数据传输速率和剩余能量共同决定;无需时间同步,且采用混合式的簇构造算法来选举新簇头.仿真实验结果表明:该协议保证了敏感数据的实时传输,降低了丢包率,并有效地均衡了节点的能量消耗,延长了网络存活期.     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇算法

为避免无线传感器网络的能量空洞问题, 延长无线传感器网络寿命, 提出一种新的基于双簇头的无线传感器网络非均匀分簇算法. 该算法综合考虑节点剩余能量和节点到基站的距离选举分簇簇头, 将无线传感器网络分为不同规模的簇; 为了减小规模较大簇的簇头节点收集与传输数据的负担, 在数据传输阶段构造基于改进最小二 叉树的数据传输路径. 实验结果表明, 该算法能够有效减小节点能量消耗, 可有效延长无线传感器网络的使用寿命.     

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。     

基于能量感知的传感网能量中性分簇路由协议

针对能量获取异构的无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行问题,提出一种基于能量感知的能量中性分簇路由协议,该协议针对太阳能环境下节点获取能量异构的场景,将改进的天气条件移动加权平均算法引入能量收集预测过程,根据获取能量预测构建能量中性约束,在此约束下构建动态簇头集群机制和自适应时隙分配策略,保证了整个网络在能量获取下的持久运行,通过凸优化得到最优的网络分簇数量,最大化了网络数据吞吐量。通过模糊逻辑选择簇头节点,综合节点剩余能量,获取能量预测和节点相对位置等多种因素,提高了簇头选举的合理性。通过仿真分析,该协议能够保持能量获取下网络持久运行,在网络吞吐量和降低簇失败次数方面的性能具有明显优势。     

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.     

基于能量优化分簇的WSN路由协议

针对无线传感器网络的特点,在LEACH协议的基础上,提出一种新的能量优化分簇路由算法。该算法使用能量因子修正了LEACH协议中的阈值,产生簇头;再选取距离最近的两个节点形成节点对,选择能量高的节点采集发送数据,采集的数据最后通过簇头融合提交给基站,从而减少了节点的能量消耗。MTLAB仿真结果显示该协议有效延长网络的稳定期。     

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.     

无线传感器网络中基于环的非均匀分簇路由算法

就无线传感器网络中的能量利用效率和负载平衡问题进行了研究,提出了一种基于环的非均匀分簇路由协议(NRCR)。在该协议中,节点分布在相同间隔的同心圆环中。通过最优化的簇头数目,同心圆环被分为不同大小的网格,由网格来组成簇。同时根据剩余能量和节点的位置选择簇头。最后,通过旋转网格改变节点的相对位置来平衡网络负载。仿真结果表明NRCR能有效均衡节点之间的能量消耗,延长网络寿命。     

无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法

针对无线传感器网络LEACH路由协议簇头分布不均匀、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题,提出基于DCHS簇头选择策略的无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法LEACH-MUL。该算法在非簇头节点中选择一个节点作为通信簇头节点,其它簇头节点进行融合后的数据发送到该簇头节点并进行数据再次融合,最后通信簇头节点将数据融合后的结果数据发送到基站BS。LEACH-MUL算法能够有效地均衡节点能耗,提高能量利用率,延长网络寿命。     

基于深度学习模型的WSN路由协议算法

为降低无线传感网网络(WSN)的能量消耗,延长网络生存周期,提出一种基于深度学习模型的WSN路由协议算法。算法首先在汇聚节点完成训练并进行分簇,将训练好的参数传递给各簇节点,各簇节点对采集的数据进行特征分类、提取、再融合后传递给汇聚节点。在进行分簇时,为使簇头的分布更均匀,在估算最优簇头数的基础上,改进分簇方法,减少分簇次数,节省网络能量消耗。通过仿真实验表明,基于深度学习模型的WSN路由协议算法减少网络能量消耗,延长网络生命周期,更适合大规模远距离通信。     

基于增强学习的非均匀分簇水声传感器网络能耗研究

近年来,水声传感器网络越来越成为研究的热点,但由于水下环境复杂多变,导致网络中能量消耗不均的问题.针对此问题提出了一种基于增强学习的非均匀分簇的水声传感器网络路径优化算法.该算法首先根据水声传感器网络中节点的深度和剩余能量把传感器节点分成大小不同的簇;然后根据节点的综合属性值选出最佳簇头;最后在数据传输阶段利用增强学习和ε-greedy策略对簇间的传输路径进行决策和学习,寻找最优路由.实验结果表明:本文方法可以有效均衡能耗,并延长网络寿命.