无线传感器网络中基于能量的簇首选择改进算法

针对LEACH分簇路由协议在选簇首时没有考虑节点能量而影响网络寿命的问题，提出了一种根据节点的剩余能量来调节节点生成随机数的大小，从而调整节点成为簇首概率的簇首选择算法，剩余能量越多的节点成为簇首的概率越大。仿真结果表明，此改进算法比LEACH算法能延长网络寿命10%以上,网络性能得到了提高。     

无线传感器网络LEACH算法的改进研究

针对LEACH算法节点生命周期短和能耗不均衡的问题,提出了一种改进的LEACH算法。算法在簇头节点选择时综合考虑节点剩余能量和当前位置问题,使簇头的分布更均匀;同时在估算最优簇头数的基础上,改进了分簇方法,减少了分簇次数,节省了网络能量消耗。仿真实验表明,改进的LEACH算法使整个网络能耗更加均衡,延长了无线传感器网络的生命周期。     

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。     

基于移动性优化PSO的LEACH路由算法

针对LEACH算法存在随机选择簇首、没有考虑节点剩余能量对节点地位的影响以及节点位置和密集度不同造成节点能量失衡的问题,研究使用移动性优化PSO来改进LEACH算法以均衡不同位置簇头间的能耗.移动性优化PSO使粒子根据速度信息自适应调整参数进行搜索,可避免因PSO算法早熟收敛、易陷入局部最优而导致的不能有效控制网络分簇均匀性的问题.理论分析和仿真结果表明,基于移动性优化PSO的LEACH路由算法可以有效地提高节点能量利用率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

基于NS3的LEACH协议仿真与改进

LEACH协议是无线传感器网络中经典的分簇算法,但LEACH协议中簇首是随机产生的,存在簇首分布不均、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题.基于此提出的LEACH-ER算法采用动态的簇首选举机制,将代表簇首间地理位置的RSSI信息和节点剩余能量引入选举权值,以均衡能量消耗和优化簇首分布.仿真结果表明,与LEACH算法相比,LEACH-ER算法有效地均衡了节点能耗,提高了能量利用率,从而大大地延长了网络寿命.     

基于能量、节点密度的LEACH-TYC拓扑控制算法的研究

网络拓扑控制是无线传感器网络研究和应用中的一个关键问题。针对LEACH算法及基于LEACH改进DBCP算法存在的问题,文章提出了一种新的改进拓扑控制算法：LEACH-TYC。该算法采用与LEACH算法相同的前提假设,借鉴DBCP算法的优点,进行了如下改进：一是允许担任过簇首节点的还可以继续当选,但是必须满足限定在一定的次数和剩余能量达到一定的值的基础之上。二是利用节点密度改进簇首的选举阀值。三是非簇首节点加入簇时综合考虑节点间剩余能量和节点间距离。仿真结果表明,LEACH-TYC算法使得簇规模更均衡、网络生存时间更长、节点能耗更少。     

基于AP聚类的分簇网络拓扑控制算法

针对无线传感器网络LEACH协议分簇过程中存在的簇头节点分布不均匀、选取时未考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于近邻传播聚类的自适应双选分簇网络拓扑控制算法(ADSAP)。ADSAP在参考AP聚类算法中聚类中心的选举策略的同时引入参考节点概念,能够根据当前参考节点的状态选择性的使用基于AP聚类的分簇策略或基于参考节点的分簇策略。两种分簇策略综合考虑了无线传感器网络中各个节点的剩余能量以及节点与汇聚节点间距离因素,能够在获取分布较为均匀的簇头节点的同时避免出现自身剩余能量较低的节点当选簇头节点的情况出现。仿真结果表明:基于ADSAP分簇算法的LEACH协议(ADSAPLEACH)相比于原LEACH协议分簇算法能够使簇头分布更加均匀、簇头选举更为合理、网络能耗更加均衡,有效延长了整个传感器网络的寿命。     

一种基于能量和密度的低功耗自适应集簇分层协议的优化

根据经典的低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议,提出了一种新型的簇首节点选择机制,通过加权思想综合考虑了节点的剩余能量和密度参数来优化簇首节点的选择,权衡簇首节点负载均衡和网络生存时间之间的关系,以得到较为理想的加权因子.仿真结果表明:在仿真区域面积为100 m×100 m、节点数目为100的条件下,相比于LEACH算法,该算法将第一个节点的死亡时间延长了19.6%,并且500轮后,网络中的剩余节点数是LEACH算法的5倍多,改善了节点能耗,有效提高了整个网络的生命周期.     

基于LEACH协议的无线传感网能效分簇算法

针对基于LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol)协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题,提出了LEACH-E(LEACH based on Energy)算法.该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量,使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当簇头;在普通节点的入簇包内携带节点能量信息.通过簇头计算簇平均能量,并转发给BS(Base Station)以计算获取网络平均能量;BS可充当簇头降低网络能耗速度.实验验证结果显示,该算法提高了网络的寿命、吞吐量,能量效率也有一定的优势.     

无线传感器网络中改进的EEUC路由协议

基于对无线传感器网络LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)协议与EEUC(energy-efficient une-ven clustering)协议的研究,针对EEUC协议中存在的候选簇首选择未考虑当选最终簇首次数、下一跳簇首选择主要考虑网络能量开销指标和频繁构造簇浪费能量问题,提出了改进的EEUC(improved-EEUC,I-EEUC)协议。I-EE-UC协议中,借鉴LEACH协议中簇首选择策略对EEUC协议中候选簇首选择进行改进,并且在选择下一跳簇首时综合考虑网络能量开销指标,下一跳簇首剩余能量与簇内成员数目等因素。为减少传输控制信息能耗且不降低网络能量效率,采用每2次数据收集后重新构造簇。仿真结果表明,新改进的协议让节点轮流担任最终簇首,有效地均衡了网络中节点的能耗,延长网络的存活时间。     

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。     

基于非均匀分布双融合节点的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）算法基础上进行改进的混合型融合算法．该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理．然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据．仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强．     

能耗均衡的低功耗自适应集分区路由改进算法

针对LEACH算法簇头选取不佳、网络寿命过短问题,提出一种基于分区的LEACH改进算法。该算法根据节点剩余能量、邻居节点数及距基站距离对簇头选举产生的影响,对簇头选举函数进行优化;对监测区域进行分区,不同分区采取不同的数据传输方式,减少基站附近簇头节点转发信息的负载量,有效避免基站附近“能量空洞”现象的发生。实验结果表明,相比于LEACH和LEACH-EDP算法,本文改进算法第一死亡节点出现轮次分别推迟了23.32%、18.44%,网络寿命分别延长了32.27%、21.49%。     

基于能量均衡策略的无线传感器网络LEACH协议改进

在原有的LEACH协议分簇算法的基础上,针对无线传感器网络中节点分布不均匀的情况,以节点的剩余能量与节点到基站的距离相结合来改进其阈值,作为节点成为簇首的随机数值的调整权值,改进其LEACH协议分簇算法。仿真实验结果表明,该改进的算法有效地均衡了节点的能量消耗,可以显著地延长网络的寿命周期。     

基于免疫退火的WSN簇首节点选择方法研究

针对无线传感器网络中簇首节点选择的问题,基于免疫退火提出了一种新的算法CHSIA（Clusterheadnodeselectionalgo—rithmbasedonimmuneannealing）。该算法结合节点能量消耗和剩余能量建立了目标函数f=max（a/elt＋bE（t-1）,并且利用免疫退火方法实现该目标函数的最优求解。同时,通过OPENT进行仿真实验深入研究了网络存活周期、变异概率和交叉概率等关键因素对该算法的影响。对于实验中50％节点失效时的性能状况,CHSIA算法能够延续到162轮,而LEACH算法只能延续到119轮,结果表明CHSIA具有较好的适应性。     

无线传感器网络中基于学习自动机的路由算法

针对无线传感器网络节点能量有效问题,在LEACH协议算法的基础上,本文提出一种基于学习自动机的路由算法,该算法结合节点的剩余能量与节点的邻居信息,在选择簇头上,通过降低能量过低的节点成为簇头的概率,尽可能地进行能量均衡.仿真结果表明本文算法减少了网络的能量消耗,延长了网络生存时间.     

基于地理位置划分的无线传感器网络分簇算法

利用分簇算法延长无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。基于经典的LEACH路由算法,提出了改进:主要体现在对节点地理位置的划分和在成簇过程中考虑传感器节点的剩余能量以及簇头与非簇头之间的距离。最后用Matlab对LEACH算法和改进后的算法进行仿真,证实了改进后的算法在网络生存时间上比LEACH算法有了很大提高。     

基于簇头距离和能量的优化LEACH协议

LEACH(low energy adaptive clustering hierachy)路由协议通过循环随机选举簇头节点的方式均衡网络能耗.但当选簇头的节点能量剩余较少或距离基站较远时会过早死亡,从而导致网络运行不稳定,通过在簇头选择过程中加入待选簇头节点的剩余能量平均值及标准差、节点与基站距离等参数对其改进处理,可提高网络稳定性.但若出现极大簇或极小簇,则会导致网络生命周期缩短.针对这一问题提出一种基于簇头距离和能量的优化LEACH算法,在成簇过程中加入簇头节点的能量和节点距各簇头的距离等参考量对成簇过程进行优化.MATLAB仿真结果表明,在节点均匀分布的网络中,该改进算法能够在提高网络稳定性的基础上有效延长网络生存周期.