考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致节点分布不均匀,路由平衡度较差,整体开销成本较大,能耗高等问题。为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法。构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络平衡路由的算法设计。实验结果表明,所提方法可提高无线传感网络中节点的均匀分布能力,降低整体能耗开销,减少能量消耗,有效实现无线传感网络平衡路由的算法设计。     

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.     

基于灰色预测的无线传感网络路由优化算法研究

无线传感网络路由链路节点分布混乱,导致路由算法稳定性降低,提出基于灰色预测的无线传感路由优化算法。构建无线传感器网络路由节点定位模型,实现传感器节点自主链路分层转发控制,构建无线传感节点控制模型,提高路由探测的参数识别能力;采用灰色关联预测方法,建立无线传感网络路由探测模型,根据路由探测结果,获取教务数据采集系统无线传感器网络最优节点密度分布,融合模糊度参数,构建模糊信息调度优化设计模型,定位最优自适应特征信息,实现无线传感网络路由优化设计。仿真结果表明,无线传感网络路由设计的输出稳定性较好,节点定位精度较高,传输时延较小,提高了教务数据采集系统中的无线传感器网络传输和数据分析能力。     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

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?     

改进LEACH的传感器网络分簇路由算法

针对当前无线传感器网络分簇路由算法存在的节点能耗不平均、 节点过早死亡等缺陷, 提出一种改进低功耗自适应分簇(LEACH)的无线传感器网络路由算法. 首先针对无线传感器节点过早死亡的问题, 引入簇半径动态确定方式, 将整个无线传感器网络划分为多个不均匀的簇; 然后考虑簇首能量消耗过快的问题, 结合簇首所在位置和节点剩余能量选择每轮中的簇首; 最后改进数据传输机制保证节点能量消耗均衡, 并在MATLAB 2014平台上对无线传感器网络分簇路由算法的性能进行测试. 测试结果表明, 改进LEACH算法较好地解决了节点过早死亡的难题, 延长了无线传感器网络的寿命, 平衡了各节点能量消耗, 整个无线传感器网络的性能显著优于其他对比算法.     

能量均衡分簇算法在传感器网络中的应用

无线传感器网络存在能量约束问题,网络簇头能量消耗不均衡和簇头的瓶颈等问题都是因为LEACH算法中簇首分布不均会造成的。为了解决这些问题,提出了一种新的算法,也就是基于能量高效网络分簇路由算法。为了让簇头均匀地分布在网络中,通过节点的能量、邻节点数确定出簇头的优先度。通过能量参数设置簇组建,大大降低了簇的重建频率。     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

基于状态分布式传感网络的多播路由算法研究

针对在无线传感网中存在的延迟等待时间、节能比、吞吐率等参数会限制多播路由的问题,提出基于状态分布式传感网络的多播路由算法(SDSMR).算法结构中包含簇头(CH)节点、核心节点(CNs)与传感器节点(SNs),其中CH节点和CNs构成核心节点网络,核心节点网络中的CNs与SNs构成核心节点网络支持的多播树,CH节点可以进行拓扑控制、路由和监视SNs的能量状态,CNs存储多播路由状态信息,可以最小化链路故障期间的路由复杂性,SNs参与核心节点网络支持的多播路由,节约了CNs的能量消耗,从而提高整个网络的性能.将SDSMR算法与HGMR算法、DCAMEM算法进行对比仿真实验,结果表明采用SDSMR算法能够有效减少延迟等待时间,提高节能比与吞吐率,并表现出良好的系统性能.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

基于非均匀分簇和最小能耗的无线传感网络路由算法

摘要：
簇头以多跳方式传输数据到网关时,靠近网关的簇头由于负担较多的转发任务而过早死亡,从而造成了“能量空洞”现象.文中提出了一种基于非均匀分簇的能量有效的无线传感网络路由算法（UCRA）.它包括非均匀分簇算法和最小能耗路由算法2部分.首先提出一种加权的非均匀分簇算法（WUCA）,在分簇时考虑了节点的选票和传输距离.在簇间通信时提出了最小能耗多跳路由算法.它利用位置信息计算最优转发簇头位置,从而指导下一跳簇头的选择.仿真结果表明,UCRA算法能很好地平衡网络能耗,延长网络生命周期.
关键词：
无线传感器网络; 非均匀分簇; 路由算法; 能量效率
中图分类号： TP 212.1
文献标志码： A     

传感器网络分布式能量平衡路由

提出一种分布式能量平衡路由算法,该算法根据邻接点的能量和状态信息达到各个节点能耗的平均.对能耗过大的节点采取保护措施,汇聚节点sink在广播兴趣阶段形成一棵广播树,各个节点距sink节点的远近不同即在广播树中处于不同的层次,从而传播网络中的任一节点就有父节点、兄弟节点和子孙节点,使得所选路径为距sink节点最短即路径最短能量平衡路由,节点感知各层次节点情况就可以根据其能量信息来重选路径.分析和仿真结果表明,这种路由方法计算简单,所需信息传输量小,可有效提高网络的生命期.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

Energy balance routing protocol for wireless sensor networks based on fuzzy next-hop selection

The implementation of energy balanced routing is an effective way to prolong the lifetime of wireless sensor networks (WSNs). To balance energy consumption, fuzzy next-hop selecting strategy was designed: nodes of different gradients are fuzzily classified into relevant levels; each level has a chance to provide a node with maximum residual energy as the next-hop. Based on the above strategy and directed diffusion (DD), fuzzy next-hop selection based energy balance (FNSEB) routing protocol was proposed. The simulation results showed that FNSEB utilized the limited energy more thoroughly and rationally, decreased the average energy consumption and prolonged the lifetime of WSNs.      

带执行器节点的无线传感器网络协议研究

对带执行器节点的无线传感器网络系统的结构和特点进行介绍和分析，比较了带执行器节点的网络系统与普通的网络系统之间的不同．根据充分利用执行器节点的供电和通信能力，减少传感器节点的能耗的设计思想，设计了一种可行网络通信协议和执行器决策算法．然后利用无线传感器网络能量模型和网络通信模型对该协议进行能耗和网络响应时间分析．最后对本协议进行仿真分析，比较执行器节点存在和不存在两种网络的网络性能，结果说明利用系统中执行器节点的特性设计网络通信协议，可以有效地提高网络系统的事件响应时间和单事件能耗性能．     

无线传感器网络LEACH算法的改进

节点能耗是判断无线传感器网络(WSNs)优劣的重要指标。WSNs节点一般由电池供电,节点间通讯距离越远能耗越大,因此,在研究WSNs时必须考虑节点的能耗与分布。经典低功耗自适应集簇分层协议(LEACH)在选簇首时没有考虑节点位置和剩余能量。本文在LEACH算法的基础上加入节点剩余能量和位置参数:基于节点的分布,优化汇聚节点位置;节点剩余能量越大当选簇首的概率越大。最后,通过MATLAB仿真实验验证改进后的算法均衡了网络节点的能耗,延长了网络寿命。     

一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法

针对传感器节点在能量储备、计算能力、通信能力方面制约性强等问题,采用进化算法理论,提出一种适用于无线传感器网络的移动Agent路由选择算法.该算法能为移动Agent探测具有最小能耗的路径,同时保证信息收集的完整性.实验结果表明,该算法自适应性强,可减少传感器节点的能量消耗,满足无线传感器网络在实际应用中对移动Agent路由算法的需求.