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.     

智能家居中的网络路由改进算法研究

在智能家居中搭建网络过程中，为优化网络路由算法，提高算法的全局搜索能力和收敛精度，提出一种基于BFA(细菌觅食算法)的优化算法。通过选取随机网络拓扑模型建立50节点网络拓扑图和100节点网络拓扑图，利用GFBA算法进行仿真实验，仿真结果表明：与现行的网络路由算法相比较，在网络费用以及收敛时间方面验证GFBA算法对于网络路由问题的适用性和优越性。     

基于RBF神经网络的WSN前端网络节点选取算法

为降低无线传感器网络(WSN)的能量消耗和减少节点采集信息冗余,提出一种基于RBF神经网络的WSN前端网络节点选取算法,通过将无线传感网络的分簇路由ERC协议与RBF神经网络联结起来,运用神经网络异或运算对WSN前端节点的选取,使得信息冗余节点休眠,减少网络中节点工作个数,降低节点能量损耗,从而延长网络寿命。经仿真测试,该算法可以有效选择节点,同时还验证了本算法在环境温湿度监测等方面的时效性。     

一种区间型联系数的WSN路由选择算法

通过区间型联系数建立决策模型是解决多属性决策问题,具有方法简单、计算量小的特点,非常契合无线传感器网络资源受限的特点。针对无线传感器网络中路由能量消耗不平衡,提出一种基于区间型联系数的无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)路由选择方法,对节点剩余能量、可靠性、方向、邻居节点个数等多属性进行综合评价,利用相对贴近度进行排序选择转发节点,并在属性决策中利用熵权法对多评价目标因子赋权,以避免属性权重选取时的主观性,最终形成路由路径。仿真结果验证了该算法在平衡网络能耗、延长网络生存时间等方面表现出良好的性能     

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.     

基于蚁群算法的异构传感器网络路由算法

在能量异构传感器网络中,由于节点能量在一定范围内随机分布,平衡能量消耗和延长网络寿命成为此类算法的一个重要挑战．针对该问题,提出了一种基于蚁群算法的异构传感器网络路由算法．算法通过改善网络拓扑结构、优先使用剩余能量较大的节点、构建异构传感器网络多路径路由来实现．模拟实验表明：与传统路由算法（DADC）相比,算法能更好地平衡能量消耗,延长网络寿命．     

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。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

小规模无线传感器网络中GEAR协议的改进

无线传感器网络中基于地理位置的能量感知路由协议（GEAR）在发送数据分组的过程中,由于缺乏足够的网络拓扑信息以及传感器节点能量有限等问题,会遭遇路由空洞,出现短暂路由环现象.针对特定场景下的小规模网络中GEAR路由协议进行优化,提出一种改进的路由机制（SGEAR）.机制基于节点的剩余能量进行选择,对代价函数进行调整,使被选择过的节点、空洞节点、节点能量值低于阈值这3种情况的节点不会再被选择作为下一跳节点.改进算法避免了节点修改自身代价值后,广播消息的不及时造成的短暂路由环现象,提高了时效性,达到更好的性能.仿真结果表明：改进的路由算法能够减少路由空洞个数,进一步降低网络能量消耗,延长网络的生命周期.     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。     

基于QoS-PSO的无线传感器网络路由方法

过去,大部分的无线传感器网络(WSN)的应用局限于数据的采集,比较少地关注网络中各节点的协同合作,现有的WSN路由算法对于网络的动态性的支持力度非常弱,不能满足分布式的无线网络和无线传感器网络应用对于网络服务质量的需求,路由优化能力不足.通过综合考虑多个服务质量指标,然后基于智能遗传算法微粒群算法进行路由寻优,为路由寻优提供了很好的搜索能力.仿真结果表明,基于微粒群优化算法,以综合服务质量(QoS)指标为目标的路由很好地改善了其服务质量性能.     

基于协同路由算法的无线传感器网络能量空洞避免

在多跳的无线传感器网络中,靠近sink的节点由于需要转发来自外层网络的数据,其能量消耗速度快于离sink较远的节点,从而导致了"能量空洞"的出现,最终导致网络过早死亡.本文在分析现有路由算法的基础上,针对EEUC算法的不足,对其进行了改进,提出了多跳无线传感器网络中的协同路由算法.在路由节点选择时不局限于簇头作为路由节点,还可以将成员节点作为路由节点,让其分担了簇头的能量消耗.算法引入了距离因子和能量因子,既考虑候选路由节点相对于sink的距离,同时还考虑候选路由节点的剩余能量,以达到选择最佳路由节点的目的.仿真结果表明,所改进路由算法在网络生存时间,能耗均匀程度方面优于现有算法.     

考虑剩余能量和通信代价的传感器网络路由算法

路由能耗直接影响无线传感器的寿命,针对当前无线传感器网络路由算法存在的能量利用率低、严重不均衡等难题,设计了一种基于考虑剩余能量和通信代价的传感器网络路由算法。该算法首先从簇首选择问题入手,全面考虑所有传感器节点剩余能量进行簇首选择和竞争,选择最优传感器节点作为簇首,防止剩余能量最少的传感器节点成为簇首;然后选择通信代价小、剩余能量多的传感器作为通信的中继节点,均衡各节点的能耗,最后采用仿真工具NS2对路由算法的性能进行测试与分析。测试结果表明,该路由算法减少了无线传感器通信的能量消耗,延迟了传感器节点的死亡时间,改善了能量的有效性。     

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.     

无线传感器网络中的能量有效空时分集算法

为了有效利用协作分集和选择分集提高无线传感器网络的能量效率,通过结合空时编码和选择合适的发射、接收协作节点,提出了适合大量节点协作的节点选择空时编码算法。通过分析总能量消耗中发射能量消耗和电路能量消耗与发送距离之间的关系,提出了继承多种分集算法优点并适用于网络拓扑动态变化的广义节点选择算法。仿真表明,提出的两种空时分集算法能够有效地提高无线传感器网络的能量效率,从而延长无线传感器网络的寿命。     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

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.     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法.该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索.该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性.