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LEACH路由协议的改进算法

针对无线传感器网络簇头节点选取难、网络生存周期短、能量消耗大等问题,本文在传统的LEACH算法基础上,设计了E-LEACH算法,E-LEACH算法引入了能量阈值的概念。能量阈值是判断该节点是否可以作为簇头节点的先决条件,同时引入距离因子的概念,在每轮选取簇头时,都会考虑到和基站的距离。仿真实验表明,该算法有效的降低了网络能耗,延长了节点的生命时间。     

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.     

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.     

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.     

基于分布式模糊控制器的无线传感器网络容错非均匀分簇算法

采用分布式模糊控制器方法, 对无线传感器网络进行容错非均匀分簇. 首先将节点剩余能量、 节点中心度以及节点到基站的距离输入模糊控制器, 通过IF-THEN规则进行推理, 输出“成为簇头机会”和“簇大小”值, 使性能最优节点成为簇头并组建大小合适的簇; 其次, 采用时分复用方式进行数据传输, 可容忍簇头和成员节点的临时和永久故障. 仿真结果表明, 该算法能有效均衡簇间负载, 降低网络能耗, 从而提高了网络的生命周期.     

基于节点权值的簇头选举优化算法

LEACH是无线传感器网络中一种经典的降低网络耗能的分簇路由算法,该算法可有效的延长网络的生命周期,具有平面路由协议无可比拟的优越性。但其簇头选举机制是随机的,没有考虑候选节点的剩余能量等因素。本文基于LEACH提出了一种改进算法,通过节点权值来选择簇头,权值是本轮候选节点的剩余能量、节点密度和距离基站远近的一种数学关系的度量。依此来均衡网络负载,延长整个网络的生命周期。     

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。     

一种基于融合器的多跳能量均衡算法

为了解决现有的分簇算法能量消耗不均衡问题,提出了一种新的基于融合器的多跳能量均衡(MEB)算法.该算法采用定时器并且考虑节点的剩余能量来优化簇头选举,通过选举簇中最多能量的节点作为融合器,对簇头转发的传感数据进行数据融合,然后通过由融合器构建的多跳路由树发送到基站.该算法同时达到了簇内和簇间的能量均衡.仿真结果表明,MEB算法第1个节点死亡的时间比LEACH算法延长了80%左右,比TB-LEACH算法延长了60%左右.MEB算法第1个节点死亡到最后1个节点死亡经历的时间非常短.因此,MEB算法实现了整个网络的能量均衡,提高了网络的稳定度,延长了网络的生命周期.     

基于能量和距离的无线传感器网络路由协议

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一种新兴的传感器网络。Leach(Low energy adaptive clustering hierarchy)协议是WSNs中最流行的簇类协议之一,它通过概率模型选择簇头,并且周期性地改变簇头来实现最大化的网络覆盖率和网络寿命。本文通过网络中节点的能量和所处的地理位置信息,对Leach协议中节点成为簇头的概率公式进行修正,从而改进协议的簇头选择算法,平衡网络的能耗,达到延长无线传感器网络寿命的目的。基于NS2(Network Simulator Version 2)平台的实验结果证明,改进的Leach算法可以延长WSNs的寿命。     

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。     

基于能量和距离的分簇式WSN路由协议设计

针对典型分簇式路由LEACH协议随机选取簇头节点、分簇不合理等造成的网络节能不理想的情况,提出了一种基于能量和距离的分簇式路由协议EDCRP。通过把节点到基站的距离和其剩余能量作为基站选取簇头的参考因素,借鉴遗传算法中的轮盘赌思想选择簇头,并设置簇头之间的距离阈值,合理选取和分布簇头。通过在Matlab环境下仿真实验,比较了LEACH、DIRECT和EDCRP协议。实验表明,EDCRP协议可改善负载均衡和有效地延长网络生存时间。     

基于分簇的传感器网络异常检测算法

针对传感器网络中集中式异常检测算法能耗过高的问题,提出了基于分簇的传感器网络异常检测算法.对网络进行分簇,簇内节点将采样数据传至簇头,簇头节点保持节点的部分历史数据并进行节点间相似性比较,没有达到给定支持度的数据就是异常数据.对于异常数据可以直接丢弃,不用传回基站以节约能量开销.该算法在网内对传感器网络进行数据处理,避免将所有采样数据传往基站.实验结果表明:该算法可以有效节约节点能量开销,延长传感器网络生命周期.     

基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议

针对现有信任感知无线传感器网络安全路由协议局部决策导致整体安全性不足以及能耗和负载不均衡的问题, 提出一种基于改进遗传算法的无线传感器网络信任感知安全路由方法. 该方法中节点根据直接信任值、 间接信任值、 挥发因子和剩余能量计算得到综合信任值, 以综合信任值最大、 网络能耗最小以及负载均衡为目标, 构建相应的适应度函数, 并将簇头选择和路由搜索用单个染色体编码, 通过改进遗传操作形成优化的下一代, 从而找到最优的簇头集和每个簇头的最佳路由路径. 仿真测试结果表明, 该方法能保障网络安全, 提高网络能量效率, 均衡网络负载, 延长网络生命周期.     

融合信任机制和HBMO算法的WSN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.     

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%。     

基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议

针对现有信任感知无线传感器网络安全路由协议局部决策导致整体安全性不足以及能耗和负载不均衡的问题,提出一种基于改进遗传算法的无线传感器网络信任感知安全路由方法.该方法中节点根据直接信任值、间接信任值、挥发因子和剩余能量计算得到综合信任值,以综合信任值最大、网络能耗最小以及负载均衡为目标,构建相应的适应度函数,并将簇头选择和路由搜索用单个染色体编码,通过改进遗传操作形成优化的下一代,从而找到最优的簇头集和每个簇头的最佳路由路径.仿真测试结果表明,该方法能保障网络安全,提高网络能量效率,均衡网络负载,延长网络生命周期.     

基于环扇交错的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络能量消耗不均衡并且节点电池能量有限的问题,提出了基于环扇交错的分簇路由算法,算法在簇头的确定上考虑了节点的剩余能量及与其它节点的距离,优化了簇头的选举,同一扇区的簇头采用与相邻内环的簇头之间通信的方式传输数据;并采用非均匀分簇的思想,使得靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇的规模,均衡了无线传感器网络的能耗,通过仿真,该方法能够延长网络生存期。     

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.