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.     

基于节点划分的无线传感器网络自适应分簇算法

为延长网络的生命周期,针对随机部署的无线传感器网络节点均匀分布和能量有限的特点,提出了一种基于节点划分的分布式自适应分簇算法.通过节点的划分均衡簇内负载,利用节点的剩余能量与通信距离信息的自适应加权来优化调整节点竞选簇头的概率.模拟实验结果表明,该算法可有效延长网络的稳定周期和生存时间,数据传输量比LEACH-E算法增加了近20%.     

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.     

无线传感器网络补偿性代价生成树路由算法

针对无线传感器网络中的"热点"问题,采用分簇的拓扑控制方法,并就簇头多跳方式提出了一种贪婪算法,以此在簇头间形成一种基于传输代价的生成树.算法前提是不同簇的传感数据相关性较小,不能进行数据融合.生成过程中每一步都以最小化当前最大节点代价为原则加入新的节点,从而达到均衡簇头节点能量消耗,延长网络生存时间的目的.并且在代价计算中引入相对剩余能量因子,以进一步均衡节点能量异构情况下的能量消耗.仿真结果表明,与现有典型算法相比较,在大规模无线传感器的应用环境下,网络生存时间得到有效的延长,节点剩余能量的分布也更加合理.     

基于能耗均衡的改进分簇路由算法研究

针对簇头选举随机性带来的能耗不均和通信代价问题,提出了能耗均衡的动态分区路由算法(EBDPR),在无线传感器网络的分簇阶段引入了虚拟单元格动态划分方法,并对节点设置节点ID信息用以判别各自所归属区域,使无线传感器网络(WSN)内簇的分布更为均匀,此外,根据簇内通信代价分析结果,针对因簇头选举的随机性而带来的簇内通信代价影响,引入节点能量、位置调节因子,避免节点过早失效,并降低簇内通信代价.通过与其他无线传感器网络算法仿真结果对比,验证了EBDPR算法在延长网络生存周期,均衡了网络内节点能耗方面的有效性.     

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.     

一种基于 LEACH协议的分阶段簇头选举算法

通过分析LEACH协议簇头选举算法的运行机制,针对无线传感器网络节点能量有限性的问题,在原有算法基础上提出在网络运行不同阶段的簇头选举中以能量和平均距离为参考因素的算法。最后,通过实验仿真证明改进后的算法相对均衡了节点能量的消耗并且有效延长了网络的生命周期。     

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WSN分布式聚类均衡路由算法的优化研究

有效减少网络能耗,从而提高整体网络寿命是无线传感网领域中的关键问题,LEACH和DEBR等分簇路由算法可以初步提高网络寿命和网络延展性.研究了簇头选择、簇的形成和数据路由3个阶段,提出了一种基于能量均衡的分布式聚类均衡路由算法,通过传感节点的剩余能量、邻居个数以及簇头能耗的混合权重来选择簇头和分簇,考虑每条路径的消耗来选择最佳路径,有效改进了LEACH随机选择簇头节点和DEBR传送延迟导致的网络分割和能耗不均等问题.仿真结果表明,该算法有效平衡并降低了节点能耗,使得网络中生存节点数在相同周期内有较大提升,从而延长了整个网络的生命周期.     

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.