移动自组网中一种基于簇的能量优化路由算法

移动自组网是在没有中心基础设施情况下由一些移动用户自组织形成的多跳无线移动网络,通常部署在一些特殊的场合。由于网络中终端设备均由电池供电,节省能耗就成为了移动自组网的一个核心问题。本文提出了一种基于分簇的簇头轮换和辅助网关的能量优化路由算法。通过簇头轮换均衡网络中的能量消耗,通过网关节点减轻簇头负担。该算法大大延长了整个网络的寿命。     

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.     

基于双簇头及数据融合的改进LEACH算法的网络拓扑控制研究

针对LEACH算法固有的能量损耗问题,对其数据融合率以及簇头的选举进行重新规划.在数据融合阶段,采用模糊理论定义各节点的信任度,实现最优形式进行数据融合.利用最优簇头率求解最佳簇头数目,引入主副簇头概念,有效保证了数据安全性,且以特有双簇头轮换模式减少了能量的损耗.研究结果表明,该算法可以有效减少簇头竞选次数,避免不必...     

WSN中低功耗路由协议LEACH的一种改进方法

在无线传感器网络中,针对节点有限的能量资源,路由的设计必须以节能为重要目标。这对整个网络的生存时间至关重要。对LEACH协议进行了深入的分析。针对LEACH协议在簇头选择算法上过大的随机性以及分簇次数过多的问题进行了优化。在簇头选择过程中加入能量影响因素,使剩余能量大的节点更有机会当选为簇头。另外在稳定运行过程中也加入了能量阈值防止下一轮分簇的过早发生。仿真结果表明,改进后的算法相比原LEACH算法能有效地平衡网络整体的能量消耗,延长网络的生存时间。     

基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法

针对当前部署无线传感网中存在的成簇机制僵化、簇头节点难以进行周期性选举且存在簇区域结构难以动态更新的难题,提出了基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法.首先在初始化的过程中依据能量阈值进行动态初步的节点分割,形成初步的簇头-簇成员的区域结构;然后按照节点归一化能量剩余水平决定在更新周期内是否进行簇头节点的更换,从而实现了簇头节点按能量最优原则的动态周期性的更换;最后通过簇头节点与簇间汇聚节点形成的传输链路实现信息的协同传输及簇间交汇,有效改善了网络数据的传输质量.仿真实验表明:与RMCRW算法、CMEDD算法等相比较,本文提出的新无线传感网簇路由算法能够有效提高无线传感网的生存周期,减少网络控制开销,改善传感数据的传输质量.     

基于地理信息的分簇式路由协议

针对节点的地理信息,在GAF的网格结构以及GAF-h的蜂窝结构的基础上,分别提出了基于网格结构和基于蜂窝结构的分簇式路由协议.周期性的轮换活动子格或者活动网格,并按照一定的分簇算法选举出簇头节点;利用簇头节点的位置信息和能量信息综合得出转发代价.仿真结果表明,相比GAF和GAF-h,基于网格结构和基于蜂高结构的分簇式路由协议都极大的延长了无线传感嚣网络的生存时间.     

一种基于权重的动态分簇算法

基于分簇算法,提出了一种基于权重的动态分簇算法(WDCA).该算法综合考虑了节点与其邻居节点的相对速度,节点到其邻居节点的平均距离,节点的能量以及节点的邻居数等因素来选择簇头;同时取消了一般加权分簇算法中簇成员到簇头只有一跳的限制,而是根据簇内成员数动态调整.模拟结果表明,与经典的加权分簇算法(WCA)相比,该算法的簇头稳定性、网络的负载均衡都有很大提高.     

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.     

高性能无线传感器网络分簇算法

为解决无线传感器网络中经典低能量自适应分簇算法产生的簇头数量分布不稳定,从而导致网络生存时间变短问题,提出一种基于双重选举机制的分簇算法(TSSCH).仿真结果表明,与经典低能量自适应分簇算法(LEACH)相比,TSSCH算法可保证无线传感器网络的簇头数量更加合理地分布在最优值周围,从而能够更好地均衡无线传感器网络负载,达到延长无线传感器网络生命期的目的.     

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.     

基于全局信息的LEACH协议改进算法

传统LEACH协议在选举簇头节点时,采用动态簇头选举算法,每轮选举产生簇头节点个数为最佳簇头数的概率并不是最大,使得每轮选举的簇头数偏差较大,不能使节点能量达到最优化.针对这一问题,提出了改进的LEACH-P协议,该协议在簇头选举阶段通过簇头节点间的相互协作,以少量的能量消耗来获取全局信息,消除了LEACH协议簇头选举算法的盲目性,从而改善簇头选举算法.实验结果表明,LEACH-P协议相比传统LEACH协议有效地节省了节点能量,延长了网络生命周期.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.     

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.     

基于能量感知的传感网能量中性分簇路由协议

针对能量获取异构的无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行问题,提出一种基于能量感知的能量中性分簇路由协议,该协议针对太阳能环境下节点获取能量异构的场景,将改进的天气条件移动加权平均算法引入能量收集预测过程,根据获取能量预测构建能量中性约束,在此约束下构建动态簇头集群机制和自适应时隙分配策略,保证了整个网络在能量获取下的持久运行,通过凸优化得到最优的网络分簇数量,最大化了网络数据吞吐量。通过模糊逻辑选择簇头节点,综合节点剩余能量,获取能量预测和节点相对位置等多种因素,提高了簇头选举的合理性。通过仿真分析,该协议能够保持能量获取下网络持久运行,在网络吞吐量和降低簇失败次数方面的性能具有明显优势。     

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法研究

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)优化模糊C均值聚类(FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。     

基于加权的具有相同移动特性的车载自组网分簇算法

针对战场环境下通信质量较低的问题,提出了一种基于加权的具有相同移动特性的车载自组网分簇算法。首先通过对移动节点的速度相似度和距离相似度进行计算,将具有相同移动特性且距离相近的节点分为同一个簇,并设置每个分簇中簇成员的最大阈值;计算移动节点的速度因子、距离因子和平均链路维持率,并在分簇中对每个移动节点的这3个因素进行加权,选取权值最大的作为首要簇头,权值第二大的作为次要簇头,首要簇头失效时次要簇头充当主要簇头角色,且主要簇头给每个成员分配了TDMA时隙,提高了通信质量。仿真实验结果表明:与WCA算法和WBACA算法相比,该分簇算法在簇结构的稳定性和分组投递率方面都有较大的改善。     

基于ZigBee网络的Cluster-Tree能量优化算法

在ZigBee网络的Cluster-Tree算法中,簇首节点容易过早耗尽自身能量,减少网络的整体寿命。针对此问题,给出了更改簇首节点的方法,避免剩余能量低的簇首节点转发大数据,减少节点到协调器的跳数,提高网络的应用价值。     

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.