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.     

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.     

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.     

基于混沌小生境狼群算法的高密度无线传感器网络高能效分簇方法

无线传感器网络节点能量通常由能量有限的电池供应,如何在对节点进行分簇的同时减小通信能耗是研究中的一个重要问题。提出了一种基于混沌小生境狼群算法的高密度无线传感器网络能量高效分簇方法,通过智能选取簇头位置来降低无线传感器网络的单轮通信能耗。在不同节点数和簇头比例的条件下,分别采用了粒子群算法、量子遗传算法、模拟退火算法和混沌小生境狼群算法进行了无线传感器网络分簇。仿真结果表明,基于混沌小生境狼群算法的无线传感器网络分簇能够有效降低无线传感器网络的整体单轮通信能耗和平均节点通信能耗,有效提升了能量利用效率。     

一种基于蜂窝模型改进的分簇路由算法

为进一步提高无线传感器网络的能量有效性、网络可靠性并延长网络寿命,提出了一种基于蜂窝模型改进的无线传感器网络分簇路由算法。该算法引入正六角形蜂窝模型作为网络中传感器节点的分簇结构,并结合节点间的角度比和距离比感知位置自主选择簇头。仿真结果显示,该算法与传统的LEACH分簇算法和基于位置的GAF分簇算法相比,有效地抑制了孤立节点的产生,均衡了网络能量和负载,提高了网络能量有效性,确保了网络可靠性,延长了网络的生命周期。     

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.     

基于地理位置划分的无线传感器网络分簇算法

利用分簇算法延长无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。基于经典的LEACH路由算法,提出了改进:主要体现在对节点地理位置的划分和在成簇过程中考虑传感器节点的剩余能量以及簇头与非簇头之间的距离。最后用Matlab对LEACH算法和改进后的算法进行仿真,证实了改进后的算法在网络生存时间上比LEACH算法有了很大提高。     

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.     

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.     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

基于IAPIT的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络的应用领域涵盖军事、医疗、环保以及交通等。由于涉及到体积、功率和成本一些因素的限制,现在流行的全球定位的系统和无线传感器网络的节点定位并不配套。所以,探讨符合无线传感器网络的定位算法有着广泛的实际应用价值和非常重要的理论价值。研究了无线传感器网络中IAPIT的定位算法,就不一样的节点通信半径和锚节点比例,仿真比较探讨APIT算法和IAPIT算法的性能。从实验可以看出,IAPIT算法和APIT算法比较,大大增加了定位覆盖率。无线传感器网络的定位精度基本能够满足应用的需求。     

基于信任云的簇化层次式WSN安全路由方法

如何能量高效地保障无线传感网的路由安全一直是一个巨大的挑战。提出一种基于信任云的簇化层次式无线传感网安全路由算法(trusted cloud-based secure routing algorithm,TC-SRA),建立基于信任云的无线传感网安全骨架,通过簇化层次式拓扑实现网络节点的高效管理,从兼顾能效和安全的角度提升无线传感网的路由性能。仿真测试结果表明,所提出的算法不仅为无线传感网的路由安全实现提供了新思路,而且能有效控制网络节点的能耗,保障网络生命周期。     

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,导致出现节点分布不均匀、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...     

花卉基地生态环境监测的无线传感器网络数据融合技术研究

本文结合生态环境监测系统存在数据冗余度高的特点,提出了一种基于LEACH路由协议的无线传感器网络数据融合算法。结果表明,改算法具有很好的数据融合效率,特别适用于周期性报告奏型的无线传感器网络应用。     

无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法

无线传感网络覆盖可以合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取等任务,当前无线传感网络覆盖方法不能对传感网络进行全面覆盖。提出一种新的用于无线传感网络覆盖的网络拓扑结构设计方法,将层次型拓扑结构作为无线传感网络拓扑基本结构,对其进行详细分析后,提出能量高效的拓扑控制算法:以同一概率周期性随机选择簇头,令无线传感网络的总体能量消耗均衡分配至各传感器节点中,实现簇中成员节点数据的均衡分布,完成无线传感网络拓扑结构的设计。实验结果表明,设计的网络拓扑结构可以合理调节传感节点的距离,可以覆盖整个无线传感网络,减少重复覆盖,具有很好的覆盖优化效果。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由

提出了基于量子遗传算法的无线传感器网络的路由,利用量子遗传算法的高效搜索性,得到源节点和目的节点之间存在最佳路径,从而降低网络延迟,最大限度来保证网络总体能量消耗最少,延长无线传感器网络寿命.