基于三维静态空间的BGAF路由协议设计及实现

在分析GAF算法在水下通信过程中存在的问题的基础上，针对水下无线传感器网络的特点提出了BGAF分簇算法，描述了BGAF分簇路由协议的特点及BGAF算法相关模型，设计并完成了BGAF路由协议设计     

PSO结合SA优化算法的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络(WSN)经典分簇协议LEACH的分簇不均匀问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)和模拟退火(SA)优化的WSN分簇协议.在分簇阶段考虑4种节点参数:节点距Sink节点的距离、剩余能量、先前成为CH的次数和距其他CH的距离.通过PSO-SA算法对分簇参数进行优化,自适应调整簇头选举阈值中的各项参数值,获得最适合当前环境的分簇结构,从而均衡网络能耗、提高网络寿命.实验结果表明,相比能量感知LEACH-EP协议、SA优化的协议和GA优化的协议,提出的协议在网络寿命和网络延迟方面具有更好的性能.     

一种基于图形密铺的传感器网络分簇算法

针对经典分簇算法LEACH存在的缺陷,设计了一种基于图形密铺的分簇算法。算法通过用正六边形对监测区域密铺,首先完成对节点的分簇;然后利用基于通信距离的相对剩余能量参数选举簇头,避免簇头成为瓶颈节点。仿真实验表明,与LEACH算法相比,该算法能够均衡各个簇的节点数,提高了网络生存时间和数据通信总量。     

基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)在簇头选举和数据传输过程存在的不足,提出了一种基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法.算法在分簇建立阶段,综合考虑节点剩余能量和簇头到基站距离2种因素对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇的影响,采用了2种因素乘积形式对阈值(n T)进行修正.在数据传输阶段,采用混合路由方式进行数据通信,即比较节点到簇头、基站的距离,当节点距离基站较近时,节点直接与基站进行通信,反之,则通过簇头与基站进行通信.结果表明,考虑剩余能量和距离的混合路由算法的网络性能较为优越,其网络生命周期和基站接收数据包数量较传统LEACH算法都有较大提高.     

攻击检测安全LEACH路由协议

提出一种基于攻击检测的安全LEACH协议S-LEACH.该协议根据LEACH协议的特点,采用在簇头选举和数据传输阶段在数据包尾部捎带检测参数信息的方法,通过节点能量和接收信号强度值,综合判断传感器网络中的HELLO flood攻击和Sybil攻击;同时针对簇头节点和簇内节点的攻击,分别设计了2种检测方法,提高了检测精度.最后在NS-2软件中建立了WSN真实网络空间的Jakes信道模型,利用该模型验证了S-LEACH协议的安全性.     

认知无线Mesh网络中基于频谱聚合度的分簇算法

针对认知无线Mesh网络拓扑结构和可用频谱实时变化的特点,提出一种基于频谱聚合度分簇(SCDC)算法.该算法提出了节点间可用频谱的质量聚合度因子,联合节点位置变化信息,通过计算节点权值实现认知无线Mesh网络分簇的优化.另外,该算法通过簇内成员节点数量的约束阈值实现均衡网络负载.仿真分析证明,SCDC算法在维持网络拓扑相对稳定和提高频谱利用率方面更具优势.     

大规模无线传感器网络中近似静态分簇的高效概率覆盖协议

为在大规模无线传感器网络中获得较好的网络性能,提出一种基于近似静态分簇的高效概率覆盖协议EPCSC. 该协议通过近似静态分簇节省网络资源,保持网络连通性. 根据网络QoS期望值选择必需节点数目来保证网络服务质量,实行簇头轮换机制,并在簇头间构建近似Prim最小生成树来有效延长网络生命期. 仿真结果表明,EPCSC协议能有效降 低控制开销,显著延长网络生命期,提供满足应用期望的网络服务质量.     

基于K-means聚类的安全高效的数据聚集算法

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSNs)是一种多跳、自组织式的网络,传感器节点在能量、通信能力以及计算能力等方面均受限,并且在数据传输过程中也存在安全隐患,基于此提出了一种基于K-means聚类的安全高效的数据聚集算法KSEDA(K-means Safe and Efficient Data Aggregation).该算法采用K-means聚类算法对传感器节点进行分簇,通过分析节点的剩余能量进行选择簇头节点;并在向汇聚节点Sink传递过程中通过安全多方计算协议进行数据安全聚集.通过与CPDA算法进行实验对比,算法具有低能耗、高安全性等特点.     

实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

异构蜂窝网络中功率有效的家庭基站分簇频谱分配策略

针对宏基站与家庭基站以及家庭基站之间的干扰和功耗问题,提出功率有效的家庭基站分簇频谱分配策略.在家庭基站用户中断概率条件下推导出一个簇内能容纳的家庭基站最大数目.在簇容量和中断概率限制的情况下,进一步推导出簇内家庭基站用户最小信干比和家庭基站最小干扰距离,以此严格保证簇内每个家庭基站用户的信干噪比,并据此提出家庭基站分簇和频谱分配算法.仿真结果表明,所提出的策略提高了网络的功率效率和家庭基站小区的频谱效率.