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.     

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.     

一种无线视频传感器网络的协同目标追踪算法

无线视频传感器网络由嵌入摄像感知装置的无线传感器节点组成。节点可以获得图像视频等更加直观的客观物理量,通过参数标定直接获取目标位置坐标,实现快速精准的目标定位。相比传统传感器网络, WCSN使得目标跟踪内容更加丰富。基于WCSN的特点,提出了运动趋势动态分簇目标追踪算法。该算法在网络中形成一个动态簇,根据目标的移动而动态更新簇内成员,选举新簇头对目标进行追踪,直到目标走出监测区域。仿真实验结果表明,WTDC算法较传统目标追踪方法计算简单、效率更高。     

节点位置信息已知的分簇算法

无线传感器网络是一种无线自组织网络,并由大量的传感器节点构成.本文研究了典型的分簇协议,并在此基础上提节点位置信息已知的分簇算法出了一种新的分簇算法——最大最小距离分簇算法（max-min distance clustering algorithm）.该算法在节点位置信息已知的情况下,引入定位点为参量,可确保每轮选出理想的簇头个数.     

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LEACH的无线传感器网络改进路由算法

延长网络的生命周期是无线传感器网络研究中的重要问题,针对经典LEACH路由算法分簇机制中存在的不足,提出了一种改进LEACH算法.该算法分簇机制综合考虑了节点的状态以及分簇机制带来的开销,它通过计算每轮网络能量消耗速度来动态调整分簇的策略以减少了分簇机制产生的开销.改进协议将每轮分为簇的建立、簇问路由的形成、簇头簇内的...     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

分析了无线传感器网络的分簇路由算法,针对现有算法存在的热点问题,提出一种基于分簇思想的能量高效路由算法.采用簇首轮转及局部竞争优化节点簇内通信的能量消耗,采用粒子群优化算法均优化簇首节点的簇间通信负载和能量消耗,从而延长网络的生命期.仿真结果表明,该算法能够有效提高无线传感器网络生存期以及节点与网络的能量利用率.     

传感器网络中一种基于簇的路由算法的研究

为了降低无线传感器网络中节点的能量消耗,提高网络生存期,提出了一种基于簇的路由算法.该算法首先采用K均值动态聚类算法将网络分簇,靠近Sink节点处具有更多的簇;其次利用数据汇聚路由算法寻找从簇头节点到Sink节点的路由;最后由当前簇头根据节点剩余能量及邻居节点的位置重新选择下一轮的簇头,并由新簇头形成簇间路由.仿真计算证明该算法是合理有效的,达到簇内节点能量均衡消耗的目的,同传统分簇算法相比,具有更长的网络生存期和更低的通信能耗.     

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.     

无线传感器网络中一种基于神经网络模型的分簇算法

将神经网络引入到无线传感器网络中,提出了一种基于神经网络模型的分簇算法.为了建立合理有效的分簇结构,算法采用了一种基于三层神经网络模型的分簇式无线传感器网络体系结构,在进行分簇时根据相对信息熵来确定簇内的成员节点,保证了簇内节点的相关性较高.同时,还借鉴了神经系统的机制,根据节点间的相关性等参数让一部分节点处于抑制状态从而来均衡簇内的能耗.仿真实验结果表明,该算法能有效延长网络的寿命.     

无线Mesh网络节点聚类属性分析

通过分析无线Mesh网络节点空间属性,提出了一种改进的k-medoids网络节点聚类算法.该算法基于聚类思想,将无线Mesh网络中的网关部署问题转化为空间节点数据聚类问题.构建了网络拓扑图的邻接矩阵,并利用邻接矩阵选择具有最多一跳连接节点数的对象作为初始簇中心.然后以网络跳数代替传统聚类算法中的距离参数,将最小化跳数之和作为优化目标,通过迭代方法获得稳定的聚类和分组结果.实验结果表明,离散的网络节点在空间上具有聚类特性,利用该方法可以获得更小的平均跳数和最大跳数,因此可以较好地实现网络节点分组和网关发现.     

随机网络中分布式节点高精度自定位算法研究

随机网络不确定性高,较为复杂,当前节点定位算法无法准确对随机网络中分布式节点进行准确定位,且适应性差。为此,提出一种新的基于标记传递的随机网络中分布式节点高精度自定位算法,标记传递算法将随机网络中的分布式节点用有标记数据和无标记数据进行描述,依据节点间的相似度将节点标记传递至其相邻节点。对节点定位问题进行描述,介绍了标记传递算法,在此基础上通过标记传递算法对随机网络中分布式节点进行高精度自定位,定位过程主要分为离线训练阶段与在线自定位阶段,给出定位详细实现过程,对定位结果进行滤波处理。实验结果表明,所用所提算法对随机网络中分布式节点进行自定位,定位精度高,适应性强。     

基于网络编码的多源多核点光组播路由算法

针对现有多源组播网络编码路由方法的链路代价、波长消耗等性能受目的节点数目变化影响过大的问题,提出一种基于网络编码的多核组播路由算法。该算法通过选取多个核点构造编码子图,并将为目的节点选择的核心节点设为解码节点,以减小目的节点数量对编码子图大小的影响。结果表明,在目的节点较多的多源网络中,该算法能有效地减少网络总链路代价和波长资源消耗。     

基于关键结点和遗传操作的最小代价组播算法

提出了基于关键结点的最小代价组播路由算法,算法利用整数规划的思想在网络中找出k个代价最小的结点;通过特定策略将这k个结点构成一棵树,然后采用遗传操作将不在树上的成员结点加入到树上,最后剪去非成员的叶结点形成最小代价组播树.该算法可靠性高,能够有效满足实时应用的需求.     

基于引力场的机会网络路由算法

机会网络通过节点的运动带来相遇机会进行数据传递,结构的拓扑变化给机会网络的路由算法设计带来了挑战.现有的经典路由算法认为节点与节点的关系是独立的,没考虑节点之间的关系,根据"节点的最大介数与网络的传输能力呈近似反比的关系"这一关系,结合引力场理论,将机会网络抽象为一个引力场,网络中的节点视为引力场中的暗能量和星体,节点间的相互作用转化为路径对数据包的吸引力,提出了基于引力场的机会网络路由算法(routing algorithm for opportunistic network based on gravitation field,BGF),通过在ONE上的仿真实验,然后与Epidemic算法、Prophet算法对比,实验结果表明:在节点数与节点缓存比较大时,BGF算法的传输成功率最高,传输延迟与路由开销最小.     

满足链路约束的拓扑聚集度虚拟网络映射算法

高效的虚拟网络映射算法能提高网络收益,降低物理资源的消耗。假如一个虚拟网络能够被满足映射,那么它对物理节点资源的消耗是固定的,对资源消耗的总大小取决于链路映射。为减少链路资源消耗,相邻的虚拟节点在被映射后应该是接近的。本文提出基于满足链路约束的拓扑聚集度映射算法。该算法在计算汇聚度时考虑节点间的链路请求,是一阶段映射算法。此外,本文根据图的广度优先搜索对虚拟节点排名,使连续映射的虚拟节点有较高的关联性。仿真实验表明,所提出的算法提高了长期网络收益和收益花费比。     

IE_K2：一种基于贝叶斯网络的高效基因调控网络构建方法

为获得正确的节点次序,提高K2算法的执行效率和精确度,提出一种构建基因调控网络的IE-K2算法.基于两个节点互信息构建无向图,通过引入联合信息熵来获得最佳的节点次序.在Alarm网络中的实验结果表明,其预测的准确率优于爬山算法和随机节点顺序的K2算法;将IE-K2算法用于构建酿酒酵母的基因调控网络,通过现有文献证明了调控关系的正确性,结果显示了该算法的有效性.     

无线传感器网络中最优覆盖节点集的求解算法

在传感器节点高密度部署的环境中,如何保证在满足"覆盖要求"的同时,使用的节点数目最小是一个NP完全问题.结合遗传算法在处理集合搜索中的广泛应用,设计了一种基于遗传算法的节点集搜索机制.在保证充分覆盖的前提下,令一部分冗余节点进入低功耗休眠状态,形成最优覆盖节点集.最后进行了算法的性能评价和网络覆盖的仿真实验.结果表明,该算法能以较小的代价完成最优节点集的搜索,有效提高整个网络的生存时间.     

考虑环境影响的水下电场通信组网算法

为提升自主式水下航行器集群协作能力,减少群体网络能耗的同时进一步提高网络可靠性,提出一种考虑实际水域电导率影响并采用水下电场通信方式的仿生鱼群自组网算法.该算法基于节点间通信时间计算节点优先级,进而确定节点角色与功能,生成水下集群协作网络模型,实现小规模仿生鱼群的快速组网.以目的坐标为导向的子节点、失散节点自主巡航功能...     

一种基于残差分析过滤的安全定位算法

在无线传感网络节点定位中,恶意锚节点的出现会降低网络定位性能,为了解决这个问题,根据节点定位过程中的恶意锚节点攻击特性和定位计算中的残差问题,提出一种基于残差分析和过滤的无线传感网络安全定位算法.建立了基于距离的安全定位模型,对网络定位中的残差问题进行了分析,并且通过残差特性过滤掉网络中恶意锚节点,利用剩余锚节点信息和梯度下降法对未知节点实现高精度定位.仿真表明,此算法在多个性能指标下都能取得相对较高的定位精度,并且在高强度的恶意攻击下也能保持较高的定位性能.此算法不但能有效地抵御恶意攻击对节点定位的破坏,还显著地加强了网络的定位安全性.