基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

基于移动性优化PSO的LEACH路由算法

针对LEACH算法存在随机选择簇首、没有考虑节点剩余能量对节点地位的影响以及节点位置和密集度不同造成节点能量失衡的问题,研究使用移动性优化PSO来改进LEACH算法以均衡不同位置簇头间的能耗.移动性优化PSO使粒子根据速度信息自适应调整参数进行搜索,可避免因PSO算法早熟收敛、易陷入局部最优而导致的不能有效控制网络分簇均匀性的问题.理论分析和仿真结果表明,基于移动性优化PSO的LEACH路由算法可以有效地提高节点能量利用率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

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.     

一种鲁棒的中等规模分簇结构水下传感器网络

针对现有水下传感器网络分簇算法负载不均衡和生命周期较短的问题,基于粒子群优化算法和遗传算法的基本思想,提出一种全局优化的智能分簇算法.为了使粒子初始化编码较为合理公平,根据节点近期当选过簇首的次数动态调整节点选举概率;通过对粒子整个编码区域进行循环搜索来捕获一个优良的随机交叉片段,保证了交叉后的粒子含有一定数量的历史较优簇首信息;通过节点编码位的变异提高算法的探索性,并确保解空间的存在性;在粒子评价函数中综合考虑簇首能量、负载均衡和分簇范围3个优化子目标.仿真结果表明,提出的算法更好地均衡了簇首负载,同时有效减少了网络能耗,延长了网络生命周期.     

一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法

为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标.指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化.所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中.     

WSN中一种平衡节点能耗的分簇算法研究

针对无线传感器网络(WSN)中能量消耗和节点死亡过高的问题,在分析LEACH-C集中式分簇算法的基础上,提出了一种基于量子行为粒子群优化的WSN分簇算法.考虑到模拟退火算法在执行算法过程中的复杂性,利用具有全局搜索能力和收敛速度快等特点的量子行为粒子群优化算法,代替模拟退火算法对LEACH-C分簇算法中簇头的选取进行优化.通过MATLAB仿真分析,改进后的算法有效延长了传感器节点的生命,平衡了各节点的能量,提高了WSN的整体性能.     

无线传感网络中分布式粒子滤波的目标追踪算法

在给出无线传感网络的传感器配置模型的基础上,提出了一种分布式粒子滤波DPF(d istributedparticle filter)算法,并实现了对网络中的一个运动目标的追踪。利用传感器模型,可将网络划分为一系列不相联系的传感器组,并在每个传感器组上运行一个局部粒子滤波,通过中心节点将估计状态传递给下一个传感器组的中心节点,依次实施对目标定位、跟踪。为减少网络间的通讯负荷和节约传感器节点能量,使用了高斯混合器模型(GMM),对局部粒子滤波的粒子和相应的权值进行近似;并提出了根据估计误差自适应激活传感器的优化算法。仿真结果表明,基于GMM近似的DPF在保持较高的估计精度的同时,能够大幅度减少网络间的通讯负荷。     

基于最佳簇数的无线传感器网络粒子群分簇协议

对层簇式无线传感器网络中的分簇协议进行了探讨。研究了经典的LEACH协议,分析了其缺陷,并提出了ILEACH协议。ILEACH协议首先按照一定的原则来计算最佳簇数目,并以此作为分簇的目标。簇重组阶段选择新簇首时,兼顾了节点的剩余能量与位置分布两个因素,并采用粒子群优化算法来计算,取得了较好的结果。仿真表明,ILEACH协议有效的节省了能量,延长了网络的生存时间。     

基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

基于混合PSO的无线传感网安全分簇算法

为了合理有效地管理和维护无线传感网络中的节点,提出基于混合粒子群算法的安全无线传感网分簇算法,基于网络的安全性和节点的信任度问题,在分析粒子群优化算法的基础上,引入局部最优解对最优解搜索过程的影响。在适应度函数中,该方法将节点剩余能量、与其他节点的连接性能以及安全信任度作为主要评价指标,把粒子群算法多次迭代得到的适应度值最高的节点作为簇首节点。通过实验对比了该算法与LEACH和MCBMC算法对节点生命周期的影响。结果表明,在不同恶意节点数量和不同节点密度的情况下,该算法能使无线传感网络具有较长的生命周期。