任务类型感知的无线传感器网络数据融合调度算法

针对数据融合调度能量与时延优化问题,提出一种任务类型感知的无线传感网数据融合调度算法。通过传感器节点多功率、多信道的方式,利用最大独立集思想,构建基于数据融合主干树的网络拓扑结构,从而根据调度优先级,通过近似贪婪算法实现簇内数据融合调度,同时结合稀疏系数感知任务类型,减少传输数据量,进而利用簇头节点在网络中的等级,实现簇间数据融合调度。结果表明,所提算法在减少簇头节点数据传输量,降低节点能耗的同时,缩短了数据融合时延,提高了网络寿命。     

无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法

针对无线传感器网络LEACH路由协议簇头分布不均匀、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题,提出基于DCHS簇头选择策略的无线传感器网络LEACH路由协议的簇头多跳算法LEACH-MUL。该算法在非簇头节点中选择一个节点作为通信簇头节点,其它簇头节点进行融合后的数据发送到该簇头节点并进行数据再次融合,最后通信簇头节点将数据融合后的结果数据发送到基站BS。LEACH-MUL算法能够有效地均衡节点能耗,提高能量利用率,延长网络寿命。     

一种WSN消冗降耗多跳路由发现算法

针对无线传感器网络(WSN)中多跳路由转发带来的数据冗余传输、簇头网络能耗较大及网络生存周期较短的问题,提出一种全局动态优化的消冗降耗多跳路由发现算法.通过优化路径权重参数,改进多跳路由选择策略.在簇头分配接收数据时隙问题上引入双射频分工方式,减小接收簇头节点信息及向其他节点转发信息带来的数据冗余传输,在减小整个网络耗...     

无线传感器网络分区能耗均衡的非均匀分簇算法

针对在无线传感器网络中分簇算法采用多跳通信方式时,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成"热区"的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法(CEB-UC).其核心思想是:将传感器网络合理分区,使得在靠近汇聚节点分区内的簇数量较多,各簇内传感器节点数较少;在远离汇聚节点分区内的簇数量较少,各簇内的传感器节点数较多,从而保证承担数据中继转发任务的簇头节点能减少自身的簇内通信开销,节约的能量可供簇间数据转发使用;任意分区的簇头节点在选择下一跳中继节点时可综合考虑候选节点的位置及剩余能量.实验以HEED、LEACH、PEGASIS、EAR-ACM等协议为参照,结果表明,当节点使用不同的数据融合策略时,CEB-UC算法能有效平衡网络节点能耗,延长网络部署半径,降低17%～41%的簇头节点能耗,提高24%～53%的网络寿命.     

基于模糊算法和最短路径的LEACH改进协议

无线传感器网络是由部署在监测区域的大量传感器节点通过无线通信形成的自组织网络系统,传感器节点存在着电源能量、计算和通信能力有限等制约因素.为了均衡无线传感器网络中节点能量的消耗,延长无线传感器网络的工作寿命,提出一种基于模糊算法和最短路径的LEACH改进协议ILAFASP.该协议簇头选举时,采用模糊算法考虑相对节点剩余能量、相对集中度、相对节点度计算出每个节点的优先度,根据优先度选举簇头;在数据传送阶段,在源节点和基站之间建立最短多跳数据传输路径,减少簇头数据传输的能耗.仿真表明,该协议能够均衡节点能量的消耗,延长整个网络的工作寿命.     

MWSN基于簇的覆盖感知节点调度算法

本文介绍了移动无线传感器网络(Mobile Wireless Sensor Networks,MWSN)基于簇的覆盖感知节点调度算法,其中在每个集群中,选择主簇头和副簇头,它作为主簇头的备份,以防主簇头的剩余能量变为低于阈值或失败.并且该算法实现了能源效率和通过选择每个簇中的主动节点的最小数量的网络的覆盖,以及支持传感器节点的移动性.实验结果表明,基于簇的覆盖感知节点调度算法比现有的基于集群的覆盖节点调度计划具有低10%左右的网络的能耗和高10%左右的网络寿命.     

基于距离划分与剩余能量的无线传感器网络分簇算法

提出一种基于距离划分和剩余能量的无线传感器网络分簇算法,以使簇头节点分布更加合理.以网内各个节点与sink节点的距离为标准,首先将网络分为三个区域,每个区域中选择剩余能量最大的节点为簇头节点,其次在已有簇头的一跳范围外,依次取两个剩余能量最大的节点为簇头节点.经仿真验证,该改进算法在存活节点数目方面存在明显的优势.     

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.     

无线传感器网络补偿性代价生成树路由算法

针对无线传感器网络中的"热点"问题,采用分簇的拓扑控制方法,并就簇头多跳方式提出了一种贪婪算法,以此在簇头间形成一种基于传输代价的生成树.算法前提是不同簇的传感数据相关性较小,不能进行数据融合.生成过程中每一步都以最小化当前最大节点代价为原则加入新的节点,从而达到均衡簇头节点能量消耗,延长网络生存时间的目的.并且在代价计算中引入相对剩余能量因子,以进一步均衡节点能量异构情况下的能量消耗.仿真结果表明,与现有典型算法相比较,在大规模无线传感器的应用环境下,网络生存时间得到有效的延长,节点剩余能量的分布也更加合理.     

用于无线传感器网络的节能路由模型与仿真

针对多跳无线传感器网络中传感器节点能耗不均衡的问题,本文提出了一种节能路由模型EER,并对模型进行了分析与仿真.EER在网络中动态划分节点簇,动态建立簇头节点到sink点的多跳路由,通过非线性算法控制节点簇的尺寸,采用局部信息汇聚与汇聚信息多跳传递相结合的方式向sink点传递数据,从而达到平衡节点能耗的目的.仿真结果表明,EER在建立无线传感器网络节点到sink点的节能路由、平衡无线传感器网络节点的能耗和延长整个网络生命期等方面,都有较好的性能.与LEACH相比,节点数量下降10%的时间延长了0.9倍.     

基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法

文章以无线传感器网络在建筑环境下的应用为研究背景,根据建筑能耗监测系统中无线数据传输网络特性,按位置信息对网络节点进行分簇,设计网络2级结构模型;并设计适合该网络模型的基于位置信息的WSN数据汇聚路由算法,保证簇头节点从邻居列表中选择最佳下一跳节点,最终实现与Sink节点的数据通信功能。仿真分析表明所设计的路由算法具有低时延、高可靠性、节能等优点。     

无线传感器网络可分负载调度算法

为了节省传感器节点能量,提高网络资源利用率,提出了一种无线传感器网络可分负载调度(DLSW)算法.DLSW算法以LEACH协议为基础,分群内和群间两阶段进行任务调度.在群内调度阶段,群内节点共享同一信道,相继向群首发送数据;在群间调度阶段,群首节点和SINK节点之间独立的信道使得群首将群内节点报告的数据融合后,并行向SINK节点传送结果,同时完成数据发送.DLSW算法通过去除节点间的通信干扰使得总任务完成时间减少、资源利用率提高.实验结果表明,在大规模的网络环境下,DLSW算法可以使总任务完成时间减少20％,网络能耗减少10％.     

基于环扇交错的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络能量消耗不均衡并且节点电池能量有限的问题,提出了基于环扇交错的分簇路由算法,算法在簇头的确定上考虑了节点的剩余能量及与其它节点的距离,优化了簇头的选举,同一扇区的簇头采用与相邻内环的簇头之间通信的方式传输数据;并采用非均匀分簇的思想,使得靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇的规模,均衡了无线传感器网络的能耗,通过仿真,该方法能够延长网络生存期。     

基于深度信任网络的移动传感网高效分簇路由机制

高效路由机制的设计可提高移动传感网的运行效率。提出了基于深度信任网络的移动传感网高效分簇路由机制。设计了传感器节点联系信息特征提取方法,从复杂的节点联系信息中挖掘核心特征,并依据挖掘的特征进行移动传感器节点的分簇。进而,综合考虑感知节点联系紧密度与能量状态,设计了高效的分簇路由机制,动态选取簇头节点进行簇内与簇间消息的路由。仿真验证表明,所提方法可分别提高平均投递率、平均投递时延、网络寿命性能14%、24%、23%以上。     

无线传感器网络中基于信号博弈模型的队列管理机制研究

无线多跳传感器网络中的无线节点为了延长生命期,可能发送虚假能量信息来逃避成为簇头节点。运用信号博弈理论对无线节点的这种自私行为展开研究,并建立簇头选举博弈模型。运用区分服务的队列管理机制使簇头节点获得更高的传输性能,增加簇头节点的收益,抑制自私节点用虚假能量信息逃避成为簇头节点的自私行为。模拟实验证明,基于信号博弈的CHQM-SG算法可以有效的抑制无线网络中的自私行为,提高了无线网络的生命周期和性能的稳定性。     

基于K-means++的无线传感网能量高效分簇协议

针对传统无线传感网的分层路由算法中存在着分簇不均匀、簇首数量不固定、簇首位置不合理、节点的可扩展性不足以及数据传输方式比较单一的问题,提出一种无线传感网能量高效分簇协议.该协议在簇的建立阶段基于K-means++聚类算法进行分簇并采用S_Dbw聚类评价指标挑选其最优分簇,在簇的建立阶段,从每个簇中选取簇内剩余能量最高的节点作为簇首;在数据传输阶段,基于节点间的通信代价使用Dijkstra算法来寻找每个簇首到汇聚节点的最优路径.仿真结果表明:该协议可降低节点与汇聚节点之间数据传输的能耗,延长传感网的生命周期,并且在整个网络能量处于较低水平时也可以较好的覆盖整个监测区域.     

传感器网络中基于抽样的带权近似Top-k〖WT〗〖HT3,2〗查询算法

提出一种适用于传感器网络的抽样带权阀值过滤近似Top-k聚集查询算法.该近似算法会将无线传感器网络划成几个两两不相交的簇进行处理,在汇聚节点进行预处理以及在各个簇内进行抽样过滤处理,在抽样过程中给可靠而重要的节点赋上相应更大的权值,同时根据节点采集的信息具有时间相关特性,在簇内进行抽样阀值过滤处理,每个簇头节点都会接收到该簇内的Top-k候选子集,然后将每个簇的子集发送给Sink节点,该Sink节点将接收到能代表整网Top-k样本候选集.仿真实验结果显示该算法只需发送少量的数据,更小的抽样样本,并能满足任意精度要求.     

基于电力通信的LEACH算法的研究和改进

结合无线传感器网络在智能电网的应用,构建了无线传感网的能量模型,详细分析了LEACH算法的原理和实现方法.针对电力通信自身特点,分析LEACH算法存在的不足,提出了一种针对电力通信的改进型算法SG-LEACH.该算法根据电力通信的特点,将节点分为普通节点与高级节点,高级节点优先当选簇首.仿真结果表明,SG-LEACH算法能有效平衡节点能耗分布,大幅延长节点生存时间,提高网络传输效率.     

一种新的无线传感网局域按需簇维护算法

针对无线传感器网络中时间驱动和整网簇头轮换导致不必要的能量消耗问题,提出并建立了基于能量驱动和区域簇头轮换的簇维护算法.算法包括动态能量阈值的计算和动态TDMA时隙调度的方案,实现非周期性、局域范围内的簇头轮换和对簇的及时维护.在NS2中得到的仿真结果表明,与低功耗自适应集簇分层型(lowenergy adaptive clustering hierarchy,LEACH)协议相比,该算法延长了网络生存时间,增加了传输的数据包总量.