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.     

WSN中融合多跳路由和休眠机制的改进型LEACH-C协议

无线传感器网络(WSN)中的LEACH-C路由协议性能严重依赖于基站位置,为此提出一种融合了多跳路由和智能休眠机制的改进型LEACH-C协议(LEACH-CMS).首先,利用LEACH-C协议选择簇头,并构建分簇结构;然后,通过蚁群算法(ACO)在考虑路由距离和簇头能量下,寻找簇头到基站的最优多跳路径,并传输数据到基站;最后,基站根据传输数据的质量,利用休眠机制使不重要地区的节点休眠,以此节约能耗.实验结果表明,LEACH-CMS比LEACH-C协议提高约35%的网络寿命和20%的延迟性能.     

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.     

WSN中基于灰狼和乌鸦搜索算法的簇头选择路由方案

针对无线传感器网络的节点吞吐量低、生命周期短和延迟时间长等问题,提出一种基于灰狼和乌鸦搜索混合优化算法的簇头选择路由方案,该方案综合考虑节点剩余能量、节点间距离和传输延迟等因素,采用基于灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)和乌鸦搜索(Crow Search Algorithm, CSA)混合优化算法选择簇头,实现能量均匀利用,提高网络预期寿命.混合算法充分利用CSA算法的全局寻优和GWO算法的局部开发能力,提高了簇头选择过程中最优解的精度和可靠性.实验结果表明:本文提出的方案簇头选择性能良好,在吞吐量、传输速率和网络寿命方面比其他对比算法更具优势.     

能量高效的无线传感器网络稳定分簇路由协议

针对无线传感器网络能量受限和能量消耗不均衡问题,提出了一种能量高效的稳定分簇(energy-efficient steady clustering,EESC)路由协议,其核心思想是:当前簇头根据其簇成员节点的剩余能量信息决定下一轮簇头,下一轮簇头上任后,非簇头节点根据能量距离函数决定加入哪个簇头,簇间通过簇头最小能量耗费判定依据来决定采用单跳还是多跳通信方式向基站发送数据.EESC路由协议每轮产生的簇头数量稳定,综合了分布式和集中式两类分簇协议的优点.实验结果表明,EESC路由协议不仅高效地利用了网络节点有限的能量,而且均衡了节点的能量消耗,显著地延长了网络的存活时间.     

一种节能的分簇路由算法研究

由于无线传感器网络具有能量有限等特点,如何高效的使用能源已成为人们研究的热点.结合已有的研究,提出了一种基于节能的分簇路由算法.节点分成簇间与簇内两级拓扑结构,簇内节点通过在最后一个数据包中“捎带”自身剩余能量信息参与下一轮簇头节点的选举,簇头节点之间形成网状拓扑结构,并维持一张由邻居节点梯度、距离及剩余能量值组成的权值路由表,通过尽量选择权值最小的路径进行数据的传输,实现节能、均衡能量消耗、延长网络生命周期的目的.     

基于全局信息的LEACH协议改进算法

传统LEACH协议在选举簇头节点时,采用动态簇头选举算法,每轮选举产生簇头节点个数为最佳簇头数的概率并不是最大,使得每轮选举的簇头数偏差较大,不能使节点能量达到最优化.针对这一问题,提出了改进的LEACH-P协议,该协议在簇头选举阶段通过簇头节点间的相互协作,以少量的能量消耗来获取全局信息,消除了LEACH协议簇头选举算法的盲目性,从而改善簇头选举算法.实验结果表明,LEACH-P协议相比传统LEACH协议有效地节省了节点能量,延长了网络生命周期.     

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。     

一种基于权重的动态分簇算法

基于分簇算法,提出了一种基于权重的动态分簇算法(WDCA).该算法综合考虑了节点与其邻居节点的相对速度,节点到其邻居节点的平均距离,节点的能量以及节点的邻居数等因素来选择簇头;同时取消了一般加权分簇算法中簇成员到簇头只有一跳的限制,而是根据簇内成员数动态调整.模拟结果表明,与经典的加权分簇算法(WCA)相比,该算法的簇头稳定性、网络的负载均衡都有很大提高.     

基于LEACH协议的无线传感网能效分簇算法

针对基于LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol)协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题,提出了LEACH-E(LEACH based on Energy)算法.该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量,使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当簇头;在普通节点的入簇包内携带节点能量信息.通过簇头计算簇平均能量,并转发给BS(Base Station)以计算获取网络平均能量;BS可充当簇头降低网络能耗速度.实验验证结果显示,该算法提高了网络的寿命、吞吐量,能量效率也有一定的优势.     

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.     

基于深度和能量的水下三维传感器网络分簇路由算法

针对水下三维传感器网络定位困难、传输损耗大等特性,提出了基于深度和能量的水下三维传感器网络分簇路由协议.在分簇过程中,根据水下节点到水面的深度、节点的剩余能量来选取簇头,普通节点根据其与簇头的深度差选择自身的簇头,形成适合水下数据传输的锥形簇结构.簇间数据传输考虑了水下节点数据传输向上(水面方向)和向内(以Sink节点垂线为柱心的方向)的原则,采用多跳传输保证数据由深水层向浅水层传递.仿真结果表明,该算法能有效均衡网络能耗,延长网络的生存周期,提高网络数据传输效率.     

基于AP聚类的分簇网络拓扑控制算法

针对无线传感器网络LEACH协议分簇过程中存在的簇头节点分布不均匀、选取时未考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于近邻传播聚类的自适应双选分簇网络拓扑控制算法(ADSAP)。ADSAP在参考AP聚类算法中聚类中心的选举策略的同时引入参考节点概念,能够根据当前参考节点的状态选择性的使用基于AP聚类的分簇策略或基于参考节点的分簇策略。两种分簇策略综合考虑了无线传感器网络中各个节点的剩余能量以及节点与汇聚节点间距离因素,能够在获取分布较为均匀的簇头节点的同时避免出现自身剩余能量较低的节点当选簇头节点的情况出现。仿真结果表明:基于ADSAP分簇算法的LEACH协议(ADSAPLEACH)相比于原LEACH协议分簇算法能够使簇头分布更加均匀、簇头选举更为合理、网络能耗更加均衡,有效延长了整个传感器网络的寿命。     

一种基于融合器的多跳能量均衡算法

为了解决现有的分簇算法能量消耗不均衡问题,提出了一种新的基于融合器的多跳能量均衡(MEB)算法.该算法采用定时器并且考虑节点的剩余能量来优化簇头选举,通过选举簇中最多能量的节点作为融合器,对簇头转发的传感数据进行数据融合,然后通过由融合器构建的多跳路由树发送到基站.该算法同时达到了簇内和簇间的能量均衡.仿真结果表明,MEB算法第1个节点死亡的时间比LEACH算法延长了80%左右,比TB-LEACH算法延长了60%左右.MEB算法第1个节点死亡到最后1个节点死亡经历的时间非常短.因此,MEB算法实现了整个网络的能量均衡,提高了网络的稳定度,延长了网络的生命周期.     

无线传感器网络拓扑控制算法的改进

由于传感器节点能量有限,需要设计一个高效的拓扑控制算法来节约能量,延长整个网络生命周期。LEACH算法是典型的层次型拓扑控制算法,在深入分析LEACH算法的基础上,基于其存在的缺点,提出一种改进算法,通过计算节点综合性能权值来选举簇头,性能越好的节点越容易成为簇头;同时,当簇头节点剩余能量小于规定阈值时,才进行簇头的更新;簇头更新采用簇内局部更新的策略,以减少簇头选举带来的头开销。通过仿真分析和比较,改进算法所构建的拓扑结构在总体性能上更优于LEACH算法。     

基于中继节点机制的分簇数据融合算法

针对分簇的无线传感网中存在的簇首选择机制不合理以及在簇发送数据过程中因能耗不均衡而导致网络生命周期短的问题,提出基于中继节点机制的分簇数据融合算法.算法在不同分簇内根据数据信任值和能量信任值选择簇首,并在每个单独簇内选择一个中继节点,簇首收集簇成员的数据并融合,随之发送至中继节点;中继节点代替簇首与基站进行数据通信等工作,簇首在每轮的能量消耗会明显减少.对比传统的LEACH算法进行仿真实验,结果表明:采用此算法的无线传感器网络的生命周期有效延长了16%,并在一定程序上均衡了能耗.     

基于双簇头无线传感器网络分簇算法的研究

针对无线传感器网络分簇协议中簇头及附近节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于双簇头的无线传感器网络分簇路由算法。该算法利用双簇头的网络模型来解决节点侦测信道消耗能量的问题;构造了适应值函数和能量消耗函数用于选择和优化簇头,提高网络能量消耗的均衡性,降低网络能耗。实验结果证明了该算法的有效性。     

异构传感网中一种能量均衡非均匀分簇算法

分簇路由协议是无线传感网中减少能量消耗、延长网络寿命的一种重要手段.大部分分簇路由协议基于均匀分簇算法,却忽略了无线传感网单跳路由协议中远离基站的簇头需要消耗更多能量,从而导致整个网络能量消耗不均匀.针对以上问题,提出异构传感网中一种能量均衡非均匀分簇算法.一方面,簇头选取阶段,在考虑节点剩余能量的同时,引入非均匀竞争机制;另一方面,簇构建阶段,为节点选取簇头时,不仅考虑簇头剩余能量、节点与簇头间距,也考虑节点与基站间距.仿真结果表明,与LEACH,SEP,DEEC分簇算法相比,该算法有效均衡了簇头的能量消耗、延长了网络寿命.     

基于集中控制分簇的能量感知路由

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)分层路由中节点能量受限、网络能耗不均衡的问题,提出了一种基于集中控制分簇的能量感知(Centralized Control Clustering based Energy-Aware,CCCEA)路由.首先,网络中所有节点将剩余能量和位置信息发送给基站,基站根据这些信息将网络划分为多个区域,形成均匀分布的簇;然后,采用集中控制的方式,根据能量和位置信息在各个簇中选择簇头,基站广播簇头节点和簇头数量消息,传感器节点根据接收到的信号强度加入最优簇,形成簇并进行数据传输.实验结果表明,与传统的分层路由相比,本文提出的改进路由算法能有效地平衡网络能量消耗和延长网络寿命.     

无线传感网络LEACH协议的优化研究

LEACH( Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy低功耗自适应分簇)算法可以有效地解决传感器节点能量限制的问题,显著地延长整个网络的生命周期。但在分簇簇头的选择过程中仅考虑此节点是否在之前的轮中担任过簇头节点,并未考虑节点剩余的能量与其所处的位置,使得簇头的选择并非最优。针对这种情况,本文在原有LEACH路由算法的基础上从节点剩余能量与节点分布位置两方面对其进行优化,提出了一种新的路由优化算法为I-LEACH。仿真结果显示I-LEACH较LEACH协议延长了网络生存周期,降低了网络总体能耗,使无线传感网的整体性能得到一定提升。