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。     

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.     

基于信息熵的无线传感器网络数据融合方案

为了有效地节省无线传感器网络节点的能量,提出了一种基于信息熵的层簇式数据融合方案.首先,该方案对传感器采集的历史数据进行分析.然后,利用并查集划分等价类的思想将存在数据冗余的节点尽可能地划分到一个簇中,并周期性地选取簇头节点对簇内节点数据进行融合处理.最后将所提方案与传统的LEACH协议在分簇和数据融合2方面进行了仿真比较.实验结果表明:相比于传统的LEACH协议,所提方案分簇更为合理,显著减少了节点的能量消耗,延长了网络生存周期.     

移动无线传感器网络中分布式重聚类算法研究

移动无线传感器网络中,节点的移动性影响着层次化聚类之后的网络结构,从而影响聚类内部节点间通信时的数据送达率与能耗.为了降低节点移动性的影响,本文提出了一种分布式重聚类算法.该算法基于已聚类网络,利用粒子滤波算法对节点当前位置进行估计,并结合移动模型预测下一时刻位置;处于聚类边界的非簇头节点周期性地评估自身是否需要重聚类,并在需要时通过与所属聚类及目标聚类的簇头节点通信,将自身重聚类到目标聚类中.仿真结果表明,在重聚类周期较小时,该算法能够使节点在移动过程中保持合理的通信距离,并在数据送达率与能耗方面优于现有的算法.     

基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法研究

提出了基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法.通过簇头节点在网格中心的位置以及簇内节点的能量耗损情况,计算5G通信内部产生移动汇聚节点所需的能量,得到无线传感器网格划分的最佳数量.根据网络节点发送过程以及5G通信内部节点数据聚集能力受限状况,计算出最优簇头数目,得出网络分簇结果.选择合适的访问路径,更新多条路径选择策略,增强最优路径内的信息量.实验结果表明,所提算法能有效增加网络密度适应性,降低了数据传输延迟.     

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.     

基于梯度与数据流机制的WSN分簇路由协议

针对无线传感器网络的能量受限和网络寿命有限的问题,结合梯度和数据流机制,对经典的LEACH分簇路由协议中簇头的选举及簇内通信方式进行了改进.Matlab的仿真结果表明,改进后的基于梯度与数据流机制的分簇路由协议与LEACH协议相比,能更为有效地节约节点能量,使网络寿命延长约50%～65%.     

一种基于分簇的无线传感器网络数据分发机制

移动SINK可以延长无线传感器网络的寿命,文中提出了一种不依赖于节点地理位置的基于分簇的移动SINK路由算法,源节点和移动SINK之间的通信分为簇内通信和簇间通信两部分.因为SINK的移动而造成的通信路径的中断被限制在簇内通信.     

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.     

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。     

基于节点划分的无线传感器网络自适应分簇算法

为延长网络的生命周期,针对随机部署的无线传感器网络节点均匀分布和能量有限的特点,提出了一种基于节点划分的分布式自适应分簇算法.通过节点的划分均衡簇内负载,利用节点的剩余能量与通信距离信息的自适应加权来优化调整节点竞选簇头的概率.模拟实验结果表明,该算法可有效延长网络的稳定周期和生存时间,数据传输量比LEACH-E算法增加了近20%.     

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。     

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。     

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法研究

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)优化模糊C均值聚类(FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。     

一种基于模糊决策的安全簇头选择算法

采用分簇管理的无线传感器网络,能够显著地节省能量.簇头在数据的汇总、融合、转发过程中起到关键作用,但是一旦簇头被俘,存储的密钥信息泄露,这将影响整个簇的安全通信.为有效延长网络寿命和可信簇头选举,本文设计了一种基于模糊决策的簇头选择算法,以剩余能量、信任值、向心度和共享密钥数作为安全性评估的关键指标.实验结果表明,通过模糊决策方法选取簇头能均衡能耗,提高网络生命周期并能阻止恶意节点成为簇头.     

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.     

—种基于分簇的无线传感器网络数据分发机制

移动SINK可以延长无线传感器网络的寿命,文中提出了一种不依赖于节点地理位置的基于分簇的移SINK路由算法,源节点和移动SINK之间的通信分为簇内通信和簇间通信两部分。因为SINK的移动而造成的通信路径的中断被限制在簇内通信。     

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.     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法

基于无线传感器网络中每个环能量消耗最小原则, 提出一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇算法. 首先计算出网络中每个环的最优簇头数, 然后在最优簇头数的基础上, 将网络划分为若干不同大小的簇, 最后在选择簇头时, 考虑了每个环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、 节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头节点的最短距离与簇头节点到基站距离的关系. 解决了无线传感器网络簇内节点通信能量消耗过多的问题, 均衡了网络节点的能耗. 仿真结果表明, 该算法提高了网络能效和扩展性, 平衡了网络能耗, 延长了网络的生命周期.