分布式能量高效的WSN非均匀分簇路由多跳算法

针对无线传感器网络路由存在能量空洞的问题,提出一种分布式非均匀分簇路由算法.该算法在选择候选簇首时引入位置因子和平均能量因子来平衡全网节点的剩余能量;网络运行过程中,候选簇首通过自适应校正其竞争半径进行非均匀分簇.采用基于能量和距离的能耗函数入簇机制以均衡全网能量消耗,利用多跳动态路由以避免稳定传输阶段转发节点因能耗过大而快速死亡.通过构建网络模型,采用Matlab对文中算法和UCR算法进行仿真分析比较.仿真结果表明:文中算法簇首消耗能量的方差波动不大较稳定,相比UCR更好地均衡了簇首能量消耗,并且能够有效避免能量空洞,均衡网络负载,网络生命周期较UCR算法提高了约34%.     

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.     

基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

针对传统的分簇路由协议存在的监测盲区和"热区"问题,在LEACH和PEGASIS协议的基础上做了改进,提出了一种负载均衡的无线传感器网络改进分簇路由算法.在簇的构成阶段,综合考虑了节点到簇首及簇首到基站的复合距离,普通节点选择复合距离最小的簇加入;簇间通信采用多跳的方式,多跳通信的下一跳路由是基于网络通信开销指标和簇首的剩余能量选择的,使得网络的负载更均衡.NS2仿真结果表明,改进路由算法高效地平衡了整个网络的能量消耗,从而延长了网络的生命周期.     

基于负载均衡分簇的无线传感器网络目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪算法节点负载不均衡的现状,结合非线性模型下目标跟踪的研究,提出一种基于负载均衡分簇的无线传感器网络目标跟踪算法.采用分簇时选出高能量簇首,簇间通信时通过辅助簇首多跳通信,在跟踪目标时使用分布式扩展卡尔曼滤波的方法.仿真结果表明:本文算法在多次分簇后有效减少了死亡节点数量降低了节点剩余能量差,与分布式卡尔曼滤波相比降低了跟踪误差.该算法均衡了无线传感器网络节点的负载并提高了非线性模型下目标跟踪的精度,在有限的资源下增加了目标跟踪算法的可靠性.     

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%.     

基于邻域势函数的无线传感器网络模糊分簇算法

为解决冶金工业中网络拓扑稳定情况下的分簇问题,提出了一种基于节点邻域势函数的无线传感器网络模糊分簇算法.该算法将邻居节点的势函数信息作为模糊C均值隶属度矩阵的权值,用于网络分簇,提高了网络的负载均衡指数,确保分簇更加均衡.仿真实验表明,与LEACH相比,该算法使网络生命周期提高了93.6%,大幅延长了网络生命周期.     

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.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销; 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性; 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.     

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.     

综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法

针对目前无线传感器网络分簇算法的能耗不均衡、网络生命周期短等问题,设计一种综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法.首先根据传感器节点与基站节点间的距离,将节点合理划分到相应的簇中;然后引入负载均衡因子,建立无线传感器网络的数据聚合路由,节约数据传输能量;最后采用MATLAB2014工具箱进行性能分析.结果表明,该算法的节点能量利用率较高,能保持传感器节点能量消耗的均衡,且网络生存时间较长.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销； 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性； 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.     

一种基于能量和密度的低功耗自适应集簇分层协议的优化

根据经典的低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议,提出了一种新型的簇首节点选择机制,通过加权思想综合考虑了节点的剩余能量和密度参数来优化簇首节点的选择,权衡簇首节点负载均衡和网络生存时间之间的关系,以得到较为理想的加权因子.仿真结果表明:在仿真区域面积为100 m×100 m、节点数目为100的条件下,相比于LEACH算法,该算法将第一个节点的死亡时间延长了19.6%,并且500轮后,网络中的剩余节点数是LEACH算法的5倍多,改善了节点能耗,有效提高了整个网络的生命周期.     

基于蚁群优化的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络路由协议能耗不均的问题,提出一种基于蚁群优化的非均匀分簇路由算法.为改善簇首质量,提出基于熵权法的簇首选举策略.在簇间路由阶段,通过优化的蚁群算法建立簇间路由.首先,引入经济学中的阿特金森福利指数和改进启发函数以使下一跳簇首节点的选取更具针对性;其次,利用能量和变异系数提出路径优越度的概念,在全局信息素更新过程中引入路径优越度以优化路径质量.仿真实验结果表明:该算法延长了网络生命周期,提高了能量利用率,实现了进一步均衡能耗的目标.     

一种能量有效的无线传感器网络分簇路由算法

为减少无线传感器网络能耗、延长网络的生存周期,基于经典的低功耗自适应分簇算法(LEACH),提出了一种新的能量有效的分簇算法.算法的主要思想是综合网络能量分布和簇首间位置分布来优化簇首选择,从而在使簇分布更均匀的同时,进一步保证了网络内节点负载均衡.仿真和分析表明,该算法是一种有效的分簇路由算法.     

基于混沌遗传算法的无线传感器网络改进LEACH算法

针对传统LEACH协议及其改进方法能耗过高和负载不均衡的问题, 提出一种采用混沌遗传算法最小化无线传感器网络能量消耗的算法CGA-LEACH. 该算法通过构建新的考量能耗和负载的适应度函数, 采用条件约束的混沌映射生成实数编码染色体, 并用混沌遗传选择、 交叉和变异操作提高收敛速度, 找到最优簇头, 从而形成分布均匀、 能耗和负载均衡的簇结构. 仿真结果表明, CGA-LEACH算法能有效延长网络生命周期, 均衡网络负载, 提高网络能量效率.     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

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。     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法研究

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

基于能量均衡的无线传感网络路由算法

有效的簇首选择策略可提高无线传感器网络（WSN）的负载均衡和簇首均匀分布程度,延长网络生存时间.现有算法在选取簇首时未充分考虑节点剩余能量和能耗速率,导致负载不均衡,部分节点因耗能过度而提前消亡.为此,本文提出一种基于能量均衡的WSN路由算法,该算法使用节点剩余能量、能量消耗速度、与Sink节点的距离作为簇首选择参数,并通过回退机制实现节点回退等待时间的自适应调整,从而保证高能量节点有更高机率成为簇首.实验表明,该算法可有效避免“热区”的出现,延长网络寿命     

距离均衡的自组织无线传感器网络分簇算法

【目的】针对节省能耗、延长网络生命周期的问题,在分析典型分簇算法不足的基础上,提出了能有效减少节点传输能量消耗的距离均衡的自组织分簇算法(DBSOCA)。【方法】在该算法中,簇内节点依据计算自身与基站的距离来竞选簇首,并确保基站与簇首及簇首间的传输能够保持一定的距离。【结果】用平均传输距离来避免簇首因传输距离的不同而造成能耗的不均衡。【结论】仿真结果证明,该算法能有效地降低整个网络的能耗,进而延长网络的生命周期。