基于PSO的WSN路由控制算法

针对具有节点低冗余度的网络区域的路由控制问题,提出了一种基于粒子群算法的无线网络路由控制算法。首先,建立网络模型和能量函数。然后,采用LEACH协议来选举簇头和生成簇,最后,采用粒子群算法优化簇头到Sink节点的多跳路由。仿真实验表明,方法简单有效,同时具有网络覆盖率高和网络生命周期长的优点,是一种适合节点密度低的网络区域的路由控制算法。     

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%。     

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.     

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.     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.     

基于基站辅助定位的无线传感器网络通信协议

无线传感器网络受应用场合和节点结构的限制，要求算法具有低功耗和低复杂度等特点．为此提出了一种基于基站辅助定位的组网算法和路由协议，利用基站对抛撒区域扫描完成网络节点定位和分簇，节点只需接收基站发送的控制信息，节省了通信和计算开销，根据节点剩余能量和信号强度选举簇头、网关，形成以基站为根节点的路由树，减小了成员节点与簇头、簇头与簇头间的通讯耗能，路由协议中定义了源数据包和转发数据包两种数据格式，以实现数据从节点到基站的传输．在此基础上，研究了不同场景下网络的生存期和节点剩余能量、仿真结果表明提出的组网和路由协议能够均衡节点能耗，有效延长网络的生存期．     

基于能量效率的非均匀分簇无线传感器路由算法

自然环境中的监控节点分布具有天然的不均匀性,如南方有大量水塘的区域,典型的层次路由协议普遍存在节点分簇中的“热区”情况．针对这种监控对象特点,为了提高能量效率确保区域覆盖的有效性和时效性,本文提出了一种改进的非均匀分簇无线传感器网络路由算法．改进算法首先结合节点分布密度优化簇头选举,再对簇的竞争半径进行控制实现非均匀分簇,然后由各簇头计算距离系数和离散系数来确定各簇内部通信方式,最后在簇头之间采用单跳和多跳结合的传输机制．模拟实验结果表明,改进算法能较好地提高网络的能量效率,能显著地延长网络整体的生存时间．     

基于蚁群的区域簇头选择路由算法

针对低能量自适应分簇路由LEACH存在的簇头分布不均和路由通信代价过大的缺陷,提出了一种基于蚁群的区域簇头选择路由算法（LEACH-ACANEW）.首先,将整个网络划分为若干个Dirichlet图单元,然后综合考虑节点剩余能量与消耗能量的关系,在单元区域内选取簇头,最后通过优化人工蚂蚁的路径选择机制,搜索到簇头和汇聚节...     

基于簇结构稳定的分环多跳路由算法

为了提高大型无线传感器网络的稳定性,延长网络出现首个节点的死亡时间,提出一种基于簇结构稳定的分环多跳路由算法CBSM（Cluster structure stability based Sub-ring algorithm over multi-hop routing）.CBSM算法将监测区域划分为许多固定小区,采用基于节点剩余能量和节点位置的代价函数选择簇头.仿真结果表明,基于簇结构稳定的多跳路由算法,能有效延长网络出现首个节点死亡的时间,提高整个网络的稳定性.     

优化QoS的基于LEACH的无线传感器网络路由协议

为了保证无线传感器网络通信质量,同时尽可能地减少路由能量的消耗,对传统的LEACH算法进行改进,提出一种基于LEACH的优化通信质量的无线传感器网络路由协议——节点密度控制算法DC-LEACH算法.本协议的基本思想是通过选取具有良好通信位置的节点作为LEACH算法的簇首,减少网络中节点分布不均匀的情况对能量损耗和通信质量所造成的影响.协议采用概率分析的方法确定最优检测邻域范围,根据检测区域的节点密度确定簇首筛选阈值以进行簇首选举,建立分簇形式的网络路由协议.仿真实验的结果表明,本文提出的改进型协议能够在有效节约能耗的同时提高网络的通信质量.     

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.     

基于节点权值的簇头选举优化算法

LEACH是无线传感器网络中一种经典的降低网络耗能的分簇路由算法,该算法可有效的延长网络的生命周期,具有平面路由协议无可比拟的优越性。但其簇头选举机制是随机的,没有考虑候选节点的剩余能量等因素。本文基于LEACH提出了一种改进算法,通过节点权值来选择簇头,权值是本轮候选节点的剩余能量、节点密度和距离基站远近的一种数学关系的度量。依此来均衡网络负载,延长整个网络的生命周期。     

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.     

射频供电异构传感器网络分簇路由算法

在大规模无线传感器网络中,针对无线传感器网络中LEACH分簇路由算法能量消耗不均衡,网络生命周期短等问题,提出了一种基于无线射频能量收集的LEACH异构分簇路由算法(LEACH-RFEH)。该算法根据网络中节点剩余能量和当前无线射频补给能量制定了异构无线传感器网络簇头选取机制,高级节点具有无线射频能量收集功能,具有较高的剩余能量和补给能量的节点有更多的机会当选簇头。仿真结果表明:该算法与传统LEACH算法、SEP算法相比,不仅能够均衡网络消耗,而且可以延长网络的工作时间,具有较好的扩展性。     

分层的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

为解决无线传感器网络分簇路由算法因簇间长距离通信而带来的高能耗以及路由寻址复杂的问题,提出了一种基于分层的非均匀分簇路由算法。该算法对非均匀分簇算法进行了改进,在竞争半径的计算上同时考虑了节点的位置和剩余能量,以使簇头的负载更加均衡。采用层间多跳通信方式进行数据传输,不仅避免了节点的长距离通信问题,而且简化了数据转发过程。仿真实验表明：与低功耗自适应分簇路由算法和非均匀分簇算法相比,该算法能够有效地节约簇头的能耗,减少网络的系统能量开销,延长网络的工作周期。     

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.     

基于簇头选举和节点位置优化的WSN分簇路由算法

针对分簇路由协议稳定期和半数存活节点期过短,以及存在簇头选举不稳定和出现零簇头情况等问题进行改进,提出了一种基于簇头选举和节点位置优化的分簇路由算法。通过改进簇头选举流程,修改候选簇头节点集合的更新策略来保障簇头选举的稳定性。增加节点与基站的距离和节点与簇头的距离2个参数作为阈值调节因子,调节节点当选簇头的概率以均衡网络能耗延长稳定期和半数存活节点期。仿真结果表明,该算法能够保障每一轮选举出最佳数量的簇头并且避免零簇头情况的出现,同时在网络寿命上能有效延长无线传感器网络(WSN)的稳定期和半数节点死亡期。     

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。     

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。     

基于能耗均衡的Leach算法优化

Leach算法主要是通过选择路由最短的簇头节点来传输数据,但忽略了簇头节点本身的剩余能量和数据传输质量等问题,容易造成簇头节点过早失效,使网络过快分裂。因此提出了一种基于中继簇头节点的Leach算法,来均衡网络负载。最后实验结果表明优化后的Leach算法,比原算法能耗更均衡,网络更稳定。