基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)在簇头选举和数据传输过程存在的不足,提出了一种基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法.算法在分簇建立阶段,综合考虑节点剩余能量和簇头到基站距离2种因素对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇的影响,采用了2种因素乘积形式对阈值(n T)进行修正.在数据传输阶段,采用混合路由方式进行数据通信,即比较节点到簇头、基站的距离,当节点距离基站较近时,节点直接与基站进行通信,反之,则通过簇头与基站进行通信.结果表明,考虑剩余能量和距离的混合路由算法的网络性能较为优越,其网络生命周期和基站接收数据包数量较传统LEACH算法都有较大提高.     

PSO结合SA优化算法的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络(WSN)经典分簇协议LEACH的分簇不均匀问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)和模拟退火(SA)优化的WSN分簇协议.在分簇阶段考虑4种节点参数:节点距Sink节点的距离、剩余能量、先前成为CH的次数和距其他CH的距离.通过PSO-SA算法对分簇参数进行优化,自适应调整簇头选举阈值中的各项参数值,获得最适合当前环境的分簇结构,从而均衡网络能耗、提高网络寿命.实验结果表明,相比能量感知LEACH-EP协议、SA优化的协议和GA优化的协议,提出的协议在网络寿命和网络延迟方面具有更好的性能.     

实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

基于网络日志的用户查询推荐

随着Internet的迅速发展,人们面对信息爆炸的现实。因此,需要根据用户的查询意图进行推荐。基于此,提出一种计算查询词相似度的方法,利用K-means对查询词进行聚类并计算聚类簇中心,当用户输入查询词后计算该查询词与每个聚类簇中心的相似度并降序排列,选取相似度最大的两个聚类簇对其进行查询推荐。     

一种发现社团结构的快速凝聚聚类算法

为了快速探测复杂网络中的社团结构,提出了基于网络节点耦合度的凝聚聚类算法.首先利用一种优化的聚类中心算法确定初始聚类中心节点,然后根据节点间耦合程度和节点度分别对各社团的节点进行分类和不断调整聚类中心,直至聚类算法结束.实验结果表明,该算法能够快速准确的划分复杂网络中的各社团.     

认知无线Mesh网络中基于频谱聚合度的分簇算法

针对认知无线Mesh网络拓扑结构和可用频谱实时变化的特点,提出一种基于频谱聚合度分簇(SCDC)算法.该算法提出了节点间可用频谱的质量聚合度因子,联合节点位置变化信息,通过计算节点权值实现认知无线Mesh网络分簇的优化.另外,该算法通过簇内成员节点数量的约束阈值实现均衡网络负载.仿真分析证明,SCDC算法在维持网络拓扑相对稳定和提高频谱利用率方面更具优势.     

无线传感器网络中基于Convexhull的能量空洞避免路由算法

提供了一种绕过无线传感器网络“能量空洞”的方法(CHA方法),可以用来找到绕过能量空洞的最优节点路由路径。在数据包从源节点传递到目的节点的过程中,通过遇到能量空洞,先勾勒出空洞范围,再基于凸壳(Convex hull)找到绕过能量空洞的最优节点路由路径。仿真结果表明,该算法优化了能量空洞绕洞路由路径,有效提高了无线传感器网络传输效率,减少了无线传感器能量损耗和信息传递的延迟。     

攻击检测安全LEACH路由协议

提出一种基于攻击检测的安全LEACH协议S-LEACH.该协议根据LEACH协议的特点,采用在簇头选举和数据传输阶段在数据包尾部捎带检测参数信息的方法,通过节点能量和接收信号强度值,综合判断传感器网络中的HELLO flood攻击和Sybil攻击;同时针对簇头节点和簇内节点的攻击,分别设计了2种检测方法,提高了检测精度.最后在NS-2软件中建立了WSN真实网络空间的Jakes信道模型,利用该模型验证了S-LEACH协议的安全性.     

基于分簇结构的电池射频能量搜集和恢复策略

为提高传感器节点无线射频能量搜集效率和能量恢复效果,提出了一种无线传感器网络电池能量搜集和恢复策略.该策略在分簇网络结构下利用供能节点对搜能节点处可用无线射频能量的影响和不同分簇网络通信机制对电池不同状态进行调度,去除无用传输节点来提高无线射频能量搜集效率.在电池能量恢复方面采用一种改进的马尔科夫模型,根据电池非线性特性并考虑电池饱和门限状态,利用电池的占空期对电池能量进行恢复.实验结果表明在电池睡眠时间进行能量恢复与实际测量电池电量对比分析,电池的恢复能量与实际测量值之间相差在5%以内.另外,实验仿真验证了搜能节点周围传输能量节点数量为5时达到最佳值,这和理论证明的结果一致.所提出的分簇结构电池射频能量搜集和恢复策略能有效延长传感器网络生命周期.     

基于云计算平台Hadoop的HKM聚类算法设计研究

为有效解决传统K-means聚类算法在处理大规模数据集时面临的扩展性问题,提出了一种Hadoop K-means聚类算法.该算法首先根据样本密度剔除数据集中孤立点或者噪声点的影响,再利用最大化最小距离思想选取K个初始中心,使初始聚簇中心点最优化,最后用Hadoop云计算平台的Map Reduce编程模型实现算法的并行化.实验结果表明,该算法不仅在聚类结果上具有较高的准确率和稳定性,而且能够很好地解决传统聚类算法在处理大规模数据时所面临的扩展性问题.     

基于传输半径倍数的无线传感器网络交替路由

针对无线传感器网络能量有效性问题,提出一种基于传输半径倍数的交替路由算法(TSMAR). 算法计算出节点与信宿之间的距离,确定距离与传输半径的下整数倍数,然后根据倍数的奇偶性交替转发数据,同时抑制远离信宿或与发送节点距离较近的节点转发数据. NS仿真验证表明,与BPS算法相比,TSMAR算法减少了转发节点数,提高了网络能量有效性,延长了网络寿命.     

一种基于图形密铺的传感器网络分簇算法

针对经典分簇算法LEACH存在的缺陷,设计了一种基于图形密铺的分簇算法。算法通过用正六边形对监测区域密铺,首先完成对节点的分簇;然后利用基于通信距离的相对剩余能量参数选举簇头,避免簇头成为瓶颈节点。仿真实验表明,与LEACH算法相比,该算法能够均衡各个簇的节点数,提高了网络生存时间和数据通信总量。     

M2M通信中能耗均衡的联合分簇-休眠管理策略

针对M2M通信中存在的能量问题,主要研究一种能耗均衡的联合分簇-休眠管理策略. 为了解决LEACH分簇算法中存在的节点间能耗不均衡等问题,利用经纬线对簇头节点所处区域进行非均匀划分,以保证所有簇头节点的能耗相同. 分析网络中的最优分簇数目,并提出基于失真度的节点休眠调度进一步降低能耗,综合设计了联合分簇-休眠管理策略. 仿真及分析表明,所提出的策略能降低并均衡M2M通信的网络能耗,延长网络寿命.     

异构分簇的无线传感器网络拓扑控制

在拓扑结构变化较小的无线传感器网络中,为了减小分簇算法在簇头选择过程中的能量损耗,该文提出一种分簇拓扑控制算法. 该算法以功能较强的异构簇头为中心,将一个簇分为内外两层,外层再进一步分成可以并行工作的多个子区,既保留了以簇头为中心的控制方式的高效性,又兼有多跳的灵活性. 仿真分析与实验证明,以该算法构成的系统具有以下优点：减小了节点的平均发送半径,均衡了能耗;有效降低了簇间干扰;提高了系统的吞吐量.     

基于改进Floyd算法的物流运输路径规划

当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高．鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度．在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径．     

基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.     

基于权重的改进K-means算法应用研究

数据聚类是将数据对象划分到不同的类或簇中,是数据挖掘中的一项重要技术.教育领域拥有海量的学生信息数据,把数据挖掘中的聚类技术引入其中,具有很强的实际价值.阐述了运用数据挖掘中改进的引入权重的聚类技术对成绩数据进行选择、预处理和挖掘分析等,展示了3个Matlab实验使成绩数据如何通过K-means算法进行聚类分析,并对3种运行结果的意义各自进行了显示与分析,同时指出了运行结果的不足及意义.针对学生实验中的分类原因进行了研究并在学生成绩分析中发现很多隐含着的不易发现的有价值信息,利用这些聚类结果提出了相应的教学措施及建议,从而有针对性地提高教学质量.     

大规模无线传感器网络中近似静态分簇的高效概率覆盖协议

为在大规模无线传感器网络中获得较好的网络性能,提出一种基于近似静态分簇的高效概率覆盖协议EPCSC. 该协议通过近似静态分簇节省网络资源,保持网络连通性. 根据网络QoS期望值选择必需节点数目来保证网络服务质量,实行簇头轮换机制,并在簇头间构建近似Prim最小生成树来有效延长网络生命期. 仿真结果表明,EPCSC协议能有效降 低控制开销,显著延长网络生命期,提供满足应用期望的网络服务质量.     

传感器网络中连通覆盖算法研究

作为一种新型的无线自组网络,传感器网络在环境与军事监控,地震与气候预测等许多方面都具有广泛的应用前景.基于正方形网格剖分的良好特性,提出了一种分布式的近似最小连通覆盖集的构造算法.新算法中:Sink节点首先将其目标区域剖分为正方形网格,并将得到的剖分信息广播给网络中的所有传感器节点;然后,网络中的传感器节点再通过周期性与其邻节点交换信息,来构造目标区域的近似最小连通覆盖集.算法分析和仿真实验表明,与已有类似算法相比,新算法在连通覆盖集大小方面具有更优的性能.     

带约束的多目标优化的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络的特点,建立了基于带宽约束的能量和时延多目标优化的网络模型,提出了一种改进的理想点多目标优化路由选择算法.算法解决了不同目标的量纲差异问题,并通过调整相关系数来适应不同业务对能量和时延的不同要求.实例计算结果表明了算法的可行性.与最小时延算法和最大剩余能量算法相比,该文算法提高了以能量和时延为参数的评价函数的综合性能指标.