无线传感器网络中改进的HEED分簇算法

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议在能量消耗、拓扑控制以及数据融合等方面具有优势。采用完全分布式产生簇头的HEED协议具有分簇速度快、簇头均匀等优点。但是HEED协议没有考虑网络中节点的移动性,当邻居节点距离发生变化时,通过簇内最小平均功率（AMRP）决定节点属于哪个簇会导致簇头能量开销过大,网络生命周期减小等问题。针对HEED分簇算法存在的问题,提出了一种基于稳定性的S HEED分簇算法。S HEED协议以稳定性作?问淳龆ń诘愕乃舸兀饩隽艘蛭贫源吹拇啬诮诘愫痛赝纺芰肯墓呶侍狻７抡媸笛橹っ鳎琒 HEED算法有效的减少了簇头节点的能耗,延长了网络寿命。     

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MIMO的无线传感器网络节能路由协议研究

在分析LEACH协议簇头分布不均匀特性的基础上改进处理得到HEED协议,对群内传感器节点的剩余能量和传感器节点在群内的通信代价进行综合考虑分析,提出了一种以HEED协议为基础,同时把多输入多输出引入到簇间的数据传输中,建立在簇间协作节点的选择机制.与传统LEACH和HEED算法进行比较,此路由协议算法可以大幅度的改善网络均衡性,提高能量有效性以及延长传感器网络生命周期.     

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.     

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.     

基于地理信息的分簇式路由协议

针对节点的地理信息,在GAF的网格结构以及GAF-h的蜂窝结构的基础上,分别提出了基于网格结构和基于蜂窝结构的分簇式路由协议.周期性的轮换活动子格或者活动网格,并按照一定的分簇算法选举出簇头节点;利用簇头节点的位置信息和能量信息综合得出转发代价.仿真结果表明,相比GAF和GAF-h,基于网格结构和基于蜂高结构的分簇式路由协议都极大的延长了无线传感嚣网络的生存时间.     

基于非均匀分簇和最小能耗的无线传感网络路由算法

摘要：
簇头以多跳方式传输数据到网关时,靠近网关的簇头由于负担较多的转发任务而过早死亡,从而造成了“能量空洞”现象.文中提出了一种基于非均匀分簇的能量有效的无线传感网络路由算法（UCRA）.它包括非均匀分簇算法和最小能耗路由算法2部分.首先提出一种加权的非均匀分簇算法（WUCA）,在分簇时考虑了节点的选票和传输距离.在簇间通信时提出了最小能耗多跳路由算法.它利用位置信息计算最优转发簇头位置,从而指导下一跳簇头的选择.仿真结果表明,UCRA算法能很好地平衡网络能耗,延长网络生命周期.
关键词：
无线传感器网络; 非均匀分簇; 路由算法; 能量效率
中图分类号： TP 212.1
文献标志码： A     

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。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由协议中均匀分簇方式和簇头选择的不合理以及远距离数据传输过程中能量消耗过多的问题,提出了一种基于非均匀分簇的多跳路由算法LEACH-MRUC.在分簇过程中,该算法充分考虑了节点的能量及地理位置,同时采用非均匀分簇方式构建规模不同的簇结构;在数据传输过程中,簇头与基站之间采用单跳和多跳相结合的路由方式来进行通信.仿真结果表明,LEACH-MRUC算法既使得网络的能量消耗有效地得到均衡,又使得能量的利用效率得到显著提高,并且显著延长了网络的寿命.     

基于WSN分布式聚类均衡路由算法的优化研究

有效减少网络能耗,从而提高整体网络寿命是无线传感网领域中的关键问题,LEACH和DEBR等分簇路由算法可以初步提高网络寿命和网络延展性.研究了簇头选择、簇的形成和数据路由3个阶段,提出了一种基于能量均衡的分布式聚类均衡路由算法,通过传感节点的剩余能量、邻居个数以及簇头能耗的混合权重来选择簇头和分簇,考虑每条路径的消耗来选择最佳路径,有效改进了LEACH随机选择簇头节点和DEBR传送延迟导致的网络分割和能耗不均等问题.仿真结果表明,该算法有效平衡并降低了节点能耗,使得网络中生存节点数在相同周期内有较大提升,从而延长了整个网络的生命周期.     

基于K-means++的无线传感网能量高效分簇协议

针对传统无线传感网的分层路由算法中存在着分簇不均匀、簇首数量不固定、簇首位置不合理、节点的可扩展性不足以及数据传输方式比较单一的问题,提出一种无线传感网能量高效分簇协议.该协议在簇的建立阶段基于K-means++聚类算法进行分簇并采用S_Dbw聚类评价指标挑选其最优分簇,在簇的建立阶段,从每个簇中选取簇内剩余能量最高的节点作为簇首;在数据传输阶段,基于节点间的通信代价使用Dijkstra算法来寻找每个簇首到汇聚节点的最优路径.仿真结果表明:该协议可降低节点与汇聚节点之间数据传输的能耗,延长传感网的生命周期,并且在整个网络能量处于较低水平时也可以较好的覆盖整个监测区域.     

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。     

基于多准则决策方法的WSNs不等簇数据收集算法

针对多对一的无线传感器网络"热点"问题,提出了一种基于多准则决策方法的不等簇数据收集算法(unequal clustering data gathering algorithm based on multiple criteria decision,UCDGAMCD).采用直觉模糊层次分析法和层次模糊积分的多准则决策方法来竞选簇首,提出了一个新的簇首竞争半径,使其能够适应节点能量异构及节点非均匀分布的网络环境.根据邻居簇首的剩余能量和传输能耗,提出了簇首间按比例分配传输数据的路由方式,使其能量消耗更加均衡.仿真结果表明UCDGAMCD在节点均匀和非均匀分布的两种实验场景中都获得了较长的网络寿命.     

基于移动预测的集群组网分簇路由协议

针对无人机集群组网中拓扑结构更新快、网络通信效率低的问题,提出了基于移动预测的分簇算法MPC,并提出了一种分簇路由协议MPC-R。灰色-WNN联合预测模型的基础上,通过将预测结果运用在方向、速度、位置评价因子上,得出移动状态评价因子。综合计算移动因子和链路保持时间进行簇头选择,路由协议簇间采用被动路由发现机制,簇内采用主动路由发现机制。通过仿真,对预测准确性、分簇算法、路由协议进行验证,结果表明:WNN提高了预测的准确性,分组投递率提高了3%～4%。该分簇算法延长了簇头持续时间和平均链路保持时间,能够提高分簇稳定性。相应的路由协议与其他同类协议相比降低了端到端时延,提高了数据包分组投递率和路由性能。     

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%。     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

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．     

无线传感器网络CMR路由协议的改进

针对CMR路由协议在簇划分时分簇不均匀、孤立簇首较多等问题,提出新的簇划分算法来进行改进,并给出了算法的实现。改进后的算法选择连通度高的节点优先成为簇首,这样选择出的簇首更加利于簇的管理与维护。节点连通度的获取完全是分布式算法,具有较小的时间复杂度。实验表明,该算法大大降低了孤立簇首的个数,成簇饱和度较高。