无线传感器网络功率优化算法

无线传感器网络由许多电池能量有限的节点组成,该网络主要收集感知区域的信息.节点能量管理的优化对于延长网络寿命具有重要影响,如果每个节点直接向sink节点或基站发送信息,节点电池很快耗尽,网络也会失去作用.提出了动态路由的新方法以平衡节点能量开销,在Dijkstra最短路径算法和改进遗传算法的基础上,以功率有效性为首要原则,建立了网络拓扑.仿真结果接近最优解,达到节省能量的要求.     

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.     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

一种能耗均衡高效的无线传感器网络数据收集方案

无线传感器网络资源有限,传感器节点之间节点的能量消耗不均衡,使得整体网络生命周期缩短.针对无线传感器网络数据收集过程中能量消耗不均衡的问题,给出一种基于能耗均衡高效的数据收集算法.该算法将网络部署区域划分为大小不等的栅格,并根据节点剩余能量以及采用簇首轮换的方式,然后采用数据融合技术,可以有效提高节点能量消耗均衡度且可以大大延长网络寿命.仿真与性能分析结果表明:与典型数据收集算法相比,该算法在能耗均衡度和网络生命周期方面具有更好的性能.     

基于GIS 的最短路径算法研究

针对单源最短路径Dijkstra 算法效率低的问题, 基于地理信息系统(GIS: Geographic Information System),提出距离均衡的社区分析网络分割方法。将GIS 中道路网络分割降解为距离均衡的社区网络, 再利用限制分层算法, 通过淘汰不太可能出现在最短路径上的节点, 限制GIS 中最短路径的搜索区域, 以降低算法的复杂度。实验结果表明, 优化后的算法可有效减少搜索节点数, 与经典算法相比, 其运行效率有所提高。     

基于最佳位置点的移动代理路由算法

针对多移动代理访问数据源节点数增加而出现的传感器节点能量负载不均衡和通信时延等问题。采用基于改进粒子群算法为移动代理规划路径,在网络进行六边形划分的基础上,找到所有可能成为移动代理收集数据的最佳位置点以及最合理的移动代理数,结合网络的能量消耗、通信延时和移动代理负载均衡为目标函数,寻找最优的移动代理移动路径。实验结果表明,该方法在缩短移动代理路径长度和降低通信时延的同时可以有效地均衡网络能耗,达到延长网络寿命的目的。     

一种基于能量受限的移动 sink 数据收集策略

针对无线传感器网络中基于移动sink的节能数据收集问题,综合考虑传感器节点和移动sink的能耗,提出一种基于能量受限的移动sink数据收集策略（DC-ECMS）。 DC-ECMS包括3个阶段：①采用图论中最小支配集思想构建sink的驻留点;②采用蚁群算法规划sink访问驻留点的巡游路径;③sink沿规划路径周期性进行数据收集。仿真实验结果表明,DC-ECMS可有效延长网络寿命和提高网络的能量利用率,并且可扩展为多个sink进行数据收集,进一步延长网络寿命。     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

无线传感器网络的能耗均衡性能与寿命分析

为了改善网络的能耗均衡性能和延长网络的稳态寿命,在最小代价路由协议的基础上,对无线传感器网络的数据流量分布、能耗均衡性能和寿命等进行建模分析。首先确立研究的能耗模型和网络模型,采用网络寿命方程及其寿命终止条件的方法,对网络节点的能耗期望、流量、能耗均衡性能、寿命等进行推导和分析,以动态监测和发现区域中导致网络能量空洞的热点关键节点,为无线传感器网络的能耗均衡策略和路由优化机制提供一种新的识别可时变性强和能耗率高的热点节点,以及评价分析网络能耗均衡性能与寿命的方法。仿真结果表明,该方法可以实现网络能耗、数据流量、能耗均衡和网络寿命的准确评估。     

无线传感器网络的目标跟踪能量优化策略

为了满足无线传感器网络的目标跟踪性能要求,解决节点能量消耗不均衡的问题,建立了面向无线传感器节点底层硬件和时序流程的能量模型,在节点通信过程中使用量化算法对数据进行压缩量化,在此基础上综合考虑节点的跟踪精度及剩余能量,提出了基于能量优化策略的调度算法,并采用双重唤醒/休眠机制来延长网络寿命.该策略采用分布式计算方式,易...     

无线传感器网络补偿性代价生成树路由算法

针对无线传感器网络中的"热点"问题,采用分簇的拓扑控制方法,并就簇头多跳方式提出了一种贪婪算法,以此在簇头间形成一种基于传输代价的生成树.算法前提是不同簇的传感数据相关性较小,不能进行数据融合.生成过程中每一步都以最小化当前最大节点代价为原则加入新的节点,从而达到均衡簇头节点能量消耗,延长网络生存时间的目的.并且在代价计算中引入相对剩余能量因子,以进一步均衡节点能量异构情况下的能量消耗.仿真结果表明,与现有典型算法相比较,在大规模无线传感器的应用环境下,网络生存时间得到有效的延长,节点剩余能量的分布也更加合理.     

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。     

能耗均衡无线传感器网络路由算法

针对现有无线传感器网络路由算法没有考虑数据接收能耗的问题,建立了一种考虑接收能耗的网络模型,在该网络模型基础上,提出了一种能耗均衡的无线传感器路由算法。该算法针对路径传输能力进行计算,通过设置能量阈值两次简化网络,设计了一个代价评估函数来重置能耗权值,以达到网络能量均衡消耗,并将该算法与CMAX算法应用于传感器网络数据采集和传输仿真。结果表明:网络在第一个节点失效时,该算法节点数据采集和传输次数比CMAX算法延长约4 000次以上,剩余能量减小20%左右;该算法更能保证网络有较长的生存期,并且可以保证能量均匀消耗和数据可靠传输。     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

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.     

应急资源配送中Dijkstra改进算法的研究

路径规划问题是应急资源配送中的核心问题,最短路径算法在路径规划过程中起着决定性的作用,在众多路径规划算法中最经典且最具代表性的就是Dijkstra算法。以传统的Dijkstra算法分析为基础,从存储结构和算法过程两个方面进行一定程度的改进,目的是在节点数和边数较多的情况下,提高网络模型的处理效率。以真实道路交通数据为基础进行相关实验,结果证明,改进后的Dijkstra算法可以有效减少节点的计算量,提高算法的运行效率。     

一种基于融合器的多跳能量均衡算法

为了解决现有的分簇算法能量消耗不均衡问题,提出了一种新的基于融合器的多跳能量均衡(MEB)算法.该算法采用定时器并且考虑节点的剩余能量来优化簇头选举,通过选举簇中最多能量的节点作为融合器,对簇头转发的传感数据进行数据融合,然后通过由融合器构建的多跳路由树发送到基站.该算法同时达到了簇内和簇间的能量均衡.仿真结果表明,MEB算法第1个节点死亡的时间比LEACH算法延长了80%左右,比TB-LEACH算法延长了60%左右.MEB算法第1个节点死亡到最后1个节点死亡经历的时间非常短.因此,MEB算法实现了整个网络的能量均衡,提高了网络的稳定度,延长了网络的生命周期.     

基于NS3的LEACH协议仿真与改进

LEACH协议是无线传感器网络中经典的分簇算法,但LEACH协议中簇首是随机产生的,存在簇首分布不均、网络拓扑和能量消耗不均衡的问题.基于此提出的LEACH-ER算法采用动态的簇首选举机制,将代表簇首间地理位置的RSSI信息和节点剩余能量引入选举权值,以均衡能量消耗和优化簇首分布.仿真结果表明,与LEACH算法相比,LEACH-ER算法有效地均衡了节点能耗,提高了能量利用率,从而大大地延长了网络寿命.     

基于模糊梯度的无线传感器网络能量均衡路由协议

为了延长无线传感器网络的寿命,从均衡节点能量消耗的角度设计了基于模糊梯度的能量均衡路由协议.该协议对节点间的梯度值进行模糊分级,并将等级选择策略与质量评价函数相结合进行下一跳节点选择,以实现全局的能量均衡;设计并利用低能量节点的拒绝与推荐策略为低剩余能量节点进行负载分流,以实现局部能量均衡.仿真表明:该协议能更全面、合理地利用有限的资源,较大地延长网络寿命并降低节点的平均能耗.     

基于增强学习的非均匀分簇水声传感器网络能耗研究

近年来,水声传感器网络越来越成为研究的热点,但由于水下环境复杂多变,导致网络中能量消耗不均的问题.针对此问题提出了一种基于增强学习的非均匀分簇的水声传感器网络路径优化算法.该算法首先根据水声传感器网络中节点的深度和剩余能量把传感器节点分成大小不同的簇;然后根据节点的综合属性值选出最佳簇头;最后在数据传输阶段利用增强学习和ε-greedy策略对簇间的传输路径进行决策和学习,寻找最优路由.实验结果表明:本文方法可以有效均衡能耗,并延长网络寿命.