无线传感器网络能量均衡的多sink分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限以及节点能耗不均衡的问题,提出了一种基于能量均衡的多sink分簇路由算法（EBMCR）。该算法在簇头选择阶段,综合考虑了节点的剩余能量级和节点到sink的距离等因素选择簇头节点;在簇间通信过程,采用多跳传输的方式,综合考虑了路径能量消耗、路径最小剩余能量和节点到sink的跳数等因素,选择节点到多个sink的最优路径。仿真结果表明,该算法能够有效地均衡网络能量,延长网络生命周期。     

基于蚂蚁算法的无线传感器网络数据融合路由算法

在无线传感器网络环境下,提出改进的基于蚂蚁算法的数据融合路由算法.该算法采用分布式策略,将整个网络中的节点构造成一棵以sink节点为根的树结构,即教据融合树,算法在构造树的过程中,利用蚂蚁的"寻食"方式进行最优父节点的选择,同时算法也考虑了节点的剩余能量,用其它节点代替剩余能量小的节点.算法利用树结构实现了数据融合,节省了能量,同时也实现了负载均衡,最大化网络的生存时间.     

带移动节点的无线传感器网络节能路由算法

为解决无线传感器网络( WSN)的“热点”问题,避免因网络局部突发事件造成网络过早失效,提出一种带移动节点的WSN节能路由算法。该算法基于网格思想,根据节点的剩余能量以及节点到簇重心坐标距离的加权和来选举簇头,通过可控移动策略调度sink节点接收簇头所收集的数据,节省网络能耗。同时引入能量不受限的中继节点,调度该节点服务于信息传输大的区域,延长网络生存时间。通过仿真实验分析sink节点的移动速度以及加权系数对算法性能的影响,结果表明,该算法在网络的生存时间、总能耗和sink节点接收数据量3个方面均优于TTDD和MSEERP算法。当sink节点的移动速度为5 m/s、加权系数为0.6时,算法性能最佳。     

WSN数据收集中移动sink的路径规划和蔟头节点选取问题的综合研究

针对较大规模的无线传感器网络通过多跳传输进行数据收集而引起的能量空洞问题,本文提出了一种基于移动sink的簇头节点数据收集算法（MSRDG）,该算法基于图论原理,在满足时延性的条件下,综合考虑了普通节点到簇头节点路由和移动sink遍历路经选取的问题,构建了一条通过的簇头节点尽可能多的移动轨迹。通过NS-2仿真软件对算法的性能进行评估,结果显示出该算法能减少数据的多跳传输,降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长网络寿命。     

带移动sink节点的WSN节能路由算法

针对无线传感网移动路由算法中能量消耗大且消耗不均衡等问题,引入移动sink节点,提出一种带sink节点的WSN节能路由算法(MSEERP)。该算法基于网格思想来分割网络,根据节点的剩余能量和离簇重心距离的加权和选举簇头,避免了剩余能量低的节点被选为簇头;通过可控移动策略调度sink节点接收簇头所收集的数据,可以节省网络能耗。通过仿真,详细分析了sink节点的移动速度、移动sink节点的数量以及加权系数α对MSEERP算法性能的影响。分析结果显示,sink节点的移动速度为5、加权系数α为0.6且移动sink节点的数量为1时,MSEERP算法性能最佳;MSEERP算法在网络的生命周期、总能耗和sink节点接收数据量3个方面都优于GAF和TTDD算法。     

无线传感器网络中多sink节点优化部署方法

大规模无线传感器网络(WSN)环境下,当网络结构采用单一的sink节点时,容易造成sink节点周围的普通传感节点因为转发大量其他节点的数据,迅速消耗掉自身能量而使网络失效。为了延长网络寿命,需要降低传感节点到sink节点的跳数,而采用多sink结构是一个有效的方法。为此,需要考虑一定规模的网络中,应该布置多少sink节点,才能使得网络寿命最大化的同时网络成本最低。基于栅格网络结构,提出了多sink节点下的网络寿命模型和网络成本模型,并采用一种新颖的方法计算最大网络寿命成本比(RLC),推导出了保证网络寿命最大化的同时网络成本最低的sink节点个数的表达式。理论结果表明,该值与网络规模、关键节点数、节点收发功率以及普通节点和sink节点的成本等参数有关。最后通过仿真实验证明了该结论的正确性。     

用改进蚁群算法求解无线传感器网络多sink节点关联问题

在无线传感器网络W SN(wireless sensor networks)中使用多个sink节点既能有效减少传感器节点与sink之间的距离,又能有效降低通信中的能量消耗。如何为传感器节点分配sink节点使得系统总能耗最低,称为多sink节点的关联问题。首先建立带约束的多sink节点关联问题的优化模型,进而用蚂蚁算法解决给定多sink节点部署方案下的普通节点与sink节点间的关联问题,最后给出相关算法的仿真结果。     

基于模糊综合评判的多sink最优路由算法

基于模糊综合评判,提出一种针对无线传感器网络的多sink最优路由算法。考虑路径最小剩余能量、路径最小平均链路质量和节点到sink的跳数等因素,通过路由发现、数据传输和路由更新3个过程,得到节点到多个sink的分布式路由。OMNeT++仿真结果表明,该算法能延长网络生存期,提高数据包交付率,并将路由建立时发送的数据包数量控制在尽量少的范围内。     

煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署

多sink节点的部署是井下传感器网络的重要研究课题,对网络性能的影响很大。针对目前采用的部署方法存在计算过程复杂、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,在标准粒子群聚类算法的基础上,提出一种基于自适应粒子群聚类算法的井下多sink节点部署算法(简称A-PSOCA算法),在惯性权重系数中考虑了粒子的进化和聚合状况,使改进的算法的自适应能力更强,并在算法迭代过程中引入预防粒子位置重叠策略,防止粒子搜索局部最优化。仿真结果表明,A-PSOCA算法可以得到合理的sink节点位置,算法的收敛速度比标准粒子群聚类算法快1倍,所对应的网络的平均能耗和均衡性以及网络生存期也优于其他基于粒子群算法,适用于井下通信环境。     

WSNs中基于GPMP的多SINK节点选址问题研究

在无线传感器网络sink节点可布局的应用中,提出了一种基于GPMP模型的多sink节点布局策略。该策略通过离线方式计算出sink节点的最优位置集来指导sink节点的布局。使用该策略结合一种启发式算法实现了无线传感器网络的仿真布局。仿真结果表明,该布局策略能够有效提高网络服务效率,降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络的生存期。     

无线传感器网络不等规模节能分簇路由算法

在分簇的无线传感器网络中,当簇头以多跳通信方式将数据传输至sink点时,越接近sink点的簇头过路数据负担越重,可能过早耗尽能量而导致传输失效,造成网络分割。该文提出一种不等规模节能分簇路由算法,通过限制成簇范围使接近sink节点的区域产生更多更小规模的簇。在分簇时形成源于sink节点的簇间跳数场,使数据经过最少的中间簇到达sink节点,并通过动态调整对下一跳簇的选择来平衡簇间负载。仿真结果表明,该算法延长了网络生命周期,有效降低了网络整体耗能。     

基于簇首定向扩散的无线传感器网络路由协议研究

减少能量消耗,延长网络生存时间,是无线传感器网络中路由协议要考虑的重要问题;在对LEACH协议和定向扩散协议进行分析的基础上,针对这两种协议中存在的问题,提出一种基于簇首定向扩散(CHDD)的路由协议;该协议改进了簇首选择算法,在簇首与sink节点之间采用定向扩散算法,该协议可以有效地延长整个网络的生存时间,仿真结果证明该协议的性能改进。     

WSNs中基于PMP的多SINK节点布局研究与实现

针对sink节点可布置的无线传感器网络应用,提出了一种基于PMP模型的多sink节点布局策略.该策略在桌面电脑上计算出sink节点的最优位置集来指导sink节点的布局.本文使用该策略结合一种启发式算法实现了无线传感器网络的仿真布局.仿真结果表明,该布局策略能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.     

基于混合蛙跳算法的非均匀分簇WSNs路由协议

为使无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)节点能量消耗相对均衡, 提出了一种能量均衡的可移动sink汇聚节点非均匀分簇路由协议(sink mobility based and energy balancing unequal clustering protocol, SEBUCP)。协议采用改进的混合蛙跳算法, 将剩余能量大、通信能力强的节点选为簇头并划分不同大小的簇, 在簇头之间引入竞争机制, 使分簇拓扑更加合理; 为减少簇头更换频率, 簇内采用簇头连续担任机制, 通过对比节点权值确定簇头交换时机, 并运用贪婪算法, 在簇头和sink之间选择最优中继节点; 为进一步减少节点能量消耗, 采用sink汇聚节点可移动方式, 避免了热点问题的出现。仿真结果表明, SEBUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能。     

一种高能效的无线传感器网络路由协议设计

如何有效地降低节点的能耗,延长网络生存时间,一直是无线传感器网络路由协议的研究热点。基于LEACH路由算法,提出一种新的路由机制。该机制改进原来簇头选取概率随机的缺陷,引入了剩余能量和局部节点密度因素,使网络能耗更均衡。同时,在层次型路由的基础上,独立节点采用平面路由,直接和sink节点通信,混合的路由算法能更好地提高能效。最后,用MATLAB对两种算法仿真,仿真结果表明,改进算法在网络生存时间和簇负载平衡上更优于LEACH算法。     

优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法

为了缓解无线传感器网络（WSN）中传感器节点分布不均匀、传感器节点感知数据量不同而造成能耗不均衡、"热区"等问题,提出一种优化网络生命周期和最短化路径的WSN移动sink路径规划算法（MSPPA）。首先,通过监测区域网格化,在每个网格内分布若干个移动sink候选访问站点,sink在每个网格中选择一个站点停留收集网格中节点数据;然后,分析所有传感器节点的生命周期与sink站点选择的关系,建立权衡网络生命周期和sink移动路径的优化模型;最后,使用双链遗传算法规划移动sink遍历网格的顺序和选择每个网格中移动sink访问站点,得到移动sink节点遍历所有网格收集数据的路径。仿真结果显示,与已有的低功耗自适应分簇（LEACH）算法与基于移动sink节点与集合节点（RN）的优化LEACH分簇算法（MS-LEACH-RN）相比,MSPPA在网络生命周期方面提高了60%,且具有良好的能耗均衡性。实验结果表明,MSPPA能有效缓解能量不均衡、"热区"问题,延长网络生命周期。     

一种优化WSN节点能耗的自适应多区域分层路由算法

无线传感器网络由传感节点和sink节点构成,传感节点由于采用电池供电,每个节点的能耗均可能影响整个网络的生命周期,因此,研究降低节点能耗、提高节点生存时间的方法具有重要意义.通过研究网络节点能耗均衡方法,以期提高整个网络的生命周期.首先,研究无线传感器网络的生存时间优化模型,然后设计支持生存时间优化的自适应多区域分层路由算法(SARMAL).MATLAB仿真实验表明,对于节点分布较稀疏或监测区域较大的网络,SARMAL算法性能较好,设计的算法可以较好的延长网络生存时间.     

基于MMAS的无线传感器网络数据融合算法*

提出了一种基于MAXMIN蚂蚁系统（MMAS）无线传感器网络的数据融合算法。该算法采用定向扩散的机制进行兴趣散布;利用MMAS算法构造一个最小Steiner树,源节点的数据发送到构造好的最小Steiner树上,经过融合后传输到sink节点,降低了网络中传输的数据量。通过与Dijkstra算法比较,NS2仿真表明该算法降低了网络能耗,增加了网络生存时间。     

基于数据聚合的无线传感器网络拓扑发现算法

针对传感器网络能源有限的特性,提出了一种基于数据聚合的拓扑发现算法。根据在聚合节点（sink）收集到网络内部节点报文接收或丢失的情况,通过发现网络中所有叶子节点到sink节点的数据传输路径,来推测网络的逻辑拓扑,不会增加网络负担。仿真实验表明：算法可以准确快速地推测传感器网络的拓扑,并且适合大规模传感网络的拓扑推测。     

无线传感器网络中基于分簇转发的移动sink定位算法

无线传感器网络中,能量漏洞问题引起了很高关注.位于sink节点附近的网络节点因需要转发大量的数据包而过早地耗尽能量,导致网络生命过早的结束.提出一种新的分簇转发网络模型,基于该模型,提出相应的移动sink定位算法(CPSLA),算法根据各簇节点能量的分布情况,不断改变sink位置,有效地避免节点耗能不均,解决了能量漏洞问题.从实验和理论上,验证了该方法的有效性和可行性,比已有的算法有更好的效果.