传感器网络中基于链状的分簇路由算法

集成了传感器、嵌入式技术、分布式信息处理技术和无线通信技术而形成的无线传感器网络(wireless sensor network,简称WSN)是一种全新的信息获取和处理技术.但由于无线传感器网络节点能量有限的特点,使其路由协议既不同于传统的有线网络,又有别于ad hoc网络,因此研究节约传感器节点能量,延长传感器网络生命周期的条件下减少分组传递延迟的路由算法对提高网络的整体性能有重大意义,本文在水电表度数采集的具体应用背景下提出了一个基于链状的分簇路由算法(Chain-based Clustering Routing Algorithm-CBC).模拟实验结果显示CBC算法比LEACH,PEGASIS在能量×延迟度量上表现更优.     

无线传感器网络中的自适应路由算法

在传感器网络中,分簇是有效的层次组织方法。提出一种新的基于自适应粒子群优化的分簇路由算法。粒子群是典型的群智能算法,受启发于鸟群的捕食行为,并逐渐发展成为一种成熟的优化算法。对其进行改进,使其能够得到更好的收敛效果。仿真结果表明,相比低功耗自适应集簇分层型协议算法,该方法更具节能特性,延长了全网生存时间。     

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法--DEUC.该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时.该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇问的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的.仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%.     

太阳能补给下无线传感器网络分簇路由算法*

分析太阳光照特点,设计了太阳能补给模型,并在此模型下提出了一种自适应的分簇路由算法ACSP,定义了网络有三种状态:耗能期、储能期、稳定期,并适应各个时期设计不同的簇首选择和路由选择机制。理论和实验表明,ACSP可自适应网络中能量变化,充分利用补给能量,并且具有较好的能耗均衡性。     

依托路由规则的自适应能量优化分簇无线传感器网络路由算法

针对分簇无线传感器网络中节点能量负载不均衡导致簇头在任务较多的情况下过早死亡,以及路由能量损耗较大等问题,提出一种自适应能量优化分簇的路由算法。在簇头选举和竞争半径的计算上通过权衡系数充分考虑了竞选节点的剩余能量与距离情况,延长了簇头的生命周期。以路由规则的形式来制定簇头间转发数据是采用单跳路由还是多跳路由,在保证簇头不会过早死亡的情况下最大化减少路由的能量损耗。实验仿真结果表明,自适应能量优化分簇的路由算法可以延长网络节点的生命周期,减少能量损耗。     

传感器网络中基于层次分析法的自适应路由算法

为了均衡节点能耗、提高路由性能,提出了一种基于层次分析法的自适应路由算法。该算法借鉴建立梯度引导路由和分簇的思想,引入层次分析法建模以确定权值,利用若干权重因子的组合(该组合综合地反映了网络的当前状态)来选取簇头并形成簇;针对由每轮的簇头和Sink构建的当前轮虚拟骨干网络建立路由。理论分析和仿真实验表明,该算法支持低功率传感器,比基于周期性分簇的LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)更节能,从而更有效地均衡节点能耗、延长网络生命周期。     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

基于分簇路由算法的无线传感器网络技术研究

无线传感器网络的用途越来越广泛,分簇路由算法对于提高该网络的应用效率有极大的研究价值.从分簇路由算法机制分析入手,通过对当前分簇路由算法思路进行设计,提出了一些改进策略,为进一步优化算法提供参考.     

无线传感器网络高能效分簇路由算法

无线传感器网络与传统无线网络相比,网络节点在具有的电源能量、计算与处理能力、通信带宽等方面都十分有限。延长网络的生命周期成为无线传感器网络的一个关键问题。在低功耗自适应分簇路由算法(LEACH)的基础上提出了一种改进算法,其主要思想在于根据监测区域面积、节点数目及基站位置来确定最优簇个数而不是低功耗自适应算法中的固定值。最后仿真结果表明,改进后的算法与LEACH算法相比,无论是在能量消耗还是网络生命周期方面都有较大的提高。     

一种半径自适应成簇多跳传感器网络路由算法

针对低功耗自适应聚类路由算法LEACH随机选择簇头和簇头间单跳通信的缺陷,提出一种新的成簇路由算法——半径自适应成簇多跳路由算法RACMH．它将半径自适应成簇技术与多跳通信方式相结合,节点根据本地信息独立地决定成为簇头节点或成员节点;簇类覆盖的区域限制在一定半径范围内,所有簇头节点根据权重消息组织成一棵路由树,采用多跳通信方式向基站传输数据．仿真实验表明,与LEACH相比较,该算法能更有效地延长网络生命周期,节省网络能量消耗,实现网络负载平衡．     

基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题,提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAUC。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点,首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环,建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型;通过等间隔划分扇环,以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目,进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例;通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇;同时,以MTE原则竞选出最佳中继簇首,有效解决了簇首间的路由中继问题。仿真结果表明,与传统算法相比,在不同应用场景下所提MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势,更适用于工程实际。     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

无线传感网高斯分簇路由算法的研究及实现

针对无线传感器网络路由成簇过程中的两个关键因素:距离和剩余能量,提出一种高斯分簇路由算法(GCRA).该算法根据簇头节点之间的最优距离确定均值,根据目标节点组成的概率带的宽度确定标准差,并且结合节点的剩余能量与概率带中目标节点的平均能量确立概率阈值函数.簇头选取过程中目标节点以与已知簇头的距离作为参数生成概率阈值,在簇...     

改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中传感器节点随机分布造成能耗不均和“热区”等问题,提出了一种改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议。该协议也采用“轮”方式运行,每轮簇首选举开始阶段,根据节点剩余能量、节点密度,结合节点到Sink节点的距离来构造不均匀的竞选半径,每个节点根据竞选半径范围内邻居节点计算剩余能量比及距离偏差平均值,从而计算出其簇首竞争等待时间,采用时间等候簇首竞选机制来选举出簇首,平衡簇内的通信能耗;数据传输阶段,考虑剩余能量、通信能耗、链路质量、传输时延等因素,采用改进的蚁群算法构造最优传输路径,数据传输的同时更新信息素,从而达到自适应、动态优化地建立和维护传输路径。仿真结果表明,该路由协议能有效节约能量和均衡能耗,延长网络生命周期,改善链路质量,减少传输时延。     

无线传感网中一种能量均衡的分簇路由算法

无线传感器网络的一个极富挑战性、极其关键的课题就是降低能源消耗以延长网络寿命。文中提出了一种能量均衡的分簇路由算法（CRA—EB）。算法分为三个阶段,即：簇头选择、聚的生成及数据传输。首先基于节点的剩余能量和邻居节点数目来选择簇头。然后每一个非簇头节点根据簇头代价值加入自身通信范围内的簇头。在数据传输阶段,CRA-EB首先在簇内使用单跳通信,然后在簇间使用多跳通信。对簇间通信,簇头以自身为起点对通往基站的各路径代价进行衡量,同时选择其他簇头作为中继节点在这些路径上转发数据。仿真实验结果表明,与LEACH和DEBR算法进行比较,CRA-EB算法在能耗和活跃节点数量方面的性能表现更加高效。     

基于演化博弈的无线传感器网络节能分簇路由算法

考虑到无线传感器网络中节点在冲突环境下决策时具有有限理性,近年来学者引入博弈论解决传感网分簇路由中自私节点的簇头选举问题。以往经典博弈分簇路由算法要求知道所有参与者行动的完全信息,并假设节点完全理性,这对于资源有限的传感器节点不切实际。本文提出了一种基于演化博弈论的无线传感器网络节能分簇路由算法(EECEG),通过演化博弈复制动态方程证明存在演化稳定策略(ESS)。算法将所有节点模拟为自私的博弈参与者,参与者可决策宣称自己成为簇头候选者(D)或不成为候选者(ND)。所有参与者根据自身剩余能量、邻居节点个数等因素自私决策,通过观察和模仿对手进行演化,直到收益均衡。实验结果表明,EECEG协议可有效延长网络生命周期,均衡节点间能耗,同时使数据传输更高效。     

基于移动Agent的无线多媒体传感器网络QoS路由算法

无线多媒体传感器网络(WMSNs)的主要特点包括资源有限、时延敏感和数据冗余性高。此外,音视频数据流传输所需的带宽是多媒体传感器节点所能承受的最大传输带宽的几倍。上述因素使得WMSNs的QoS 路由成为一个亟待解决的关键技术问题。鉴于此,首先通过基于等差数列的非均匀分簇算法对网络区域进行划分,然后在此网络拓扑上,提出一种基于移动Agent的WMSNs的QoS路由算法(MAQR)。MAQR由路由发现和数据传输两个阶段组成。在路由发现阶段,采用移动代理技术完成多路径路由发现。在数据传输阶段,采用多优先级多路径传输模型把数据流进行分类,并利用流量预测算法实现网络的负载均衡。最后,在NS-2平台上实现了MAQR,通过与同类算法进行仿真比较,发现MAQR较之同类算法能够明显地提高音视频传输的服务质量。此外,MAQR算法比同类算法的能耗更低。     

能量高效的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络能量有限的问题,提出了一种能量高效的非均匀分簇路由算法.算法中首先通过在"热区"内选举传送节点,有效的解决了"热区"内负载不均衡的问题;非"热区"内的节点根据节点的剩余能量选举簇头,簇头选举结束后其余节点加入到距其最近的簇头中;节点入簇后,基于相似数据的收集策略,寻找符合条件的相似节点,休眠其中部分冗余的节点;改进的算法中不再每轮结束后都重新选举簇头,减少了能量的浪费;最后在数据传输阶段,采用改进的簇内单跳,簇间多跳的通信方式传输数据.仿真结果表明,本算法有效的降低了能量的消耗,改善了传感器网络的性能,提高了网络的生存时间.     

传感网络中一种基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法

提出了一种传感网络中基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法．该算法的基本思想是通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达Sink节点的最优路径，并利用蚂蚁算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的．算法不需要网络节点雏护全局信息，且数据汇集降低了网络路由开销，因此是一种节约能量的分布式路由算法．理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性和可伸缩性．