基于博弈论能耗均衡的WSN非均匀分簇路由协议

在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点间能耗不均容易引发 “能量空洞”现象,影响整个网络的性能。针对这个问题,提出了一种基于博弈论能耗均衡的非均匀分簇路由(GBUC)算法。该算法在分簇阶段,采用非均匀分簇结构,簇的半径由簇头到汇聚节点的距离和剩余能量共同决定,通过调节簇头在簇内通信的能耗和转发数据的能耗来达到能耗的均衡;在簇间通信阶段,通过建立一个以节点剩余能量和链路可靠度为效益函数的博弈模型,利用其纳什均衡的解来寻找联合能耗均衡、链路可靠性的最优传输路径,从而提高网络性能。仿真结果表明:与能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法和非均匀分簇节能路由(UCEER)算法相比,GBUC算法在均衡节点能耗、延长网络生命周期等性能方面有显著的提高。     

基于全局均衡策略的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络的能耗均衡问题,提出了一种基于全局均衡策略的路由算法。该算法一方面利用基于区域划分的非均匀分簇方法均衡WSN数据收集汇聚树纵向上簇头之间的能耗;另一方面应用基于能耗与剩余能量复合权值的Dijkstra算法优化簇间路由——降低传输能耗并分摊数据转发任务,以均衡汇聚树横向上簇头之间的能耗。仿真实验结果表明,该路由算法能够有效地均衡网络中节点的能耗,显著延长网络的生存期。     

低冗余度WSN非均匀分簇算法应用研究

将传统非均匀分簇算法应用于低冗余度的无线传感器网络(WSN)中时,存在传感器节点早衰和簇间多跳通信传输能量开销不均衡的问题。为此,针对低冗余度WSN,提出基于粒子群和最短路由树的非均匀分簇路由算法。利用粒子群算法优化非均匀分簇过程,通过建立最短路由树搜索簇间多跳传输最优路径,实现数据从传感器节点到基站的高效传输。仿真结果表明,相比于EECS和EEUC算法,该算法可有效延长低冗余度WSN的网络生命时间,均衡簇间通信能量消耗。     

扰动粒子群优化的SDWSN路由算法

针对分布式路由算法在软件定义无线传感器网络中应用时能量消耗大以及簇头能耗不均衡问题,提出一种基于扰动粒子群优化的能耗均衡路由算法tPSOEB。该算法通过考虑节点的剩余能量、位置和能量均衡信息选择簇头,并引入扰动改进粒子群算法的搜索性能,然后用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,每周期进行一轮全局分簇和[k]轮局部簇头更新,节省分簇时的能量消耗。在簇间路由建立时,根据链路能耗、节点剩余能量和簇内节点数,采用集中式方式构建最短路由树。仿真结果表明,tPSOEB能显著提高网络的能量使用率,延长网络寿命。     

WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中能耗不均衡、生命周期短的问题,提出WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法。通过改进的K均值算法进行非均匀分簇,引入双簇首减轻簇首通信压力;利用基尼系数衡量簇内节点的能耗均衡性,以动态权值调整影响副簇首竞选的因素;簇间采用单跳和多跳相结合的传输方式,将剩余能量、传输距离、转发次数和节点数作为中继节点选择的依据,均衡簇间传输能耗。仿真结果表明,相比LEACH和EBRAA算法,提出算法能有效均衡节点能耗,延长生命周期和提高吞吐量。     

基于负载均衡的WSN非均匀分簇算法

针对分簇的无线传感器网络(WSN)中负载不均衡问题,提出一种实现节点负载均衡的WSN非均匀分簇算法。引入非均匀簇机制计算出最优的网络分簇数量,通过调整节点的簇首归属来控制网络的分簇的大小,形成合理的网络拓扑结构。仿真实验结果证明,该算法能有效均衡网络的节点负载,降低节点能耗,延长网络的生存时间。     

基于区域划分的WSN非均匀多跳分簇路由算法

延长网络生存周期是WSN的核心问题之一.为均衡网络能耗,有效延长网络生存周期,提出一种保证区域能耗均衡的非均匀多跳分簇路由算法.通过对监测区域的等间距环形划分和等夹角扇形划分,得到同环簇大小相等、不同环簇大小由外到里依次递减的非均匀分簇方案,保证网络能耗效率最优.在簇头选取阶段,通过与距离相关的通信代价评价函数在每个子区域选择最合适的节点作为簇头,减少网络局部能耗.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

传感器网络中基于非均匀分簇负载均衡路由算法*

在非均匀分簇思想的基础上,提出了一种新的WSN多跳成簇路由算法。在该算法中,距汇聚点较近的节点直接与汇聚点通信,进一步减小了靠近汇聚点的簇规模,从而减轻了簇首负载,避免了不必要的能量消耗。仿真实验表明,该算法能使WSN网络负载更均衡,有助于解决能量空洞难题、延长WSN网络总的生存时间。     

能量高效的水声传感器网络多跳非均匀分簇算法

针对现有水声传感器网络(UW-ASN)分簇路由算法存在的能耗不均衡问题,提出了一种能量高效的多跳非均匀分簇(EEMUC)路由算法。通过节点到基站的物理距离建立网络非均匀分层模型,各层区域内的节点根据综合属性值选择簇头,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇。簇间采用多跳路由方式传送数据,从而均衡了簇头的能耗。实验结果表明,所提算法在簇头数目和节点的剩余能量等性能方面优于低能耗自适应分簇路由(LEACH)和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法,从而提高了水声传感器网络的能量效率,并延长了网络的生命周期。     

基于能耗和距离的WSN分簇路由算法

本文针对LEACH算法中没有考虑簇头间能耗均衡和远离基站簇头过早失效的问题,提出一种基于能耗和距离的WSN分簇路由算法。仿真结果显示,该算法能有效克服LEACH存在的这两个缺陷,有效提高网络生命期。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法

无线传感器网络的生命周期与节点的能耗直接相关。为解决能量消耗分布不均,影响网络寿命的问题,提出一种基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法(EBRAA)。通过AGNES聚类算法获得网络均匀分簇,根据簇内节点的剩余能量和节点与基站距离及两者权重因子,完成分布式簇头选举,采用改进后的Dijkstra算法产生簇头间最短路径的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH和KBECRA算法相比,EBRAA算法的簇分布更加合理,能耗更加均衡,延长了网络生命周期。     

有效能量空洞避免的无线传感器网络混合多跳路由算法

针对在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点之间能量消耗不均衡容易引发"能量空洞"现象的问题,在研究平面和层次路由协议的基础上,提出了一种有效能量空洞避免的混合多跳路由算法。首先,引入热点区域划分的概念对监测区域进行划分;然后,在分簇阶段,对热点区域外的节点采用非均匀分簇结构,融合簇内数据以减少流入热点区域的数据量;其次,对热点区域内的节点不采取分簇以降低区域内节点的分簇能耗;最后,在簇间通信阶段,通过粒子群优化(PSO)算法寻找同时满足相邻两跳间最大通信距离的最小化和最大通信跳数的最小化的最优传输路径,实现整个网络的能量消耗最低。理论分析和实验结果均表明,所提算法在能量有效性和能耗均衡分配方面都要优于基于增强学习的生命期优化路由协议(RLLO)和基于模糊理论的多层分簇式路由协议(MLFC),网络生存周期分别提高了20.1%和40.5%,可以有效避免"能量空洞"。     

基于能量迭代的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

能量空洞是影响无线传感器网络性能的关键问题之一,据此提出了一种基于能量迭代的非均匀分簇路由算法。该算法首先在簇头选举时通过减少迭代次数,降低能量消耗,同时综合考虑节点能耗速度、节点到汇聚节点的距离等因素,选出最优簇头;其次,考虑到节点到汇聚节点距离和节点密度对网络生命周期的影响,提出了非均匀分簇算法,实现网络能耗均衡的目的。仿真实验表明,当最大簇半径为50m ,选举因素所占权重为0.4 ,簇半径调节系数为0.7时,本算法达到最优,与LEACH-E和LEACH相比,网络生命周期分别延长125%和136%,同时有效避免了能量空洞现象的产生。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

基于最小生成树的非均匀分簇路由算法

发现现有的针对非均匀分簇路由算法没有充分考虑簇首与基站之间最优路径选择,而导致传输路径上的能量消耗不均衡的问题。为了更好地均衡传输路径上节点能量的消耗,提出了基于最小生成树的非均匀分簇的路由算法。该算法利用节点剩余能量和节点到基站的距离选举簇首,然后通过建立最小生成树搜寻最优传输路径,这样可以减少传输路径上的能量消耗,有效地解决能耗不均衡问题。理论分析和实验结果均表明,该算法无论在存活节点个数还是在能量消耗上都明显优于EEUC算法和EBCA。     

一种事件驱动型WSN状态监测信息路由协议

为了均衡无线传感器网络(WSN)中各节点的能量消耗,提出了一种基于分簇路由算法思想的网络自身健康状态信息传输路由协议——事件驱动型状态监测信息路由协议（ED-SMIR）。在ED-SMIR协议中,簇内节点根据能量消耗速度的大小,采用单跳和多跳轮换的方式,簇头到sink节点的路由,采用多跳的方式。仿真实验表明,与LEACH和EDBCM协议相比,ED-SMIR消耗的能量更少,可以均衡整个网络的能量并有效延长网络的生存时间。     

基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法簇头负载过重,同时为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种基于PSO的非均匀分簇双簇头路由算法。该算法首先通过候选簇头节点与基站距离的远近构造出几何规模不等的簇,然后根据簇的规模引进PSO优化算法最终选择出主簇头与副簇头。主簇头主要负责簇内节点数据的采集跟数据融合,副簇头主要完成簇内及簇间数据转发任务,实现数据的单跳与多跳传输。仿真结果表明,该算法有效的减少了簇头节点的能耗,在很大程度上均衡了整个网络的能耗,实现了网络生存周期的延长。     

基于DPSO的智能WSN分簇路由算法

主要针对无线传感网络经典分簇协议LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中存在的三个使能量消耗过大的问题,提出了一种新的智能无线传感网络分簇路由算法DPSO-CR(Discrete Particle Swarm Optimization-Clustering Rou...