基于空间相关性的事件驱动无线传感器网络分簇算法

分簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间。针对传感器节点数据的空间相关性,该文提出了一种新的基于空间相关性的事件驱动传感器网络分簇算法。算法根据用户要求的误差门限及结合节点数据的空间相关性马尔可夫模型,将事件感知区域划分成虚拟极坐标等价层。每个等价层选取层内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,该方法减少了传输数据量,有效节省了网络能量。     

基于位置感知的无线传感器网络聚类算法

针对以能量有效的方式收集传感器网络空间相关性数据的问题,本文提出了一种新的基于位置感知的无线传感器网络聚类算法。算法根据用户查询误差门限和基于位置信息的节点感知数据相异度矩阵,进行无监督数据挖掘,将监测区域划分成信息等价域。每个等价域选取城内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,从而减少了传输数据量,有效节省了网络能量。     

传感器网络中基于时空相关性的压缩感知算法

传感器网络节点的能量有限,为节省传感器节点的能耗,提出了利用节点内及节点间的时空相关性的压缩感知模型及算法,减少了通信的数据量,进一步节省了能耗,延长了网络的生命周期。算法在分簇协议和多跳路由优化的基础上,在簇头节点运用较为简单的压缩感知压缩测量方法,降低了计算复杂度。通过对实测数据的误差分析及能耗仿真,验证了该模型及算法的有效性和实用性。     

WSN中一种基于数据融合的能量高效分簇路由协议

基于无线传感器网络中监测数据具有较高时空相关性的应用场景。提出了一种基于数据融合的局部能量高效汇聚分簇协议LEEAC，该协议通过反映局部空间相关性的数据相异度对节点剩余能量进行约束，并使用约束后的预测能量作为竞选簇头的主要依据，被选举的簇头在传感器网络中具有良好的分布性。同时通过引入数据鉴定码，减少了簇内数据传输阶段的通信量以及簇头数据融合的工作量，从而大大节约了能量消耗。实验结果表明，LEEAC协议能够有效均衡网络能量消耗。延长网络生存时间。     

能量感知非均匀成簇路由优化算法

无线传感器网络(WSN)具有的能量有限,其能量利用效率的高低直接影响着网络的生命周期.为了提高无线传感器网络的能量利用效率,提出了一种能量感知非均匀成簇路由优化算法(Energy Awareness Unequal Clustering Routing Optimization Algorithm,EUCR).该算法通过节点在网络中所处的位置确定各节点的邻居节点,并以局部能量选举簇头,各簇头根据其邻居节点构建非均匀分簇网络.同时该算法在路由阶段考虑了簇头的剩余能量和转发代价.仿真结果表明,EUCR算法能有效提高网络的能量利用效率,并延长网络的生命周期.     

基于DCS的无线传感器网络数据压缩算法研究

针对无线传感器网络节点能量有限的特点,基于网络节点间感知数据在空间上具有相关性,提出一种适用于无线传感器网络的基于边信息的分布式压缩感知算法。该算法在簇头接收的多个信号中,选择其中一个信号作为边信息,来优化其他信号的压缩以及解压过程,使得其他信号能够得到最大程度的压缩。仿真结果表明,该算法能够有效地压缩信号,并且能减少整个网络的能量消耗。     

无线传感器网络中基于能量的成簇协议

无线传感器网络采用能量有效方式传输数据对于延长传感器网络寿命十分重要。LEACH是一种基于簇的协议,它采用本地簇头随机轮转机制将能量负载均匀分布到网络中的所有传感器节点,簇头节点将收集到数据进行融合后发送给基站。提出一种改进的方案,采用随机成簇算法让网络中传感器节点成簇,成簇的过程考虑传感器节点剩余能量和簇头与非簇头结点之间的距离。通过分析评价和仿真结果,说明新算法比LEACH更能有效利用能量且发送更多的数据。     

WSN中基于节点地理位置信息分簇算法的研究

针对无线传感器网络的特点,提出了一种新的分簇算法.在选择簇头时,节点根据自己的地理位置与能量决定是否成为簇头,使得簇头在网络中均匀分布;在数据传输阶段根据节点的权重来选择中间节点进行数据传输,减少网络消耗的能量从而延长网络的生存时间.仿真结果表明该算法可以显著延长网络寿命,提高网络的业务容量.     

基于最优阶估计与分布式分簇的传感器网络数据压缩方法研究

在无线传感器网络的诸多应用中,被监测区域发生异常情况的概率通常较小,正常情况下,同一传感器节点在前后连续时刻所采集的数据具有时间相关性,处于相邻区域的不同传感器节点在同一时刻所采集的数据具有空间相关性,发送存在时间、空间冗余的数据至基站必将耗费节点大量的能量。该文提出了基于最优阶估计和分布式分簇的传感器网络数据压缩方法,利用节点采集数据的时空相关性,基于最优阶估计在基站处建立相关系数,经分布式分簇,节点仅需传送少量数据,基站根据时空相关性恢复原始数据。仿真结果表明应用该算法,可以有效减少传感器网络中冗余数据传输量和节点能耗,进而延长系统寿命。     

有效降低无线网络节点能量的LEACH新算法

LEACH是一种低功耗自适应按簇分层路由算法.为了降低节点能耗,在LEACH协议的基础上提出了在选举簇头时,改变阈值T(n)的大小以降低节点成为簇头的概率,从而节省网络因分簇而消耗的能量.同时又提出了一种基于节点剩余能量的二层簇头的算法,该算法能使节点减少将冗余信息传输到基站,从而达到降低节点消耗能量的目的.通过实验仿真,表明这些方法能使网络节点能量的消耗减少,达到了延长网络生命周期的目的.     

基于空间相关性的无线传感器网络成簇方法

对于无线传感器网络的管理目前被广泛地使用的方法是基于簇结构的方式，因此，提出了一种基于空间相关性的成簇方法 （SCBCA）。利用无线传感器网络中邻近节点感知到的信息具有相关性这一特点进行成簇，利用数据标准差来计算节点之间的空间相关程度，并且簇结构可根据全网节点相关性的变化做出相应的调整，以保证簇内节点之间始终保持较好的相关性，簇中只需要代表节点发送数据就足以监测全网情况，其他节点处于睡眠状态，以节省网络能量，主副簇头的运用进一步优化了网络性能。仿真实验表明，SCBCA方法在网络能耗、覆盖度等方面均具有良好的表现，具有一定的推广使用价值。     

一种新型双簇头分簇算法的性能研究

提出了一种新的双簇头分簇算法,该算法在单簇头分簇算法的基础上增加了一个备用簇头节点,在簇头节点能量耗尽或出现故障时,备用簇头节点能够实时升成簇头节点以维持簇稳定工作,从而减少网络重建的次数,提後高网络稳定性,仿真实验表明,双簇头分簇算法比单簇头分簇算法有更好的稳定性和公平性.     

一种半集中式低能耗自适应无线传感器网络成簇算法

基于对LEACH等算法的研究,提出一种半集中式,综合利用节点位置信息与剩余能量的无线传感器网络分簇及簇头选举算法。利用节点位置信息,在簇头选举阶段和传感数据传输阶段使用不同的拓扑划分,在尽可能选取剩余能量较高的节点作为簇头的前提下,能够既保证簇均匀分布,又尽量做到簇头在簇内处于相对中心位置,并且避免了成簇阶段的碰撞。仿真结果表明,该算法有效延长了网络生存周期,收集了更多的传感数据,并且适合大范围覆盖的传感器网络。     

无线传感器网络动态分簇路由BWAS的算法研究

为加快无线传感器网络(WSN)路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法。该算法是基于WSN动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点。BWAS算法在路径搜寻过程中评价出最优-最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性。结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗。通过与基于蚁群算法(ACS)路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性。     

动态分层的水下传感器网络分簇路由算法

针对平面路由难以适应较大规模水下传感器网络的局限,该文提出一种能更好地适用于较大规模网络的分簇路由算法DLCR(Dynamic Layered Clustering Routing)。该算法将网络自上向下划分为多层,并选择层内与sink节点距离较近、剩余能量较高的节点作为簇头节点,从而降低簇头节点的通信能耗。为了避免同一节点连续被选举为簇头节点,提出一种动态分层机制,每一轮数据采集周期都将网络重新划分为多层。实验证明DLCR不仅具有良好的稳定性,还降低了网络的能耗,延长了网络的寿命。     

一种多媒体传感器网络低能耗分簇协议

多媒体传感器网络面临的主要挑战是在能量受限的情况下传输大量数据。在经典分簇协议LEACH的基础上,提出一种考虑数据量的多媒体传感器网络低能耗分簇协议。在簇头选举阶段,选择剩余能量多和数据量大的节点作为簇头;在成簇阶段,同时考虑节点到簇头的通信距离和节点的数据量让节点加入簇。仿真结果表明,提出的协议能有效提高网络的生命周期。     

一种基于能量预测的无线传感器网络分簇算法

为了解决无线传感器网络能量有效利用的问题,提出一种利用能量预测选择簇头节点的分簇算法:CHEP利用文中建立的传感器节点工作状态转换模型,CHEP算法将所得的剩余能量预测参数作为考虑因素引入阀值的计算,从而使高剩余能量且能耗较慢的节点能够在每一轮中被优先选为簇头节点.通过仿真实验,将CHEP与其他分簇算法进行分析和比较,验证了CHEP算法中能量预测机制以及阀值改进的有效性.结果表明CHEP能够更好地平衡网络负载,延长网络寿命.     

EERP:一种能源有效的无线传感器网络路由协议

针对同构无线传感器网络的能源瓶颈问题提出一种能源有效的自适应路由协议,该协议在分布式动态分簇的基础上提出一种班车算法对数据进行逐层汇聚,以减少网络中流动数据包的数量,同时分担簇头节点的计算量。Tossim仿真试验表明该协议能够显著地减少节点的能量开销,提高网络的适应性,有效地延长网络的生命周期。     

一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略

针对传统的最小跳路由无线传感器网络（WSN）在数据汇聚上较高的能量开销问题,提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量,使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率,采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明,与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比,所提出的基于无人机的无线传感器网络（UAV-WSN）在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%,并且以上两种网络的能量利用率高达70%。     

无线传感器网络中基于序列相关性的数据压缩算法

无线传感器网络(WSN)中传输的数据具有相关性和冗余性。如何有效降低网络中的数据量,延长网络生命周期,始终是WSN的研究热点之一。该文基于WSN中数据序列的相关性,提出一种两步数据压缩算法(TSC-SC)。网络中的簇首和簇内节点执行各自的压缩算法:簇首首先执行相关性分组算法,将数据分组,减少簇内节点的计算量以及消除簇内数据的空间相关性;簇内节点对多属性数据分类压缩,并将压缩参数传至簇首,簇首解压后再次进行分类压缩,进一步消除数据相关性,减少节点数据冗余度,降低通信能耗。为实现对压缩算法的综合性能评价,考虑基本的压缩要求和算法的计算能耗,提出了基于能量判别的算法评估模型(NCER)。仿真结果表明TSC-SC算法可以有效降低压缩比和压缩误差,充分减少数据传输量和网络的通信能耗,利用NCER指标能够直观地评价算法的性能。