基于能量的水声传感器网络分簇算法优化

针对分簇水声传感器网络中簇头分布不均和水声信道时变特性等原因导致的节点能量分布不均的问题,以LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy protocol)算法为基础,提出了一种基于网络能量状态估计的分布式算法进行簇头选举,有效均衡网络能耗。通过改进分布式簇头选举机制,每轮中簇头选举由一次选举改为多次选举,在不需要中心控制节点和增加节点间通信量的情况下,首次选举通过设置能量阀值选举出高能量节点担任簇头,通过第二次选举保证每轮簇头数目稳定。仿真结果表明,该改进算法能够解决分簇水声传感器网络时变信道条件下能量消耗不均衡的问题,均衡网络能耗,延缓网络首节点死亡时间。     

基于能量平衡的无线传感器网络非随机分簇算法（英文）

无线传感器网络(WSNs)路由协议的设计受到传感器的节点特征、网络行为和应用需求等的影响,网络拓扑结构的变化对节点之间通信路径的影响非常关键。分簇是减少能量消耗和增强网络可扩展性的一种有效的拓扑控制技术。为了节约能耗,提出了能量平衡的非随机分簇算法。该算法采用最小能量分簇技术形成簇群,利用最小的通信距离来选择最优的簇头(CH)。仿真结果表明该算法延长了网络寿命,与集中式的LEACH-C算法相比,提高了能量利用效率。     

基于聚类的无线传感器网络的分簇算法研究

针对无线传感器网络中的LEACH算法的簇头节点分布不均匀的不足之处,提出了一种基于聚类的无线传感器网络的分簇算法．该算法将传感器网络按照节点的实际分布情况采用聚类算法聚成几个类（分簇）,在各分簇中分别选择簇头节点．模拟实验结果显示算法与LEACH相比具有更好的性能．     

基于PSO算法优化的无线传感器网络LEACH协议

提出了一种新的改进算法ILEACH,能够使簇头分布更加均匀,相互之间的距离保持一个较优值。新的策略首先根据计算出的网络最优簇首数目进行分簇,这样使得网络划分的簇的数目是最优的,然后利用PSO算法,根据由节点的剩余能量和节点之间的距离组成的适值函数,迭代求解在簇中下一轮最适合的簇首。实验结果表明I,LEACH算法能有效延长网络的生存时间。     

移动Ad Hoc网络的一种自适应权值分簇算法

为有效解决移动Ad Hoc网络簇结构的稳定性问题,提出了一种分簇算法．在流量均衡的基础上, 综合考虑节点所处的网络环境和本身状态,根据适应性权值选择簇首,实现对随机分布的移动节点自适应动态分簇,并通过可用度来优化簇内的节点数．仿真测试表明,该算法在不增加开销的情况下,能适应性均衡簇首负载,有效防止簇首成为瓶颈．     

一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法

在分簇算法中,有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度.针对簇首选取问题,文章提出了一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法,该算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数选取簇首,网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减,簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信.仿真结果表明,与LEACH算法比较,该算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布,延长了网络生存时间.     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制（cluster and local optimization topology control,CLTC）算法．基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑．仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期．     

一种基于节点相关度的无线传感器网络分簇算法

提出了一种基于节点相关度的无线传感器网络分簇算法。该算法根据接收信号强度、节点剩余能量和网络连通度选取簇头节点,根据节点相关度确定簇内成员。分析与仿真结果表明,与经典的LEACH算法相比,该算法选出的簇头分布更均匀,并提高了簇内负载平衡程度,延长了网络生存时间。     

基于能量异构网络环境下的WSN优化成簇算法

在能量异构无线传感器网络中,节点的初始能量在一定的范围内随机分布,负载均衡和降低能耗是传感器网络成簇算法的一个重要挑战．提出了适用于能量异构网络环境下的传感器网络生存时间优化成簇算法SNLOC（Sensor Network Lifetime Optimization Clustering Algorithm）,该算法通过构造基于节点剩余能量的簇首选择机制和基于综合代价函数的簇域划分机制,在有效保证节点能量损耗公平性的同时逐渐降低网络节点间的能量差异,很好地延长了网络生存时间．模拟实验结果显示,在能量显著差异的网络环境中,SNLOC可以更好地实现负载均衡,极大地提高网络的生存时间．     

多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法

针对现有异构无线传感器网络分布式分簇结构路由算法的竞选簇头机制并未充分考虑节点位置和剩余能量的影响,提出一种多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法.该算法依据节点位置与剩余能量来改进竞选簇头的阈值函数,使得距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率增大,避免距离基站远的簇头过多而导致簇头死亡过早,从而优化全网能量消耗.理论分析和仿真实验表明新的分簇算法与现有的一些分簇算法相比明显提高了网络生存周期,增加了网络吞吐量.     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

无线传感器网络中基于时空分集的分布式能量有效成簇算法

为了延长无线传感器网络的生存时间,需要设计适合无线传感器网络特点的能量有效的协议。成簇算法能够减少无线传感器网络的能量消耗,对增强网络的可扩展性和延长网络的生存时间有着重要的作用。但现有算法对多路衰退的链路并不十分能量有效,针对这些算法的不足,提出了基于时空的分布式能量有效成簇算法,每个簇由一个簇首节点和一个协作节点相互合作运用时空编码实现数据传输的时空分集,以减少网络能耗和均衡节点能量。模拟实验结果显示,与现有重要成簇算法相比,该算法能够提供更长的网络生存时间。     

移动无线传感器网络的能耗均衡路由算法研究

研究了节点移动的无线传感器网络的路由问题,提出了一种能耗更为均衡的改进路由算法.在经典分簇路由算法的基础上进行了改进：一是簇结构的范围限制在自由空间模型的传输临界距离d0半径范围之内,较小范围的簇结构在移动环境能相对保持稳定,还能节省数据传输的能耗;二是簇头采用了复合权值的方式进行选择,权值不仅考虑节点能量,还考虑节点的移动速度和聚集性.仿真实验证明改进后的算法有效提高了无线传感器网络的能耗均衡性,延长了网络的生存时间,节点的数据发送成功率相对于经典分簇路由算法也得到了较大提高.     

基于计算节点和转发节点的WSN自组织聚簇算法

针对无线传感器网络（WSN）中数据计算需求和由簇首负载过重引起的热点问题和能量空洞问题,提出基于计算节点和转发节点的自组织聚簇算法（SCATN）,对簇首功能进行分解,以计算节点满足数据计算需求,以转发节点进行数据转发,并通过分布控制解决热点问题和能量空洞问题.聚簇过程采用自组织方式控制功能节点的生成、分布,从而解决分布不均匀和连接性问题.同时,普通节点自主更换归属簇以及时、细粒度地调整计算节点负载.仿真实验结果表明,与现有几种聚簇算法相比,SCATN算法可有效地提高网络生存时间,增加基站的吞吐量,降低丢包率.     

能量高效均衡的动态分簇路由设计

针对无线传感器网络中存在的能量空洞现象,基于能量高效均衡的思想提出了一种新的动态路由非均匀分簇算法,在均匀间隔圆环的网络模型中,通过分析单跳和多跳的能耗划分网络,并计算网络全局能耗得出最优簇首个数,从而构建非均匀分簇网络,以解决能量空洞现象.在数据传输阶段,簇首节点综合考虑能耗和剩余能量,依概率选择下一跳节点.仿真实验结果表明,该算法有效地延长了网络的生存周期.     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

基于节点权值的簇头选举优化算法

LEACH是无线传感器网络中一种经典的降低网络耗能的分簇路由算法,该算法可有效的延长网络的生命周期,具有平面路由协议无可比拟的优越性。但其簇头选举机制是随机的,没有考虑候选节点的剩余能量等因素。本文基于LEACH提出了一种改进算法,通过节点权值来选择簇头,权值是本轮候选节点的剩余能量、节点密度和距离基站远近的一种数学关系的度量。依此来均衡网络负载,延长整个网络的生命周期。     

能量有效的扇区划分LEACH改进算法

针对无线传感器网络生存期和能量有效性问题,提出了一种基于多跳传输和节点ID扇形分布的低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)改进算法MHS-LEACH.该算法根据节点的剩余能量调整簇头,并按虚拟扇区分配簇头节点ID,使得某簇头节点在同一扇区内寻找其父节点,经过多次迭代与基站建立树形链路,实现了簇头节点与基站间的多跳通信.仿真结果表明,与LEACH算法和ID-LEACH算法相比,MHS-LEACH算法不仅有效地延长了无线传感器网络生存时间,而且使整个网络的能量消耗更加均衡.     

一种高能效传感网路由控制算法

针对传感网络中节点能耗高的问题,提出了一种基于层次的多跳非均匀分簇路由算法UCER.该算法通过计算各层次中节点的平均剩余能量,挑选剩余能量高于层次平均能量的节点形成候选簇头集合,根据不同层次中候选簇头竞争半径的不同,在局部层次范围内竞争正式簇头,并建立非均匀簇结构.结果表明,与同类型分簇算法相比,UCER可以产生更加合理的簇头数量和簇头间距,并较好地均衡了各个簇及簇头的能耗,延长13. 4%的网络生存时间.