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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
为解决LEACH路由协议簇头选择算法的不足,针对在无线传感器网络选举簇头没有考虑节点的信赖值和簇内节点能量分布不均衡等问题,设计一种基于LEACH协议改进的新算法.通过计算节点的信赖值,作为选择新簇头节点的标准,最后对仿真试验进行性能分析比较,该算法能够满足生产需要,提高节点能量的效率,延长整个网络的生命周期,使网络均衡分配能量并且具有深远的意义.  相似文献   

3.
由于传感器节点能量的有限性,如何延长网络的生命周期是无线传感器网络(WSN)路由设计的主要目标.为解决LEACH协议存在簇头分配不均匀和能量消耗较大等问题,研究一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由设计方法.主要采用节点能量来选举簇头,采用蚁群算法优化簇间路由以实现簇间通信.仿真结果表明这种方法优于LEACH算法,在降低能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.  相似文献   

4.
利用分簇算法延长无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。基于经典的LEACH路由算法,提出了改进:主要体现在对节点地理位置的划分和在成簇过程中考虑传感器节点的剩余能量以及簇头与非簇头之间的距离。最后用Matlab对LEACH算法和改进后的算法进行仿真,证实了改进后的算法在网络生存时间上比LEACH算法有了很大提高。  相似文献   

5.
无线传感器网络中节点的能量有限且难以补充,为了提高网络节点的能量利用率,延长网络生命周期。在LEACH算法分簇结构的不足的基础上,提出一种自适应的最优簇首数计算方式,综合考虑传感器节点的能量及距离,对阈值公式T(n)进行改进。经仿真实验分析,本文提出的算法较LEACH算法节点存活率更高,网络生命周期显著延长。  相似文献   

6.
无线传感器网络中LEACH协议的改进   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH) 簇头选举的盲目性问题、簇内节点能量消耗不均衡问题以及一跳的通信方式造成的能量大量耗费问题,提出了基于"生命游戏"的LEACH协议改进算法. 通过对节点剩余能量的估算实现对簇头选举机制的优化,并提出"生命游戏"睡眠调度模型和利用邻居节点作为转发节点的多跳通信方式. NS2仿真结果表明,改进的协议有效延长了无线传感器网络的存活时间,提高了数据的发送量.  相似文献   

7.
针对传统分簇算法(LEACH)在选取簇头时,网络能耗消耗过快的问题,提出一种改进的分簇算法(U-LEACH)。该算法在簇头选取阶段,新增节点与传感器网络重心的距离和节点的剩余能量两个影响因子,优化LEACH算法中簇头节点的选取函数,保证簇头选取的合理性。仿真结果表明,改进的U-LEACH算法相比于原算法减少了网络的能量消耗,延长了网络生命周期。  相似文献   

8.
针对层次路由LEACH协议存在簇头分布不均,并且每次簇头轮换均在整个网络内进行,会造成耗能过多以及蚁群算法应用于LEACH协议建立簇间多跳路由仍存在能耗不均衡的问题,采用将网络节点进行区域划分,并将节点剩余能量作为参考因素,在区域内进行簇头节点的轮换选取的方法改进,并通过将节点能量引入到转移概率和信息素更新公式中,对蚁群路由算法进行改进,利用其建立从簇头节点到汇聚节点的多跳路由的最优路径.实验验证表明:与LEACH协议相比,改进协议整体上减少并均衡了能量的消耗,延长了无线传感器网络的生命周期.  相似文献   

9.
针对无线传感器网络没有考虑簇头选择过程中节点的向心性和节点的能量损耗不均匀等问题,设计一种基于节点向心性路由协议簇首的选举协议,解决LEACH路由协议簇首选取方法的不足.通过计算节点的向心性和能量剩余以及节点温度的综合值,并将其作为簇头选择的条件,以此来降低节点的能量消耗,提高网络数据的可靠性.仿真结果表明:该算法可以提高节点能量的利用以及数据传输的真实性,延长网络的生命周期.  相似文献   

10.
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.  相似文献   

11.
无线传感器网络是一种自组织网络,其自组织性以及节点能量受限的特点,使得如何设计路由协议以达到既保证数据传输的完整性又最大限度延长网络寿命变得至关重要。该文提出了一种新的路由机制来延长网络寿命,适合于静态的网络。最后通过模拟仿真说明了改进的路由协议比LEACH协议在延长网络寿命上有很大的改进。  相似文献   

12.
在无线传感器网络中,节点的电量十分有限,降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题,将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束,采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模,在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中,综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明,改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.  相似文献   

13.
低能耗自适应分簇的面向数据融合的路由协议   总被引:2,自引:1,他引:1  
为降低簇头节点的能耗和均衡网络的整体能耗,基于低能耗自适应分簇(LEACH)协议提出一
种面向数据融合的路由协议. 在该协议中,簇头在簇内数据融合的过程中根据成员节点的位
置信息估计感知到相同事件的邻居簇;然后数据在这些簇头间进行多跳的数据融合后传递给基
站. 仿真结果表明,该协议能有效延长网络的生命期.  相似文献   

14.
在对铀尾矿库进行监测时,无线传感器优于传统的有线布置,但由于能量受限,在路由传输中必须高效地使用能量。该文在分析LEACH和GAF算法的基础上,提出了一种基于GAF交圆结构的改进型路由算法(IC-GAF)。利用节点地理位置信息与相交圆的结构模型来划分虚拟圆,在虚拟圆内根据剩余能量和节点与中心的距离来选举簇头,簇头从下一接收簇头或中转节点中选择最优的下一跳节点传输数据,最终将数据传输到基站。仿真表明,IC-GAF能有效的降低节点能耗,延长网络寿命。  相似文献   

15.
为了提高大型无线传感器网络的稳定性,延长网络的整体寿命,以WSN分簇路由协议LEACH为基础,提出一种新的簇头选举方法。算法利用网络寿命预测模型,首先预测网络节点死亡时间,然后将文中定义的网络收敛速率引入优化算法中得到最优簇头数目。仿真结果表明,优化后的算法相比于LEACH算法能耗显著减少,有效地延长了网络的寿命。  相似文献   

16.
为了平衡无线传感器网络的负载,延长网络生存时间,针对大规模无线传感器网络场景,对低能量自适应分簇分层协议进行改进,提出一种簇头辅助路由算法。新算法采用控制信息与数据信息分离的思想,由簇头实现控制信息处理的功能,由簇内聚合节点和簇间转发节点实现数据的融合、转发功能。仿真结果显示,在大规模无线传感器网络场景下,该算法比低能量自适应分簇分层协议的网络寿命和数据接收总量均有明显提高。  相似文献   

17.
一种WSN中的能耗优化动态路由算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据无线传感器网络中因节点有效传输半径对路由选择的制约,提出基于最小生成树(MST)的改进分簇多跳路由算法,改善因路由选择对网络能耗的影响.该算法利用Voronoi图的泊松过程特性优化簇首节点数,并结合MST动态调整簇内外节点的路由发现实现网络能耗优化.仿真结果表明,该算法在开销容忍的前提下,网络负载均衡,并与相同仿真条件下基于LEACH的分层多跳算法相比,更有效地延长了网络寿命,且降低了计算复杂度.  相似文献   

18.
无线传感器网络(WSN)数据传输离不开路由协议,路由协议是其组网的基础。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受阻,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。对于LEACH算法没有考虑节点的剩余能量、簇头位置分布、簇头与汇聚节点间直接传输数据等缺点,提出了一种改进协议LEACH-LOMUC。改进协议主要思想是在候选簇头选举时考虑节点剩余能量、节点到基站距离,簇在形成时考虑了簇头规模、能量以及簇头与基站的间距。同时在簇头之间通信距离过大时引入中继节点协助数据传输。MATALB仿真结果表明,LEACH-LOMUC协议有效节约能量,延长网络生存周期。  相似文献   

19.
在对传感器网络路由协议设计作了充分了解的基础上,深入研究了聚类路由算法,并在分析传统算法LEACH的基础上,提出了基于节点密度的聚类路由算法,进行了仿真试验和结果分析,得到了更合理的头节点分布,证明了该算法具有节约能源的特点.  相似文献   

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