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.     

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。     

改进无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的节点组成,高效节能的路由算法是无线传感器网络的基础。针对低功耗自适应分簇（LEACH）路由算法在选择簇首节点及通信过程中能量消耗大的不足问题,提出了一种改进的LEACH路由算法。引入节点剩余能量因素参与簇首节点的选择,有效地降低剩余能量较小的节点成为簇首的可能性,节点之间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,也降低了传感器网络能耗。     

基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的分簇路由设计

为了解决传统分簇路由协议中存在的能耗开销不均衡和簇头选举不合理的问题,提出了一种基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的WSN负载均衡分簇路由协议。首先,Sink节点收集各子区域的节点位置信息,并行运行模糊K均值算法将网络区域分为若干大小规模不同的簇,并将数据中心拟合到初始簇头节点。然后,以最大化节点剩余能量和最小化节点与簇头以及簇头与Sink节点的距离为目标定义了适应度函数,采用改进的自适应混合蛙跳算法对簇头进行寻优,并将最优解作为最终的簇头。最后,设计了最小跳数路由算法获得各簇头到Sink节点的最小跳数路由。采用NS2仿真工具对该方法进行仿真,实验表明:该方法具有较长的网络生命周期,较其它方法延长生命周期30%以上,具有较大的优越性。     

改进LEACH分簇路由算法

针对节点不均匀能耗,在簇头选举过程考虑了节点的剩余能量和节点密度。轮换簇头来均衡簇头的能量消耗,解决了簇头能量消耗过快的问题。MATLAB仿真实验结果表明,算法较好地延长了网络的生命周期。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

WSN中基于虚拟网格的LEACH改进算法

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。     

无线传感器网络能量有效路由

该文给出专用于无线传感器网络的几种能量有效路由协议,并详细分析几种协议的缺点.其中,这些路由算法中都存在如何选择最优簇头算法的问题.根据这个缺点,该文结合几种能量有效路由的优点,讨论了基于簇的传感器网络路由的方案,把节点的邻居节点数,节点与邻居节点的距离和,剩余能量三个因子来计算权值,采用最小权值的分簇算法.在软件上作仿真,结果表明采用基于加权分簇算法可以在一定程度上延长网络的生命时间.     

基于非合作博弈的簇间能量优化路由算法研究

针对无线传感器网络(WSNs)的簇间路由进行详细研究,指出目前簇间路由中存在的能量耗散不均衡问题.通过实际例子指出簇间能耗不均的原因,即各个簇头节点的自私性导致数据流量分布不均,进而引发能耗的分布不均.在此基础之上,提出规范各个簇头节点行为的非合作簇间路由博弈模型,得出并证明该博弈的Nash均衡点(NEP).然后基于此博弈模型提出本文的路由算法——基于非合作博弈的簇间能量优化路由算法EIRNG.最后,进行详尽的仿真实验,分别针对网络的能量效率以及网络性能进行横向及纵向对比,实验结果表明,通过引入平衡因子θ_i,各层簇头可选择最优数据转发量,从而网络中的簇头之间的能量消耗趋于均衡.与经典分簇算法PEGASIS以及作者前期工作EEREG相比,采用EIRNG时网络生命期可延长分别为74.1%及8.6%.因此,基于非合作博弈的簇间路由能量优化算法EIRNG可有效地提高能量效率以及提高网络的性能.     

簇头优选及节点个数优化LEACH协议

提高网络整体性能与节能,将加权因子引入到LEACH协议改进方法中,根据每个节点的剩余能量、网络平均剩余能量、节点与网络在前一轮中所消耗的平均能量来确定最优簇头。综合考虑数据信息传输与接收的能耗、簇头节点的能耗以及传输ADV的能耗优化簇头节点数量。采用Matlab进行仿真对比研究,结果表明,与其它几种协议相比,本协议更能够显著降低节点能耗,网络中的簇头节点达到均匀分布状态,且其生命周期更长。     

基于信任与能耗均衡的安全分簇路由协议

针对现有信任感知路由协议中信任模型较为简单且能耗优化不足的问题,提出了一种基于信任与能耗均衡的安全分簇路由协议（SCR-TBE）.采用模糊综合评判模型并引入多种评判因素计算直接信任,根据偏离度对推荐信任进行过滤与权重分配,并在计算综合信任时考虑历史信任.同时设计簇头惩罚系数,加快恶意簇头的识别与隔离的速度.通过划分监控区域进行非均匀分簇,缓解能量空洞现象.将节点信任值、剩余能量以及数据传输距离作为路由选择因素.设计入簇函数与转发函数,降低恶意节点参与数据传输的几率.仿真结果表明,所提协议与LEACH-C协议和TLES协议相比,数据包数目与能耗均衡性均得到较大提高,提升了无线传感器网络的安全性与可靠性.     

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。     

无线传感器网络LEACH协议的研究改进

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。     

低能耗自适应分簇的面向数据融合的路由协议

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.     

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.     

Energy-balanced on demand clustering improved leach protocol for wireless sensor networks

In wireless sensor networks (WSNs), appropriate topology control (TC) could efficiently balance the load among sensor nodes and extend network lifespan. Clustering is an effective topology control technique that could reduce energy consumption and provide scalability to WSNs. However, some clustering algorithms, including the traditional low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH), don''t consider the residual energy and the communication distance. The energy consumption could dramatically increase in the case of long communication distance and high rate of control message exchange. In this paper we propose an energy-balanced clustering algorithm which considers the communication distance and the residual energy. Moreover the cluster head (CH) reselection is relevant to the current CH residual energy in order to reduce overheads. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm prolongs the lifetime of the WSN in comparison to the LEACH and a hybrid clustering approach (HCA).     

一种基于DEEC的异构节能分簇改进算法

针对无线传感器网络中因有限能量利用不佳从而导致网络生存周期缩短的问题,提出一种基于DEEC的优化能量利用的改进算法(IDEEC)。该算法一方面对DEEC的阈值进行调整,在DEEC的阈值中加入剩余能量与网络平均剩余能量的比值以及最优簇头数,以增加剩余能量多的节点成为簇头的概率,另一方面采用精确化方案求解网络平均剩余能量,同时采用簇内成员节点的调度机制让冗余节点进入休眠模式以节约网络能耗、延长网络生存周期。仿真结果表明,IDEEC的能耗比LEACH降低60.6%,比DEEC降低47.9%,网络生存时间比LEACH提高61.9%,比DEEC提高49.1%。