基于LEACH协议的簇头选举改进算法

针对典型LEACH分簇路由协议中簇头选举随机性的问题,提出一种LEACH的改进簇头选举方法,该方法先依据能耗模型确定最低能耗的簇头个数,随后优化簇头选举机制,在簇头选举时设置一个动态的能量阀值,同时增加剩余能量和节点密度因素;在簇间通信阶段,簇头节点将按照最低能耗以多跳的方式将信息传递给中心节点。仿真结果显示,新算法既能减少网络的总能耗,延长网络寿命,又能使节点的能耗更加的均衡。     

图论在无线传感网络路由协议中的应用研究

为降低无线传感网络节点能耗,延长网络生存时间,将图论最优选址问题用于分簇路由协议设计。依据节点剩余能量,结合图论的中心论算法进行簇头选举,以降低和平衡簇内能耗。依据下一跳簇头的能量消耗情况,使用Dijkstra算法设计最佳路由,确定最佳跳数,以降低数据传输的通信能耗,均衡全网能量。将此算法用于机场助航单灯监控系统,并与AL-CAME和ECOMP协议进行对比,仿真结果表明,此算法网络开销最小,节点剩余能量值远大于其他两种算法,网络能耗分布更为均衡,有效延长了网络的生命周期。     

基于改进正余弦优化算法的UWSN节能路由

针对水下无线传感器网络节点更换困难、能量有限的特点，提出了一种基于改进正余弦算法的节能路由。在簇的形成过程中，利用改进的正弦余弦优化算法来选举簇头，综合能量、节点密度、通信距离三方面因素并讨论相应权重，为簇头选择设计了更加合理的适应度函数。簇内单跳传输，簇间传输时则采用多跳传输，通过限制深度、能量及转发区域选择合适的下一跳，将采集的信息传递给水面。经网络仿真验证，在相同条件下，该算法较传统LEACH算法和KACO、DUCISCA算法，将正常工作时间延长了6910%、 2478%、 1494%，能够有效均衡网络能耗，延长网络寿命，提高数据传输率。     

环境监测中无线传感器网络路由算法的改进

针对无线传感网在环境监测应用中节点能量的问题,基于PEGASIS算法设计了一种改进的路由算法PBRE。该算法采用了改进的距离门限策略(短链聚合策略),并在簇头选举过程中综合考虑了节点发送数据的能耗和剩余能量。实验表明,该算法在延长网络生存时间和数据传输时效性上的有效性,且具有一定程度上的避障功能。     

传感器网络中一种能量有效的自适应成簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的协议,以适应传感器网络的特点.本文在LEACH的基础上,提出了一种适合无线传感器网络的能量有效的成簇算法DEEAC.在DEEAC中,每一个节点均基于最优簇首概率popt自主地确定自己是否为临时簇首.该临时簇首通过收集到的簇内信息,根据簇内通信总能耗最小化原则,选择一个使得簇内通信代价尽可能小且在最近(r mod (1/popt))轮中没有成为簇首的簇内节点作为该轮的最终簇首.模拟实验表明,DEEAC与LEACH相比具有更好的性能,优化后的簇首选择策略可以在不同场景下有效延长网络的生存时间.     

基于智能家居组网设计的LEACH算法改进研究

针对LEACH算法在智能家居组网系统中存在数据节点能量消耗太快以及节点死亡过快等问题,提出了一种首先利用维诺图改变几何图形的方法进而确定数据节点被选举作为无线传感器网络的簇首,再进一步根据数据节点到中心节点的距离利用簇半径动态确定的方式将其划分为"热区"簇群以及"非热区"簇群的改进的LEACH算法。通过MATLAB2016a软件对其进行实验仿真,测试结果表明本文改进的LEACH算法不仅数据节点存活率高于未改进的LEACH算法,而且数据节点网络生存时间以及节点能量利用率也优于未进行改进的LEACH算法,结果表明,经过改进的LEACH算法在性能方面均显著优于未改进的LEACH算法,具有较高的实际应用价值。     

无线传感器网络中一种能量有效的混合式拓扑控制算法

与AdHoc网络不同,无线传感器网络以降低节点的能耗作为首要的设计目标.针对节点能量有限的特点,提出一种能量有效的混合式拓扑控制算法--EAHTC算法.该算法优先选择剩余能量高的节点担任簇头节点,而且算法采用局部信息,动态调节节点通信范围,改变一跳可达邻居数量,从而减轻MAC层负担达到节能的目的.同时在网络运行过程中,算法通过周期性重新选举簇头,减小并均衡网络中节点的能耗,从而进一步延长了网络的生存期.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于SEP协议改进的最优稳定选举算法

针对二级初始能量异构的无线传感器网络运行过程中出现的节点能耗不均衡和网络稳定生命周期较短问题,基于SEP协议,考虑节点和簇头能量因素,以及结合节点和簇头的数据传输距离因素,提出一种改进的稳定选举路由算法(ESEP),分析了算法本身在不同高级节点占比和不同总结点数量下的性能,并与低功耗自适应集簇分层-确定性簇头选取(LEACH-DCHS)算法和SEP算法进行性能对比。结果表明,随着高级节点占比的增加,普通节点被选举为簇头的平均数量逐渐增加,传感器网络节点的平均能量也逐渐增大;随着网络空间的增大和节点总数的增加,普通节点成为簇头的概率也随之增加,节点平均能量也逐渐增大。与LEACH-DCHS算法和SEP算法相比,E-SEP算法具有更低更均衡的节点能耗,能有效地延长传感器网络的生命周期。     

高效节能的无线传感器网络数据收集协议

无线传感器网络中的节点具有有限的能量,为了延长网络寿命,提出了一种分布式的高效节能的无线传感器网络数据收集协议DEEC-MR.协议中节点根据自身剩余能量竞争簇头,每个簇头节点根据相邻簇头节点与基站的距离、剩余能量等信息寻找父簇头节点,构造一颗以基站为根的近优最小汇集树.簇头将采集到的数据聚合后沿汇集树以多跳的方式传输至基站.仿真实验证明该协议能有效降低网络能耗,与其他两种数据收集协议(LEACH,PEGASIS)相比,DEEC-MR将网络寿命分别提高1600％和200％,同时使能耗均匀分布在每个节点上,避免部分节点过早死亡,具备很高的可靠性.     

基于能量的非完全分簇路由算法

针对LEACH算法中节点能量消耗过快而容易死亡、簇头选举机制不合理及稳定周期短等问题,为提高网络稳定性,有效利用节点能量,提出了一种非完全分簇路由算法。该算法考虑节点剩余能量来选举簇头,利用基站能量充足的优势,建立非完全分簇,采用平面路由和分簇路由相结合的方式来实现数据传输,以均衡网络负载。仿真结果表明,该算法对比LEACH,网络稳定周期延长了29.48%,稳定周期占网络生命周期比例提高至72.53%,网络性能更优。     

无线传感器网络能量改进路由算法研究

基于能量多路径路由协议和LEACH路由协议的大多数成簇算法是概率选择,在一定程度上会加速局域内节点能量过早消耗完,影响网络的性能。结合能量感知多路径和LEACH路由算法,提出一种能量高效的改进路由算法,从节点能量消耗角度出发,根据节点与汇聚节点之间的距离、网络中所有存活的节点到汇聚节点的平均距离以及该节点当前剩余能量值来确定簇头选择的能量阈值,并依据该值进行路由选择。仿真实验结果表明,该算法能够提高网络整体性能,有效延长网络节点的生命周期。     

基于节点负载均衡的分布式光伏发电无线安全监控网络研究

为解决分布式光伏发电并网容易对电网产生扰动的问题,引入针对分布式光伏发电无线监控网络,延长网络生命周期,对传统的LEACH协议进行改进,提出LEACH-NEW协议。LEACH-NEW协议将整个无线监控网络划分为等面积的若干个环形区域,依据传感器节点剩余能量在各个子区域内以不同概率选取簇头,使距离基站越近的簇包含更多的簇头,避免热区簇头因转发任务而过早失效。同时采用多跳路径完成数据传输,避免基站远处的簇头因一跳通信而过早失效。NS2的仿真结果表明:LEACH-NEW协议有效地均衡了网络能耗,延长了网络生命周期,使无线监控网络可提供更为可靠的监控,运行更加稳定,网络能耗也更加均衡,且当基站距离监测区域越远,LEACH-NEW协议的优越性越显著。     

自适应人工免疫网络算法的无线传感网络拓扑结构优化

无线传感器网络(MWSN)具有动态拓扑的特性,因而节点移动、能量消耗等影响因素会导致传感器网络的寿命。在现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴adhoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构优化算法。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。同时依托自适应人工免疫网络算法,用于实现MWSNs的目标。仿真结果表明,改进的人工免疫网络算法(KC-AAINA)有助于找到良好的聚类配置和簇头数量,限制了节点能耗,改善了MWSN的网络寿命、能量消耗和分组传输,从而提高网络生命周期。     

基于NS2的LEACH协议仿真与分析

无线传感器网络分簇路由协议,通过簇头节点协调簇内节点之问的工作,可以有效的减少能量消耗,提高网络的性能。而LEACH协议是经典的分簇算法,是目前重点研究的路由技术。本文对LEACH协议工作原理进行了分析。在此基础上,详细介绍了使用NS2软件仿真无线传感器网络路由协议LEACH的方法,并以能量消耗和网络生命周期为衡量网络性能的指标,将仿真结果与MTE路由协议进行了对比分析,得出了LEACH协议能有效的降低能耗,延长网络的生命周期。     

风电机组无线监控系统的构建方法

从节点部署和路由协议2个方面对风电机组无线监控系统进行构建。考虑到风电机组典型故障的分布具有一定的空间性,提出了一种空间正四面体节点部署方案,以最大限度地减少所需部署的传感器节点数目。所提节点部署方案将正四面体理论运用到监控系统的节点部署中,着重对机舱的齿轮箱、发电机与传动轴进行监控部署;在此基础上,通过对经典LEACH路由协议的簇头选取方式进行改进,提出了适用于风电机组监控系统的路由算法。该算法综合考虑了节点剩余能量和节点之间的几何距离,最大限度地提高了监控系统的信息传输能力并均衡利用节点能量、延长监控系统的使用寿命。仿真结果表明,所提空间节点部署方案拓展了监控系统的监控能力,所提改进路由算法使监控系统的最佳工作时间延长了31.35%。     

基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络易遭受内部节点攻击的问题，本文提出了一种基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测方法。将传感器网络的攻防对抗映射到博弈过程中，建立恶意节点和簇头节点之间的攻防博弈模型，改进传统复制动态方程，使得簇头节点在演化博弈过程中考虑到其他节点的历史策略，预测恶意节点的攻击策略；同时将改进复制动态方程应用于入侵检测算法，提高算法响应时间。实验表明，与传统方法的复制动态方程相比，采用该算法使得演化博弈能够快速达到均衡，收敛速度相比传统方法提高了80%,保障了网络安全性的同时避免了传感器网络检测能量的消耗。     

高压输电监测无线传感网功率控制算法

为了延长网络生命周期,解决高压输电监测的无线传感器网络中节点能量受限问题,结合应用背景的实际特点,提出一种基于节点动态聚类的功率控制算法。该算法以高压输电监测的网络架构为基础,分析传感器节点间的空间几何位置关系,综合考虑空间几何信息与节点剩余能量,利用聚类分析方法对网络内具有相似性的节点进行动态聚类,使数据转发在类区域代表节点之间传递。同时,采用可变的功率调制技术进行数据传输。仿真结果表明,该算法能够有效地降低网络能量消耗,并延长网络的生命周期。     

基于机器学习的自适应双模协同无线充电调度策略

为了打破无线传感器网络的能量瓶颈,考虑无线充电效率对充电距离的敏感性,提出一种基于机器学习的自适应双模式设备协同调度的无线充电方案。首先,基于剩余能量、能耗以及充电效率来定义节点状态,提出一种计及节点状态的自适应阈值选择充电算法。然后设计改进式遗传算法,以最大化能量效用为目标为各节点选择合适的充电模式。此外,为进一步降低充电算法时间复杂度,利用基于支持向量机的机器学习方法学习上述充电模式切换机制,构建节点状态智能预测模型。仿真结果表明,所提算法可在保证较低充电时延的基础上,有效提升多无线充电设备的能量效用,增强传感网络的可持续性。