无线传感器网络中能量有效的加权分簇算法

针对无线传感器网络中节点受到能量和带宽等资源的严格制约的问题,通过分簇可以使网络中节点能量负载均衡,从而延长网络的生存周期.本文从能量和节点度的角度出发,分析了无线传感器网络中现有的一些分簇算法,提出了一种新的适合于无线传感器网络的能量有效的加权分簇算法,通过仿真和分析,得出该分簇算法是一种有效的分簇算法.     

高能量有效的基于分簇的无线传感器网络路由协议*

在无线传感器网络能量消耗模型的基础上,分析了经典的分簇路由算法LEACH的不足,提出了一种高能量有效的分簇路由算法（HEHC）,算法重新考虑了通信过程中的能量损耗,并依据能量因子参数优选簇首,同时使用了分簇规模约束机制。仿真结果表明,该算法能有效地减少能量损耗,延长网络的生存周期。     

WSN中基于距离能量和主副簇头的成簇算法

对于大规模的传感器网络而言,生存时间是衡量网络性能的关键指标.为了更有效地延长传感器网络的生存时间,提出了一种新的基于距离能量指标和主副簇头策略的分簇算法.该算法利用Voronoi多边形实现基于节点分布的自适应成簇,以获得平衡的簇区域;提出新的距离能量级作为簇内簇头轮换的标准从而平衡簇能量分布,并引入主副簇头机制避免簇的"假死亡",增强网络鲁棒性,进一步延长网络的生存周期.理论分析和仿真实验表明,这种成簇机制能有效地延长网络的生存周期,获得更多的数据量.     

无线传感器网络中能量有效的加权分簇算法

针对无线传感器网络中节点受到能量和带宽等资源严格制约的问题,通过分簇可以使网络中节点能量负载均衡,从而延长网络的生存周期.从能量和节点度的角度出发,分析了无线传感器网络中现有的一些分簇算法提出,了一种新的适合于无线传感器网络的能量有效的加权分簇算法,通过仿真和分析得出,该算法是一种有效的分簇算法.     

最小转发能量的传感拓扑算法

如何有效利用能量、延长网络生命周期是无线传感器网络技术研究的重要问题。提出了一种转发能量最小的无线传感拓扑算法MEFP（Minimal Energy-Forward Protocol）,算法减少成簇的通信开销,在网络中簇半径区域内仅产生一个簇头,保证了分簇的均匀;在普通节点加入簇的过程中,选择转发功耗最小的簇头加入,避免迂回发送数据,降低了能量消耗。仿真结果证明MEFP能够有效地延长网络的生命周期。     

能量均衡的无线传感器网络分簇方法

在对节点通信模式和簇群划分过程分析的基础上,提出一种在节点分布不均匀的条件下,构建能量均衡簇群的方法.该算法兼顾了簇群成员节点与簇头通信的能量消耗和簇群能耗负载,实现各簇群间能耗的平衡.仿真表明,该方法在网络生命期、节点平均生命期和网络扩展性方面比基于最短距离的分簇算法具有更好的性能.     

无线传感器网络中一种能量均衡的分布式成簇算法

分簇算法是无线传感器网络路由算法研究的主要方向之一.为了解决分簇算法中网络节点能量负载不平衡的问题,提出了一种能量均衡的分布式成簇算法.算法采用簇头轮转方法,并在每轮成簇过程中,每个节点基于所在簇的局部信息评估自身的能量水平,用以确定自己在下一轮的阈值,从而相应地调整其出任簇头的概率,实现整个网络的能量消耗更加均衡,最大限度地延长网络生命周期的目的.仿真实验结果表明,新的分簇算法能量均衡性更好,能提供更长的网络生命周期和更高的数据精度.     

一种无线传感器网络拓扑的启发式分簇控制算法

无线传感器网络的首要设计目标即延长网络生命期,而网络拓扑作为上层协议的重要平台,是实现这一目标的支撑基础,为了研究符合网络生命期目标要求的传感器网络拓扑控制方案,针对传统分簇算法的部署受限或可靠性缺乏等弊端,从理论上对分簇需求进行了建模分析,最终转化为携近似优化目标的簇划分及簇头选取问题,进而提出了一种启发式的分簇控制算法,通过实验对方案进行了性能分析和验证,结果表明该算法以较合理的簇规模进行分簇划分,所获拓扑结构具有全局能耗低、骨干网健壮性高的特点,能有效地延长WSN的生命期.     

基于能量与能耗速度的WSN分簇算法

无线传感器网络的最大局限是能量有限.为了高效利用网络能量、均衡网络负载,提出了一种基于能量与能耗速度的分簇算法.其中节点能耗速度是一个带有能耗预测信息的参量,利用它可以更有效地优化簇头选择与簇规模,该算法根据这两个参数来优化簇头的选择,能有效地延长节点的生存时间;同时,根据簇头节点与基站的距离、当前能量和能耗速度对簇规模进行约束和优化,进一步保证了簇之间的负载均衡.仿真实验表明改进后的算法有效地延长了网络的生存时间.     

WSN中LEACH协议的研究及改进

针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由协议中簇头节点选择的不合理以及在远距离数据传输过程中能量消耗过多的不足,提出了一种新的改进算法--LEACH-EDH。在分簇阶段,它充分考虑了节点的能量和地理位置;在传输阶段,采用了基于概率的混合路由算法。仿真结果表明,该算法有效地平衡了网络的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间。     

异构传感器网络的分布式能量有效成簇算法

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.成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.研究了异构传感器网络中成簇算法在节省能量方面的性能,提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案.此方案基于节点剩余能量与网络节点的平均能量的比例来选举簇头节点.较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.模拟实验结果显示,与现有的重要成簇方案相比,新的成簇算法在异构网络下提供了更长的网络生存时间和更大的网络有效吞吐量.     

基于相对距离的多级能量异构传感器网络成簇算法

延长网络寿命并获得更好的监控质量是无线传感器网络成簇算法的重要性能指标。在分析现有主要成簇算法的基础上,提出了一种适应于多级能量异构传感器网络的基于相对距离的成簇算法RDCA(Relative Distance Clus-tering Algorithm)。算法中,节点根据通信范围内其他节点与自身的平均距离、节点自身与基站的距离以及节点当前剩余能量来确定节点成为簇头的概率。所有节点轮流成为簇头,以分摊能量消耗。仿真实验结果表明,与现有主要聚簇算法相比,在多级能量异构环境下,新的成簇算法拥有更长的生存时间和更优的网络监测质量。     

使用部署知识的异构传感器网络有效成簇算法

成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。异构传感网络在能量节约方面的性能更好。提出一种适应异构无线传感器网络的分布式能量有效的成簇方案DEECUDK。该方案首先利用部署知识部署节点,使能量在整个监测区域分布比较均匀,然后以节点的剩余能量与传感半径之内的节点的剩余覆盖能量为主参数,其相邻节点个数为辅参数来选举簇头节点。较高初始能量、剩余能量和相邻节点数多的节点比其他节点拥有更多的机会成为簇头节点,并引入活动节点判别式,不需要增加任何开销来减少簇内冗余数据量,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间。通过模拟实验结果,与现有的异构传感网络成簇算法相比,新的算法在网络生存时间与网络吞吐量方面有着更好的性能。     

基于组合加权分簇的三维无线传感器网络覆盖控制方法*

节点部署是无线传感器网络的一个基本问题。针对传感器节点的能量有限,如何在有限的能量下,实现对目标区域的覆盖最大化,本文提出了一种能量有效的三维传感器网络覆盖控制算法,根据节点的可用能量,与邻节点的平均距离以及连通度的组合加权值来确定簇首节点,并通过仿真实验验证了该方法的能量有效性,研究结果表明,基于组合加权分簇的覆盖控制方法在保证一定的覆盖率以及连通性的前提下,降低了节点能耗,均衡了网络能量,延长了传感器网络的生存时间。     

Adaptive decentralized re-clustering protocol for wireless sensor networks

Wireless sensor networks are composed of a large number of sensor nodes with limited energy resources. One critical issue in wireless sensor networks is how to gather sensed information in an energy efficient way since the energy is limited. The clustering algorithm is a technique used to reduce energy consumption. It can improve the scalability and lifetime of wireless sensor network. In this paper, we introduce an adaptive clustering protocol for wireless sensor networks, which is called Adaptive Decentralized Re-Clustering Protocol (ADRP) for Wireless Sensor Networks. In ADRP, the cluster heads and next heads are elected based on residual energy of each node and the average energy of each cluster. The simulation results show that ADRP achieves longer lifetime and more data messages transmissions than current important clustering protocol in wireless sensor networks.     

无线传感器网络中基于分层的非均衡分簇算法

降低网络能量消耗、延长网络寿命是无线传感器网络设计的重要目标,分簇是实现该目标的主要方法之一。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的非均衡分簇算法。算法根据节点的能量消耗情况计算出了每层的宽度,可以有效实现网络的能耗均衡。将非均衡分簇算法与LEACH协议进行了比较,仿真实验表明:基于分层的非均衡分簇算法可以更好地实现能耗均衡,能有效延长网络的寿命。     

一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法

针对现有无线传感器网络分簇路由算法的网络生命周期短、能量消耗不均衡等问题,结合节点的能量采集技术,提出了一种带有能量自补给节点的异构传感器网络分簇路由算法。考虑到实际环境中节点能量补给不稳定,根据节点的剩余能量和当前能量自补给状态,设计了能量均衡的簇头选举机制和簇间多跳机制。仿真结果表明,在延长网络生命周期和均衡全网能量消耗方面,该算法优于采用相同能量补给规律的传统分簇路由算法(LEACH算法和SEP算法)和其他基于能量自补给的分簇路由算法(PHC算法和EBCS算法)。     

An Energy Efficient Clustering Scheme for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks

In wireless sensor networks, a clustering scheme is helpful in reducing the energy consumption by aggregating data at intermediate sensors. This paper discusses the important issue of energy optimization in hierarchically-clustered wireless sensor networks to minimize the total energy consumption required to collect data. We propose a comprehensive energy consumption model for multi-tier clustered sensor networks, in which all the energy consumptions not only in the phase of data transmissions but also in the phase of cluster head rotations are taken into account. By using this new model, we are able to obtain the solutions of optimal tier number and the resulted optimal clustering scheme on how to group all the sensors into tiers by the suggested numerical method. This then enables us to propose an energy-efficiency optimized distributed multi-tier clustering algorithm for wireless sensor networks. This algorithm is theoretically analyzed in terms of time complexity. Simulation results are provided to show that, the theoretically calculated energy consumption by the new model matches very well with the simulation results, and the energy consumption is indeed minimized at the optimal number of tiers in the multi-tier clustered wireless sensor networks.     

Research of energy efficient clustering algorithm for multilayer wireless heterogeneous sensor networks prediction research

In designing wireless sensor networks of image transmitting, it is important to reduce energy dissipation and prolong network lifetime. This paper presents the research on existing clustering algorithm applied in heterogeneous sensor networks and then puts forward an energy-efficient prediction clustering algorithm, which is adaptive to sensor networks with energy and objects heterogeneous. This algorithm enables the nodes to select the cluster head according to factors such as energy and communication cost, thus the nodes with higher residual energy have higher probability to become a cluster head than those with lower residual energy, so that the network energy can be dissipated uniformly. In order to reduce energy consumption when broadcasting in clustering phase and prolong network lifetime, an energy consumption prediction model is established for regular data acquisition nodes. Simulation results and the application in image clustering show that compared with current clustering algorithms, this algorithm can achieve longer sensor network lifetime, higher energy efficiency, and superior network monitoring quality.     

无线传感器网络非均匀等级分簇拓扑结构研究

网络拓扑结构影响着传感器节点的负载均衡与生存周期,分簇结构是无线传感网络的一种有效地拓扑管理方式。根据血管网络特征以及对构建无线传感器网络拓扑结构的启示,提出了无线传感器网络非均匀等级分簇拓扑结构。分析血管网络结构特征,建立数学模型和网络拓扑结构,对具有压力差的网络节点进行等级标定。根据改进粒子群算法进行非等概率静态分簇,形成不同等级区域具有密度和规模不等的非均匀等级分簇拓扑结构。仿真分析表明,此算法能优化网络分簇,均衡节点能耗,延长网络生命期,避免网络能耗热点问题。