基于模拟退火算法的能耗均衡多跳路由方案

针对传感器网络聚类间能耗负载不均衡和传统拓扑方案连通冗余度过高等问题,提出一种基于模拟退火算法的聚类间的多跳路由方案。在聚类首领至基站的路由选择上,改变传统的一跳路由至多跳路由,基于首领节点的度约束和能耗代价,为每一个首领节点均衡地选择下一跳路由,避免“能量热点”问题。实验结果表明,与LEACH、EECS协议相比,该方案所获拓扑能均衡各聚类的能耗负载,降低网络整体功耗,延长传感器网络的生命周期。     

跨层多跳的LEACH路由协议研究

聚类算法是无线传感器网络中减少能量消耗的一种很重要的方法,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间。LEACH协议是无线传感器网络中被广泛应用的聚类协议,但它存在负载不均衡的缺陷。在原有协议的基础上提出了一种改进的通信协议：跨层多跳的LEACH路由协议（CM-LEACH）,通过跨层多跳的方式减少了节点能量的消耗。仿真实验结果表明,新协议能够使聚类间的负载更加均衡,减少节点的过早死亡,延长整个网络的寿命。     

基于FCM聚类和蚁群优化的WSN路由算法

在无线传感器网络(WSN)中生命周期的研究中,提出一种基于LEACH协议、Fuzzy C-Means(FCM)聚类算法和蚁群算法的改进路由算法。首先在预处理阶段FCM聚类算法将节点距离形成多个簇,避免每轮成簇造成能量浪费。然后在数据传输阶段使用蚁群算法寻找从簇头到基站的最优路径。仿真结果表明,该算法与LEACH协议相比,能够有效减少能量消耗、延长网络寿命。     

一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法

详细分析LEACH协议,针对LEACH协议随机产生簇头导致网络中出现局部区域簇头分布不均、簇的规模不一、整个网络能耗不均衡、网络寿命缩短等问题,提出了一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法。在算法的选举簇头阶段,将节点剩余能量、备选簇头与邻居簇头的间距相结合作为判据参数;在成簇阶段,将节点预加入的簇头到基站的距离考虑在内,比较多个数据流向,采用节能最优路径策略。仿真结果表明,该协议能够有效均衡网络各节点能耗,显著延长了网络生存时间。     

WSN中负载平衡的LEACH通信协议研究

LEACH协议是无线传感器网络中被广泛应用的聚类协议,但它存在负载不均衡的缺陷.通过分析LEACH协议聚类中节点的能耗情况,建立节点的能耗模型,找出了聚类之间以及节点之间负载不均衡的原因.基于原有协议,提出了一种新的LB-LEACH通信协议.使用OMNET 进行仿真实验,实验结果表明,新协议能够使聚类间的负载更加均衡,减少节点的过早死亡,延长整个网络的寿命.     

基于能量的EBAPC分簇网络拓扑控制算法

低功耗自适应集簇分层型协议LEACH算法对簇头的选择具有随机性,并且没有综合考虑节点的剩余能量、分布位置。为此,提出一种基于能量的仿射传播聚类EBAPC分簇拓扑控制算法。对适应度因子重新进行定义,借鉴仿射传播AP聚类算法中聚类中心的选择策略,簇头选择综合考虑无线传感器网络节点的剩余能量和节点之间的距离因素。仿真实验结果表明,EBAPC算法较LEACH算法分簇更均匀,簇头选择更合理,网络中能量的消耗更均衡,从而延长网络寿命。     

一种分布式高效节能的自适应传感器网络聚类协议

现有的传感器网络拓扑协议未全面考虑节点位置、剩余能量等因素影响,算法的稳定性、能量有效性不足。提出一种分布式高效节能自适应传感器网络聚类协议(DEAC)。该协议通过增加等比能量约束项,利用节点的剩余能量信息,改变候选类首的选择概率,再基于邻居节点候选类首的信息,选择合适的类首。实验结果表明:与LEACH,HEED等拓扑协议相比,DEAC可有效减少网络总能耗、平均网络各节点的能量消耗、延长网络的生存时间,性能超过LEACH,HEED等聚类协议。     

基于LEACH的无线传感器网络节能算法

为了最大限度地延长无线传感器网络的生命周期,结合已有的研究,提出了一种基于LEACH的节能算法。所有节点分为固定的聚类,聚类内节点自动轮换担任聚类首领;同时尽可能少地进行控制信号传输,以减少网络通信流量。仿真实验结果证明,该算法在延长网络生命周期方面要优于基于LEACH的固定聚类算法。     

无线传感器网络中基于低能量自适应聚类层次协议的多帧通信机制

基于低能量自适应聚类层次(Low Energy Adaptive Clustering Hierachy, LEACH)的通信协议，提出了适用于无线传感器网络的Multi frame LEACH多帧通信机制。通过定量分析传感器节点的通信能量消耗，建立了聚类首领剩余能量与通信流量的关系模型。MF LEACH通信机制加入了聚类状态检查阶段，阐述了可用的规则；在数据传输阶段，应用预测策略动态决定传输数据帧的数量。初步的研究表明：Multi frame LEACH能更有效节省能量，提高通信效率。     

能量有效的无线传感器网络层次型路由协议

为改善LEACH中节点能耗不均而过早失效的情况,提出了一种能量有效的无线传感器网络层次型路由协议EEHRP,它采用一种智能延迟策略选取簇头,尽可能使得剩余能量越高的节点时延越小,它们能够先于周围剩余能量较低的节点发送簇头通告。在路由算法中引入了网关节点,能有效避免簇头远距离传送数据造成的能耗过多。仿真表明,EEHRP可使节点的能量消耗更均匀,有效地延长了网络生存时间。     

一种能量均衡的WSN多级分簇路由算法

通过分析无线传感器网络分簇路由协议中簇首选择不合理和网络负载不均衡的问题,提出一种能耗均衡的多级分簇算法,簇首通过分析已学习到的周围网络数据作出较优决策。在簇首选举方面,综合考虑了节点剩余能量和相对节点密度,选择出合适的簇首;路由方面,运用贪婪算法选择较优簇内通信方案,为簇间数据转发预留能量;簇首对死亡节点能及时发现和广播死亡信息,更好地维护网络运行。仿真和分析结果表明,该算法能选出更为合理的簇首,更有效地均衡了网络负载,显著延长了网络寿命。     

基于剩余能量和节点度的无线传感器网络分簇算法*

为了解决无线传感器网络的能量效率问题,提出了一种基于剩余能量和节点度的分簇算法BREND。该算法在簇头选取过程中,通过两轮分簇竞选最终簇头,综合考虑所有节点剩余能量和节点度,避免能量低的节点当选为簇头,并且采用临时簇头退位机制,一跳通信范围内只有一个临时簇头,使簇头分布更加均衡。仿真结果表明,与LEACH和ENCA算法相比,该算法延长了网络生存时间。     

一种基于非均匀分布双簇头的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇路由协议中因簇间路由产生的节点间剩余能量不平衡问题,提出一种非均匀分布双簇头的分簇方法。此方法基于LEACH算法产生主簇头,然后根据簇头所属区域离基站远近及其剩余能量确定各簇内数据转发簇头的产生概率,再按此概率产生非均匀分布的数据转发簇头,以减轻信息转发负担。仿真表明新算法和LEACH等算法相比能更有效地平衡网络中的能量消耗,延长整个网络的生存周期。     

基于能耗均衡的LEACH改进方法

针对传统低功耗自适应集簇分层型拓扑控制算法(LEACH)存在以随机数选取簇头以及在选簇头时未考虑节点剩余能量而易导致低能量节点过早死亡的问题,提出一种改进方法。优化整个网络的能耗推导确定网络的最优簇头数,并通过均衡化思想设定簇头选择阈值。仿真结果表明。该算法与LEACH算法相比,网络能耗更加均衡,有效延长了网络生存期。     

无线传感器网络分簇路由协议的改进研究

针对无线传感器网络(WSN)中分簇路由协议LEACH算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信问题进行研究,提出一种基于LEACH成簇思想的分簇路由协议。该算法基于节点剩余能耗和已担任簇首时间选举簇头。簇头间采用贪婪算法形成一条链,在该链中又选出一个簇头,将整个网络的数据融合后转发给基站。MatLab仿真结果显示,改进后的算法在均衡网络节点能耗和网络的生存时间上比LEACH算法有很大提高。     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法

优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata, LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。     

一种基于模糊逻辑的簇头均匀分布算法

分簇路由协议使用分簇算法来提高网络的生命周期,簇头选择是分簇算法中一个关键环节。针对簇头选择这一过程,本文采用一种基于模糊逻辑的2轮簇头选择算法,模糊逻辑包括2个模糊描述：节点的剩余能量和节点到基站的距离。首轮基于模糊逻辑的簇头选择算法不考虑簇头之间的距离,选择结果可能出现簇头之间距离较近,分布不均匀的情况,因此,通过簇头的次轮选择,对于距离太近的簇头节点所在的簇,计算这些簇内的节点之间的链路消耗,将链路消耗最小的节点作为新簇头,使簇头分布均匀。仿真结果表明,在网络的存活节点数量和剩余能量方面,本算法优于LEACH协议和基于模糊逻辑的一轮簇头选择算法。     

一种新颖的传感器网络聚类路由协议

提出了一种能量有效的基于聚类的传感器网络路由协议—EEHCA（an Energy-Efficient Hierarchical Clustering Algorithm for wireless sensor networks）。该协议通过最小化通信能量消耗并在所有节点之间实现能量消耗负载平衡的方式,达到了延长传感器网络生存时间的目的。协议提出了一种新颖的簇首确定机制,该机制可以避免感知区域内的节点进行频繁的簇首选举,从而节约了能量。为提高传感器网络的容错性能,引入了备用簇首的概念。在簇首与基站通信方面,采用多跳传输的方式进行,从而避免了距离基站较远的簇首进行长距离通信时所造成的能量过早耗尽的问题。仿真结果表明提出的协议拥有比LEACH和HEED协议更长的网络生存时间。     

基于CS优化的双簇头分簇路由算法研究

为了减少无线传感器网络(WSNs)分簇路由中簇头的能量消耗,提出了一种基于布谷鸟搜索(CS)优化的双簇头分簇路由算法.CS通过采用节点的剩余能量和节点之间的位置关系来构造适应值函数并选举出最优双簇头.其中,主簇头将数据进行融合,副簇头将融合的数据发送给基站,缓解了以往单簇头同时负责数据融合和传输的双重压力,使得整体能耗在各个节点的分配更均衡.仿真实验表明:与LEACH算法、粒子群优化(PSO)算法相比,CS算法在减小网络能耗以及延长网络生存周期上更具优势.