PTTC:无线传感网络分簇算法

分簇是延长无线传感网络寿命的有效技术。为此,提出了基于Prim的树簇拓扑的无线传感网络分簇PTTC算法。PTTC算法首先推导最优的簇数,再计算节点被选为簇头的平均概率。然后,结合节点的剩余能量以及被选为簇头的频率数选择簇头,最后利用Prim算法建立树,节点依据树传输数据,进而提高能量利用率,扩延网络寿命。仿真结果表明,提出的PTTC算法平衡了节点间的能量消耗,有效地延长了网络寿命。     

基于LEACH和PEGASIS的簇头成链可靠路由协议研究

减少能耗、延长网络寿命是无线传感网络的关键技术.基于LEACH和PEGASIS算法,提出一种改进的有效路由算法.改进的算法规定LEACH中簇头数目为5个,利用PEGASIS算法使簇头成链,并选择剩余能量最多的簇头传送信息给基站.在选择簇头时,考虑节点的剩余能量,给节点设置一个能量阈值,小于该值则不能当选为簇头,因此提高了网络的健壮性.理论分析和仿真结果表明,改进后的算法比LEACH算法生命周期提高117%～351%,且能耗更加均匀,同时与PEGASIS相比,时延提高290%.     

基于多重竞争的无线传感器网络簇头选择算法

无线传感器网络(WSNs)需要简单而有效的算法提高网络的生存周期.在经典的分簇算法LEACH基础上,根据节点剩余能量进行竞争,剩余能量大于阈值的节点可以选为簇头.在选择簇头时,各节点设置延时时间,根据邻节点数、到已选定簇头的距离2个因素进行竞争,选择合适的节点成为簇头.算法稳定了簇头数量,并使簇头分布更合理.仿真和数据分析表明:算法能显著提高网络的生存周期.     

一种改进的无线传感器分簇路由算法研究

研究优化传感器工作寿命问题,网络簇间能耗不均衡和簇头选择不合理,导致能量过早消耗,网络寿命短的缺陷.传统分簇算法采用均交分簇和固定阈值簇头轮换选举方式不能解决上述问题.为了延长网络生命周期,提高能量利用效率,提出了一种改进的无线传感器路由分簇算法,采用非均匀分簇策略使簇簇间能量消耗平衡,并利用基于剩余能量的阈值簇头轮换选择机制.在NS2平台中对算法进行仿真,对节点存活率和网络总能耗两个方面进行比较与分析,仿真结果表明,改进的算法很好地使网络的能耗达到了均衡,节约了簇头节点的能量,从而延长网络的寿命.     

基于模糊逻辑推理的WSNs非均匀分簇算法

为了进一步降低无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)能耗,拓延网络寿命,提出了基于模糊逻辑推理的WSNs非均匀分簇算法,记为DUCF.DUCF算法充分考虑了节点剩余能量、节点度以及离基站距离.根据经验制定模糊规则,通过模糊推理系统得到节点当选为簇头的几率和簇尺寸.DUCF算法形成非均匀簇,进而平衡簇头间的能量消耗.仿真结果表明,DUCF算法在网络寿命、能量消耗方面的性能优于LEACH、CHEF和EAUCF算法.     

HDEEC：面向异构网络的一种基于簇路由协议

有效地使用传感节点的能量进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.为了延长网络,现存的多数簇方案是面向同构网络.为此,面向异构网络,提出基于簇的分布式能量有效路由HDEEC(heterogeneous WSN distributed energy-efficient clustering)协议.HDEEC协议首先提出异构网络模型,考虑了普通节点、特优节点和超特优节点三级能量节点;然后,提出能量消耗模型;最后依据这两个模型,提出了簇头选择方案.HDEEC协议以平衡、有效方式动态改变节点被选为簇头的概率.仿真结果表明,提出的HDEEC协议能够有效延长网络寿命,比DEEC、DDEEC的网络寿命分别提高了72％、68％.     

面向异构WSNs的基于能量感知的簇路由算法

有效地使用传感节点的能量,进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.为了延长网络,现存的多数簇路由是面向同构网络.为此,提出分布式能量感知的异构WSNs非均匀分簇路由DEAC(Distributed Energy Aware unequal Clustering)算法.DEAC算法是以EADUC(Energy Aware Distributed Unequal Clustering)为基础,并进行优化.与EADUC不同,DEAC算法从簇头竞选机制、簇间多跳通信中的下一跳转发节点的选择策略以及自适应的节点通信半径的设置三方面进行优化.在簇头竞选机制中,采用退避算法,利用节点的剩余能量以及邻居节点的平均能量设置延时时间;在选择下一跳转发节点时,建立节点的关于能量的度量函数,选择具有最大剩余能量的节点作为下一跳;而在设置节点通信半径时,考虑了距离、剩余能量以及邻居节点数信息.仿真结果表明,与EADUC协议相比,提出的DEAC算法能够有效地延缓第1个节点失效的时间,减少了能耗,扩延网络寿命.     

基于量子PSO传感网络分簇算法仿真研究

研究无线传感器分簇节点优化问题,针对无线传感器网络分簇算法由于簇头的不均匀分布带来的能耗利用不均衡以及簇头的瓶颈,导致能量过早消耗,网络寿命周期缩短.为了延长无线传感网络生命周期,提高能量利用效率,提出了一种粒子群(PSO)算法优化的无线传感器网络分簇算法.采用量子粒子群算法分簇策略使簇间能量优化平衡,使整个网络分成若干个虚拟网格,每个虚拟网格形成一个簇,采用唯一簇头选举法产生簇头,且簇内成员可以根据局部的信息调整簇的大小.仿真结果表明,提出的分簇算法很好的使网络的能耗达到了均衡,节约了簇头节点的能量,从而延长网络的寿命,为优化网络通信提供了依据.     

一种能耗均衡的无线传感器网络分簇算法

以无线传感器网络中的LEACH和HEED分簇算法为背景,提出一种基于能耗均衡的自适应网络分簇算法EBACA。算法的主要特点是传感器节点根据自身状态信息自主竞争簇头,簇头选择标准考虑了随机概率与节点剩余能量结合,并引入了节点能量预测和能量阈值;为均衡各个节点的能耗,通过重新规划时间片来调节节点的工作频率;为减少簇头的能量开销,簇头之间通过多跳方式将各个簇内收集到的数据发送给特定簇首节点,并由此簇首节点将整个网络收集的数据发送给基站。设计的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命。分析和仿真结果表明,相对于几种重要的分簇算法,如LEACH和HEED,EBACA在平衡节点能量消耗和延长网络寿命方面具有更优越的性能。     

一种基于蚁群算法的能量有效WSN分簇算法

由于无线传感器网络节点的能量限制,如何延长网络和节点的寿命成为其核心问题之一。LEACH协议是WSN中的低功耗白适应分层路由算法,但由于其随机性的特点,难以形成最优拓扑结构,同时分簇时未考虑簇头节点剩余能量,节点能耗分布不平均。本文提出一种考虑能量有效的基于ACO的分簇算法,通过群集作用动态选择簇头节点,延长了网络寿命,仿真结果表明其性能优于LEACH。     

基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略

针对环境监测、电网冰灾监测等大规模监测系统中监测区域覆盖广、传感器数量大等特性,为节约网络能耗以延长生命周期,提出了一种基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略(RCS).该策略首先利用传感器节点的位置信息进行凝聚的层次聚类(AGNES)算法将大规模网络分区以优化簇首的分布;其次,候选簇首节点竞选簇首成功后进行不均匀分簇,同时加入时间阈值来均衡簇首节点的能耗;最后,采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、与汇聚点距离计算网络能耗代价来构建最小生成树进行路由选择.在仿真实验中,该策略与经典的低功耗自适应分簇(LEACH)协议和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法比较,簇首能耗平均分别减少了45.1%和2.4%,网络生命周期分别延长了38%和3.7%.实验结果表明,RCS在大规模网络中能有效均衡整体网络能耗,显著延长了网络的生命周期.     

基于节点位置和剩余能量的分簇路由改进算法

针对传统LEACH协议存在的随机选举簇头及网内节点能耗不均等问题,提出了一种能量均衡高效的分簇路由协议LEACH-EPN.在成簇阶段加入最优簇数约束,综合考虑节点位置和剩余能量等多种因素;引入距离因子、能量因子及节点密度因子改进阈值公式;通过改变簇的范围来改变成簇机制,使簇头选举更合理、能耗分布更均匀,提高了网络的能量...     

具有移动sink 的无线传感器网络能量均衡分簇路由协议

提出了一种具有移动sink的无线传感器网络能量均衡分簇路由协议.将整个网络划分为若干个网格,每个网格采用簇头评判模型选出簇头,簇头负责收集簇内兴趣事件,进行数据融合后转发给移动sink.当sink在同一个网格内移动时,只需要将新位置通知当前网格的簇头;当sink移动到新的网格时,先将位置报告给新网格的簇头,然后由该簇头将位置信息分发给其他簇头.该协议能够有效地均衡节点的能量消耗,延长网络的生存时间.     

T-LEACH: The method of threshold-based cluster head replacement for wireless sensor networks

In wireless sensor networks, power is the most essential resource because each sensor node has limited batteries. Many kinds of existing clustering protocols have been developed to balance and maximize lifetime of the sensor nodes in wireless sensor networks. These protocols select cluster heads periodically, and they considered only ‘How can we select cluster heads energy-efficiently?’ or ‘What is the best selection of cluster heads?’ without considering energy-efficient period of the cluster heads replacement. Unnecessary head selection may dissipate limited battery power of the entire sensor networks. In this paper, we present T-LEACH, which is a threshold-based cluster head replacement scheme for clustering protocols of wireless sensor networks. T-LEACH minimizes the number of cluster head selection by using threshold of residual energy. Reducing the amount of head selection and replacement cost, the lifetime of the entire networks can be extended compared with the existing clustering protocols. Our simulation results show that T-LEACH outperformed LEACH in terms of balancing energy consumption and network lifetime.     

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。     

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。     

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。     

一种基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法

分析了现有分簇路由算法,提出了基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法。簇头选举阶段,考虑了节点的剩余能量,并引入竞争机制进行簇头选择;成簇阶段,综合考虑节点与基站的距离、节点密度以进行非均匀分簇,达到节点能耗均衡的效果,同时解决路由热区问题;簇间路由阶段,通过设立通信簇头节点,使簇间数据转发任务从簇头中分离,簇头节点只负责簇内的数据收集和融合,而通信簇头节点负责簇间数据传输,减少了簇头的能量消耗。实验结果表明,改进后的路由算法能够有效地均衡网络负载,并显著地延长网络的生命周期。     

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.