基于协作传输的大范围WSNs能耗均衡分簇算法

由于大范围无线传感器网络（WSNs）节点的数量巨大,网络的能量消耗极不均,提出一种基于协作传输的分簇算法—EBBMCC—LS算法。该算法在保证网络均匀分簇的前提下,能保证网络中簇头节点的均匀分布,在簇间通信时加入协作传输策略,传感器节点之间通过协作传输构成虚拟多天线系统,改善系统性能,解决了大范围WSNs中的能耗不均现象。实验验证：该算法能够均衡大范围WSNs中的能耗,延长网络寿命,可促进大范围WSNs应用的推广。     

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.     

基于群体智能和遗传算法的WSNs能耗优化关键技术研究

节点能耗是决定无线传感器网络(WSNs)生存期的重要参数,设计良好的网络通信协议可以很大程度上减少和平衡能量消耗。网络协议设计簇头和簇间路由的计算过程是多项式时间无法解答的NP问题,该文讨论了5种自然元启发算法,既4种群体智能算法和遗传算法应用于WSNs能耗优化的关键技术,给出了不同网络能量结构模型的簇间单跳和多跳场景的设计建议,旨在为搭建大规模WSNs网络提供参考和借鉴。     

无线传感器网络最小能量簇群构造策略

尽可能延长无线传感器网络（WSNs）的生命周期是设计和部署网络所面临的最大挑战之一。由于节点配备的能量有限，采用分簇方式组织节点可以极大地降低节点与Sink节点通信的能耗。簇群成员节点和簇头的通信方式与簇群的拓扑结构决定整个簇群的能量消耗速度。文中分析了簇群节点采用Multi-hop通信方式时，节点通过中继节点与簇头通信时能量消耗的模型，然后在选择链路的最优跳数的基础上，提出建立最小能量中继链路的方法，实现通信能耗的最小化。对WSNs的设计和实施具有一定的指导意义。     

基于正六边形区域划分的无线传感器网络动态目标跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)目标跟踪应用中的跟踪精度与能耗问题,提出一种能量均衡消耗的目标跟踪协同算法.该算法以正六边形网格作为分簇模型,能动态地唤醒无线传感器网络中合适的簇对目标状态进行估计.同时引入了虚拟簇头的概念用于优化簇头选举策略.仿真分析表明:所提出的算法与簇内集中式算法相比不仅具有相当的估计性能,并能有效降低对簇头节点的性能要求.除此之外,通过自适应动态簇头选举策略,有效地均衡了各簇中节点能量消耗,提高了系统的健壮性.     

基于混合蛙跳算法的非均匀分簇WSNs路由协议

为使无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)节点能量消耗相对均衡, 提出了一种能量均衡的可移动sink汇聚节点非均匀分簇路由协议(sink mobility based and energy balancing unequal clustering protocol, SEBUCP)。协议采用改进的混合蛙跳算法, 将剩余能量大、通信能力强的节点选为簇头并划分不同大小的簇, 在簇头之间引入竞争机制, 使分簇拓扑更加合理; 为减少簇头更换频率, 簇内采用簇头连续担任机制, 通过对比节点权值确定簇头交换时机, 并运用贪婪算法, 在簇头和sink之间选择最优中继节点; 为进一步减少节点能量消耗, 采用sink汇聚节点可移动方式, 避免了热点问题的出现。仿真结果表明, SEBUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能。     

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.     

无线传感器网络的分布式竞争路由算法

在WSNs体系结构中,路由算法是网络层的关键,分簇技术在路由算法中可提高WSNs的扩展性;提出一种竞争簇头,非均匀分簇和多跳路由相结合的WSNs分布式竞争路由算法(DSA);它的核心是构建一个高效的非均匀分簇算法,通过竞争的方式候选簇头,靠近基站的簇头为簇间的数据转发预留能量,根据节点的剩余能量、簇内和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集中用贪心法确定中继节点;仿真表明,DSA算法能有效平衡了簇头的能耗、均衡了网络能耗、显著延长网络生存周期.     

高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法研究

针对目前无线传感器网络分簇算法中存在的节点能量消耗不均衡,大量节点工作导致信息冗余和能量浪费等问题,提出一种高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法EEBUC（Energy-Efficient and Balanced Unequal Clustering Nodes Scheduling）。该算法在簇的形成阶段,考虑候选簇首离汇聚点的距离、所在区域的节点密度和节点能量形成非均匀的竞争范围,构造大小不等的簇,平衡簇内和簇间的通信能耗;同时结合调度簇内冗余节点方法,减少网络中每轮工作节点数量,提高网络能量利用率。利用OMNET++仿真软件进行仿真,实验结果表明,EEBUC算法能有效节约网络能量,均衡节点能耗,比LEACH 协议和EEUC协议分别延长网络寿命203%和50%。     

一种新型能耗优化的无线传感器网络成簇算法

能量消耗一直是限制WSN广泛应用的热门问题之一,能源容量的大小对各个传感器节点产生重要的影响.针对WSN中能耗过快,以及网络区域内能量消耗不均衡而导致的网络生命周期缩短的问题,同时为了提高WSN的能量利用率,提出了一种新型能耗优化的无线传感器网络非均匀成簇算法(UCNE).该算法首先根据节点的历史能耗来竞选簇头节点,将整个网络划分为不均匀的簇群从而平衡簇内节点通信与簇间节点通信的能耗.其次设立新的能量阈值作为网络重新分簇的标准,减少了频繁分簇造成的不必要的控制消息能耗.最后为了降低簇头节点的负担,竞选副簇头节点作为中继转发节点转发主簇头加工的数据并根据权值选择向前向簇头节点传递数据.通过对比相关协议,UCNE协议在平衡网络能耗,延长网络寿命方面表现更优.     

一种分布式能量高效的WSNs非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)多跳通信方式中存在的"热区"问题,提出了一种分布式的、能量高效的非均匀分簇(DEEUC)路由协议。该协议将节点的剩余能量作为簇首选择的一个重要指标,候选簇首由上轮簇首根据簇内成员节点的剩余能量指定,候选簇首能否最终成簇首也是其能量竞争的结果。在DEEUC协议中,簇首以多跳的方式与基站进行通信并选择正向单位能耗最小的邻居簇首作为路由节点以节约能耗。仿真实验表明:DEEUC能较好地提高网络能效,延长网络生存时间。     

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。     

基于能量优化的无线传感器网络分簇路由算法研究

无线传感器网络的路由协议设计要同时关注单个节点的能耗及整个网络能量的均衡消耗.分簇算法能有效解决节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题.在分析了传统分簇路由LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)协议中选择簇头算法不足和当前一些典型基于LEACH思想的路由改进算法...     

A fault tolerant optimal relay node selection algorithm for Wireless Sensor Networks using modified PSO

Wireless Sensor Networks (WSNs) have energy-constraints that restricts to achieve prolonged network lifetime. To optimize energy consumption of sensor nodes, clustering is one of the efficient techniques for minimization of energy conservation in WSNs. This technique sends the collected data towards the SINK based on cluster head (CH) nodes that leads to the saving of energy. WSNs have been faced a crucial issue of fault tolerance and the overall data communication is collapsed due to the failure of cluster head. Various fault-tolerance clustering methods are available for WSNs, but they are not selected the backup nodes properly. The backup nodes’ closeness or location to the other remaining nodes is not considered in these methods. They may increase network overhead with the backup nodes accessibility. A fault-tolerance cluster-based routing method is presented in this paper that aims on providing fault tolerance for relay selection in addition to the data aggregation method for clustered WSNs. The proposed method utilizes backup mechanism & the Particle Swarm Optimization (PSO) to achieve this. Based on the distance from sink, residual energy, and link delay parameters, the CHs are chosen and the network is categorized into the clusters. The Backup CHs are selected by estimating the centrality among the nodes. As a part of intra-cluster communication for reducing the aggregation overhead among CHs, the Aggregator (AG) nodes are deployed in every cluster. So that they act as the bridge between the member nodes and CHs. These AG nodes aggregates the information from member nodes and deliver it to the CHs. The PSO with modified fitness function is used to identify the best relays between AG and member nodes. The proposed mechanism is compared with existing techniques such as EM-LEACH AI-Sodairi and Ouni (2018), QEBSR Rathee et al. (2019), QOS-IHC Singh and Singh (2019), and ML-SEEP Robinson et al. (2019). The simulation results proved that the proposed mechanism reduces overhead by 55% and improve the energy consumption & throughput by 40% & 60% respectively.     

基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

无线传感器网络中一种节点负载均衡的分簇算法

无线传感器网络节点的能量有限,而分簇算法能有效解决节点能耗受限与不同节点能量开销不平衡问题。在网络路由分簇的基础上,提出了一种节点负载均衡的分簇算法。该算法对经典的分簇协议LEACH的簇头选择机制进行了改进,应用量子粒子群对簇头选取进行优化。为解决算法后期易陷入局部极小的问题,采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,结合模拟退火算法进行局部优化。仿真结果表明:该算法使网络节点负载更均衡,有效提高了无线传感器网络的性能。     

无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。     

基于节点密度的无线传感器网络成簇算法

降低传感器节点的能量损耗,延长网络生命周期,一直是无线传感器网络路由协议研究的重点。根据LEACH算法的特点以及网络节点可能出现簇头分布不均匀的状况,提出一种基于节点相对密度选取簇头的成簇算法LEACH-D。在该算法中簇头的选择考虑了节点分布密度,同时在数据传输中采用建立簇树路由的机制来完成多跳通信。并且通过MATLAB的仿真证明了改进算法在能量损耗和延长生命周期方面比原有算法有了比较大的提高。     

单节点的无线传感器网络数据传输优化策略

为了提高无线传感器网络（WSNs）节点能量的利用率,延长WSNs的生存时间,提出了一种单节点的WSNs数据传输优化策略.首先对WSNs结构进行分析,并建立单个传感器节点数据传输优化的数学模型;然后采用惩罚函数法对数据传输过程中的传感器节点能耗进行优化;最后在Matlab 2012平台对其进行仿真分析.结果表明：该方法可以根据环境能量的变化对传感器节点能耗进行自适应优化,提高了节点的累积数据传输总量,可以较好适应环境能量不确定性.     

矿井无线传感器网络路由机制研究

针对矿井巷道结构狭长而造成无线传感器网络节点能耗不均的问题,提出了一种新的矿井无线传感器路由机制,即矿井非均匀分簇LBUC-M协议:构造一个新的阈值公式以一定周期选举候选簇首,以非均匀半径确定最终簇首,使得远离汇聚节点的簇数量少、簇内节点多,靠近汇聚节点的簇数量多、簇内节点少,从而减轻靠近汇聚节点的簇首节点转发数据的负担,达到负载均衡的目的。仿真结果表明,LBUC-M协议有效减小了节点能耗,延长了网络生命周期。