传感器网络分簇时间跨度优化聚类算法

针对无线传感器网络（WSN）簇头节点能效低、网络能量负载不均衡问题,提出一种传感器网络分簇时间跨度优化（CTSO）聚类算法。该算法首先在簇头选举方式上关注了簇内成员数量和簇头间距的约束问题,尽可能地避免各个簇之间发生覆盖重叠,优化簇内节点能量;接着对簇头的选举周期进行优化,以任务执行周期大小作为一个时间跨度并分为多个轮,通过最小化簇头选举的轮数来减少用于选择簇头而花费在广播消息上的能量,提升簇头节点的能量利用率。实验仿真结果表明,对比基于多Agent的同质态数据汇聚路由方案以及自适应数据汇聚路由策略,CTSO算法的平均能量效率分别提高了62.0%和138.4%,节点寿命则分别提高了17%和9%。CTSO算法在提升无线传感器网络簇头能效及均衡节点能量上具有较好的效果。     

无线传感器网络分簇算法的仿真研究

针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的间题,提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法.算法对能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好,且节能高效,实现简单.该算法在每轮运算过程中,利用节点负载能力预评估因子和节点能量预评估因子对无线传感器网络进行区域分割,获得能量均衡及负载能力均衡的分区,并在分区中通过免疫记忆粒子群算法选取簇头,使簇头具有高能量、负载能力强的优点.仿真结果表明,算法不仅在能量有效性、负载均衡性方面有良好的效果,而且延长网络生命周期和缩短建簇时间.因此,该算法在解决无线传感器网络节点不均衡问题上具有一定的实用性.     

基于改进粒子群聚类的无线传感器网络能量均衡分簇策略*

针对无线传感器网络能量约束特点,为实现节点能耗均衡、最大化网络寿命,提出了一种基于改进粒子群聚类的无线传感器网络能量均衡分簇算法。首先根据距离汇聚节点远近将网络进行区域划分和等级标定,以不同概率确定不同等级区域的分簇数量和规模。在活动等级区域内引入相同数量的粒子,根据K-均值聚类法形成多个初始粒子群,修改带惯性权重的粒子群算法,修改粒子飞行规则,并行智能搜索聚类。多个粒子群体的总结学习等优点加快了聚类收敛速度,克服了对初始聚类中心点选择较敏感的问题,形成了传感器节点位置的最优分簇,避免了网络热点问题,促进     

一种改进的LEACH模型及其仿真分析

为了最大限度地延长无线传感器网络生命周期,对无线传感器网络传统路由算法低功耗自适应聚类LEACH进行改进,改进后的算法命名为LEACH-EC.在广播阶段选取簇头节点时引入高概率选取机制,根据节点的剩余能量和节点的集中度选取簇头节点,选取的簇头节点兼顾了节点剩余能量和节点分布状况.实验结果表明,LEACH-EC算法选取的簇头节点性能较优,能有效地减少簇内节点传输能量消耗.因此,LEACH-EC算法能够均衡无线传感器网络能耗负载,延长无线传感器网络生命周期     

适用于智能电网WSN的能量有效分簇路由协议

为有效解决智能电网无线传感器网络节点能耗不均衡导致网络寿命短的问题，提出一种基于改进灰狼优化器优化模糊C均值聚类的分簇路由协议GWFCA。用反向学习策略增强灰狼优化器的全局寻优能力，使用由反向学习灰狼优化器改进的模糊C均值聚类算法对网络节点均匀分簇，均衡网络负载。每个簇内，考虑节点的能量因素和位置因素动态选举簇首，提高簇首质量。稳定传输阶段，构造基于蚁群算法的簇间路由，提高能量效率，并将轮询调度引入簇内通信，进一步改善网络吞吐量。仿真结果表明，该算法能够有效提高能量效率，平衡网络负载，延长网络生存期。     

基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法

考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的能量消耗方式。接着,采用非均匀聚类的负载均衡算法,在簇头的选择上考虑了节点连通密度、节点剩余能量和簇头选择时间,通过竞选出最高权重的节点成为簇头; 在簇的建立阶段,通过簇大小的决定阈值和簇头的更新机制来均衡簇头的能量负载,防止簇头节点过早死亡。通过网络生命周期和网络能量消耗对提出算法的有效性进行验证,并与算法EDDIE、M-TRAC、DDC和EELBC进行比较,结果显示DCWSN算法的节点存活率为37.7%,高于对比算法,且能量效率也高于对比算法。实验结果表明,DCWSN算法对节点负载分配具有良好的均衡性,有效控制了节点负载过量的问题,提高了节点的能量效率。     

基于引力搜索算法的异构无线传感器网络路由分簇算法

针对异构无线传感器网络簇头节点能耗大、网络寿命较低等问题,提出一种路由分簇算法.以均衡簇头节点的能耗为目标,采用引力搜索算法对网络簇头的通信链路进行规划,从而降低簇头节点间通信的负载能耗.为同时兼顾普通节点和簇头节点的工作时间,根据普通节点与高能节点携带能量的差异和簇头节点的负载情况进行分簇.实验结果表明,所提出的路由分簇算法相对于目前优化性能较好的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和最小距离聚类法(LDC),在不同检测环境、不同的节点布撒比例下,能够更好地均衡节点能耗,从而获得更长的网络寿命.     

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.     

一种基于改进粒子群的无线传感器网络层次化聚类协议

延长网络的生存周期是无线传感器网络路由设计的主要目标之一。簇头的高能耗是网络快速死亡的一个重要原因。提出一种基于改进粒子群PSO( Particle Swarm Optimation)的无线传感器网络聚类路由协议IPSOCH。利用中继节点来分担簇头数据转发的任务,减轻簇头节点的负载,并利用改进的粒子群算法通过节点的剩余能量信息和位置信息来选择簇头和中继节点。仿真实验表明,IPSOCH协议比起现有的几种路由协议,能有效提高能量使用率,延长网络生存周期。     

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。     

Particle swarm optimization based clustering algorithm with mobile sink for WSNs

Wireless sensor networks with fixed sink node often suffer from hot spots problem since sensor nodes close to the sink usually have more traffic burden to forward during transmission process. Utilizing mobile sink has been shown as an effective technique to enhance the network performance such as energy efficiency, network lifetime, and latency, etc. In this paper, we propose a particle swarm optimization based clustering algorithm with mobile sink for wireless sensor network. In this algorithm, the virtual clustering technique is performed during routing process which makes use of the particle swarm optimization algorithm. The residual energy and position of the nodes are the primary parameters to select cluster head. The control strategy for mobile sink to collect data from cluster head is well designed. Extensive simulation results show that the energy consumption is much reduced, the network lifetime is prolonged, and the transmission delay is reduced in our proposed routing algorithm than some other popular routing algorithms.     

WSN中基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议

针对无线传感器网络能耗不均衡、网络生存期短的问题,提出了一种基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议。所提协议分别从分簇阶段和稳定传输阶段进行优化。分簇阶段,首先对樽海鞘群算法进行改进,克服了基本樽海鞘群算法局部勘探和全局开发能力不平衡的问题;其次考虑节点剩余能量和地理位置设计高效的适应度函数,以选出最优簇首,平衡簇间负载。稳定传输阶段,设计了基于最小生成树的簇间路由算法,为簇首构建最优传输路径,在缓解簇首负载的同时提高网络能量利用率。簇内通信阶段,引入轮询控制机制帮助节点构建传输调度,提高时隙利用率。仿真结果表明,与FIGWO和GAFCMCR算法相比,所提协议能够有效平衡网络负载,提高网络能量利用率,延长网络生存期。     

一种基于最小生成树的非均匀分簇路由算法

分簇式路由是无线传感器网络路由协议研究的重点,本文提出一种新的基于最小生成树的非均匀分簇路由算法,该算法利用EECS路由协议产生大小非均匀的簇,簇内结点通过单跳的方式将数据发送给簇首结点,所有簇首结点构成最小生成树路由网络,并通过树内结点的多跳通信,最终将数据发送给sink结点.实验证明,本文算法与EECS相比能够更加有效地降低整个网络的能量消耗,延长网络的生命周期.     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

扰动粒子群优化的SDWSN路由算法

针对分布式路由算法在软件定义无线传感器网络中应用时能量消耗大以及簇头能耗不均衡问题,提出一种基于扰动粒子群优化的能耗均衡路由算法tPSOEB。该算法通过考虑节点的剩余能量、位置和能量均衡信息选择簇头,并引入扰动改进粒子群算法的搜索性能,然后用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,每周期进行一轮全局分簇和[k]轮局部簇头更新,节省分簇时的能量消耗。在簇间路由建立时,根据链路能耗、节点剩余能量和簇内节点数,采用集中式方式构建最短路由树。仿真结果表明,tPSOEB能显著提高网络的能量使用率,延长网络寿命。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

基于时空加权目标函数的无线传感网分簇协议

针对无线传感器网络中能量受限的特点,提出了基于时空相关加权目标函数粒子群优化算法（SC-WOFPSO）的分簇协议。首先,该协议使用Kohonen神经网络提取节点间的数据相似性。在分簇过程中,该协议综合考虑了节点间的数据相似性、节点间距离以及节点剩余能量等因素,使用PSO算法进行迭代寻优,寻找最优的簇头集合;在成簇过程中,网络中的非簇头节点为每个簇头分别计算goal函数值,选择加入函数值最大的簇头。最后从网络总能量消耗、网络寿命和网络吞吐量三个性能指标出发,验证了该协议能够有效降低网络能耗、提高网络寿命、提高网络吞吐量。     

基于最小生成树的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中利用分簇技术,簇首到Sink节点通信采用多跳路由方式容易引起"能量空洞"的问题,提出了基于最小生成树的非均匀分簇路由协议.该协议在簇首选举阶段,以节点剩余能量、节点度、节点能量消耗速度为权重计算簇首竞争等待时间,选用簇首竞争等待时间小的节点为簇首,以均衡能量;簇形成后,以剩余能量、簇间的距离和能量消耗为参数构建基于最小生成树的最优传输路径通过多跳方式将数据发送到Sink节点.仿真结果表明,该路由协议能有效均衡能耗,延长网络生命周期,延缓"能量空洞"的形成.     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

无线传感器网络中节点的能量有限,提高能量的有效性便成为无线传感器网络路由协议设计的首要目标。设计了一种能量高效的分簇路由算法,它提出让候选节点在一定的覆盖范围内以剩余能量为标准来竞选簇头,以使簇头分布均匀;处于簇类交界的节点则根据能量和距离来选择归属的簇头,以平衡网络负载;新算法还采用多跳的簇间通信方式来降低大部分簇头节点的通信负载。仿真结果表明:新算法能够有效降低网络能耗,延长网络生存时间。     

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。