一种新的基于LEACH的WSN路由算法

研究无线传感器网络路由算法,无线传感器网络由能量有限的节点组成,因此高效节能的路由算法是无线传感器网络组网的基础.针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由算法存在簇首节点选择不合理以及簇首节点与基站在远距离通信过程中能量消耗大的不足,提出了一种改进的LEACH路由算法.改进的算法在簇建立阶段的簇首选举过程中,引入节点剩余能量因素,且进行均匀分簇,有效地降低剩余能量较小和位置不佳节点成为簇首的可能性,均衡了网络的能量消耗,在簇稳定工作阶段,节点间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,从而降低网络能耗.仿真结果表明,与传统的LEACH算法相比,改进的LEACH算法能量均衡性更好,并显著地延长了网络的存活时间.     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

双重约束下的海洋无线传感网自适应成簇算法

针对海洋无线传感器网络（Ocean Wireless Sensor Network,OWSN）中,节点在海洋高度动态性环境中存在能量消耗快,网络寿命短等问题,提出改进的LEACH-[τ]算法。该算法在簇头选择上考虑了节点的剩余能量值和距汇聚节点的距离,并且根据簇头剩余能量与平均剩余能量的差值和簇头节点离汇聚节点的距离与平均距离的差值,从簇头节点选择中继节点（[τ]节点）来实现与汇聚节点之间的通信。计算机仿真结果表明,算法相较于LEACH、IMHT-LEACH,整体的能耗减少,有效延长了海洋无线传感网络的生命周期。     

基于改进蚁群算法的WSN分簇路由机制研究

针对现有的用于无线传感器网络(WSN)的分簇路由协议,存在着所有簇头直接与汇聚节点通信、远离汇聚节点的簇头能量消耗过快等一系列的问题,根据蚁群算法(ACA)及WSN分簇路由算法的特点,对ACA进行改进并引入到WSN分簇路由机制中,提出一种基于改进蚁群算法的WSN分簇路由算法;该算法将到汇聚节点的距离设定为启发函数以找到簇头下沉的最佳路径和提高蚁群算法的效率,同时,在选择节点概率公式时将该节点的剩余能量考虑在内,在数据传输过程中,减少了簇头节点的能量消耗,进而实现节点能量的高效利用,增强网络的使用寿命。以实现网络通信的高效;通过仿真,结果表明,该算法是可行的、有效的。     

一种能量高效的非均匀分簇算法

针对无线传感器网络中的能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效的非均匀分簇算法--EUCA。算法采取基于节点剩余能量的簇首选举策略,簇首采用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,在构建簇间路由树时,综合考虑了邻近簇首的剩余能量、簇成员数目、相对自身的距离和相对基站的距离,以此来均衡簇首能量损耗。仿真结果表明,该算法有效均衡了网络能量损耗,延长了网络的生存周期。     

基于最优分簇的能量异构无线传感器网络路由协议

为了进一步均衡网络能耗,延长网络生命周期,提出了一种基于最优分簇的能量异构无线传感器网络路由协议(OCRP).OCRP协议考虑了最优簇首数K,将待测区域划分为K个固定分区,优化了成簇过程;在簇首选择阶段,充分考虑了节点的剩余能量、整个网络的能量以及节点与基站之间的距离,改进了簇头选举机制.仿真结果表明,该协议在延长网络寿命和能量消耗方面的性能优于EH-LEACH和DEEC路由协议.     

基于EAD 协议的无线传感器网络高效成簇算法

在无线传感器网络中,成簇算法是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生存时间.本文提出了一种基于EAD 协议的无线传感器网络高效成簇算法（EC-EAD）。 EC-EAD算法在确立簇头节点时,将节点能量,节点之间距离与轮回次数综合加权,决定节点发送延迟。剩余能量高且距离较远的节点成为簇头节点,降低了网络内的簇头数目,也保证了网络能量的均匀消耗,延长了网络的生存时间。模拟实验结果表明,EC-EAD 算法在延长网络生存期方面比EAD 具有一定的优越性。     

一种通过剩余能量过滤进行簇头选举的低能耗无线路由算法

基于LEACH协议提出一种改进的无线传感器网络的自组织路由算法。该算法在原LEACH协议的簇头产生环节做了较大改进,在簇头产生过程中,将当前节点剩余能量与全无线传感器网络节点平均剩余能量进行比较,防止剩余能量小于全网平均剩余能量的节点当选簇头,进一步优化了全网络节点能量消耗的均衡性,有效推迟了节点的死亡时间。通过在簇头选举阶段使用有目的性的筛选取代LEACH的随机选取,实现降低无线传感器网络能耗、延长网络生命周期的目的。通过MATLAB仿真软件进行试验测试,结果表明,改进的算法可以提高无线网络的生命周期,均衡无线网络能量消耗,增加网络吞吐量,有效延迟无线网络节点的死亡时间。     

优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首WSNs路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明：在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.     

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     

无线传感器网络区域内心距离的固定分簇算法

分布式分簇算法(LEACH)中每轮的簇头数量不稳定以及位置分布不均匀,针对此问题,为了延长无线传感网络的稳定周期,优化簇头选举机制,以及均衡网络的能量消耗,提出了一种改进的固定分簇算法;该算法采用固定分簇技术,以汇聚节点为中心将网络划分为等大小的区域;在簇头选举阶段,引入代价函数,综合考虑固定分簇内各节点剩余能量、区域的内心距离、位置布局等因素,优化簇头的数量和布局;通过Matlab仿真实验表明,改进后的算法与原算法对比,均衡了网络能量消耗,每轮中簇头数量稳定且分布较均匀,有效延长了网络的稳定周期、半衰周期和生命周期。     

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。     

基于改进ACO的WSN感知数据传输策略研究

无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期.经典的分层路由LEACH(及其变种)算法是无线传感器网络中最常见的节能路由协议.该文提出了一种改进的LEACH算法,由sin...     

WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中能耗不均衡、生命周期短的问题,提出WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法。通过改进的K均值算法进行非均匀分簇,引入双簇首减轻簇首通信压力;利用基尼系数衡量簇内节点的能耗均衡性,以动态权值调整影响副簇首竞选的因素;簇间采用单跳和多跳相结合的传输方式,将剩余能量、传输距离、转发次数和节点数作为中继节点选择的依据,均衡簇间传输能耗。仿真结果表明,相比LEACH和EBRAA算法,提出算法能有效均衡节点能耗,延长生命周期和提高吞吐量。     

一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法

The problem of node energy limitation in wireless sensor networks has a serious impact on network performance and network life. From the perspective of energy optimization, aiming at the unbalanced energy consumption caused by clustering mechanism of LEACH protocol clustering algorithm, a new improved algorithm is proposed, which takes the average residual energy as the main parameter, selects the appropriate cluster head, and obtains the optimal cluster head position and the number of cluster heads from the base station based on the understanding of the whole network nodes. When selecting a new cluster head, it is important to consider whether the residual energy of the node is larger than the global average residual energy, and the distance between the node and all the selected cluster heads is greater than the set value. MATLAB software is used for simulation experiment. The improved algorithm can effectively avoid the premature death of a cluster head node due to excessive energy consumption. It can further balance the energy consumption of the network as a whole, increase the network throughput and extend the network life.     

响应式簇结构的无线传感器网络路由算法

在无线传感器网络路由协议中利用分簇技术可以提高网络的存活时间。提出了一种基于响应式的簇结构路由算法（RCSA）。该算法的思想是应用节点间局部信息快速选举簇头,簇头之间以多跳的通信方式传输数据到汇聚节点,且不需要预先得知节点自身及其他节点的位置信息,大大节约了节点的能量消耗。仿真结果表明该路由算法有效地平衡了节点间的能量消耗,延长了网络的生存周期。     

基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法

无线传感器网络的生命周期与节点的能耗直接相关。为解决能量消耗分布不均,影响网络寿命的问题,提出一种基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法(EBRAA)。通过AGNES聚类算法获得网络均匀分簇,根据簇内节点的剩余能量和节点与基站距离及两者权重因子,完成分布式簇头选举,采用改进后的Dijkstra算法产生簇头间最短路径的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH和KBECRA算法相比,EBRAA算法的簇分布更加合理,能耗更加均衡,延长了网络生命周期。     

基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题,提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAUC。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点,首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环,建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型;通过等间隔划分扇环,以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目,进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例;通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇;同时,以MTE原则竞选出最佳中继簇首,有效解决了簇首间的路由中继问题。仿真结果表明,与传统算法相比,在不同应用场景下所提MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势,更适用于工程实际。     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.