基于OCBC的WSNs分簇优化策略

针对无线传感器网络(WSNs)能量负载不均衡问题,为延长网络生存周期,提高能量利用效率,提出了一种基于OCBC的分簇优化策略.首先,通过经线和纬线对网络进行非均匀划分,同时根据节点的地理位置和剩余能量来竞选簇首.然后,非簇首节点选择距离较小且能量较大的簇首加入,从而构建成簇.仿真结果表明:该策略很好地促进了网络能耗均衡,延长了网络生命周期.     

基于LEACH的WSNs分簇优化策略

针对LEACH算法中能量消耗不均匀的缺陷,本文提出了一种改进的路由协议来提高无线传感器网络的能量效率。在簇首选择阶段,引入节点剩余能量和初始能量来调节传感器节点随机数的大小;在成簇阶段,该算法将节点的剩余能量和距离汇聚节点的远近作为成簇的依据,使簇首的分布更加合理;在数据传输阶段,将节点与汇聚节点之间的距离及节点的剩余能量相结合,提出一种单跳与多跳相结合的传输方式,从而减少了能量消耗。仿真实验表明,改进后的算法能够更好的减少能耗,延长无线传感器网络的生命周期。     

基于优化簇半径的WSNs非均匀分簇路由

为了有效解决无线传感器网络分簇路由协议中,靠近SINK节点的簇头因特发大量数据而过早耗尽能量,提出了一种优化簇半径的非均匀分簇路由协议(UCOR),其核心思想是通过优化簇半径对无线传感器网络进行合理分簇,使靠近SINK节点的簇规模小于远离SINK节点的簇.仿真实验结果表明,与EEUC和LEACH等路由协议相比UCOR路由协议有效地均衡了节点能量消耗,显著地延长了网络生命周期.     

一种多目标的覆盖优化策略在WSNs中的应用

针对目前无线传感器网络（WSNs）能量均衡覆盖策略大都基于节点静态感知能耗的不足,提出一种基于节点的动态能耗和网络覆盖率的多目标覆盖优化策略.该优化覆盖策略将动态路由协议引入到覆盖控制优化中,计算覆盖区域在不同节点分布下的动态通信能耗和网络的剩余能量,再结合区域覆盖率构成对覆盖和能量综合指数评价的优化函数.最后利用改进差分进化算法和差分进化算法对优化函数进行仿真,并利用覆盖结果验证策略的有效性.仿真结果表明：提出的覆盖优化策略既能使网络达到较高覆盖率,同时又能保证网络的能耗动态均衡,并将改进差分进化算法与常规差分进化算法比较,结果表明：前者克服了早熟现象,覆盖和能量的综合优化函数值更高,达到了6.184.     

基于协作MIMO的WSNs能耗均衡路由算法

根据无线传感器网络(WSNs)能耗不均衡的特点,基于协作多输入多输出(MIMO)技术,提出了一种能耗均衡的协作路由算法—EBCR算法.算法在保证全网均匀分域的前提下,确保域首均匀分布,其次,根据预设的性噪比门限范围来确定协作节点的可选集,再综合考虑可选节点的剩余能量、信道状态和到达域首节点的距离,选择出域首节点的最优协作节点.实验结果表明:该算法较其他算法在网络生存时间,能量效率,平衡网络能耗方面都有较大改善.     

基于能量均衡的WSNs固定分区路由算法

针对LEACH协议簇间通信能耗和控制开销过大,以及簇首数量波动大、簇首分布不均匀等问题,提出一种基于能量均衡的固定分区路由算法。结合多跳算法进行非均匀分簇,在降低簇间通信能耗的同时避免了＂热区＂问题。采用固定分区策略,限制了簇首节点出现的范围与数量。引入簇首能量自检机制,降低了网络的控制开销。同时利用节点能量和位置信息,选取最优节点成为簇首。仿真实验结果表明：该算法在网络的总体能耗、负载均衡和生命周期方面都有较好的表现。     

基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法

分簇算法对大规模无线传感器网络(WSN)远程监控系统具有较好的节能性,簇首间通过多跳通信的方式将数据传送至基站,靠近基站的簇首由于需要转发大量其他簇首的数据而负载过重,可能因过早耗尽能量而失效,这将导致整个网络分割。针对现有无线传感器网络分簇算法存在的能耗不均衡问题,提出一种基于粒子群优化的非均匀分簇算法(PSO-UCA)。它采用PSO算法将所有节点划分为多个规模大小非均匀的簇,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇,因此靠近基站的簇首可为簇间的数据转发预留能量。仿真结果表明,与LEACH算法相比较,该分簇算法可使网络的生存时间延长30%。     

基于负载均衡的簇间路由协议

针对无线传感器网络簇头节点负载不均衡的问题,提出一种基于负载均衡的簇间路由协议.该协议通过记录邻居簇头节点到Sink节点的最小跳数信息建立到Sink节点的多条路径,根据簇节点的剩余能量和负载选择合适的路径进行路由,从而实现了簇头节点间的负载均衡.仿真实验结果表明,该路由协议能有效地均衡网络负载和簇头节点能量消耗,减少数据传输延迟,延长网络生存时间.     

基于博弈论的无线传感器网络簇间路由选择算法

针对无线传感器网络(WSN)中,网络覆盖范围大,但传感器节点通信范围有限,长距离传输容易造成数据丢失的问题,提出了一种基于博弈论的无线传感器网络簇间路由算法,通过建立以网络服务质量(QoS)和节点剩余能量为效用函数的博弈模型,并求解其纳什均衡来解决以上问题。仿真结果表明：所提出的博弈模型在优化网络服务质量、降低节点能耗的同时,延长了整个网络的生存时间。     

基于双簇头的WSNs非均匀分簇路由算法

无线传感器网络由大量密集部署的传感器节点组成,通过节点间的相互协作才能完成工作,因此传感器节点之间的协作非常重要。针对分簇结构无线传感器网络簇头间能耗不均衡导致的“热区”问题,提出一种基于双簇头的新型路由算法NCDH。通过将网络虚拟分区实现网络不均匀分簇,并依据节点的剩余能量、节点与基站的距离、节点度等因素,在簇内选取主、副双簇头节点负责数据处理和转发。在网络运行阶段,根据主簇头的运行状态确定是否启动副簇头,以保证网络能量均匀消耗。在数据传输阶段综合考虑节点与中转节点的距离以及中转节点的剩余能量,从而选出最佳中转节点。实验结果表明,与DEEC、MRDC、GURCP等算法相比,NCDH算法有效改善了网络的“热区”问题,延长了网络的生存时间。     

一种基于聚合度模型的WSNs双簇头分簇路由协议

在无线传感器网络（WSNs）中能量负载不均衡问题,影响了网络的生命周期。提出一种基于聚合度模型的WSNs双簇头分簇路由协议（DCHP）,DCHP协议将节点聚合度与剩余能量作为考虑因素引入阈值计算,从而使高剩余能量且聚合度高的节点优先选为第一簇头。在此基础上,根据簇内节点能量选出第二簇头,完成簇间多跳路由转发数据。仿真实验表明：DCHP协议能更好平衡网络能量负载问题,延长网络生命周期。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法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。     

WSNs中路由与能量收集速率的联合优化

针对带有能量收集装置的无线传感器网络(WSNs),提出了一种路由与能量收集速率联合优化的算法。通过规划节点能量收集装置的规格和网络路由,使WSNs在满足预算约束下达到最大的数据采集速率。算法将问题建模为一个组合优化问题,并通过凸松弛和变量离散化算法,得到一组次优结果,避免了高复杂度的穷举遍历。仿真结果表明:在不同的网络规模下,该算法性能均优于对比算法。     

无线传感器网络中一种基于标记的能量平衡路由

为实现数据的高效传输和网络生命期的最大化,提出了一种基于标记的能量平衡（LBEB）路由。该路由先向网络中嵌入多棵独立最短路径树,以构建一个虚拟树型标记系统,然后基于此标记系统设计针对不同数据类型的转发策略：紧急数据使用贪婪策略转发以保障其时延要求;而平常数据则综合考虑邻居节点的负载和剩余能量情况使用平衡策略转发以缓解拥塞并均衡节点能耗。2种策略相辅相成,共同完成预期目标。仿真结果表明：LBEB能以适量开销获得较好的路由性能,并且能在满足数据时延要求的同时均衡网络能耗从而使网络生命期最大化。     

基于改进人工蜂群算法的WSNs覆盖优化

随着无线传感器网络（WSNs）被广泛地应用,覆盖优化问题已经成为网络服务质量中的一个关键问题。针对基本人工蜂群（ABC）算法的缺陷,基于混沌优化和自适应变化提出了一种改进的ABC（IABC）算法;并在此基础上,设计了基于IABC算法的动态网络覆盖优化方案。实验结果表明：IABC算法明显改善了基本ABC算法的缺陷,有效地延长了网络寿命,保证了网络的服务质量。     

基于Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法

针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。     

无线传感器网络簇头多跳路径路由算法

在LEACH协议特定簇头选取(DCHS)算法的基础上,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的簇头间多跳路径(ACO-CHMP)路由算法。该算法先采用DCHS算法分簇,在稳态运行阶段,利用改进的ACO算法找到从距基站最近簇头节点到基站的遍历所有簇头节点的最优路径,然后从该簇头节点开始沿着最优路径进行数据传输到基站。仿真结果表明:与LEACH算法、DCHS算法和ACO算法相比,该算法极大地均衡了网络的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。