基于蚁群算法的WSN路由协议研究

针对层次路由LEACH协议存在簇头分布不均,并且每次簇头轮换均在整个网络内进行,会造成耗能过多以及蚁群算法应用于LEACH协议建立簇间多跳路由仍存在能耗不均衡的问题,采用将网络节点进行区域划分,并将节点剩余能量作为参考因素,在区域内进行簇头节点的轮换选取的方法改进,并通过将节点能量引入到转移概率和信息素更新公式中,对蚁群路由算法进行改进,利用其建立从簇头节点到汇聚节点的多跳路由的最优路径.实验验证表明:与LEACH协议相比,改进协议整体上减少并均衡了能量的消耗,延长了无线传感器网络的生命周期.     

能量有效的扇区划分LEACH改进算法

针对无线传感器网络生存期和能量有效性问题,提出了一种基于多跳传输和节点ID扇形分布的低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)改进算法MHS-LEACH.该算法根据节点的剩余能量调整簇头,并按虚拟扇区分配簇头节点ID,使得某簇头节点在同一扇区内寻找其父节点,经过多次迭代与基站建立树形链路,实现了簇头节点与基站间的多跳通信.仿真结果表明,与LEACH算法和ID-LEACH算法相比,MHS-LEACH算法不仅有效地延长了无线传感器网络生存时间,而且使整个网络的能量消耗更加均衡.     

基于LEACH的WSN路由协议的研究与改进

为解决LEACH路由协议簇头选择算法的不足,针对在无线传感器网络选举簇头没有考虑节点的信赖值和簇内节点能量分布不均衡等问题,设计一种基于LEACH协议改进的新算法.通过计算节点的信赖值,作为选择新簇头节点的标准,最后对仿真试验进行性能分析比较,该算法能够满足生产需要,提高节点能量的效率,延长整个网络的生命周期,使网络均衡分配能量并且具有深远的意义.     

一种高能效传感网路由控制算法

针对传感网络中节点能耗高的问题,提出了一种基于层次的多跳非均匀分簇路由算法UCER.该算法通过计算各层次中节点的平均剩余能量,挑选剩余能量高于层次平均能量的节点形成候选簇头集合,根据不同层次中候选簇头竞争半径的不同,在局部层次范围内竞争正式簇头,并建立非均匀簇结构.结果表明,与同类型分簇算法相比,UCER可以产生更加合理的簇头数量和簇头间距,并较好地均衡了各个簇及簇头的能耗,延长13. 4%的网络生存时间.     

面向湿地水环境监测的无线传感器网络拓扑控制

为了消除低功耗自适应集簇分层型协议算法因为簇头节点分布不均衡所造成的能量空洞,基于通信距离和节点的残余能量及网络簇划分,优化了簇头节点选择,确定了整个网络的簇头,提出了一种改进的低功耗自适应集簇分层型协议节点拓扑控制算法.结合湿地水环境特点,对算法的实际性能进行仿真,结果表明:该改进算法在节点的低功耗和能量均衡方面均优于原算法,其最终运行轮数较原算法提升了26%,有效延长了湿地水环境监测网络的工作寿命.     

基于簇头节点能量均衡选择的LEACH优化算法

针对无线传感网络中LEACH协议在进行簇头节点选择时能量消耗过快导致的生存周期短、数据吞吐量低等问题,提出了一种基于簇头节点能量均衡选择的LEACH优化算法。该算法选取WSNs中剩余能量高的普通节点作为簇头节点,同时考虑普通节点与簇头节点、簇头节点与基站之间的距离,以及所有节点的剩余能量和平均能量等因素来选择通信方式和传输路径。通过MATLAB工具,对提出的算法进行了仿真实验。结果表明,在100 m×100 m的小面积监测区域和200 m×200 m的大面积监测区域内,与LEACH、DEEC、IMP-LEACH算法相比,该算法降低了WSNs中节点的能量消耗,延长了生存周期,同时提高了数据吞吐量。     

基于E-CARGO的WSN成簇机制研究

在无线传感器网络中,节点的电量十分有限,降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题,将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束,采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模,在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中,综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明,改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.     

无线传感器网络中LEACH协议的改进

针对低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH) 簇头选举的盲目性问题、簇内节点能量消耗不均衡问题以及一跳的通信方式造成的能量大量耗费问题,提出了基于"生命游戏"的LEACH协议改进算法. 通过对节点剩余能量的估算实现对簇头选举机制的优化,并提出"生命游戏"睡眠调度模型和利用邻居节点作为转发节点的多跳通信方式. NS2仿真结果表明,改进的协议有效延长了无线传感器网络的存活时间,提高了数据的发送量.     

基于节点向心性路由协议簇首的选举协议

针对无线传感器网络没有考虑簇头选择过程中节点的向心性和节点的能量损耗不均匀等问题,设计一种基于节点向心性路由协议簇首的选举协议,解决LEACH路由协议簇首选取方法的不足.通过计算节点的向心性和能量剩余以及节点温度的综合值,并将其作为簇头选择的条件,以此来降低节点的能量消耗,提高网络数据的可靠性.仿真结果表明:该算法可以提高节点能量的利用以及数据传输的真实性,延长网络的生命周期.     

基于节点权值的簇头选举优化算法

LEACH是无线传感器网络中一种经典的降低网络耗能的分簇路由算法,该算法可有效的延长网络的生命周期,具有平面路由协议无可比拟的优越性。但其簇头选举机制是随机的,没有考虑候选节点的剩余能量等因素。本文基于LEACH提出了一种改进算法,通过节点权值来选择簇头,权值是本轮候选节点的剩余能量、节点密度和距离基站远近的一种数学关系的度量。依此来均衡网络负载,延长整个网络的生命周期。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法

在分簇算法中,有效的簇首选取策略可以提高网络负载均衡和簇首均匀分布程度.针对簇首选取问题,文章提出了一种负载均衡的无线传感器网络自适应分簇算法,该算法使用簇半径、节点剩余能量和簇首间距作为参数选取簇首,网络中簇内成员到簇首的通信以及簇首之间的通信都基于自由空间模型的低能量衰减,簇首与Sink节点采用多跳的方式进行通信.仿真结果表明,与LEACH算法比较,该算法有效地实现了网络负载均衡和簇首均匀分布,延长了网络生存时间.     

基于混沌粒子群的改进LEACH算法

针对无线传感器网络中LEACH高能耗及簇头早死问题,在簇头选择过程中,考虑了节点剩余能量和到基站的距离.通过混沌优化的粒子群算法来扩大搜索范围,迭代选取性能最优的节点作为簇头.在能量消耗总和、节点存活数和网络剩余能量3个方面进行了几种方法的对比研究.     

基于能耗均衡的均匀分簇算法的研究

分簇路由协议的提出有效地延长了网络的生存时间,提升了网络性能。本文基于对现有路由算法的研究,提出基于竞争机制的簇头选举算法。该算法综合考虑了节点的能量因子,消除簇头选举位置不均和节点能量消耗失衡的情况。仿真结果表明,该算法改进了LEACH算法中随机选取簇头所导致能量损耗和位置分布不均衡的不足,有效地延长了网络的生存时间。     

多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法

针对现有异构无线传感器网络分布式分簇结构路由算法的竞选簇头机制并未充分考虑节点位置和剩余能量的影响,提出一种多级异构无线传感器网络能量优化分簇算法.该算法依据节点位置与剩余能量来改进竞选簇头的阈值函数,使得距离基站近且剩余能量高的节点被选举为簇头的机率增大,避免距离基站远的簇头过多而导致簇头死亡过早,从而优化全网能量消耗.理论分析和仿真实验表明新的分簇算法与现有的一些分簇算法相比明显提高了网络生存周期,增加了网络吞吐量.     

WSN中基于梯度和粒子群优化算法的分级簇算法

为均衡网络中节点的能量消耗,提出一种分级簇算法——GPHCA.该算法采用双簇头模式,利用粒子群优化算法搜寻能量大且到簇成员平均距离小的两个节点作为主簇头和副簇头,将簇头负担均衡到了两个节点上;在网关的选择上,同时考虑能量和转发路径的总距离,使最终选择的网关在能量和时延上得到均衡.仿真结果表明,GPHCA算法能有效延长网络的生命周期.     

无线传感器网络LEACH协议的研究改进

无线传感器网络(WSN)数据传输离不开路由协议,路由协议是其组网的基础。由于WSN是一种资源受限网络,尤其是能量的受阻,因此路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能耗。对于LEACH算法没有考虑节点的剩余能量、簇头位置分布、簇头与汇聚节点间直接传输数据等缺点,提出了一种改进协议LEACH-LOMUC。改进协议主要思想是在候选簇头选举时考虑节点剩余能量、节点到基站距离,簇在形成时考虑了簇头规模、能量以及簇头与基站的间距。同时在簇头之间通信距离过大时引入中继节点协助数据传输。MATALB仿真结果表明,LEACH-LOMUC协议有效节约能量,延长网络生存周期。     

无线传感器网络簇半径自适应调整策略

首先,基于节点的剩余能量对节点簇半径进行周期性调整,将网络划分为大小非均匀的若干簇。其次,设计了簇头选举策略,使得网络中簇头分布更加合理,提升簇头节点能量利用率,均衡节点的能耗。实验结果表明:与UCR算法和CUCRA算法相比,本文提出的算法将网络生命周期分别延长了55.2%和38.2%,同时具有较低的传输延时。     

基于双簇头的无线传感器网络多跳路由协议

针对无线传感器网络分簇路由协议中簇头节点负载过重的问题,提出一种基于双簇头的多跳路由协议,该协议基于LEACH产生主簇头,然后根据节点的剩余能量及其与主簇头的距离产生副簇头,以负责数据转发的任务,减轻主簇头的负载,并在各副簇头之间形成簇间路由,将数据以多跳的方式传送到基站.仿真实验表明,与LEACH相比,该协议较好地均衡了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的分簇路由设计

为了解决传统分簇路由协议中存在的能耗开销不均衡和簇头选举不合理的问题,提出了一种基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的WSN负载均衡分簇路由协议。首先,Sink节点收集各子区域的节点位置信息,并行运行模糊K均值算法将网络区域分为若干大小规模不同的簇,并将数据中心拟合到初始簇头节点。然后,以最大化节点剩余能量和最小化节点与簇头以及簇头与Sink节点的距离为目标定义了适应度函数,采用改进的自适应混合蛙跳算法对簇头进行寻优,并将最优解作为最终的簇头。最后,设计了最小跳数路由算法获得各簇头到Sink节点的最小跳数路由。采用NS2仿真工具对该方法进行仿真,实验表明:该方法具有较长的网络生命周期,较其它方法延长生命周期30%以上,具有较大的优越性。