基于群限制的Ad Hoc网络多跳分群算法

针对建立有效的Ad Hoc网络的分群结构,达到有效使用信道、提高系统容量和网络性能的目的,在最大连通度分群算法的基础上,提出一种改进算法,该算法利用广播信道以及限定群的大小,实现了节点到群首的多跳分群。对算法进行了仿真和性能分析,结果表明,新算法保持了更加合理的分群数量,提高了群首的负载平衡性能。     

一种具有提高覆盖性能的传感器网络节能分簇算法

通过分析不同类型节点的失效对于网络覆盖效率的影响,提出一种具有能量和覆盖意识的无线传感器网络分簇算法.该算法不依赖节点的物理位置信息,优先选取部署密度较高区域的节点担任簇首,当簇首的剩余能量低于设定阈值时实施簇首迁移,以均衡网络能耗,降低节点的死亡率.进一步分析了算法复杂度和节点最优广播半径的选取.仿真结果表明,所提出的算法可有效改善网络运行中的覆盖性能,延长网络寿命.     

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。     

节点密度自适应的传感器网络加权分簇算法

无线传感器网络的分簇密度不确定会导致网络的有效性降低、生存周期减少等问题.提出了一种节点密度自适应的传感器网络加权分簇算法,通过设定权值.将节点的节点度、与邻节点的平均距离及节点的剩余能量考虑在内,保证综合性能最好的节点成为簇头.再通过控制簇头发射功率使簇内节点密度控制在合理范围内.该分簇算法优化了簇头选择,均衡了网络节点的能量消耗,延长了网络的生命周期.最后通过仿真进一步验证该分簇算法的性能.     

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。     

一种具有提高成簇质量的WSN节能分簇路由算法

通过分析无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇路由协议中簇首节点分布不合理的问题,提出了一种基于节点度数、节点间的相对距离和节点剩余能量的节能分簇路由算法。该算法在选择簇首时,充分考虑节点的度数和节点之间的相对距离,这样选择出的簇首不仅覆盖性能好而且在形成的簇中成员节点和簇首节点间的平均距离短,因此簇内通讯的代价小;同时该算法还考虑了节点的剩余能量,能量低的节点成为簇首的可能性降低。通过这样的方法选择簇首形成的簇提高了成簇的质量,进而提高了网络的整体性能,延长了网络的生存时间。在仿真过程中,本文通过计算得出了簇的理想最优情况,并与仿真结果进行比较,验证了本文算法的合理性。     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

基于LEACH协议的差异化分簇路由算法

针对LEACH-V协议在Voronoi图的一个单元内若所有的节点剩余能量低于平均能量时, 这个单元内节点不能选举簇首, 信息传输不出去的情况, 以及无线传感器网络的差异性等因素, 提出了一种差异化的LEACH路由算法LDCR, 通过传感器节点选择簇首时考虑剩余能量和位置因素以及对通信半径大小的控制, 区分热点、非热点执行不同的路由算法来实现改进方案。仿真实验结果表明, 区分热点、非热点区域可使网络能量消耗较平衡; LDCR能有效减少能量损耗, 延长网络生存期; 密度越大, LDCR簇首数越趋理想化; 节点死亡轮数高于LEACH-V协议, 可见LDCR延长了网络的存活时间。     

一种基于HEED的自适应负载均衡分群算法

针对 HEED mini-degree均匀分群算法分群结果中,孤立节点群和节点数过多群影响群间均匀性和网络可用性的问题,提出一种自适应负载均衡分群算法(ALBCA)。该算法根据网络的连通情况自适应设置群规模门限,并将孤立成群节点加入到邻近的非孤立节点群,提高群间均匀性和非孤立节点群数量。仿真结果表明,与HEED mini-degree相比,ALBCA算法在不同的网络连通情况下均能获得更好的群均匀性能。     

一种新型基于GPS的无线自组网分群算法

设计了一种新的基于GPS的Ad Hoc网络分群算法,在群初始化充分利用节点的地理坐标进行分群,使得分群更加合理;在群的维护管理方面,引入了候选群首辅助管理分群,使Ad Hoc网络的分群保持更加稳定可靠。基于该种分群算法设计的Ad Hoc网络移动管理系统,能够实时跟踪、显示移动节点在地图上的位置信息,解决了Ad Hoc网络中由于节点移动所造成的移动管理等问题。     

基于聚合度的无线传感器网络自维护分簇算法

针对无线传感器网络最大连通度生成簇算法建立的簇之间存在重叠度较高的现象,且没有考虑网络能量均衡对网络寿命会产生不良影响的问题,提出了基于聚合度的自维护分簇算法.算法综合节点的聚合度和节点能量选取簇头,并通过簇头节点的迁移来降低网络簇结构的重叠性,同时综合聚合度、能量和相似度选取替补簇头,实现网络的自维护.算法达到降低簇之间的重叠度,均衡网络能量,延长网络寿命的目的.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于完全图的能量高效可靠分簇算法

在采用多跳通信方式的分簇无线传感器网络中,接近sink点的簇头负担较重,容易过早耗尽能量而失效,引起大量簇重组。针对该问题,基于完全图理论提出一种能量高效可靠分簇算法以均衡簇间负载,设计动态簇头轮换机制来实现快速簇头选举和故障处理。仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期、节约网络能耗、提高网络可靠性。     

一种有效的网络多出口流量调度方案

在采用多跳通信方式的分簇无线传感器网络中,接近sink点的簇头负担较重,容易过早耗尽能量而失效,引起大量簇重组。针对该问题,基于完全图理论提出一种能量高效可靠分簇算法以均衡簇间负载,设计动态簇头轮换机制来实现快速簇头选举和故障处理。仿真结果表明,该算法能延长网络生命周期、节约网络能耗、提高网络可靠性。     

一种基于节点密度的无线传感器网络路由协议

能量问题一直是制约无线传感器网络(WSNs)发展的问题。成簇算法可以很好地降低网络通信能耗。分析已有的各类成簇算法,在LEACH协议的基础上,改进了簇头节点的选取方式。讨论了网内簇头个数的选择,然后以网内节点密度为参考选取簇头,通过赋予不同的参数来比较节点密度对协议运行的影响。仿真结果表明:改进的算法有效降低了通信能耗,延长了网络的生存周期。     

电力载波通信动态组网算法的研究

电力载波通信网络的不确定性使得其无法用一般的通信组网方法来组建网络,针对这一问题,设计了一种适用于路径寻优的改进遗传算法,该算法能够快速准确的对全局通信网络进行组网。首先通过遗传算法对所有的通信节点和通信路径进行全局搜索; 当通信节点出现故障时利用遗传算法全局寻优的特性进行通信网络的组网,在组网过程中引入图的遍历算法思想和Dijkstra 算法来克服遗传算法易收敛到局部最优解和处理规模小等缺点; 最后根据小生境技术最优保留原则得到最优的组网结果。Matlab 仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性,该算法提高了组网的快速性和准确性,能够满足电力载波通信动态组网的实时性和正确性要求,具有一定的实用价值。     

基于蚁群算法的一种能量高效路由算法的研究*

为了达到在信息传输路径上节能的目的,提出了一种基于蚁群算法的节能路由算法。该算法根据节点当前可用能量选择下一跳节点,按照节点经过的人工蚂蚁数选择数据汇聚节点,最终达到能量均衡使用和降低通信量的目的。经仿真计算证明该算法能合理地选择路由,节能效果明显,进一步延长了网络生存期。     

随机多Sink模式下的异构网络组织策略

针对无线传感网中分簇及路由过程中节点能量利用率较低、网络能耗不均衡以及网络的生命周期较短等问题,面向多Sink模式下的具有随机异构性能的传感器网络,为解决该问题,提出了一种基于随机多Sink模式下的异构网络组织策略NAHN(Networking Algorithm for Random Muti-Sink Heterogeneous Networks)。异构节点以自身能量、可达节点集、平均邻居节点距离以及距离信号集为簇首选举标准,提出了基于多Sink模式下的权值匹配策略,优化簇首能耗;以簇首单次中转损耗的能量为门限,综合考虑自身能量以及多Sink模式下距离信号集的影响,搭建出一条最优的通信链路,在保证链路质量的同时优化路由过程中的簇首节点的能量损耗。在与其他3种多Sink异构网络改进的路由算法的性能比较实验中,NAHR算法在提高节点能量利用率、延缓节点死亡、延长且稳定网络寿命等方面,优势均较为明显。     

无线传感器网络满足QoS带宽需求 的能量最优路由方案

有效使用片上受限资源以保持最长的生命周期是无线传感器网络的核心问题.QoS路由技术解决了无线传感器网络要求支持多种业务的差别服务和全网范围的资源有效利用的问题.本文提出了一种可以满足QoS带宽需求的能量最优路由发现方法.该方法构建了节点选择模型、能量评价模型和节点能耗权重模型,使用遗传算法利用可用节点集合建立满足QoS带宽需求的能量最优路由.利用Markov链证明该算法是可收敛并且是以指数速度概率强收敛的.另外,通过实验仿真与分析,给出了本文遗传算法的控制参数的选择区间,实验显示本文提出的满足QoS带宽需求的路由发现方法对无线传感器网络具有更好的适应性和更长的网络寿命.     

无线传感器网络能量最优的QoS路由发现方法

针对无线传感器网络的动态网络环境和节点能源受限,且通常无法补充的能源特性等不利因素,提出了一种可以实现能量最优的QoS路由发现方法。该方法利用节点选择机制和节点邻居表来建立满足QoS带宽需求的可供选择的节点集合,从而减少路由发现过程中的所要监测的节点数量。所提方法还构建了无线传感器网络的能量评价模型和节点能耗权重模型,使用遗传算法从可供选择的节点集合中构建可实现能量最优的QoS路由,自适应的实现对节点调度,从而延长无线传感器网络的寿命。通过实验仿真与分析,给出了实现无线传感器网络能量最优的遗传算法控制参数的选择区间。实验结果显示:该方法对无线传感器网络具有更好的适应性,且能保证其有更长的寿命。     

无线传感器网络中基于链路转发的拓扑控制算法

提出一种基于链路转发的混合分簇(LTHC)拓扑控制算法.该算法是在传统低功耗自适应集簇分层型(LEACH)算法的基础上,通过改变簇首的通信方式来降低能耗.算法主要思想是:在网络生成若干簇后,在簇首与SINK节点之间建立一条链路,并且链路节点为非簇首节点,簇首通过该链路转发数据到SINK节点.通过这种通信方式可以有效降低离SINK节点较远的簇首能量消耗,使得网络的能量消耗平均分布到网络其他节点上,从而延长网络的生命期,提高网络通信量.通过仿真,发现LTCH算法远远优于传统LEACH算法,在通信量和网络生存期上都有很大的提高.