带移动sink节点的WSN节能路由算法

针对无线传感网移动路由算法中能量消耗大且消耗不均衡等问题,引入移动sink节点,提出一种带sink节点的WSN节能路由算法(MSEERP)。该算法基于网格思想来分割网络,根据节点的剩余能量和离簇重心距离的加权和选举簇头,避免了剩余能量低的节点被选为簇头;通过可控移动策略调度sink节点接收簇头所收集的数据,可以节省网络能耗。通过仿真,详细分析了sink节点的移动速度、移动sink节点的数量以及加权系数α对MSEERP算法性能的影响。分析结果显示,sink节点的移动速度为5、加权系数α为0.6且移动sink节点的数量为1时,MSEERP算法性能最佳;MSEERP算法在网络的生命周期、总能耗和sink节点接收数据量3个方面都优于GAF和TTDD算法。     

基于测距的无线传感器网络均衡式招募调度算法

节点调度是均衡无线传感器网络能量有效方法之一．分析基于测距的睡眠调度算法（RBSS）发现其招募节点能耗过大,造成其过早死亡,影响网络的生命周期．针对这个问题,本文在正六边形覆盖模型的基础上,基于能量均衡思想,提出基于测距的均衡式招募调度算法（RBDRS）．RBDRS算法将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗．招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点．仿真实验结果表明,与RBSS算法相比,在不增加额外开销的条件下,RBDRS算法能够有效减少工作节点数目,提高网络覆盖率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

基于事件优先级的蛇形时隙存储算法

针对WSN中的以数据为中心的平面型存储算法没有考虑在数据传输过程中节点的能量消耗问题,考虑到节点数据的重要程度,赋予相应的优先级,在蛇形时隙的节能存储算法(SLPS)基础上,提出基于事件优先级和动态散列位置的蛇形时隙算法(P-SLPS).P-SLPS算法通过划分网格区域,将特定类型的数据存储在相应的网格中,通过定义事件优先级,将高优先级的事件存储在距离查询节点更近的网络区域,保证高优先级事件优先被搜索.根据监测节点和存储映射地址计算动态散列位置,将检测事件存储在同一优先级区域内离监测节点最近的存储网格.从网络生命周期和网络的节点存活数两方面进行仿真,结果表明P-SLPS算法在能量消耗方面低于SLPS算法,延长了无线传感网络的生命周期.