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。

无线传感器网络中基于低能量自适应聚类层次协议的多帧通信机制

基于低能量自适应聚类层次(Low-Energy Adaptive Clustering Hierachy,LEACH)的通信协议,提出了适用于无线传感器网络的Multi-frame LEACH多帧通信机制。通过定量分析传感器节点的通信能量消耗,建立了聚类首领剩余能量与通信流量的关系模型。MF-LEACH通信机制加入了聚类状态检查阶段,阐述了可用的规则;在数据传输阶段,应用预测策略动态决定传输数据帧的数量。初步的研究表明:Multi-frame LEACH能更有效节省能量,提高通信效率。

一种低功耗自适应集簇分层型协议的优化

经典分簇路由协议LEACH存在簇首随机选举、簇头过于密集等问题,提出LEACH-P算法对这些问题进行优化.优化后的算法不仅把节点剩余能量作为簇头选举的考量标准,而且节点在晋升为簇头时还对簇头之间的距离进行约束,避免造成簇头节点过于密集的问题.此外,接近sink节点的普通节点直接把数据传输到sink节点.通过仿真结果可以看出,优化后算法的网络生命有明显提高,数据传输能力也得到较好的改善.

一种低功耗时钟树综合的寄存器聚类方法

随着集成电路制造工艺的进步与芯片集成度的提升,对于低功耗芯片的需求越来越大.时钟网络功耗占芯片总功耗的40%以上,优化时钟网络的功耗已成为高性能集成电路设计中最重要的目标之一.本文提出了一种新的寄存器聚类方法来生成时钟树的叶级拓扑结构,通过限制群组的扇出、负载和范围,对寄存器进行合理分组,减少了缓冲器的插入数目和总布线长度,有效降低时钟网络功耗.将该方法整合到传统的时钟树综合(CTS)流程中,在ISCAS89基准电路上测试并分析其有效性.实验结果表明,该寄存器聚类方法在不影响时钟树最大延时的情况下,有效减少了时钟网络20%以上的功率耗散和20%以上的时钟偏移.

低能耗的无线传感网络分层聚类与节点管理机制

为降低无线传感器网络的能耗,提出一种分层聚类与节点管理机制。依据距离汇聚节点的远近以及节点数量的多少对网络进行分层,使各分层中传感器节点数量基本一致;改进LEACH协议的门限函数,在各网络分层独立建立节点簇;依据分层网络中簇头节点的位置和节点的剩余能量,选择每个分层的中心节点;在此基础上,由分层中心节点管理各分层节点,强制能量较低的节点休眠,管理簇头节点的更新;采用LEACH协议进行数据传输。实验结果表明,该机制有效降低了网络能耗,延长了网络生存时间。

低功耗自适应无线传感网络路由设计

无线传感网络在工业监控上应用广泛,其节点数量庞大,但单个节点的资源极其有限。本文提出了一个低功耗自适应的无线传感网络路由协议模型,该模型的主要设计目标是有效地节约能源,延长生命周期。采用集中式和分布式相结合的方式形成簇类,并能够在节点能源不足的情况下,动态调整路由,适应网络拓扑结构的变化。文中最后采用仿真工具ns2对设计的路由协议进行了仿真测试,验证了设计思想的正确性和可行性。

低功耗异构计算架构的高光谱遥感图像分类研究

高光谱图像分类算法通常需要逐点对图像中的像素点进行迭代处理,计算复杂度及并行程度存在较大差异。随着高光谱遥感图像空间、光谱和辐射分辨率的不断提升,这些算法无法满足实时处理海量遥感图像数据的需求。通过分析NPU存储计算一体化模式与遥感图像分类算法的实现步骤,设计低功耗CPU+NPU异构资源计算架构的低秩稀疏子空间聚类(LRSSC)算法,将数据密集型计算转移至NPU,并利用NPU数据驱动并行计算和内置AI加速,对基于机器学习算法的海量遥感数据进行实时分类。受到big.LITTLE计算范式的启发,CPU+NPU异构资源计算架构由8 bit和低精度位宽NPU共同组成以提高整体吞吐量,同时减少图网络推理过程中的能量损耗。实验结果表明,与CPU计算架构和CPU+GPU异构计算架构的LRSSC算法相比,CPU+NPU异构计算架构的LRSSC算法在Pavia University遥感数据集下的计算速度提升了3~14倍。

物联网下的低功耗无线传感器网络路由技术研究

文章基于物联网下的低功耗无线传感器网络,重点研究一种优化的无线传感器网络通信协议,即基于K-means聚类的低能量自适应聚类层次协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)。通过对无线传感器网络结构的深入研究,提出一种新的聚类优化方法,以降低网络的总体能耗,并提高能耗均衡性。采用MATLAB进行仿真实验,验证所提优化方法的性能。实验结果表明,所提优化方法在总能耗、簇内能耗均衡性和数据传输成功率等方面均表现良好。为全面评估优化方法的性能,开展8次重复实验,通过分析平均值和标准差,验证实验结果的一致性和稳定性。

一种低功耗高性能AB类运算放大器的设计

为了解决传统运算放大器在物联网系统等低功耗应用中转换速率较低和增益带宽积较小的问题,设计了一种新型的AB类运算放大器。提出了基于差分对管的电流复用技术,将输入晶体管产生的差分电流再次利用,提高了电路的输出电流,获得了更高的转换速率、增益带宽积和直流增益。此外,结合了基于自适应偏置电路的AB类输入级和局部共模反馈电路,使得运算放大器输出级的动态电流摆脱了静态电流的限制,以较小的静态电流获得了较大的动态电流,进一步提升了电路的关键性能参数。基于180 nm CMOS工艺,对运算放大器进行设计和验证。仿真结果表明:在70 pF的负载电容下,正负转换速率分别为23.55 V/μs和-31.47 V/μs,增益带宽积为2.38 MHz,直流增益为63 dB,静态功耗仅为23μW。与传统的AB类运算放大器相比,所提出的电路在实现低功耗的同时具有更高的转换速率、增益带宽积和直流增益,适用于模数转换器和电源管理等低功耗电路系统。

LEACH-EE——基于LEACH协议的高效聚类路由算法

为延缓传感器网络寿命,减少能量的消耗,提出一种基于LEACH协议的高效聚类路由算法(LEACH-EE)。它通过簇头来收集数据,然后簇头之间形成一个多跳的通向基站的最优路径,最后数据融合给一个簇头传给基站。这样解决了LEACH协议的簇头节点负载过重的问题,以及改善了网络能量的消耗和网络的生存时间。实验证明此方法行之有效。

低能耗无线传感器网络路由协议研究

针对LEACH协议生成非均匀的簇造成能量损耗的问题,以降低能量损耗为研究目的,结合PEGASIS协议的特点,从选择簇首节点、形成簇、簇间路由等方面对LEACH协议进行了改进。经过理论分析和仿真实验,对该协议的性能进行测试,并使用对比的方法,与LEACH协议进行比较。仿真实验结果表明,该路由协议的设计使各节点较均衡地消耗能量,节点生存时间更长,延长了整个无线传感器网络的生命周期。

流量自适应分配的多汇聚节点LLN路由协议

针对低功耗有损网络(low power and lossy network,LLN)中负载不均衡以及高控制开销的问题,提出一种基于流量自适应分配的多汇聚节点LLN路由协议(traffic adaptive assignment based multi-sink routing protocol for LLN,TAAM-RPL)。介于多个汇聚节点之间的节点可同时加入到多个RPL实例中;在不增加额外控制开销的前提下,多重身份节点便可获知其到达各个汇聚节点整条路径的负载状态;多重身份节点可根据其到达各个汇聚节点整条路径的负载状态进行数据流量自适应分配。仿真结果表明,该协议可行有效,能够提升网络各方面性能。

无线传感网络节点低功耗算法改进

LEACH路由协议是无线传感器网络中比较有代表性的一种分层路由协议,但是它存在着簇首选取随机性,节点能量消耗不均的缺点。现分析LEACH的建模和结合已有的路由算法,提出了一种改进的路由算法,在首次分簇成功后,要保持簇群的稳定。簇群稳定后,再在各个簇内据能量的强弱反复选择簇首。这样节省了反复成簇所耗的能量,简化了反复成簇的过程。最后用NS2软件仿真,仿真结果表明改进后的算法能有效地平衡节点的能耗,延长了整个网络的生存期。

基于LEACH协议的能量优化方法

针对低功耗自适应聚类协议产生的整体能耗不均及网络生命周期短的问题,提出一种改进的能量优化方法。结合能量模型、节点发送及融合数据的综合能耗计算簇头比例;利用节点剩余能量与节点基站间的距离,优化成簇阶段中簇头选取阈值公式。在普通节点入簇阶段,引入簇规模密度,避免簇规模差距过大,采用就近原则与簇密度规模更新簇头。在数据传输阶段,引入“热区”边界对簇头分类,不同类簇头采用不同的数据传输方式。仿真结果表明,所提方法能均衡网络能耗且延长网络生命周期。

能耗最优的LEACH协议改进

针对LEACH协议在簇头选取、数据通信方面的不足,提出改进后的AD-LEACH协议。根据节点的分类,修正簇头当选概率,使簇头选取均衡了能耗、距离、节点密度的影响。通过节点位置模糊匹配的方法将全网划分为若干个均匀大小的网格。数据传输阶段以能量利用率最高为目的,基于最佳转发距离选择转发节点。仿真结果表明,AD-LEACH协议有效降低和均衡了网络能耗,达到了能耗最优的目的。

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。

速率自适应的树状采集型MHWSN跨层MAC协议

中高速传感器节点能量严重受限,节能是中高速传感器网络(Medium and High Rate Sensor Networks,MHWSN)中MAC协议设计的首要问题。针对SMAC协议固定占空比不能适应中高速网络中多种速率混合业务传输的特点,提出了一种适应于数据采集型应用的速率自适应的MAC协议(AMAC)。AMAC协议在SMAC基础上,采用了基于跨层的速率自适应机制和交错唤醒机制,根据节点速率动态调整占空比,上层节点较下层节点延迟一段时间后激活。仿真结果表明,在数据采集树中该算法节点速率较小时,可有效降低空闲节点的占空比、减少能量消耗,节点速率较大时,调整占空比大小,减少碰撞和阻塞发生的概率,尤其在多种速率任务突发的中高速传感器网络中,能有效提高节点的数据吞吐量并降低时延。

基于LEACH协议的能耗均衡路由算法

分析经典的无线传感器网络LEACH协议,针对如何延长其网络生命周期的问题,提出一种改进的LEACH算法。当簇头剩余能量的最小值小于某个阈值时,进行全网簇头选举,设计基于节点相对密度的成簇算法,即采用合理阈值选取簇头。反之进行簇内选举,依据剩余能量、距簇内质心的距离、节点覆盖度等约束条件来选择新的簇内簇头。实验结果表明,改进的LEACH算法能有效降低和均衡各个节点的能耗,推迟第1个死亡节点出现的时间,延长网络的生命周期。

基于粗糙C-均值聚类的能量均衡LEACH算法

低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议选择的簇头节点存在分布不均匀和能耗不均衡等问题。为此,基于粗糙C-均值聚类提出一种改进的LEACH算法。通过定位技术获取节点的位置坐标,利用粗糙C-均值算法对无线传感器网络节点坐标进行聚类,以保证簇头节点的均匀分布,并使用基于剩余能量的LEACH算法选择簇头节点。计算结果表明,改进算法可使簇头节点在每轮选择时均匀地分布在网络中,同时延长网络的生命周期。

MHST-LEACH—基于LEACH-EE高效聚类路由算法

针对LEACH-EE协议中所有簇首通过一条多跳链向基站传输数据可能产生迂回传输的问题,提出了MHST-LEACH。该算法通过簇首收集数据,然后建立一棵以基站为根,簇首为节点的倒置多跳生成树,最后数据经过融合沿着这棵多跳生成树传送到基站。采用MHST优化了数据传输路径,从而减少了能量消耗,延长了网络的生存周期。通过仿真证明此方法行之有效。