无线传感器节点多特征组合加权K-means聚类算法

针对无线传感器节点能耗不均的问题,研究了一种多特征组合加权的K-means聚类算法。改进了传统K-means算法中聚类中心随机选择的问题,并针对各维度特征对聚类影响的不同,赋予不同特征不同的权值。采用新的算法,并为其构建对应的算法性能衡量指标,与已有算法相比,新算法效果较好,能够明显提高数据聚类效果。

基于能量均衡的ZigBee路由优化算法

针对ZigBee现有路由协议存在节点能耗不均、易造成网络分割死亡的问题,提出了一种能量均衡的ZigBee路由算法,该算法对ZBR路由算法进行改进.改进后的算法考虑了对低能量节点的保护,控制了RREQ分组传递方向,减少数据泛洪,同时在路由发现时建立了多条路径,若主路径发送失败,即可直接切换到备用路径,降低延时同时减少能耗.仿真表明,改进后的路由算法能减少网络总体能耗,平衡节点能量,最大化网络寿命.

基于LEACH协议的簇头选举改进算法

针对典型LEACH分簇路由协议中簇头选举随机性的问题,提出一种LEACH的改进簇头选举方法,该方法先依据能耗模型确定最低能耗的簇头个数,随后优化簇头选举机制,在簇头选举时设置一个动态的能量阀值,同时增加剩余能量和节点密度因素;在簇间通信阶段,簇头节点将按照最低能耗以多跳的方式将信息传递给中心节点。仿真结果显示,新算法既能减少网络的总能耗,延长网络寿命,又能使节点的能耗更加的均衡。