基于遗传算法和蚁群算法的LEACH改进协议

针对无线传感器网络低功耗自适应集簇分层(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)路由协议因能耗不均衡导致节点过早死亡的问题,提出了一种基于遗传算法和蚁群算法改进的LEACH路由协议。在分簇阶段,通过遗传算法选举合理的簇头节点并根据节点的分布划分簇群;在数据传输阶段,通过蚁群算法使簇头节点尽可能选择能量充足且距离较短的路径进行数据传输。仿真结果表明,与传统的分簇路由协议LEACH和LEACH-C相比,改进算法可以使网络的能量消耗更加均衡,并延长网络的生命周期。

无线传感器网络LEACH协议的改进

为提高经典LEACH路由协议的功能表现,解决因选取过程中簇头节点过于集中带来的相关问题,对LEACH协议中簇首的选取以及簇首到基站的通信进行优化。从原理上详细分析LEACH的算法原理,并在此基础上提出改进的LEACH路由算法。改进算法在簇首选取过程中考虑节点的剩余能量和空间位置,在数据稳定传输阶段采用多跳方式传递数据。通过MATLAB进行仿真实验,结果显示改进后的LEACH算法有助于减少节点的能量消耗,延长了网络节点的生命周期。

一种基于遗传算法的无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法

针对LEACH协议存在的簇首数目与最优簇数目不一致,随机选择簇首,未考虑节点剩余能量、节点位置和节点密集度等问题,提出了一种基于遗传算法的新型路由算法LEACH-GEC,算法首先利用最优簇数目与遗传算法的结合对网络节点进行分簇,然后利用节点剩余能量、距簇内质心的距离、节点覆盖度和共享密钥数目等约束条件来选择簇首.仿真表明:改进后的路由算法较LEACH协议分簇更均匀,簇首选取更合理,有效延长了网络寿命,同时还可以确保簇内通信的安全性.

基于LEACH协议的助理簇头分簇算法

基于LEACH协议,提出助理簇头分簇算法。该算法能在无线传感器网络中根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点,从而减少簇头通信能耗,同时解决某些簇头与基站的通信问题。仿真结果表明,该算法能有效降低网络能耗、延长网络生存时间。

无线传感器网络路由协议LEACH的研究与改进

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,尤其是能量的受限,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.文中从其体系结构、协议栈、网络层次等几个方面分析介绍了无线传感器网络,在对传感器网络路由协议作了充分了解的基础上深入研究了经典的聚类路由算法——LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy),提出了对它的改进方案并用OPNET对改进前后的算法进行了仿真比较.仿真结果证明了改进后算法的有效性,并且在能耗和网络生存时间上比LEACH有了提高.

无线传感器网络路由协议LEACH的算法分析

基于LEACH路由算法,分析了无线传感器网络分簇路由机制,重点分析了LEACH及其两个改进算法LEACH-EI和LEACH-EA。用Matlab平台对LEACH算法和改进后的算法进行仿真分析,结果表明:改进后的算法在延长网络生命周期和减少能量消耗上比LEACH算法有了很大改善,LEACH-EI算法适用于比较小型的、且运行时间较短的网络,而LEACH-EA算法则适用于比较大型的网络。

基于蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议中簇头节点与汇聚节点之间采用单跳通信造成能量损耗过快的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH协议,该算法利用蚁群算法易实现、支持多路径的特点,结合节点的剩余能量及传输距离,通过对网络中信息素浓度的建立和更新,达到降低簇头节点能量消耗过快的问题。仿真实验结果表明,该算法在降低能耗、延长网络生命周期等方面,与LEACH协议相比,具有更好的性能。

无线传感器网络路由优化中的能量均衡LEACH改进算法

详细分析了LEACH算法,并介绍了LEACH算法的优缺点。针对LEACH算法选择簇头没有考虑剩余能量,提出一种改进后的算法LEACH-N。主要节点利用剩余能量和特定范围内相邻节点数的不同,给予不同成为簇头的概率;同时,增加普通节点可以直接发送数据到汇聚节点(Sink),减少能量的消耗。仿真结果表明,与传统LEACH算法相比,LEACH-N算法能均衡节点能量消耗,延长网络的生命周期。

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.

矿井无线通信网络中LEACH协议的改进

针对矿井下无线传感器网络通信的特点,对LEACH协议分簇进行优化,并充分考虑能量和距离的因素,对簇头节点的选取进行优化,提出基于K-means++聚类的路由算法LEACH-KPPE,有效地改善了LEACH算法中簇头节点分布不均、能耗不均以及网络的稳定性等问题。仿真实验结果表明,该算法有效地改善了整个网络的能耗,提高了能量的利用率,有效延长了网络的生命周期。

基于全局信息的LEACH协议改进算法

传统LEACH协议在选举簇头节点时,采用动态簇头选举算法,每轮选举产生簇头节点个数为最佳簇头数的概率并不是最大,使得每轮选举的簇头数偏差较大,不能使节点能量达到最优化。针对这一问题,提出了改进的LEACH-P协议,该协议在簇头选举阶段通过簇头节点间的相互协作,以少量的能量消耗来获取全局信息,消除了LEACH协议簇头选举算法的盲目性,从而改善簇头选举算法。实验结果表明,LEACH-P协议相比传统LEACH协议有效地节省了节点能量,延长了网络生命周期。

基于改进LEACH的多簇头分簇路由算法

为了降低无线传感器网络(WSN)的能耗,延长网络的生存周期,提出一种多簇头双工作模式的分簇路由算法。算法对低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议作了以下改进:采用多簇头双工作模式来分担单簇头的负荷,以解决单簇头因能耗较大而过早消亡的问题;选举簇头时充分考虑节点位置和节点剩余能量,并应用粒子群优化(PSO)算法优化簇头的选举,以均衡网络内各节点的能耗;建立簇与簇之间的数据传输路由,以减少簇间通信的能耗。仿真结果表明,算法有效降低了网络的能耗,延长了网络的生存周期。

LEACH协议算法改进及仿真

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)能量消耗不均和节点过早死亡的问题,提出了LEACH协议的改进方案.该方案考虑了聚簇内节点的能耗、定位和网络服务质量,从簇头的选举算法和数据融合着手,在生存时间、能量消耗、基站数据接收三方面对簇头选举算法进行了分析改进.对改进后的LEACH协议和原LEACH协议进行仿真,仿真结果表明改进后的协议在生存时间上提高了33%,并减少了节点能量消耗和降低了基站接收数据的量.

一种应用于煤矿井下LEACH路由协议的改进

介绍感知矿山物联网的建设目的;分析了LEACH协议应用于煤矿井下的优势及不足。针对煤矿井下的特殊地理环境,分析了LEACH协议应用于煤矿井下形成的"热区"问题的原因,从而得出网络总能耗和传感器网络生命周期在煤矿井下的重要性。在此基础上,提出了适合于煤矿井下的LEACH—I协议。通过Matlab仿真,LEACH—I协议在网络总能耗和传感器网络生命周期等性能优于LEACH,更适合应用于煤矿井下。

基于节点位置与剩余能量的LEACH协议优化

LEACH协议在簇头选举产生、能耗控制还存在许多问题,为此,对其产生方式提出改进。在原LEACH协议中加入网络中节点的具体位置信息和网络节点当前的剩余能量信息,在簇头选定阶段引入了备选簇头节点间距和模拟退火算法。在NS2上的仿真结果表明:改进的LEACH协议使簇头节点的选择更为合理,整个网络的寿命延长了50%,网络基站的接收数据量提高了175%。

无线传感器网络LEACH协议分簇算法改进研究

对于节点分布不均匀的无线传感器网络,研究其节点能量的均衡消耗和网络寿命的延长问题.在LEACH协议分簇算法基础上,针对节点分布不均匀情形,由理想的簇节点数来控制分簇的通信半径,并以节点当前的剩余能量以及离基站的距离作为它成为簇首的随机数值的调整权值,得到了一种新的分簇算法.仿真实验结果表明,该算法有效均衡了节点的能量消耗,并显著延长了网络寿命.

一种LEACH路由协议算法的改进与分析

基于传统的LEACH协议,提出了一种改进协议LEACH-CND。对无线传感器网络的簇头选举进行了优化,主要依据节点的剩余能量选举簇头,并求出网络的最佳簇头数。其次,基于椭圆曲线密码体制的优势,针对无线传感器网络节点轻量级身份密钥加密算法进行了探讨。最后,在MATLAB环境下对优化后的协议进行了仿真,证明了其可行性。达到了延长网络生存时间的目的。

基于改进布谷鸟搜索算法的LEACH协议

LEACH协议是一种低能耗自适应的无线传感器网络聚类层次算法。它存在着随机选取簇头、不考虑节点剩余能量和节点位置等缺点。针对这些问题,本文提出一种基于改进布谷鸟算法的LEACH协议。布谷鸟算法(CS)是一种新型的智能优化算法。为了提高算法的局部搜索能力,对标准的布谷鸟算法进行改进:1)引入权重系数,调整算法收敛速度; 2)所有个体从优到差进行排序,排序后将种群分为2部分,这2部分个体选择不同的飞行方式,避免较优个体陷入局部最优。改进后的协议将簇头选择过程分为临时簇头优化和形式簇头选择。首先,利用传统LEACH协议生成临时簇头,然后基于MCS对簇头进行优化,根据节点剩余能量选择形式化簇头。实验结果表明,与LEACH相比,新算法能有效平衡网络负载,提高能源的利用率,延长网络的生命周期。

基于数据收集的LEACH协议的研究与仿真

针对LEACH低功耗自适应分簇路由协议的不足之处,提出一种基于虚轮数强制成簇的改进方法:当节点产生的随机数全部不理想时,启动一个只负责选簇的虚轮数强制帮助本轮成簇.经OP-NET仿真平台测试,改进后的路由协议提高了网络的性能.

针对智能家居应用中的LEACH协议改进

针对智能家居应用中的结构特点,在LEACH协议的基础上做出改进,并提出JC-LEACH算法。该算法分区成簇,将网络空间分为几个小区域,根据节点的坐标位置成簇,每个簇群里有且仅有一个簇首;在簇首选举上将节点剩余能量最多的节点设置为新的簇首,防止能量不足的节点成为簇首。有效改善了传统LEACH协议在智能家居应用中簇首分配不均,节点能耗不均的问题。通过Matlab仿真实验可以看出,该算法改善了节点能耗,有效提高了整个网络的生命周期。最终通过在智能家居实验箱上的实验,更进一步说明该算法的可行性与实用性。