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。

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。

一种节能的无线传感器网络分簇算法

针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题,提出一种节能的无线传感器网络分簇算法,在簇头的选择过程中利用节点能量、邻节点数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头的分布更均匀。在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件,减小簇的重建频率,同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型,解决网络中的热点、热区问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效利用能量,提高网络的稳定性,均衡网络的能量消耗,延长网络寿命,使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性。

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。

基于LEACH的无线传感器网络节能算法

为了最大限度地延长无线传感器网络的生命周期,结合已有的研究,提出了一种基于LEACH的节能算法。所有节点分为固定的聚类,聚类内节点自动轮换担任聚类首领;同时尽可能少地进行控制信号传输,以减少网络通信流量。仿真实验结果证明,该算法在延长网络生命周期方面要优于基于LEACH的固定聚类算法。

无线传感器网络簇头优化分簇算法及其性能仿真

基于对LEACH等算法的研究,提出一种传感器网络分簇算法———簇头优化分簇算法。它将节点周期性划分为数个在地理位置上分布均匀的“临时簇”,然后分别在每个临时簇内选择簇头;簇头选择时,遵循保护最低能量节点的原则,即要求所选簇头尽量靠近剩余能量最低的节点。仿真结果表明,与LEACH相比较,该算法能保证簇头较均匀分布在网络中,推迟第一个死亡节点出现的时间,同时也提高了基站接收的数据量。

LEACH协议的簇头多跳(LEACH-M)改进算法

节能高效的实现路由转发是路由设计的一个关键点。总结了目前已有的无线传感器网络的传输路由模式,发现早先提出的LEACH协议虽是无线传感网中的低功耗自适应分层路由算法,但会造成簇头节点负载过重。成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术。提出的是基于LEACH算法的多跳路由改进算法,并在考虑簇头最优个数的选择下,通过采用簇头之间的多跳算法达到减少能量消耗、延长传感网的寿命的目的。实验表明此方法有效。

WSN中LEACH路由算法的改进

针对无线传感器网络节点能耗严重失衡问题,以低功耗自适应聚类LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法为基础,融合最小生成树的思想,提出一种新的LEACH-PD(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy based on Power and Distance)算法。该算法综合参考节点的剩余能量以及节点到基站的距离合理选择簇首,簇间采用多跳转发的方式与基站进行通信。NS2仿真结果证明,与LEACH算法相比,改进后的LEACH-PD算法在网络负载、能量消耗等方面进行优化,能有效延长网络的生存时间。

粮仓温湿度监测系统中无线传感器网络路由优化的研究

民以食为天,粮食的存储质量关系着国民经济的发展。在粮仓监控系统中考虑到节点能量供应有限,而路由环节决定了节点的通信路径,继而影响着通信的能耗,是无线传感器网络中节能的关键环节。针对这一特征,提出了基于K-means和粒子群对低功耗自适应分层路由协议改善的算法。在预处理阶段,采用K-means并结合最大距离法选出初始簇中心进行聚类;在数据传输阶段,对粒子群算法的适应度函数改进应用于簇头的选取,簇头收集并融合簇内节点的数据信息,最终采取单跳和多跳的方法将信息传给sink节点。仿真效果表明,新的协议能够明显降低数据传输时的能量消耗,延长了整个网络的生命周期。

无线传感器网络LEACH协议的改进与仿真

文章针对无线传感器网络中的LEACH协议进行研究和分析,指出其簇头数目不均衡与节点负载不均衡的问题。通过分析LEACH协议和网络特性,给出基于节点能量消耗模型网络中要选举的最佳簇头个数和节点负载均衡改进算法,并利用NS对改进算法进行仿真。