无线传感器网络中基于能量的分级簇算法

针对无线传感器网络中传感器一次性电源供电的特点,提出用极大权中继集的根树模拟虚拟骨干网,构成高效能多级簇树;通过优先选择剩余能量高、与所有邻居交换信息耗能少的传感器节点为簇头的策略和定期更换簇头及移动基站的机制,减小和均衡每个传感器耗能,从而延长全网寿命．仿真结果表明了算法的有效性．

无线传感器网络中一种分级簇的优化算法

无线传感器网络的路由将高能效放在首位,设计分级簇作为路由基础是一种能有效节能,延长网络寿命的好方法。在基于能量的分级簇(EAHC)算法的基础上,按照簇头级数和能量排队,从叶子节点开始逐级进行优化,提出一种减少簇头和降低簇树级数的优化算法(EAHC-O),能进一步地延长全网寿命,并通过仿真验证算法的有效性。

无线传感器网络中分级簇的维护和更新算法

无线传感器网络中对于一次性电池供电的传感器节点,为了减小和均衡每个传感器的耗能,延长全网的寿命,需要精密设计高效能的分簇算法,文中介绍一种利用图论中极大权中继集和根树的概念设计的基于能量的分级簇(EAHC)算法,并给出该分级簇的维护和更新算法.通过仿真表明算法的有效性.

无线传感器网络分级成簇路由算法

针对时间驱动的数据收集方式,即不同类型的传感器以各自的周期采集数据,提出了一种多级分簇路由(HCRA)算法.在异构无线传感器网络中,应该均衡各类传感节点的能耗.HCRA算法在选举簇首节点时,充分考虑节点的数据采集周期,采用分级的门限阈值,提高了采集数据周期较高的节点成为簇首的概率与频率,延长了采集数据周期较低的节点生存时间.实验仿真表明,与LEACH、LEACH-MAC算法对比,在多级异构网络模型下,HCRA算法提供了更大的网络生存时间,提高了网络的稳定期.

无线传感器网络中基于梯度的拓扑控制算法

对无线传感器网络,根据定向扩散协议提出一种基于梯度场拓扑控制算法(ETBG),以减少分级簇等级,从而达到降低时延的目的,同时采用基站移动的方法平衡网络负载,进一步提高网络的生存期。最后通过仿真验证算法的有效性。

基于能量异构的WSN分布式路由算法

分析无线传感器网络中的非均匀分簇算法,针对多跳通信方式中存在汇聚节点附近簇首转发任务频繁、能量消耗过快以及频繁进行簇首轮换时能量消耗多的问题,提出一种基于能量异构的WSN分布式路由算法(DRAEH算法).该算法的节点能量采用3级能量架构,根据节点初始能量的不同划分等级;利用圆环模型进行区域划分,定点部署特殊节点;按照簇首分级策略,将簇首分为一级和二级簇首两种类型,采用固定选举簇首与随机选举簇首相结合的方式,来弱化簇头选举中的随机成分,以及节省频繁进行簇首竞选和轮换时的能量消耗;在簇首间构造多跳路由树,采用簇内单跳、树内簇首多跳的路由策略将信息最终传送到汇聚节点.仿真实验表明,DRA-EH算法在平衡网络能耗和延长网络生命周期方面优于SEP算法和CRVB算法.

大规模UAV编队信息交互拓扑的分级分布式生成

UAV编队信息交互拓扑的优化设计是保证UAV编队安全性和任务执行高效性的重要基础。目前队形保持下UAV编队信息交互拓扑生成算法局限于小规模编队,且优化目标单一。针对这一问题,采用了分级分簇结构扩展信息交互拓扑层级,以满足大规模场景,同时以提高编队续航能力和减少编队总通信代价为组合优化目标,提出了基于最小树形图的分级分布式领航-跟随者编队信息交互拓扑生成算法,并通过OMNeT++进行了仿真验证。实验结果表明在考虑位置误差传递迭代时,分级分布式领航-跟随者编队的总通信代价明显低于传统领航-跟随者编队,且通过周期性更新簇首,网络能耗更加均衡,提高了编队续航能力;在80架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.3s内求解完成,相比于传统领航-跟随者编队算法,求解效率提高了约2.5倍;在100架UAV编队规模下,分级分布式领航-跟随者编队生成算法能够在0.4s内求解完成,而传统领航-跟随者编队由于位置误差的传递迭代已不能保持原有队形。