一种改进的无线传感器网络LEACH算法

LEACH是一种在无线传感器网络中运用比较广泛的层次式路由协议.介绍了LEACH算法的优缺点,给出了其有限状态下的系统模型.在LEACH算法的基础上提出了基于节点分布密度、节点剩余能量和节点信号强度等综合因素的LEACH-T算法.该算法在簇头的选举过程中,能够根据节点的密度、节点剩余电量和节点信号强度均衡划分各个簇的规模.通过对LEACH-T算法进行测试与验证,与传统LEACH算法相比,该算法降低了节点的使用能耗,延长网络使用时间.

无线传感器网络LEACH算法的改进

针对无线传感器网络LEACH算法簇头的选择增加了剩余能量因素的考虑,并且考虑了簇头到基站的距离后再选择非簇头节点所要加入的簇.计算机仿真结果表明,改进后的协议能够延长网络的生存周期.

无线传感器网络LEACH算法的改进

无线传感器网络是监控远程环境的工具之一,由于能量和存储空间的限制,其路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能地减少能量消耗。基于经典的LEACH算法进行了改进,主要体现在对簇头选举的考虑上,把节点的剩余能量考虑到簇头的选举过程中去。最后对经典LEACH算法和改进后的算法进行仿真比较,证实改进后的算法很大程度上延长了网络的生存时间,同时减小了簇中节点的能量消耗。

无线传感器网络LEACH算法的研究与改进

针对传统LEACH算法中簇头分布不合理和能量浪费问题,在LEACH算法的基础上提出一种改进算法GEC(Geographical Energetic Clustering)算法以及分层功率控制技术. GEC算法的基本思想是:首先采用K-means聚类算法将节点进行分簇,将簇内距离汇聚节点最近的节点作为首轮簇头,然后将簇内节点基于位置分层,通过节点所处层次和剩余能量进行备选簇头的选举. GEC算法的优点在于:使用K-means分簇效果更好,簇内分好层以后可以直接在第一层内进行簇头的选取并极大地减少了节点处理所浪费的资源.分层功率控制技术根据节点间的距离信息动态调整其发射功率.本文将GEC算法同LEACH、LEACH-C和SEP算法做比较,实验结果表明:GEC算法能够更好地优化簇的结构,提升网络生命周期.

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真

LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)是无线传感器网络层次型拓扑控制中最重要和最具代表性的算法之一。分析了LEACH协议的工作原理,并针对其在簇头选择上存在的不足,提出改进:考虑节点的能量和位置状况,通过引入能量、密度和距离调节参数来修正簇头当选阈值,从而选择出综合性能更为优越的节点担任簇首。仿真实验结果显示,改进后的算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能。

无线传感器网络LEACH算法的研究

无线传感器网络能够实时监测、采集和处理环境信息,应用前景十分广阔。目前,路由算法已成为无线传感器网络的关键技术之一。LEACH算法是一种典型的分簇路由算法,簇头的选取直接影响到算法性能的优劣。通过对LEACH算法的分析,在簇头节点的选取方面提出了改进方案。

无线传感器网络LEACH算法浅析

LEACH算法就是针对于无线传感器网络而提出的一种经典的层次型拓扑组织算法。对LEACH算法进行详细的描述,阐述了该算法的不足,然后重点就现有的LEACH改进算法进行分析和比较,总结各自的优缺点,最后给出该算法研究发展方向。

无线传感器网络LEACH算法的改进

本文提出了一种LEACH协议的改进协议(L-LEACH)。这是一种有效的路由协议,可以延长电池的使用寿命。L-LEACH考虑剩余能量和簇头选择,并为WSN提供节能传输方案。与传统的LEACH协议相比,所提出的方法在活节点数,能量耗散,消息成本方面提供了更好的结果。

无线传感器网络Leach算法在某突发情况下的改进

在无线传感器网络中,经典Leach分簇算法作为一种基础分簇算法有着重要的意义.然而,当网络突然发生异常(如某些节点死亡)时,Leach算法存在容错性问题.本文考虑到现实中可能出现的一种特别的突发情况,结合能量因素和节点损耗个数,对Leach算法的阈值计算公式进行改进,提出一种改进的Leach算法(τ-Leach算法).τ-Leach算法在突发事件发生后,能使网络负担更加均衡地分配到所有剩余节点,尽量重新平衡各节点能量.最后,仿真结果表明,τ-Leach算法能一定程度使节点能量消耗重平衡,延长网络生存时间.

一种改进的无线传感器网络LEACH算法

LEACH协议是无线传感器网络协议中的经典协议,该协议对簇首的阈值设置采取随机方式。改进了LEACH算法簇首阈值的设置方式,除考虑随机性以外,增加了剩余能量因素的考虑,并且剩余能量对阈值的影响根据均方值的大小自适应变化。利用通用的计算机仿真平台NS2对经典LEACH算法和新算法进行仿真比较,结果表明,改进后的协议至少能够延长网络生存周期的27.5%,。

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真分析

对无线传感器网络分簇路由协议中LEACH算法进行了研究,针对算法中簇头节点随机选取、节点能量分布不均等不足之处,提出一种基于节点剩余能量、邻居密度与基站相对距离等因素改进的LEACH算法。改进后的算法通过网络最低能耗计算得出最优簇头数目,在簇头选取阶段,优化簇头的阈值计算公式,使节点剩余能量高、节点邻居数目多、相对基站距离近的节点更容易成为簇头。利用MATLAB软件,对LEACH算法、HEED算法及改进的LEACH算法的性能进行了仿真分析和比较。实验结果表明,改进的LEACH算法的网络整体能耗要低于LEACH算法和HEED算法,并显著地延长了网络的生存时间。

无线传感器网络LEACH算法的改进

针对低功耗自适应集分簇算法(LEACH)簇头选取随机、未考虑节点到基站的距离、节点分布不合理、耗能不均匀等问题,提出一种改进的LEACH算法。优化成簇阶段簇头节点的选取函数,在该阶段,引入分簇中节点的分布情况、节点距离基站的远近及基站接收消息的有效半径等因素;传输阶段完成后,在头节点选取函数中加入节点能否重复当选为头节点的条件。仿真结果表明,改进的算法相比于原算法生命周期提高了36.4%,增加了节点数据包的传输,减少了网络的能量消耗,延长了网络生存时间。

无线传感器网络LEACH算法的改进

节点能耗是判断无线传感器网络(WSNs)优劣的重要指标。WSNs节点一般由电池供电,节点间通讯距离越远能耗越大,因此,在研究WSNs时必须考虑节点的能耗与分布。经典低功耗自适应集簇分层协议(LEACH)在选簇首时没有考虑节点位置和剩余能量。本文在LEACH算法的基础上加入节点剩余能量和位置参数:基于节点的分布,优化汇聚节点位置;节点剩余能量越大当选簇首的概率越大。最后,通过MATLAB仿真实验验证改进后的算法均衡了网络节点的能耗,延长了网络寿命。

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法。该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性。仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命。

无线传感器网络LEACH算法的改进研究

针对LEACH算法节点生命周期短和能耗不均衡的问题,提出了一种改进的LEACH算法。算法在簇头节点选择时综合考虑节点剩余能量和当前位置问题,使簇头的分布更均匀;同时在估算最优簇头数的基础上,改进了分簇方法,减少了分簇次数,节省了网络能量消耗。仿真实验表明,改进的LEACH算法使整个网络能耗更加均衡,延长了无线传感器网络的生命周期。

改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

基于改进烟花算法的无线传感器网络覆盖优化策略

为优化无线传感器网络覆盖范围,提出了一种基于改进烟花算法的无线传感器网络覆盖优化策略。首先,通过概率感知模型和目标函数建立了网络覆盖策略。其次,引入拉丁超立方抽样方法和多重扰动对传统烟花算法进行改进,避免算法进行局部最优和过早收敛。最后,为验证所提算法的优化性能,与常规优化算法进行了对比。实验结果表明:所提算法能有效逃离局部最优,在三种不同场景下,网络覆盖率分别达到了94.82%、98.23%和96.59%,其性能明显优于其他对比算法。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

混合灰狼-自适应蝴蝶算法下的多目标无线传感器网络覆盖研究

为提高无线传感器网络的覆盖率、减少二次部署中节点移动的能量消耗以及减少牵涉节点数目,提出了一种混合灰狼-自适应蝴蝶算法.首先,通过将灰狼算法与蝴蝶算法融合寻找最优解,在种群间优化中加入种群内部优化,提升算法的寻优能力,提高算法收敛速度;其次,在蝴蝶算法中改进自适应开关概率,根据当前迭代情况决定寻优方式,加快搜索速度;最后,在算法中融入反馈机制,引入随机蝴蝶进行漫步,防止陷入局部最优.从最优覆盖、最小冗余、最低能量消耗3个方向综合考量,建立函数模型,进行覆盖优化.实验结果表明,与其他6种算法相比,本文算法在多种场景下,有效地提高覆盖率,降低节点冗余,减少节点使用数目,降低能量消耗.