基于最优簇首数划分单元格的改进GAF算法

为构造良好的拓扑结构,降低节点能耗,延长网络生存期,对传统的GAF算法进行了改进。改进算法中考虑到连通度和最优簇首数的问题,提出了新的虚拟单元格划分方法。在簇首选择阶段,不仅考虑到节点剩余能量及节点距基站的距离,还考虑到节点吞吐率的问题,并通过定义簇首选择函数来进行簇首选择。仿真结果显示,改进的GAF算法有效地节省了节点能耗,延长了网络生存期。该算法的各项性能均优于传统的GAF算法。

无线传感器网络泊松分布最优簇首数目的研究

在无线传感器网络分簇路由协议中,簇首节点通常会消耗更多的能量。簇首节点过多或过少都会增加网络能耗。因此,为延长整个网络的生存周期,需要合理设置簇首节点的个数。在节点服从二维泊松分布的基础上,为最小化网络能耗,提出了一种求解网络最优簇首数目的方法。网络仿真表明,簇首个数为最优簇首数时,整个网络能量消耗最低。将求解的最优簇首数用于LEACH协议中,不仅延长了第一个节点的死亡时间,也提高了整个网络的生存周期。

基于泊松分布的WSN最优簇首数的研究

针对传统LEACH协议中簇首数随机设置导致网络能耗增加的问题,提出了节点基于泊松分布下sink节点位于传感器网络内部的最优簇首数求解方法。首先,通过建立二维泊松点分布模型模拟传感器节点分布情况;其次,分别讨论网络不同覆盖面积、不同节点数等应用场景下的能耗公式,以提高推导的精确性;最后,以最小化网络能耗为目的求出最优值计算公式。理论与仿真结果表明:相比于传统LEACH协议,在不同应用场景中选择合适的簇首数,极大地提高了节点的生存时间,也延长了网络的整体寿命。

基于粒子群聚类优化的分簇路由算法

为延长无线传感器网络的生命周期,给出一种基于粒子群聚类优化的分簇路由算法。根据网络内存活节点的数目确定最优簇首数,将能量均方误差引入粒子群聚类算法的适应度函数中,以此改进粒子群聚类算法,并利用改进后的粒子群聚类算法对整个网络进行能量均衡化分簇。基于节点的剩余能量、节点与基站的距离以及簇首节点到簇内其他成员节点的平均距离等因素,评选簇内最优簇头。在100m×100m区域内撒播100个传感器节点进行仿真实验,结果表明,与低功耗自适应集簇分层协议算法相比,改进算法的首个节点死亡时间可延长34.04%,有效节点死亡时间可延长12.12%。

无线传感器网络中改进的GAF算法及其性能分析

在传统GAF算法的基础上,提出了基于最优簇首数划分单元格的GAF改进算法。改进算法利用推导出的最优簇首数进行单元格的划分,在簇头选择阶段,根据节点吞吐率等条件定义了簇头选择函数来选择簇头。并对不同基站位置的改进GAF算法进行了性能分析与仿真。仿真结果表明改进算法能有效节约能耗且与理论分析相符。