WSN中基于LEACH-DCHS协议的簇维护算法

节能是无线传感器网络设计中的一个重要的目标,而路由算法对无线传感器网络的能量消耗有着重要的影响,所以提高路由算法的有效性,以减少网络中的能量消耗是非常必要的。在原LEACH-DCHS算法的基础上,提出了LEACH-DCHSCM(LEACH-DCHS Cluster Maintenance)算法。LEACH-DCHSCM通过延长网络稳定通信时间,同时兼顾网络中节点能量的均匀消耗,来达到节省能量的目的。仿真分析表明,新的算法在节能和信息传输的实时性方面较已有算法有很大的提高。

一种改进的物联网感知层簇维护优化算法

局域按需簇维护(local and on-demand maintenance of clusters,LDMC)具有多重优势,但仍可能因对受损簇即时维护导致频繁的局部业务中断和能量浪费,提出一种改进的物联网感知层簇维护优化算法,综合权衡对受损簇进行即时维护的成本和延时维护的代价,为应对不同受损状态和业务需要优化设定启动簇维护的条件,以降低网络维护开销和节点能耗,进一步延长网络生命周期。网络仿真软件(network simulation 2,NS2)仿真结果表明,与LDMC方法相比,该改进优化算法可减少业务中断次数和时长、降低簇维护时的能量消耗、增加数据发送总量,在仿真条件下网络生命周期最多可延长16.3%;且网络规模越大,该改进算法的优化效应越明显。

物联网感知层局域按需簇维护模型与算法

基于无线传感网的物联网感知层传统的"全网"、"周期性"重新成簇的簇维护模式因超范围过度维护,存在维护成本高、能量浪费严重、服务全面中断、响应不及时等缺点.局域按需簇维护方法(local and on-demand maintenance of clusters,简称LDMC)将簇维护操作控制在簇受损的时间和空间范围内,通过设置触发源、预处理和维护动作分别解决簇维护启动、簇维护方式和簇维护范围问题,不仅能够克服簇更新周期确定的困难,而且可在节点失效和新节点加入时对网络拓扑和路由变化及时进行响应,减小突发事件对网络功能的影响,改善网络的稳定性并降低其维护开销.基于NS2仿真平台,分别从能量消耗、数据传输、负载平衡和突发事件响应等角度对该方法进行了测试对比,仿真结果表明,该方法能够明显减少簇维护的能量消耗、延长网络生存时间,并增加传输数据包的总量.

物联网感知层非周期动态簇维护方法

层次式分簇网络拓扑结构是基于大规模无线传感网的物联网感知层的基本组网模式,为解决传统周期性全局簇维护所带来的大量能量消耗问题,提出一种非周期高效动态簇维护方法。当簇头剩余能量相对较低或节点被敌方攻陷时,只在受影响簇的局域范围进行重新成簇,并针对单跳或多跳网络,采取簇内和簇间维护相结合的策略。该方法对簇或节点状态变化具有非周期、局域和动态响应的特点,突出的优势是可明显改善物联网感知层传感器节点的能量利用效率。仿真实验结果表明:与传统的周期性全局重新成簇方法相比,本方案能够大大延长网络的生命周期,在仿真条件下对比经典LEACH协议,100%节点存活时网络的平均生命周期最高可延长近9倍。

无线传感网多模簇维护机制与算法

无线传感网因节点众多、应用场景多样和资源约束严格而具有复杂的分布特征、组网灵活性和高度动态性,基于簇的网络管理模式面临着如何实现针对不同的簇受损情形的高效簇维护问题。建立了一种可以适应不同簇维护需要的多模簇维护机制,以自适应局域按需簇维护为目标,根据网络中簇的动态变化时间和空间进行分类簇维护,将簇维护转化为局部性和事件触发的操作,触发机制包括簇头剩余能量低于设定阈值、簇头负载不均、新节点加入或簇内节点失效退出等,基于单个簇或相邻簇的状态变化关系启动单簇(簇内)维护或多簇(簇间)维护方案。基于NS2的仿真结果表明:与传统周期性、全网重新成簇的维护模式相比,该机制能够明显降低网络维护开销,有效均衡网络节点能耗、增加传输的数据包总量、100%节点存活时网络的平均生命周期最高可延长1.8倍。

基于睡眠机制的WSN簇维护算法改进

局域按需簇维护方法(LDMC)能够明显延长网络的生命周期,但是网络中仍存在大量的冗余节点,在成簇阶段也没有考虑剩余能量和节点密度对簇头的影响,提出了一种改进的无线传感网簇维护算法。该算法在簇头的选举阶段引入了节点剩余能量和密度因子,避免能量过低的节点担任簇头;同时针对网络中存在的大量的冗余节点提出部分冗余节点睡眠机制,使网络的整体生命周期得以进一步延长。NS2仿真结果表明,与原局域按需簇维护算法相比,该改进优化算法可减少业务中断时长、增加发送的数据包总量;仿真条件下网络的生命周期相较于LDMC方法最多可延长16.3%;网络规模越大,运用该算法的优势越明显。

无线传感器网络中自适应动态簇维护

层次型分簇的网络体系结构在无线传感器网络中应用非常广泛,然而,这样的网络结构大多数需要对其周期性的维护。周期性簇维护会带来大量的不必要的能量消耗,而传感器节点的能量是极其有限的。因此,本文提出一种非周期性的自适应动态簇维护方案,即在通信过程中,如果某个簇受到攻击,那么簇维护就仅仅在受到攻击的簇内进行,其它的簇依然维持原来的工作状态。由于该方案打破了周期性簇维护的思想,引入了谁受到攻击谁就进行维护的思想,所以减少了网络中的能量消耗,均衡了网络通信负载。

物联网感知层安全簇维护方法

分簇结构的物联网感知层得到了广泛应用,针对大量分布的传感器节点的脆弱性、通信开放性和无人值守等特征使得其面临着越来越多的安全威胁,提出了一种物联网感知层安全簇维护方法,通过加密认证、节点测评和按需维护机制来保护簇的安全稳定运行。基于NS2的仿真实验结果表明,所提出的物联网感知层安全簇维护方法能低能耗地有效抵御假冒攻击、簇头占据攻击和针对数据包的攻击,保证簇结构的稳定和安全。

一种新的无线传感网局域按需簇维护算法

针对无线传感器网络中时间驱动和整网簇头轮换导致不必要的能量消耗问题,提出并建立了基于能量驱动和区域簇头轮换的簇维护算法。算法包括动态能量阈值的计算和动态TDMA时隙调度的方案,实现非周期性、局域范围内的簇头轮换和对簇的及时维护。在NS2中得到的仿真结果表明,与低功耗自适应集簇分层型(lowenergy adaptive clustering hierarchy,LEACH)协议相比,该算法延长了网络生存时间,增加了传输的数据包总量。

MANET中基于簇的缓存一致性维护策略

协作缓存在移动自组织网络中得到了充分的应用和部署.提出了一种基于簇的一致性维护策略CCS(cluster-based consistency scheme).在CCS中,相邻的节点组成一个簇.每个簇中挑选一个能量较高、较稳定的节点作为簇头,而簇中的其他节点与簇头节点最多相距两跳.簇头节点利用基于DHT(distributed Hash table,分布式哈希表)的Chord协议作为组管理协议,即簇头节点组戍一个Chord环.通过动态地在Chord环上建立更新树传播更新内容.这样,更新数据在不同的簇之间是通过更新树传播的,而在簇内是通过MAC层的广播传播的.仿真实验结果表明,与基于流言传播的缓存一致性维护策略相比,CCS具有开销小、成功率高和传播快的特点.

基于移动性预测分簇算法的仿真设计

针对车联网的特点,结合节点间的节点相对移动性和节点的剩余生存时间,提出了簇头选择权值参数M来表示节点作为簇头的能力强弱,并基于这个参数设计出一种簇生成算法;该簇生成算法的主要思想是比较每个节点的M值,然后选出M值最小的节点成为簇头并生成簇,这样可以保证簇的稳定性;但是,当一个簇内成员个数过多过少时都会使簇的存在变得低效,针对这一现象,提出了簇合并和簇分裂机制;该机制可以在降低网络通信开销的同时,保证簇的稳定运行;仿真结果表明,此算法在车联网场景中性能良好,簇结构稳定,孤立节点数量较少,节点能够快速地进行信息交互并生成簇。

基于多跳中继转发的簇头拓扑维护算法研究

文章借鉴簇头节点与汇聚节点之间多跳中继转发数据的构想,重点针对拓扑维护的簇头重新选举,提出了一种以能量和节点距离综合考虑的数据中继转发的簇头维护算法。仿真证明该算法有效节约了节点工作耗能,达到了节点能量均衡的效果,使数据通信消耗的能量最低,从而减少了节点能耗,优化了网络拓扑结构,延长了网络生命期。

一种基于MAC层时延上限的VANET自适应分簇算法

为提高车辆自组织网络(VANET)中媒体接入控制(MAC)协议在车辆密集情况下的性能,提出了一种基于MAC层时延上限的自适应(MDBA)分簇算法,该算法包括簇头选举算法和簇维护算法.在MAC层消息传输的时延上限制约下,簇头选举算法通过综合考虑车辆节点的速度、加速度、位置和目的地4种因素来选取簇头;针对网络拓扑的变化,簇维护算法对分簇进行自适应调整.利用交通流仿真软件VISSIM创建仿真场景,以考察MDBA分簇算法的性能.仿真结果表明,与传统无线传感器网络和移动自组织网络中的典型分簇算法相比,MDBA分簇算法中簇头和簇成员的生存时间较长,算法性能更优,更加适用于车辆自组织网络.

一种车联网分簇算法研究

在现有的车对车(Vehicle-to-vehicle,V2V)通信中,由路边单元(Road Side Unit,RSU)实现局部道路区域内车辆的分簇通信无法满足全局分簇通信的稳定性和局部区域快速分簇的要求。为解决上述两个问题,本文提出了一种基于平均链路依赖度的软件定义车联网分簇算法,并依据该算法设计、实现了车辆节点加入/离开簇、簇内以及簇间的通信协议,最后对方案进行了性能分析。与现有算法相比,该算法的平均簇头持续时间在城市道路和高速公路两种场景分别提升了44%和68%。

异构传感器网络中一种基于局部簇的分簇算法

为了降低异构传感器网络中节点间的通信代价及网络能耗,首先基于分解和组合数学原理提出了局部簇的概念,使节点的工作仅局限于一个簇内而非整个网络。然后,在局部簇内又提出了一种新的分簇算法:根据节点能量异构特征选择簇首,簇首除首轮由基站选出外,其他轮数均由前一轮中的簇首节点来确定;数据传输采用混合拓扑的网络结构,簇内同构节点可直接相互通信;引入了簇维护策略,维持簇的工作状态。仿真结果表明,基于局部簇的分簇算法明显减少了簇首的能耗,降低了整个簇的能耗。鉴于簇的局部性和独立性,显而易见新算法可以有效降低整个异构传感网络的能耗。