无线传感器网络跳数优化非均衡路由算法

针对多跳层次性路由算法中存在的距离基站较近的节点因数据通信负载过重而导致死亡速度过快的问题,提出一种无线传感器网络跳数优化非均衡路由(Hop Optimized Unequal Clustering Routing,HOUCR)算法。HOUCR建立基于最优跳数的路由路径,减小每回合网络能量消耗;通过能量均衡产生非均衡的簇,解决"热点"问题。仿真实验表明,HOUCR能够减小并均衡网络能量消耗,延长了网络寿命。

跳距加权和跳数优化的粒子群DV-Hop算法

在分析经典DV-Hop算法的定位误差与节点之间的平均跳距、节点之间跳数关系的基础上,提出了一种基于跳距可信度的跳距加权和跳数优化的粒子群算法。跳距可信度为节点间实际距离除以节点通信半径的值与节点之间跳数的比值,利用跳距可信度来对节点的平均跳距进行修正;并通过跳距可信度计算出修正因子来对跳数进行优化。最后用改进的粒子群算法代替最小二乘法来对定位位置进行优化。实验结果表明:本文算法的定位精度相对于经典DV-Hop算法和BDV-Hop算法分别提高了约12%和2.4%。

全局跳数优化与跳距误差修正的DV-Hop改进算法

针对DV-Hop算法跳距估算误差积累所导致的定位精度问题,提出一种基于全局跳数优化与跳距误差修正的DV-Hop改进算法。该算法首先利用节点的通信半径与影响节点跳数的相关参数对全局跳数值进行协同优化,以使节点间的跳数趋于合理;然后根据最佳指数的最小均方误差准则计算平均跳距,并与单跳平均误差共同修正平均跳距,以进一步降低平均跳距的误差。实验结果表明,该算法能够有效的降低误差累积的影响,提升未知节点的定位精度,对比DV-Hop算法与相关文献,该算法的节点定位效果更好。

无线传感器网络簇内优化的最小跳数路由算法

对无线传感器路由协议的发展过程进行了简要的概述,结合无线传感器节点能量有限的特点,在已有的分层网络模式下,通过对最小跳数路由算法的优化,将其应用于分层网络中的簇内路由,使传感器节点仅需记忆自己唯一的转发节点就可将数据转发至簇头节点,同时引入能量水平这一参数,对低能量节点进行了有效的保护。实验结果表明,此方法能够有效地达到节省节点能量和延长网络寿命的目标。

改进的无约束优化3D-DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop三维定位算法定位误差较大,且机器学习及仿生算法计算任务繁重的缺点,提出一种改进的无约束优化3D-DV-Hop定位算法,采用二通信半径策略计算最小跳数值,提出平方代价函数对锚节点跳距值进行优化处理,并将其加权跳距值作为未知节点跳距值,最后根据约束问题的无约束求解思想,将加权误差最小化进而求解。通过与传统算法和各类改进算法在3种条件下进行仿真对比,验证了该优化算法在较低计算量的情况下定位误差显著降低。

无线传感器网络的改进DV-hop定位算法研究

针对传统DV-hop定位算法在计算未知节点与锚节点之间的跳数以及跳距时误差较大的问题,提出一种跳数优化以及跳距加权的改进DV-hop算法.首先,该算法根据节点的通信半径将节点间的跳数进行优化,使得节点之间的跳数更加接近真实值;其次,综合考虑参与未知节点计算的锚节点的分布情况与距离,得出加权跳数;最后,利用改进的最小二乘法进行计算未知节点坐标.利用MATLAB2016a对改进算法进行仿真,实验结果表明,该算法能够有效地降低误差,提高未知节点的定位精度.