基于无线传感器网络的能量高效的非均匀分簇算法

通过分析无线传感器网络自身工作环境的特点,我们对网络中的簇结构大小进行非均匀分簇,根据距离Sink的远近不同,其簇首的覆盖范围大小也不同。这样,对于距离Sink比较近的簇首来说,可以减轻簇内能量消耗的负担,保留一部分能量用于簇间的通信,从而使网络中的节点能量消耗分布相对均匀。通过建立网络节点分布模型,求出了节点能量均衡与多层分簇层数的最优解,提高了能量的利用率,有效地延长了整个无线传感器网络的生命周期。

基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法

针对非均匀分簇路由算法中频繁簇头选举带来的簇内和簇间能耗、网络部署密集易造成数据冗余等问题,提出一种基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法(HGUC)。首先,将网络正六边形网格划分,遍历选举每个网格能量最大的节点作为备选簇头;其次,考虑最优簇头数、剩余能量和节点密度确定最终簇头和修改竞争半径,从而减少能耗,降低数据冗余。仿真结果表明,HGUC算法与LEACH算法、非均匀成簇EEUC算法对比,网络生存寿命分别延长了58.84%、51.68%.

基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的“热区”和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显著优于其他对比算法。

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的"热区"问题和簇头选取问题,设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法。首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇,然后根据簇规模引入优化的粒子群算法,评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头,以剩余能量较多的簇头作为下一跳,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了34%和16%,平均能量消耗分别减少了22%和12%,有效地减少了网络节点的能量消耗。

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法——DEUC。该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时。该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇间的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的。仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%。

一种改进的无线传感器分簇路由算法研究

研究优化传感器工作寿命问题,网络簇间能耗不均衡和簇头选择不合理,导致能量过早消耗,网络寿命短的缺陷。传统分簇算法采用均交分簇和固定阈值簇头轮换选举方式不能解决上述问题。为了延长网络生命周期,提高能量利用效率,提出了一种改进的无线传感器路由分簇算法,采用非均匀分簇策略使簇簇间能量消耗平衡,并利用基于剩余能量的阈值簇头轮换选择机制。在NS2平台中对算法进行仿真,对节点存活率和网络总能耗两个方面进行比较与分析,仿真结果表明,改进的算法很好地使网络的能耗达到了均衡,节约了簇头节点的能量,从而延长网络的寿命。

基于无线设备需求的传感器能源供应网络建设研究

为探究无线设备下传感器动力能源的供应问题,构建出一种基于无线设备需求的传感器能源供应网络。运用集中式算法解决小规模传感器充电的安全调度问题,通过非均匀分簇多节点算法(Nonuniform Clustering Multi Node Algorithm,NCMNA)计算出无线传感器运动路径与充电运行周期。仿真结果表示,与其他两种网络相比,平均充电次数能够降低至32.3%和58.7%,证明该能源供应网络能够满足无线设备对能源供应的需求。

An unequal clustering routing protocal for wireless sensor networks based on genetic algorithm

The imbalance of energy consumption in wireless sensor networks(WSNs)easily results in the“hot spot”problem that the sensor nodes in a particular area die due to fast energy consumption.In order to solve the“hot spot”problem in WSNs,we propose an unequal clustering routing algorithm based on genetic algorithm(UCR-GA).In the cluster head election phase,the fitness function is constructed based on the residual energy,density and distance between nodes and base station,and the appropriate node is selected as the cluster head.In the data transmission phase,the cluster head selects single-hop or multi-hop communication mode according to the distance to the base station.After we comprehensively consider the residual energy of the cluster head and its communication energy consumption with the base station,an appropriate relay node is selected.The designed protocal is simulated under energy homogeneous and energy heterogeneity conditions,and the results show that the proposed routing protocal can effectively balance energy consumption,prolong the life cycle of network,and is appicable to heterogeneous networks.