基于剩余能量和位置的LEACH改进算法

在无线传感器网络中,不合理的分簇算法导致节点过早死亡、区域信息无法完全感知。针对该问题,提出一种基于剩余能量和位置的LEACH改进算法。改进算法将选簇过程分为临时簇头选择和正式簇头选择两步,以传感器节点的节点剩余能量值和几何平均位置作为选簇的重要因素,在此基础上选出区域内最佳簇头。通过OMNET++网络模拟器的仿真结果表明,改进算法的节点利用率和网络可靠性更高。

无线传感器网络路由优化中的能量均衡LEACH改进算法

详细分析了LEACH算法,并介绍了LEACH算法的优缺点。针对LEACH算法选择簇头没有考虑剩余能量,提出一种改进后的算法LEACH-N。主要节点利用剩余能量和特定范围内相邻节点数的不同,给予不同成为簇头的概率;同时,增加普通节点可以直接发送数据到汇聚节点(Sink),减少能量的消耗。仿真结果表明,与传统LEACH算法相比,LEACH-N算法能均衡节点能量消耗,延长网络的生命周期。

改进LEACH算法在煤矿安全监控中的应用

提出了一种改进型LEACH算法。将能量因素加入到阈值计算公式中,均衡了节点的能耗。同时,针对重要参数难以通过实验的方式进行评估的问题,基于改进型LEACH算法建立了无线传感器煤矿安全监控网络的仿真模型,利用NS2仿真平台对其重要参数进行了仿真分析。分析结果表明,改进型LEACH算法能均衡节点的能量消耗,有效延长网络的运行时间,并且,通过仿真实现了系统模型参数的优化,验证了安全监控网络实施的可行性。

节点分布不均匀的无线传感网络低功耗算法

针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由算法存在节点分布不均匀导致远离Sink节点的簇头能量消耗很大以及簇首选择的问题,提出一种改进的LEACH算法.在簇首选举过程中,通过引入节点剩余能量因素,有效降低了剩余能量过低节点成为簇首的几率,并且在簇首与基站通信过程中,采用多跳路的通信方式,降低节点能量消耗.实验证明,改进后的LEACH算法可有效提高网络的能量均衡性,延长无线传感网络的生存时间.

无线传感器低功耗路由算法

为了使无线传感网络维持在小的路由信息的同时进一步降低无线传感网络节点能耗,提出了一种改进的LEACH算法。该算法采用多跳路通信方式,对簇头与sink节点的通信过程中的节点能耗进行优化。为了避免能量过低的节点被作为簇首的情况,在每一轮的簇首选举过程中,节点剩余能量成为选举簇头节点的重要指标。然后用MATLAB进行仿真,实验证明,与经典LEACH算法相比,改进LEACH算法网络能量消耗更加均衡,使网络的生存时间有很大程度上的提高。

能量非均衡节点在无线传感网络立体空间的LEACH路由研究

针对无线传感器网络中节点初始能量不均匀且工作在立体空间中的网络分布问题,建立了整个无线网络数学模型,介绍了该数学模型中节点与节点间的能量扩散模式,并针对该模型研究网络中节点数据传输的能量消耗形式,给出了基于节点能量消耗模型网络中要选举的最佳簇头个数。通过分析LEACH算法和网络特性,提出了对LEACH算法的改进算法,并利用MATLAB对改进算法进行了仿真。结果表明,改进算法使网络所消耗的能量在节点间分布更加均匀,延长了网络的稳定周期。

窄长空间无线传感器网络节点部署策略研究

针对井下窄长空间无线传感器网络节点能耗不均衡问题,提出了3D线型WSNs等距不均匀分层部署策略。根据无线电通信原理,建立WSNs能量消耗模型和ITU-R P.1238路径损耗模型,将窄长空间抽象成线型网络空间,建立WSNs节点部署空间模型;基于能耗模型对空间进行等距分区,各分区采用分层部署网络拓扑结构即:窄长空间顶部节点采用不等密度部署方式,侧壁节点采用矩形结构部署方式,基于路径损耗模型,分析障碍物对本研究部署策略影响;结合传统LEACH协议,引入了一种概率函数,计算每个节点成为簇首节点的概率,利用改进的路由协议对分区内节点分簇;通过Matlab平台对所部署策略及空间存障的影响进行仿真分析。结果表明:所部署策略相较于其他的部署方式其网络能耗更低,各分区节点能耗更均衡,在部署节点数量上相较于其他部署方式节约了6%~7%,降低了部署成本及网络的能量消耗,解决了“能量空洞”的问题。

分簇拓扑结构的水情无线传感器网络

针对水情无线传感器的立体空间中的网络分布问题,建立了无线网络数学模型;基于数学模型中节点与节点间的能量扩散模式,利用该模型研究网络中节点数据传输的能量消耗形式,计算出基于本节点能量消耗模型的LEACH算法所要推举最佳簇头个数;通过分析LEACH算法,提出在水情监测环境立体空间中分布节点且节点所储存能量不同情况下LEACH改进算法,采用轮循机制分别在不同能量储备节点中推举簇头,稳定阶段各个簇头采用星型拓扑与汇聚节点进行数据通信,簇成员与簇头进行数据传输;最后,利用MATLAB对改进算法进行了仿真,结果说明改进后的算法使网络所消耗的能量均匀地分布到各个网络节点上,可以可靠地应用到实际水情监测环境中。

物联网中基于决策级的数据融合

物联网环境下传感器节点会采集大量数据,并且不同节点对时效性的要求也不相同,为了使决策级融合能够更好的适应这一特点,论文将从数据融合算法和路由算法两个方面对其进行改进。其中数据融合算法是在模糊算法的基础上进行改进,主要方法是减少除首次融合外的各次融合的数据的数据量。路由算法是在LEACH算法的基础上进行的改进,主要方法是加入了体现数据时效的时效帧。