基于节点剩余能量的分时分簇LEACH改进算法

针对无线传感网络中高效路由协议的设计问题,基于传感器节点的剩余能量提出一种分时分簇的改进LEACH算法。算法通过分时分簇方式,有效克服了传统LEACH算法中簇首数目不稳定的缺陷,且不会额外增加网络的能耗,使得簇首在整个网络中的分布以及网络的能量消耗更加均衡,有效延长了传感器网络的正常工作时间。仿真实验验证了改进算法的有效性。     

新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

一种能量均衡的战场无线传感器网络路由协议算法

针对战场无线传感器网络中节点能量消耗不均衡以及节点剩余能量问题,提出了一种基于能量均衡的战场无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法,该算法主要是对传感器网络中的簇群内节点的剩余能量,以及其传输数据的链路长度这两个方面的权重问题进行了改进,使传感器网络的能量消耗趋于平衡,通过MATLAB平台对改进后的EBLRP协议与LEACH协议进行了模拟仿真,结果表明,新的路由协议能够使网络的生命周期延长13%左右,并且使节点的能量消耗情况有所缓解。     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。     

基于动态可调簇的能量感知无线传感网数据收集协议

针对无线传感网中高效数据收集和传输的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据收集协议ACEDGP(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Gathering Protocol)。该协议初始时根据区域将节点等分成许多簇结构,簇首节点负责簇内部数据的收集和聚合,距离较远的簇通过其他簇首节点的转发实现数据的收集;随着时间的推移和节点能量的减少,ACEDGP能够统计各簇首能量消耗预测簇的通信频次,根据动态调整簇策略选择合适的簇首节点和合并分裂各个相邻的簇,保证各簇首节点簇内数据收集和簇间数据转发的能量平衡。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,ACEDGP能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

基于LEACH协议的研究与改进

无线传感器网络中如何节能是一个关键问题。对经典的LEACH协议做研究与改进,并提出了一种新型的动态网络转换机制。该算法通过综合考虑候选节点的地理位置、剩余能量等参数来进行网络协议的选择,从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性,进一步保证网络内节点能量负载的均衡性。仿真结果表明,新型的动态网络协议机制能够有效平衡节点的能量消耗分布,延长节点与网络的寿命。     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制。该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗。仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期。     

基于粒子群算法的WSN多目标跟踪能量均衡算法

为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波（cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer）的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

基于动态流能量高效的无线传感网路由算法

针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。     

基于认知无线电的无线传感网系统设计与实现

为了提高认知无线电传感器网络(CRSN)中的能量使用效率和性能指标,提出了一种新的基于认知无线电的无线传感网系统,该系统中的传感器节点均使用改进的机会频谱接入路由协议,提出的协议能够更好地增加网络的可扩展性和提高网络性能。构建了精确的信道模型以便评估复杂的室内环境不同区域的信号强度,通过实验模拟对提出系统的性能进行评估。模拟结果显示,相比其他两种路由协议,提出的协议在吞吐量、包延迟及总能量消耗方面表现更佳。     

基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。