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通过分析能量路由算法和最小跳数算法的局限性,提出了能量跳变算法。能量跳变算法充分考虑了无线传感器网络中影响路由性能的能量、跳数等因素,通过仿真实验表明该算法能有效地提高无线传感器网络的生存周期,更好地发挥了路由协议的性能,即通过简单的路由转发机制和对各节点较小的存储要求,就可以高效、可靠地传输有效数据,并且网络的可扩展性较好。 相似文献
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针对传统传感器网络分簇不均匀,数据传输能耗相对较高的问题,提出了I-CoopACO(Cooperative transmission scheme based improved Ant Colony Optimal algorithm)算法.该算法在协作LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierar-chy)的技术基础上,改进了成簇过程,使得分簇规模更加均匀;在稳定传输阶段,利用节点剩余能量和传输功耗构建启发因子,通过改进的蚁群算法搜索下一跳中继节点获得最优节点,使得传输功耗更低,能耗更均衡.仿真结果表明,在随机分布的感知网络中,I-CoopACO算法减少了传输能耗,均衡了网络负载,延长了网络工作寿命,比协作LEACH算法延长了64.93%的工作寿命. 相似文献
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本文提出了一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化策略.通过对人工鱼群视野范围和步长的自适应调整,提高了算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性;再结合WSN网络覆盖的性能,使网络覆盖得以优化.仿真结果表明,改进的人工鱼群算法优化的网络覆盖率比基本人工鱼群算法的网络覆盖率提高了17%. 相似文献
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为了降低无线传感器网络(WSN)能量消耗,延长网络生存周期,提出了一种基于混沌粒子群(CPSO)和蚁群算法相结合的路由协议。该协议针对典型的分簇协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议的簇头选择进行了优化,考虑了节点剩余能量和簇内密集性等因素,采用新的混沌粒子群算法对簇头选择进行优化。然后,针对LEACH协议簇头到基站采用单跳通信,容易使簇头早亡的问题,采用蚁群算法优化簇头到基站的路由路径,减少通信消耗的能量。仿真结果表明,与传统的LEACH协议相比,新的协议能有效减少能量消耗,延长网络生命周期。 相似文献
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为加快无线传感器网络(WSN)路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法。该算法是基于WSN动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点。BWAS算法在路径搜寻过程中评价出最优-最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性。结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗。通过与基于蚁群算法(ACS)路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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一种基于地理位置信息的无线传感器网最小能耗路由算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提高能量有效性是无线传感器网络(WSN)设计的主要目标之一,采用能量有效路由协议是提高WSN能量有效性的一种重要手段。该文提出了一种面向无线传感器网络的最小能耗(MEC)路由算法GLB-DMECR。该算法采用了新颖的MEC路由思想,即利用理想的最小能耗路径来引导路由选择过程,从而发现实际的MEC路径;该算法采用分布式、基于局部网络状态信息的路由决策机制,具有良好的稳定性和可扩展性;该算法充分挖掘了节点地理位置信息在路由中的效用,利用地理位置信息实现路由而不需要网络付出过多的额外代价。该算法具有较低的实现复杂度。仿真结果说明, 其最小能耗性能在非常广的网络环境下要优于或等同于现有典型同类算法。 相似文献
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干扰对齐在消除干扰方面具有独到的优势,但需要完美的信道状态信息(CSI),这在实际中很难实现。该文分析了传统稳健干扰对齐方案的优缺点,在此基础上,提出一种最大化Rayleigh熵的稳健干扰对齐算法,并对收敛性,自由度和频谱效率等进行了分析。不同于MAX-SINR算法,该文通过最大化信号的Rayleigh熵,求得干扰抑制矩阵。在正向通信中,考虑到数据流之间的相关性取干扰抑制矩阵为原始干扰抑制矩阵的酉矩阵形式,并采用注水功率分配实现用户数据流间的最佳功率分配;基于信道的互惠性,在反向通信时,做类似的处理。通过迭代计算,逐渐将干扰压缩。最后,在完美CSI和误差CSI时,仿真表明该算法显著地提高了系统的性能。 相似文献
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基于等概率路由模型的传感器网络负载均衡研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无线传感器网络的能耗效率与流量负载分布密切相关。论文从微观角度研究了无线传感器网络的负载均衡问题。基于等概率路由模型,分析了拓扑传输结构对于感知数据流量的分流作用。根据分析结果,提出了多对一传输模式下任意节点负载密度的定义和算法。分析了节点的负载密度与传感器网络生命期的关系,进一步论证了在多对一的多跳传感器网络中不能实现完全的负载均衡,但是通过设计合理的拓扑结构可以实现准负载均衡。仿真结果说明,从微观角度得到的节点负载密度可以准确描述无线传感器网络的流量负载分布,由此得到的准负载均衡条件也能实现绝大多数节点的负载均衡。 相似文献