基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

为了延长无线传感器网络(Wireless Sensor Network ,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法。首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力。最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗。通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。     

基于改进蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议在数据传输阶段,簇首与汇聚节点之间采用单跳模式传输数据使得能量消耗快并且不均衡的问题,提出一种基于改进蚁群算法的新型路由协议。该协议利用了能耗因子对蚁群转移概率以及信息素更新进行改进,充分考虑了节点的剩余能量和节点间距离,通过信息素的建立和更新,寻找簇首节点和基站之间的最优传输路径,进行多跳传输模式,从而均衡簇首节点能量消耗。仿真实验结果表明,改进后的ACO-BEC协议较之于LEACH协议,能够有效降低了整个网络能量消耗,延长了网络寿命。     

无线传感器网络的分布式竞争路由算法

在WSNs体系结构中,路由算法是网络层的关键,分簇技术在路由算法中可提高WSNs的扩展性。提出一种竞争簇头,非均匀分簇和多跳路由相结合的WSNs 分布式竞争路由算法(DSA)．它的核心是构建一个高效的非均匀分簇算法,通过竞争的方式候选簇头,靠近基站的簇头为簇间的数据转发预留能量,根据节点的剩余能量、簇内和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集中用贪心法确定中继节点,仿真表明,DSA算法能有效平衡了簇头的能耗、均衡了网络能耗、显著延长网络生存周期。     

基于LEACH路由协议的多跳节能路由算法

当无线传感器网络部设在不同环境中时,需要提出新的算法以适应特殊环境,减少节点能量消耗;算法针对LEACH路由算法的局限性,提出了一种适用网络覆盖范围较大,节点间距离较远,需要远距离传输的路由算法;本算法利用节点到基站的距离因素,修改簇头阈值信息;并利用簇头竞争重新设定簇头,使剩余能量较高的节点成为簇头;同时,运用多跳的方式传输数据,这样可以适应远距离传输;仿真结果表明,相对LEACH算法,算法将节点死亡时间推后了300~400轮,网络存活周期延长了400轮左右,很明显的减少了网络的能量消耗,延长了网络的生存周期和稳定性。     

改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中传感器节点随机分布造成能耗不均和“热区”等问题,提出了一种改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议。该协议也采用“轮”方式运行,每轮簇首选举开始阶段,根据节点剩余能量、节点密度,结合节点到Sink节点的距离来构造不均匀的竞选半径,每个节点根据竞选半径范围内邻居节点计算剩余能量比及距离偏差平均值,从而计算出其簇首竞争等待时间,采用时间等候簇首竞选机制来选举出簇首,平衡簇内的通信能耗;数据传输阶段,考虑剩余能量、通信能耗、链路质量、传输时延等因素,采用改进的蚁群算法构造最优传输路径,数据传输的同时更新信息素,从而达到自适应、动态优化地建立和维护传输路径。仿真结果表明,该路由协议能有效节约能量和均衡能耗,延长网络生命周期,改善链路质量,减少传输时延。     

基于Sarsa算法和蚁群优化的监测网络路由控制设计

为了克服已有监测网络路由控制方法所具有的传输路径长和能量消耗高的缺点,设计了一种基于Sarsa算法和蚁群优化算法混合模型的路由控制策略;首先,建立了以MA(Mobile Agent)为基础的路由控制模型,并以访问时间和能耗消耗为基础设计了目标函数,然后,基于改进的蚁群算法设计了一种从数据发送节点到Sink节点的路由设计方法,采用节点之间的距离作为冗余度标准获取合理的下一跳邻居节点集,并采用Sarsa算法来对各路径的信息素进行更新,最后,对基于Sarsa算法和蚁群优化算法混合模型的路由控制算法进行了描述;在NS2环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现网络路由控制,最优路由的获取过程的总仿真时间为300ms,是一种适用于监测网络路由控制的有效方法。      

一种无线传感器网络多级异构分簇路由协议

JP+1]研究了无线传感器网络,提出了一种适合大规模应用的无线传感器网络体系结构,并提出了一种新的路由协议——多级异构分簇路由协议;该协议将无线传感器网络节点分成4种类型,根据簇头间平均跳数、簇头能耗等因素选举出第一级簇头节点;利用通信能耗、节点能耗以及跳数3个方面作为启发因子,寻找第一级簇头到第二级簇头间的最佳路径;基于NS2平台对该路由协议进行了仿真实验,并与LEACH协议进行比较;仿真结果表明:在大规模的应用中,该路由协议能有效地降低节点的平均能耗、延长网络生存时间。     

一种基于网格的无线传感器网络动态分簇路由协议

无线传感器网络是一种资源受限的网络,特别是在供能方面,为提高网络生存时间,提出了一种基于网格的无线传感器网络动态分簇路由协议,虚拟网格可以根据局部的信息动态的调整簇的大小,达到节省能量的目的;采用唯一簇头选举法(unique clusterhead election method)产生簇头,确保每个虚拟网格内只有一个簇头,并在恰当的时候才更换簇头;仿真实验和分析表明,该协议有效地平衡了整个网络的能量消耗,并显著地延长了网络的生存时间。     

基于QoS和分簇机制的WMSNs路由算法研究

针对无线多媒体传感器网络中如何设计具有服务质量保证的路由算法问题,综合考虑的了节点间标准化后的丢包率、延迟、剩余能量、可用存储四个参数,提出算法ED-ACO(Energy and best distribution of Cluster Head Distance-Ant colony optimization )。ED-ACO算法采用基于剩余能量和簇首最佳距离分布的分簇结构,均匀划分网络,将节点的丢包率,延迟,剩余能量,可用存储标准化为具体参数,考虑到蚁群算法的状态转移概率公式中,利用该公式去选择下一跳路径传送感知数据,同时满足了服务质量要求。NS2仿真结果表明,与经典的AODV算法相比,在丢包率,延迟上保证了服务质量要求。     

基于强化学习和蚁群算法的WSN节点故障诊断

为了克服现有的WSN节点故障诊断方法所具有的难以实现在线诊断和诊断精度仍然不够高的缺点,设计了一种基于Sarsa算法和改进蚁群算法的WSN节点在线故障诊断方法。首先,建立了监测区域的网络模型和WSN节点故障诊断模型,然后,采用主成分分析法对节点故障样本数据进行降维,从而提高诊断效率,将样本数据作为层次,将故障诊断类作为各层节点建立层次树,采用改进的Sarsa算法求取各层节点的Q值,并将其用于初始化蚁群算法中路径的信息素,最后,提出了一种改进的蚁群算法求取从第一层出发的蚁群到各层节点之间的路径,将各层中信息素最大的节点作为最终的故障诊断类别。在Matlab环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现WSN节点故障诊断,且与其它方法相比,具有故障诊断精确度高且能在线故障的优点,是一种有效的节点故障诊断方法。     

基于可信基站和HASH函数的WSN密钥管理方案

针对现有的基于二元多项式或q-composite的密钥管理方案存在的被捕获率高和网络连通率低的缺点,提出了一种基于可信基站产生三元多项式密钥和HASH函数的WSN密钥管理方案;首先,采用层次型分簇路由协议将整个WSN监测区域划分为簇,然后,由可信基站产生三元多项式密钥,并将其分配给簇头,当任意两簇头之间共享的多项式密钥超过q时可以进行通信,并通过HASH函数来生成对应的通信密钥,有效地隐藏了节点的部分密钥信息;理论研究和仿真试验结果表明:文中方法能有效地实现网络的密钥管理,较其他方法相比,具有网络连通率高和抗捕获能力强的优点,具有一定的优越性。     

基于区域差异化的WSNs能效优化研究

随着“互联网 ”概念进一步加深,无线传感器网络(WSNs)技术也得到飞速发展,目前在环保、工业、军事等领域均有大量涉及,而能效问题一直是WSNs发展中重要的制约因素。文章对原有面向簇集的WSNs中存在的簇头能量损失过快的问题进行分析,发现该问题主要由节点过量转发数据所引起,因此从簇内和簇间两部分入手,并对路由策略进行了改进,将网络划分为热点和非热点区域,动态调整区域覆盖范围,结合虚拟多输入输出(VMIMO)和路由跨跳技术减少不必要的节点中继,最后对该方案进行仿真测试,发现改进后的方案可以更加有效地平衡优化WSNs内系统能量损耗。     

车载自组织网络中基于蚁群算法的簇路由协议

由于车辆的高速移动及拓扑动态变化,构建稳定的传输路径是车载自组织网络VANETs(Vehicular ad hoc Networks)应用的关键。而簇技术建立稳定传输路径的有效技术之一。为此,提出基于蚁群算法的簇路由ACCR(Ant Colony algorithm based cluster routing)协议。蚁群系统是典型的启发性算法,能够解决簇划分问题。据此,ACCR协议利用蚁群算法选择簇头,提高簇的稳定性和数据传输性能。仿真结果表明,与ACO-CR协议相比,提出的ACCR协议的簇头寿命提高了近20%,数据传输率提高了近45%。     

一种基于可变扇区的非均匀分簇算法

针对LEACH协议中簇首分布不均匀,网络能耗不均衡的问题,提出一种基于可变扇区的非均匀分簇的算法（UCBVS）。首先,利用可变扇区和同心圆将网络合理的动态划分,使得距离基站近的区域分区较小;其次,选取簇内权值大的节点作为簇头,根据权值的大小判断是否进行簇头轮换;最后采用单跳和多跳相结合的方式进行网络通信。仿真结果表明,改进算法能够保证簇头节点能耗均匀,延长了网络生命周期。     

用于水声传感器网络自组织的询问式泛洪广播算法

水声传感器网络(Underwater acoustic sensor networks,UASN)通常由随机散布的传感器节点组成。需要通过自组织算法将这些节点组成具有一定功能的网络。目前,已有较多成熟的用于陆地无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSN)的自组织算法。但水声通信中存在的严重的传播损失、较高的背景噪声、有限的通信带宽、较长的传播时延、复杂的多途信道等,使得大多数适用于WSN的自组织算法难以适用于UASN。本文提出了一种改进的自组织算法,在简单泛洪广播算法中附加一段询问过程。通过OPNET仿真证明了在相同的条件下,相比于简单泛洪与概率泛洪广播算法,本算法可以在较短的时间内建立起有效路由,降低了水声网络在自组织阶段的能量消耗。     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,分簇技术是一种有效延长网络生命周期的方法。但是这种多跳的网络模型,如果节点均匀分布并且簇的大小相等,则靠近基站的簇头由于要中继更多的数据,则会导致能量空洞现象。因此提出一种非均匀分簇方法来缓解能量空洞问题。首先,通过节点的剩余能量、到基站的距离以及邻居节点数量来选择簇头。簇一旦形成之后,通过单跳和多跳的混合机制将数据发送到基站。实验结果表明,此协议能有效的延长网络的生命周期,均衡网络能耗,有效延缓能量空洞的形成速度。     

基于改进人工萤火虫算法的无线传感网络覆盖优化

为了提高网络资源利用率延长网络生存时间,提出一种基于共轭梯度法改进人工萤火虫算法(CAGSO)的WSN覆盖优化方案;共扼梯度法是利用目标函数的梯度逐步产生共轭方向并将其作为搜索方向的方法,即利用已知点处的梯度构造一组共扼方向并沿这组共扼方向进行搜索,这种方法经有限次迭代必达极小点;首先建立以覆盖率、节点利用率和能量均匀为准则的覆盖优化数学模型,然后采用改进的CAGSO算法求解该模型,从而得出最优覆盖方案;仿真分析说明,相比基本人工萤火虫算法,改进的CAGSO算法优化的网络覆盖率可以达到94.11％,有效实现WSN覆盖优化。     

基于质心理念的无线传感网络路由协议的研究与改进*

在无线传感器网络中存在诸如节点能量损耗以及数据传输时所存在的时延等问题,因此在深入研究PEGASIS以及相关改进算法的基础上,并结合力学中质心的概念而提出一种基于质心理念的链式算法CMC-PEGASIS(Center of mass concept-PEGASIS)。该算法将整个传感器区域分成等宽的五个子区域,通过计算每个子区域内节点至基站的距离并按照距离与基站的远近来成链。其次引入质心的概念找到每个区域节点的能量中心,同时结合节点自身的能耗以及每个节点与基站的距离关系,得到每个子区域中的最佳的簇头节点,最后每个区域的簇头节点直接与基站完成信息的传输。经过理论分析和仿真结果得知：CMC-PEGASIS算法降低了全局能耗、减少了信息延迟率同时延长了网络的生命周期。