一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法

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无线传感器网络中的分簇算法研究

无线传感器网络中的分簇算法研究

无线传感器网络中的分簇算法研究随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的快速发展和广泛应用,如何有效地管理和控制网络中的大量传感器节点成为了研究的热点之一。

分簇作为一种常用的网络管理方法,能够将传感器节点划分为不同的簇,减少节点之间的通信开销,提高网络的能效性和生命周期。

本文将围绕无线传感器网络中的分簇算法展开研究,探究其关键技术和应用领域。

一、无线传感器网络中的分簇算法的基本原理在无线传感器网络中,分簇算法的主要目标是将网络中的传感器节点划分为不同的簇或者群集,并选出簇首(Cluster Head)来负责与其他簇首进行通信、收集和汇总数据,并将数据传输给基站或其他网络节点。

分簇算法通常具有以下基本原理:1.1、节点选择原则分簇算法需要选择合适的节点作为簇首,使其能够在网络中具有较好的覆盖范围和能量消耗情况。

通常情况下,选择离基站较近且具备更多能量的节点作为簇首,以便有效地将数据传输给基站,并提高网络的能效性。

1.2、簇构建规则分簇算法需要根据相应的规则将传感器节点划分为不同的簇。

常见的簇构建规则包括距离、能量、拓扑关系等。

根据这些规则,传感器节点可以选择最近的簇首进行加入,并形成一个完整的簇。

1.3、簇间通信机制分簇算法中的簇首负责与其他簇首进行通信,并将其所负责的簇的数据进行聚合和汇总。

为了减少通信开销和延迟,簇之间通常采用链路路由或多跳路由等通信机制。

二、无线传感器网络中的分簇算法的关键技术无线传感器网络中的分簇算法涉及到多个关键技术,以下将对其中几个关键技术进行介绍:2.1、簇首选择算法簇首选择算法是分簇算法中的关键技术之一,它的目标是选择出合适的传感器节点作为簇首。

常见的簇首选择算法包括基于能量的簇首选择算法、基于地理位置的簇首选择算法和基于拓扑关系的簇首选择算法等。

2.2、簇构建算法簇构建算法是根据一定的规则将传感器节点划分为不同的簇的关键技术。

常见的簇构建算法包括基于距离的簇构建算法、基于能量的簇构建算法和基于拓扑关系的簇构建算法等。

无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现

无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现

无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现摘要:无线传感器网络是由大量分布在监测区域内的低功耗传感器节点组成的,这些节点能够自组织地协同工作,实现环境感知和数据采集的任务。

由于节点具有有限的能量和计算资源,设计高效的路由算法是无线传感器网络中的一个重要挑战。

本文主要对无线传感器网络中的分簇路由算法进行了研究与实现,着重探讨了分簇算法的基本原理、优缺点以及在实际应用中的性能。

关键词:无线传感器网络,分簇路由算法,自组织,能量效率。

1. 引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是一种由大量的低功耗、小型、分布式的传感器节点组成的无线网络,能够实时监测、收集和处理环境中的各种信息。

WSN在环境监测、农业、医疗、交通等领域具有广泛的应用前景。

然而,由于节点具有有限的能量和计算资源,设计高效的路由算法成为无线传感器网络中的一个重要问题。

2. 分簇路由算法基本原理分簇路由算法是无线传感器网络中一种常见的路由机制,它将网络中的节点分成多个簇(cluster),每个簇中有一个簇头(cluster head)负责与其他簇头进行通信,并将数据传输到基站。

分簇路由算法的基本原理如下:(1)簇头选举:节点根据自身的一些参数(如能量、距离等)来竞选成为簇头。

通常情况下,具有充足能量和较高的剩余能量的节点更容易被选为簇头。

(2)簇内通信:簇头负责接收簇内其他节点的数据,并将其聚合后发送给其他簇头。

簇内节点之间的通信通常采用近距离的无线通信方式,以减少能量消耗和网络拥塞。

(3)簇间通信:簇头之间进行远距离通信,将聚合后的数据传输到基站。

簇头之间的通信通常采用更高功率和更远距离的无线通信方式。

3. 分簇路由算法的优缺点分簇路由算法具有如下优点:(1)降低能量消耗:通过节点之间的局部通信,分簇路由算法能够减少每个节点的长距离通信次数,从而降低能量消耗。

(2)提高网络生命周期:通过平衡簇头的负载以及合理分配簇头节点,分簇路由算法能够延长网络的生命周期。

无线传感器网络中的分簇算法优化研究

无线传感器网络中的分簇算法优化研究

无线传感器网络中的分簇算法优化研究1. 引言无线传感器网络是由大量分布在目标区域的无线传感器节点组成的,这些节点能够自动感知环境中的信息,并相互之间进行通信。

为了提高网络性能和延长网络寿命,研究者们提出了很多分簇算法来对传感器节点进行有效管理和组织。

本文旨在研究和优化无线传感器网络中的分簇算法,提高网络的性能和效率。

2. 无线传感器网络中的分簇算法概述分簇算法是无线传感器网络中常用的一种网络组织方法,它通过将节点划分为不同的簇,由每个簇中的簇首节点负责数据收集和传输,来减少能量消耗和网络拥塞。

常见的分簇算法包括基于能量的分簇算法、基于距离的分簇算法和基于信号强度的分簇算法等。

3. 分簇算法的问题和挑战在无线传感器网络中,分簇算法面临着一些问题和挑战。

首先,节点能量不平衡是一个重要问题,由于节点能量消耗不均匀,一些节点可能会提前耗尽能量导致网络中断。

其次,簇首节点的选择也是一个关键问题,选择不当可能导致网络中的瓶颈或不平衡,影响网络性能。

此外,网络中节点的移动性也会给分簇算法带来困扰,因为节点的移动会导致簇首节点的变化,进而影响整个网络的组织和通信。

4. 分簇算法的优化方法为了解决上述问题和挑战,研究者们提出了一些优化方法来改进分簇算法的性能和效果。

首先,基于能量的分簇算法可以通过动态调整节点的能量阈值来实现能量均衡,避免因为少数节点耗尽能量而导致网络中断的情况。

其次,簇首节点的选择可以通过考虑节点的能量、距离和信号强度等因素来进行优化,确保网络中的负载均衡和性能稳定。

此外,对于节点移动性的问题,可以通过引入位置预测和动态路由等技术来应对,提高网络的适应性和稳定性。

5. 实验和结果分析为了验证优化方法的有效性,我们进行了一系列的实验,并对实验结果进行了分析。

实验结果表明,通过调整能量阈值和优化簇首节点选择,可以显著减少能量消耗和延长网络寿命。

同时,引入位置预测和动态路由等技术可以提高网络的适应性和稳定性,减少网络中断的可能性。

无线传感器网络中一种能量有效的分簇算法

无线传感器网络中一种能量有效的分簇算法
王 雍 ,杨海 波 ,冯淑娟
( . 州 电 子 科 技 大 学 通 信 工程 学 院 。 江 杭 州 3 0 1 ; 1杭 浙 10 8 2 浙 江 树 人 大 学 信 息 科 技 学 院 。浙 江 杭 州 30 1 ) . 10 2

要 :无线 传感器 网络 的一个重要特点是能量 受限, 必须设计 能量 效率高的路 由算法 以延长 网络生存
s n o e wo k e s rn t r s
WANG Yo g ,Y n ANG Ha. o ,F NG S uj a ib E h - n u
( . ol e f o 1 C l g mmu i t nE gneig Ha gh uD a z U i ri , n z o 10 8 C ia e oC nc i n ier , n z o in i nv sy Ha gh u3 0 1 , hn ; ao n e t
r s u l n r n itn e b t e n cu trh a sb h a e sai n w ih b l n e h it b t n o lse s e i a e g a d dsa c ew e l se e d y t e b s tt , h c aa c st e d sr u i fcu tr d e y o i o a d t e la f l se e d . i lt n r s l h w t a C u p r r E n h o d o u trh a s S mua i e u t s o h t c o s EE A o t e o msL ACH wi r ln i g te n t o k f t p oo g n h e w r h l ei v r3 it f me o e 7% a d i r vn h n r y u i z t n r t b 6% . n mp o ig t e e e g t iai ae y 1 l o

一种高效节能的无线传感器网络分簇路由算法

一种高效节能的无线传感器网络分簇路由算法
施 志 刚 ,李桂娟 ,李 亮 ,张持健
(安 徽 师 范大 学 物 理 与 电子 信 息 学 院 ,安 徽 芜 湖 241000)
摘 要 :为了解决低能量 自适应聚簇分层 (LEACH)算法 中簇头分 布不均匀 、选 举不合理 以及路 由方 式单 一 的不足 ,提出了一 种高效节能的无线传感器 网络 (WSNs)分簇 路 由算 法 (ECRAW)。运用遗传算 法和引 力对簇 的形成进行改进 ;综合 考虑节点 的剩余能量 、节 点与基 站 (Bs)以及节点 与簇 中心之 间的距离 来优 化簇头的选举 ;通过通信代价 函数建立簇头与基站 的多跳 通信 。仿真结 果表 明 :相 比于 LEACH 和能 耗 比 较 的 LEACH(LEACH—EC)算法 ,ECRAW 算法 明显 降低 了网络 能耗 ,均衡 了节点能 量消耗 ,延 长 了网络生 存周期 。 关键词 :无线传感器 网络 ;低 能量 自适应聚簇分层 ;遗传算法 ;引力 ;多跳 中 图分 类 号 :TP393 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :1000- 9787(2018)09-0139- 03
Keywords:wireless sensor networks(WSNs);LEACH;genetic algorithm;gravitation;multi·hop
0 引 言 无线传感 器网络 (wireless sensor networks,WSNs)在智
能交 通 、环境监测 、工业控制 等领域 有着相 当的发 展优 势 , 但 电池更换 困难 ,因此设计一种高效节能 的路 由算法 ,最大 限度 地 延 长 网 络 生 存 周 期 尤 为 重 要 。Heinzelman W 等人 …在 2000年提 出了分簇路 由算 法 的典 型代 表 LEACH 算法 。近年来 ,在 LEACH算法 基 础上 相继 提 出 了多 种改 进方法 ,pLEACH算法 中提 出将 网络分 区 ,然后 在各个子 区域 中选 出剩余 能量最高 的节 点作 为簇头 ;覃海 生等人 在细胞膜优化算法的基础 上通 过浓度 、能量 和距离 三 因子 完成 对节点的分簇 ;罗琴 等人 运用 模糊理论 计算 节点担 任簇 头的概率来改进阈值公 式 ;严 斌亨等 人 通过 节点 的 剩余能量和连通度来优化簇头选举 。上述算法在一定程度

一种无线传感器网络节能分簇算法

一种无线传感器网络节能分簇算法
因为 过重 的负担大 大 降低 了网络 的生 存期 。 所 以在这 里我新 建
2 . 2 性 能仿真 及结 果分析
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An e ne r g y- e f ic f i e nt c l u s t e r i n g a l g or it h m f o r Wi r e l e s s Se ns o r
Ne t wo r ks
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( C o l l e g e o f e l e c t r i c a l e n g i n e e r i n g X i ’ a n A e r o n a u t i c a l U n i v e r s i t y , S h a a n x i X i ’ a n , 7 1 0 0 7 7 )
h a r s h c o n d i t i o n s o r i n a c c e s s i bl e e n v i r o n m e n t s , S O t h e b a t t e r y o p e r a t e d m a i n l y i n t h e f o r m o f i t s p o w e r a n d
的总量 如式 3 - 1 :
E r : k ( 2 n E e + n E d + s : 七 n s f 、
其中, E 是 每处 理 l b i t 信 息接收 和发送 电路耗 费 的能量 , E 簇 首 消耗 的能量 , e功放 单位面 积 能耗 ,k 是簇 首总 数 , d 是 汇 聚节 点和簇 首间 的平均 距 离 ,d 。 是 成员 和簇 首 间的平 均 距离 。 对式 3 - 1 ,求 E 关于 k 的偏 导数 , 令 其为 0 , 得到最 优簇 首个数 如式 3 — 2:

一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法[发明专利]

一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法[发明专利]

专利名称:一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法专利类型:发明专利
发明人:姚彦鑫,何枭宇,郭杰
申请号:CN201810174172.9
申请日:20180302
公开号:CN108566658A
公开日:
20180921
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明涉及一种无线传感器网络中能耗均衡的分簇算法,其特征是:在无线传感器网络中,由于很好的利用了能量较大的节点担任簇头,并且允许交叉区域划分,从而设计了一种能耗均衡的分簇算法。

本发明的优点在于:不是找一个优势节点,负责包揽全部通信区域内的节点,降低了簇头负担,有助于避免热区内簇头过度消耗,缓解了热区问题。

相比DCEM算法在网络总能量消耗和存活节点个数上具有优势,可以更好地延长网络生命周期。

申请人:北京信息科技大学
地址:100083 北京市海淀区清河小营桥12号
国籍:CN
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探讨无线传感器网络中的分簇算法

探讨无线传感器网络中的分簇算法

探讨无线传感器网络中的分簇算法无线传感网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是由大量由传感器组成的网络,它们能够自组织、自配置、自充电,同时具有传感、处理、存储、通信等多种功能。

其应用范围非常广泛,例如军事领域的目标监测、环境监测、水利工程、气象预报、医疗健康监测等领域。

在WSN中,为了提高能源利用效率、减少能量损耗和延长网络寿命,往往需要将传感器分组管理,即将传感器按照一定规则分为若干簇,每个簇由一个簇头节点负责,其他节点将数据上传到簇头节点,由簇头节点进行数据处理和转发,从而减少数据冗余和能量消耗。

因此,簇头节点的选取和簇的划分成为了无线传感网络中比较重要的问题之一。

在WSN中实现簇头节点的选取和簇的划分,需要采用一定的算法来保证在保证数据快速传输的同时,最大限度地节省能源。

以下将介绍常见的一些分簇算法:1. LEACH算法LEACH算法(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种典型的分簇算法,该算法通过为每个节点设置一个概率阈值,从而将节点分成多个不重叠的簇。

同时,LEACH算法根据节点的能量消耗情况来更改簇头节点。

当某个簇头节点能量低于一定门槛时,将该节点剔除,并重新选取一个新的簇头节点。

2. HEED算法HEED算法(Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering)是一种基于能量约束的分簇算法。

该算法通过对节点的能量、距离和一些基础参数进行加权平均,决定节点是否成为簇头节点。

同时,HEED算法利用一种能量补偿机制,使得所有节点的能量消耗尽可能地平衡。

3. PEGASIS算法PEGASIS算法(Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems)是一种轮流传递的分簇算法。

该算法中,每个节点只与相邻的两个节点通信,从而降低通信消耗。

无线传感器网络中的分簇算法优化

无线传感器网络中的分簇算法优化

无线传感器网络中的分簇算法优化在无线传感器网络中,分簇算法是非常重要的一个环节。

在传感器节点数量较大的情况下,将节点分组成若干个簇,可以有效提高网络的效率和能耗。

而为了优化分簇算法,许多学者和工程师在这方面做了大量的探索和实践。

首先,我们需要了解无线传感器网络中分簇的基本原则。

传感器网络中,节点之间的通信往往都是相对独立的,节点间需要进行数据共享时,通常需要通过某一节点进行中转。

如果每个节点都直接与中心节点进行通信,无疑会浪费许多能源,而且通信速度也会受到很大的制约。

因此,我们需要将传感器节点按照一定的规则分为多个簇,使得每个簇拥有一个簇头节点,其他节点都直接或者间接与簇头相连。

之后,我们需要考虑如何选取簇头节点。

在选择簇头节点时,要考虑到节点的位置、剩余能源、计算能力等因素。

传感器节点通常都是通过电池供电的,因此节点的能源必须得到充分利用。

同时,节点的计算能力也是影响选择的一个重要因素,高计算能力的节点通常会优先被选为簇头节点。

基于这些考虑,我们可以根据一定的规则来选取簇头节点,如距离某一基站近且计算能力强的节点等等。

选择好簇头节点后,我们需要考虑如何分配网络中的其他节点。

最基本的分簇算法是随机分配,即将每个节点随机分配给一个簇头。

这种算法实现简单,但是对于节点的能耗和网络的负载均衡等方面来说都存在问题。

一种解决方案是基于节点的位置和数据传输强度来进行分配,即将距离较近的节点分配给同一簇头,使得通信距离更短,从而能够降低能耗。

此外,为了进一步降低节点之间的通信量,我们还可以将某些节点分配给旁边的簇头,而不是自己所在的簇头。

这样可以减少节点与簇头之间的通信量,进而降低能耗并提高网络的效率。

除了上述基本的分簇算法外,还有很多其他的算法可以用来优化网络的分簇过程。

例如,基于贪心算法的分簇策略能够在保证网络能耗均衡的情况下,更好地降低节点之间的通信量。

需要注意的是,在优化分簇算法时,我们需要兼顾网络的能耗和效率。

基于无线传感器网络的集中式分簇算法研究

基于无线传感器网络的集中式分簇算法研究

基于无线传感器网络的集中式分簇算法研究基于无线传感器网络的集中式分簇算法研究摘要:无线传感器网络在实际应用领域中发挥着重要的作用,而集中式分簇算法是其中的关键技术之一。

本文通过对现有基于无线传感器网络的集中式分簇算法进行综述和研究,分析了其优点和不足之处,提出了一种改进方案,以期提高算法的效率和可靠性。

一、引言无线传感器网络是由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统,它能够实现对环境变化的监测和数据采集。

然而,传感器节点能量有限,通信带宽有限,传感器节点部署不均匀等问题限制了无线传感器网络的性能。

为了解决这些问题,研究者提出了很多分簇算法,其中集中式分簇算法是一种比较常用和有效的方法。

该算法通过选举一个全局的簇头节点来进行数据的聚集和传输,能够有效减少能量消耗和通信开销。

二、现有算法综述现有的集中式分簇算法主要包括LEACH、HEED、SEP等。

这些算法在簇头节点选举、簇成员节点选择、数据传输等方面都有不同的设计思路和策略,但都存在一些问题。

LEACH算法是最早提出的集中式分簇算法之一,其核心思想是通过随机旋转地簇头节点,实现能量的均衡消耗。

然而,由于其选举方式是随机的,会导致一些簇头节点能量过早耗尽,从而影响网络的稳定性。

HEED算法是一种基于节点剩余能量和节点密度的簇头节点选举算法。

它通过使用分散能量均衡度量方式,增加了簇头节点的均衡程度,从而延长了网络的生命周期。

但在实际应用中,HEED算法对节点密度的估计容易出现误差,导致簇头节点选举不准确。

SEP算法是一种基于节点剩余能量和节点距离的簇头节点选举算法。

它通过距离和能量的综合评估,选择距离簇头节点较近且具有较高剩余能量的节点作为簇成员节点。

然而,SEP算法存在节点剩余能量估计误差和节点距离计算误差等问题,会影响簇头节点的选举结果。

三、算法改进方案针对现有算法存在的问题,本文提出了一种改进的集中式分簇算法。

该算法主要包括以下几个步骤:1. 选举簇头节点:通过使用节点剩余能量和节点跳数的综合评估方式,选举出具有较高剩余能量和较小跳数的节点作为簇头节点。

无线传感器网络的分簇算法优化与能耗优化

无线传感器网络的分簇算法优化与能耗优化

无线传感器网络的分簇算法优化与能耗优化无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)由大量的分布式传感器节点组成,能够自组织、自配置和自适应地收集、处理和传输环境中的信息。

传感器节点通常具有有限的能量资源,因此如何优化分簇算法和能耗成为WSN中的关键问题之一。

本文将讨论无线传感器网络中的分簇算法优化和能耗优化的相关问题。

分簇算法是无线传感器网络中常用的一种组织节点的方式,将节点划分为不同的簇,每个簇有一个簇首节点负责收集和汇总簇内节点的数据,并将数据传输给基站或其他节点。

通过合理划分簇的方式,可以降低网络中节点间的通信开销,延长整个网络的生命周期。

因此,如何优化分簇算法成为无线传感器网络中的研究热点之一。

首先,分簇算法的优化可以从节点选择和簇首节点选取两个方面进行。

在节点选择方面,可以考虑节点的能量消耗、节点的传输距离和节点的通信质量等因素。

一般来说,节点的能量消耗和节点的传输距离呈负相关关系,因此可以考虑选择能耗较低的节点作为簇首节点。

在簇首节点选取方面,可以采用基于距离的方法或基于能量的方法。

基于距离的方法可以选择距离中心节点较近的节点作为簇首节点,而基于能量的方法可以选择能量较高的节点作为簇首节点。

同时,在选择簇首节点时,还需要考虑节点的通信质量,以保证数据传输的可靠性。

其次,分簇算法的优化还可以考虑簇的形成和维护的策略。

簇的形成和维护是指在网络运行过程中,如何动态地调整簇的数量和簇首节点的位置。

传统的分簇算法通常在网络初始化时确定簇的数量和簇首节点,但在网络中存在着节点能量不平衡、通信链路状况变化等因素,因此需要采取动态调整簇的策略。

在簇的形成方面,可以采用基于节点能量和节点通信质量的方法,当节点能量低于一定阈值或节点通信质量较差时,可以将该节点从簇中排除,并形成新的簇。

在簇的维护方面,可以采用轮流担任簇首节点的方式,以均衡网络中各个节点的能量消耗。

另外,能耗优化是无线传感器网络中的一个重要问题。

面向无线传感器网络的分簇算法设计与优化

面向无线传感器网络的分簇算法设计与优化

面向无线传感器网络的分簇算法设计与优化无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量的无线传感器节点组成的网络系统,用于监测、收集和传输环境中的物理信息。

由于无线传感器节点通常资源有限,如能量、处理能力和存储容量,有效的簇算法设计与优化对于提高无线传感器网络的性能至关重要。

本文将探讨面向无线传感器网络的分簇算法设计与优化的相关问题。

在无线传感器网络中,节点往往分布在广阔的区域内,由于节点间的通信距离和节点能量消耗的不均衡性,设计一种合理的分簇算法可以有效地降低网络能耗,并延长整个网络的生命周期。

首先,我们需要明确分簇算法的基本原则。

簇算法的核心思想是将传感器节点划分为若干个簇,每个簇的一个节点作为簇头(Cluster Head),负责接收和聚合周围节点的数据,并将聚合后的数据进行传输。

簇头节点通过多跳的方式将数据传输到基站(Base Station),从而完成数据的采集与传输。

其次,针对无线传感器网络的特点和需求,我们可以设计一些常用的分簇算法,如LEACH、HEED、EEUC等。

LEACH算法是一种经典的分簇算法,在每一个轮次中,无线传感器网络中的节点通过概率的方式选择自己是否作为簇头。

被选择为簇头的节点将负责接收其他节点的数据并进行聚合,然后将聚合后的数据发送到基站。

此外,LEACH算法采用了周期性更换簇头的机制,避免了某个簇头能量消耗过多而导致整个网络能量不均衡的问题。

LEACH算法通过随机选择簇头的方式,可以在一定程度上减小能耗,提高整个网络的生命周期。

HEED算法是一种能量效率优化的分簇算法,它通过考虑节点能量和节点距离簇头的关系来选择簇头节点。

具体来说,HEED 算法引入了一个能量的权重因子和一个距离的权重因子,通过最小化加权平均距离来选择簇头节点。

HEED算法的特点是能够均衡地分配节点能量,并且有效地减小网络中簇头节点之间的通信距离,从而提高整个网络的能量效率。

无线传感器网络中能耗优化与分簇算法研究

无线传感器网络中能耗优化与分簇算法研究

无线传感器网络中能耗优化与分簇算法研究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种具有广泛应用前景的无线通信网络,它由大量分布在监测区域内的、具有感知、通信和计算能力的传感器节点组成。

然而,传感器节点的能源有限,是制约WSN应用发展的重要因素之一。

因此,如何优化能耗,延长传感器节点的寿命,成为了当前WSN研究中亟待解决的问题。

为了提高WSN能耗效率,研究人员提出了众多的能耗优化算法,其中分簇算法是一种被广泛应用的方法。

分簇算法通过将传感器节点划分为不同的簇(Cluster),然后将数据汇聚在簇首节点(Cluster Head),再将数据传输到基站。

这种分簇方式可以减少通信链路长度,降低数据传输能耗。

在WSN中,为了实现分簇算法,通常需要选择簇首节点。

簇首节点具有更大的能量和计算能力,能够处理相邻节点的数据和控制通信。

因此,选择适当的簇首节点对于能耗优化至关重要。

一种常用的簇首节点选择方法是基于距离和能量的权重评估。

该方法根据节点与基站的距离以及其剩余能量,计算每个节点的权重值,然后选择权重值最大的节点作为簇首节点。

这种方法简单快速,在一些场景中具有较好的效果。

然而,基于距离和能量的权重评估方法也存在一些问题。

由于节点能量消耗不均衡和能量泄露等因素的影响,部分节点可能会提前耗尽能量,导致簇首节点无法正常工作。

因此,研究人员提出了更加精细的簇首节点选择算法。

一种常见的优化算法是基于剩余能量比例的簇首节点选择方法。

该方法将节点的剩余能量与邻居节点的剩余能量比较,选择剩余能量比例最高的节点作为簇首节点。

这样可以保证簇首节点具有相对较高的能量储备,延长WSN的寿命。

除了簇首节点选择算法,还有一些其他的能耗优化算法值得研究探索。

例如,动态调整传输功率的算法可以根据节点之间的距离变化自适应地调整传输功率,避免能耗浪费;自适应休眠调度算法可以根据监测区域内的数据流量变化,动态调整传感器节点的休眠和工作状态,降低能耗等。

一种无线传感器网络节能分簇算法

一种无线传感器网络节能分簇算法

一种无线传感器网络节能分簇算法王莘【摘要】Wireless sensor networks are widely used in the fields of military,life,the network node in harsh conditions or inaccessible environments,so the battery operated mainly in the form of its power and can not be replaced.One of the core problems of wireless sensor networks is used as power limited energy efficient,reasonable,the research of this problem is the self organizing algorithm in terms of the energy problem.%无线传感器网络广泛的使用在军事、生活的各个领域,其网络节点多处在条件恶劣或人类无法到达的环境中,故电池供电为其电源的主要形式且无法更换。

如何有效、合理的利用电源有限的能源成为无线传感器网络研究的核心问题之一,本文所研究的问题就是自组织算法方面的节能问题。

【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】3页(P50-52)【关键词】无线传感器网络;分簇算法;节能技术;能量感知路由【作者】王莘【作者单位】西安航空学院电气学院,陕西西安,710077【正文语种】中文0 引言一般来说,如果一个系统不存在任何的外部指令,系统在已设定的某种规则的控制下,控制、协调各个组成部分形成有序的机构,就是自组织。

显然,无线传感器网络(WSN)就是一种典型的自组织系统。

自组织算法与网络的拓扑结构相关,分为基于平面结构和层次结构的两种算法。

一种节能的无线传感器网络分簇算法

一种节能的无线传感器网络分簇算法

一种节能的无线传感器网络分簇算法周治平;王亭【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)022【摘要】针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题,提出一种节能的无线传感器网络分簇算法,在簇头的选择过程中利用节点能量、邻节点数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头的分布更均匀.在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件,减小簇的重建频率,同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型,解决网络中的热点、热区问题.仿真实验结果表明,该算法能够有效利用能量,提高网络的稳定性,均衡网络的能量消耗,延长网络寿命,使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性.%Aiming at the energy problem and the bottleneck problem of Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy(LEACH) algorithm, the parameters such as the nodes' energy and the number of adjacent nodes are elected to make sure the cluster heads distributed evenly in the process of cluster heads selection. And the energy threshold is set as the condition of the cluster rebuilding to decrease the frequency of the cluster formation while the single-hop model combined with the multi-hop model is used to resolve the problem of hot nodes. Simulation results show that the new algorithm can use energy effectively, improve the stability of the network, and be able to balance the energy consumption and effective network of prolonging the life span of the network, and it has better ductility, convergence and security.【总页数】3页(P85-87)【作者】周治平;王亭【作者单位】江南大学通信与控制工程学院,江苏无锡214122;江南大学通信与控制工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种能量有效的无线传感器网络分簇及簇间路由算法 [J], 李灯熬;郝海龙;郭锦龙;赵菊敏2.一种无线传感器网络节能分簇算法 [J], 王莘3.一种基于负载均衡无线传感器网络节能分簇算法 [J], 姬宁;崔晓燕4.一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法 [J], 陈振华5.一种节能的无线传感器网络分簇时间同步算法 [J], 叶雪;孙燕因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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2012年第12期福建电脑一种层次型无线传感器网络的集中式节能分簇算法陈振华(钦州学院广西钦州535000)【摘要】:无线传感器网络节点受能量有限、计算能力弱、存储空间小等特点的限制,需要设计高效节能的路由协议来延长网络的生存时间。

本文提出一种集中式分簇算法CEEC,采用“定簇异头,集中控制”的方式,均匀分布各个簇,由基站根据各节点的能量状态和位置信息,选取簇内通信代价最小的节点作为簇头,使整个网络的能量开销最小,从而延长了网络的生存时间。

【关键词】:无线传感器网络;LEACH;簇头;CEEC;能量开销0.引言随着微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanism System)、片上系统(SOC,System On Chip)和无线通信技术高速发展,一种新的信息获取和处理模式:无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)产生并得到了快速的发展。

无线传感器网络是由大量具有特定功能的传感器节点通过自组织的无线通信方式,相互传递信息,协同地完成特定功能的智能专用网络[1]。

传感器节点具有能量有限、计算能力弱、存储空间小等特点,受这些特点的限制,设计高效节能的路由算法,减少网络能量消耗,延长网络的生存时间是设计无线传感器网络协议必须首先考虑的问题。

LEACH是一个较早提出的优秀的层次型无线传感器网络分簇协议,通过自适应分布式成簇和TDMA技术,可以有效地降低能耗,延长网络生存时间。

但由于其簇头的选择是基于一个随机数来判断,并且没有实时考虑节点能量状态,能量的分布具有很大的随机性,容易出现能量分布不均匀、网络负载不平衡等问题,影响了网络的效率。

本文在LEACH成簇思想的基础上,考虑了各节点的能量状态和能耗因素,提出了一种集中式节能分簇算法,由基站根据各节点的能量状态和位置集中选择簇头,使网络总能耗最小化,从而有效地延长了网络的生存时间。

1.LEACH算法简介LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy)[2]是由MIT的Heinzelman等人提出的一种层次型网络分簇协议,其基本思想是通过随机地循环选择簇头,将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点,从而达到降低网络能量耗费、延长网络生命周期的目的。

LEACH算法建立在网内所有节点都是同构且无线电信号的传送能耗各向同性的的假设上。

在LEACH算法中,节点自组织形成不同的簇,每个簇只有一个簇头。

所有非簇头节点将自己的数据发给所在簇的簇头节点,簇头节点在将数据融合后发送给基站。

每个非簇头节点只需要知道自己所在簇的簇头信息即可,无须与周围节点通信,簇头也只需要维持很小的路由表。

LEACH的执行过程是周期性的,每轮循环的基本过程由簇头选择、簇的形成、时刻表的创建、数据传输阶段四个阶段组成。

节点在[0,1]之间产生一个随机数,该随机数如果比系统中预设定的阈值大,则该节点在当前轮竞选成为簇头。

节点成为簇头后,向周围节点广播自己成为簇头的消息,等候周围节点申请加入形成一个簇。

簇头根据簇内节点的数量创建TDMA时刻表并通知每个节点何时开始传输数据。

在经历一段时间后,新的一轮又从新开始。

上述过程循环进行,直到所有节点失效。

LEACH算法是较早提出的一种层次型无线传感器网络的分簇算法,其思想影响了以后很多算法的设计。

和平面路由算法相比,LEACH算法可以延长将近30%的网络生存时间[3]。

但是,由于LEACH算法中簇头的产生具有极大的随机性,可能会出现部分簇头相距过近或部分区域的节点离簇头太远的情况,大大增加了节点的传输能耗,故不能有效地延长网络生存时间。

而且由于簇头选举的随机性使得网络的簇头需要负担的节点数不基金项目:广西自然科学基金(桂科自09236004)13福建电脑2012年第12期同,加重了个别簇头节点的负担,使得网络的负载平衡程度下降。

[4]2.集中式节能分簇算法CEEC (CentralizedEnergy -Efficient Clustering)2.1网络结构本文研究的是无线传感器网络的层次型网络模型,网络中的节点有三种类型:基站节点BS (base station)、簇首节点CH(cluster-head)和感应节点SN(sensor node),基站节点位于网络的最高层,是应用网络和探测网络的中继接点,它负责接收、存储和分析来自整个传感器网络各个节点的探测数据和节点信息。

基站具有足够强大的计算能力和足够多的数据存储空间,并且能量不受限,可以完成它在整个传感器网络的所有工作。

网络中除基站外的所有结点是同构的并均匀随机分布在一个正方形区域内;所有结点包括基站是静止的并且都能感知各自的位置;节点到基站的距离是2hops 。

整个网络周期性时间同步,基站的时钟作为整个网络时间同步的基准时间。

2.2网络通信模型为了简化研究时要采用的网络通信模型,本文对其作出如下假定:所有结点通信半径可调,并可以直接与基站通信;通信信道具有对称性。

网络各节点间的通信采用的发送接收模型是一阶无线电模式[5],文献[5]给出在该模式下的无线通信设备能量消耗公式,传送l 位数据且传送距离为d 时,所需要的能量为(1)当接收lbit 数据时,设备的能耗为ERx=l*Eelec (2)其中εfs 是发射机向单位面积发射1bit 数据的能耗,E elec 是发送电路和接收电路每处理1bit 数据的能耗。

2.3算法基本思想和实现为了简化网络和减少重新分簇的通信开销,本文设定网络中簇的个数是一个定数,每个簇具有等量同构节点,网络中簇的个数由节点个数和节点数据周期等决定.网络初始化后,网络的重构只在簇内进行,并不重新分簇,因此,算法的关键在于如何选取一个节点作为簇头,使得整个簇的能量开销为最小。

由于是等量同构分簇,对一个簇内簇头选择的研究将具有全局意义。

设网络中一个簇包含k 个节点,根据3.2给出的能量开销公式,假如以簇内第j 个节点为簇头,则簇内其余节点发送l 位字节到簇头所需的总能量为(3)d(i,j)表示簇内节点i 到节点j (簇头)的距离。

簇头接受簇内各节点发送来的数据,经融合后,转发给基站,其能量开销为(4)式中β∈(0,1],为数据融合率,d(j ,B)为节点j 到基站的距离,E m 为对1bit 数据进行融合的能量开销。

因此,以节点为簇头,簇内各节点感应到lbit 数据经簇头传送到基站的总能量开销为(3)式和(4)式之和:(5)基站根据各节点的能量报告,将能量不低于一定值的节点形成候选簇头集,由基站遍历集内各个节点,分别计算以各个节点为簇头时整个网络的能量开销,开销最小的节点为下一轮的簇头,用公式表示为满足以下条件的节点为下一轮的簇头节点:(6)e j 为节点j 的能量值,e 0为节点作为簇头的最低限制能量值,能量低于e 0的节点不能作为簇头节点。

2.4算法仿真与效能分析设置900个节点均匀分布在30m*30m 区域,节点初始能量为10J ,e 0=3J ,E elec =5*10-7J/bit ,εf=1*10-5J/bit ,每个数据包100bit ,β=0.9,基站位置在(15.5,15.5)。

仿真结果如图1所示。

仿真结果显示,CCEC 算法的网络生存周期明显长于LEACH 算法。

CCEC 算法中,存活节点数基2**Tx elec fs E l E l d −???21()(**(,))kTx elec fs i E j l E l i j d −−?−?−Á()(1)*****((,))**ÁÂÁÃÁÂÁÃÄÅÆE j k l E k l E j B k l E d −???????ÁÂÁ()(**(,))(1)*****((,))**ÁÂÃÂÄÅÆÅÆÇÈÉÆÅÆÇ ÆÅÆÇÈÉ E j l E l i j k l E k l E j B k l E d d Á????????−???−????0min(())total total j E E j e e −??图EC 算法与LEACH 算法网络生存时间仿真142012年第12期福建电脑(上接第12页)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!![4]Nuaimi K A,Kamel H.A Survey of Indoor Positioning Systems and Algorithms[A]//2011International Conference on Innovations in Information Technology[C].2011:185-190.[5]Sun Wenhu,Feng Leiming,Wang Hongda,et al.Re-search on hybird positioning technology[J].Computer&Telecommunication.2009,2:52-60.[孙文虎,封雷鸣,王洪大,等.混合定位技术研究[J].电脑与电信.2009,2:52-60.][6]Hansen R,Wind R,Jensen C S,et al.Seamless Indoor/ Outdoor Positioning Handover for Location-Based Services in Streamspin[A]//Tenth International Conference on Mo-bile Data Management:Systems,Services and Middleware[C].2009:267-272.[7]Android Develops./index. html.2012.[8]Patents Issued to Skyhook./ howitworks/patents.php.2012.[9]W3C@Geolocation API Specification./geo/api/spec-source.html.2012.[10]Shao Xiao-dong,Li Qiang.Hybrid integrative position-ing system based on Skyhook XPS[J].Science of Surveying and Mapping.2011,36(5):5-7[邵小东,李强.基于Skyhook XPS的一体化混合定位系统[J].测绘科学.2011,36(5):5-7.][11]Bahl P,Padmanabhan V N.RADAR:An In-Building RF-based User Location and Tracking System[A]//Nine-teenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies[C].2000,2:775-784.[12]Li Bing-hao,Salter J,Dempster A G,et al.Indoor Posi-tioning Techniques Based on Wireless LAN[A]//First IEEE International Conference on Wireless Broadband and Ultra Wideband Communications[C],Sydney,Australia,2006,P113[13]Ni L M,Liu Yun-hao,Lau Y C,Patil A P.LAND-MARC:Indoor Location Sensing Using Active RFID[J].Wireless Networks,2004:701-710.本保持不变,直到网络生存周期结束前才迅速减少,而LEACH算法中,存活节点数从开始就持续减少,这表明,CCEC算法有较强的网络健壮性。

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