传感网分簇算法研究及其进展
无线传感器网络中的分簇算法
T'D路 由算法 是 针对传 感器 节 点不 动 ,ik I D Sn
节 点移 动并 且 有 多个 Sn ik节 点 而 提 出 的解 决 方
案 。算法 要求 每个 节点知 道 自己的位 置 。 当多 个 传 感器节 点探 测 到事 件 发 生 时 , 择 一个 节 点 作 选 为 发送数 据 的源 节点 , 以 自身 作 为 格状 网 的一 并 个 交叉 点利 用贪婪 算法 与相邻 的四个 点构造 格状
将 C P乘 以 2 再去 竞 选簇 头 。这 样 不 断 的 迭代 H ,
一
匀 , 头 的选择 也没 有考 虑节点 的剩余 能量 。 簇
2 2T E 和 A T E 算法 . E N PE N TE E N和 A Y E T E N都 是 M ni w r 人 提 出 aj h a 等 s 的 , L A H 算 法 的 改 进 。 T E 是 针 对 是 EC EN L A H算 法实 时性不 强 的提 出的一 种解 决 方案 , EC 但 不 能 周 期 性 的 采 集 数 据 。 A T E 综 合 了 PE N L A H和 T E EC E N的思想 , 出了一 种 既 能周 期 性 提 采 集数据 , 能 实 时 采 集 数 据 的方 法 。T E 又 E N算
21 0 2年 8月
济南 职业 学 院学 报
J u n lo i a c t n lC l g o r a f n n Vo a i a o l e J o e
Au . 01 g 2 2
第 4期 ( 总第 9 3期 )
N . ( ei o 9 ) o4 Sr N .3 l a
融合 处理再 传送 给基 站 。节 点在 空 闲的时 隙进入
无线传感器网络分簇路由协议研究
无线传感器网络分簇路由协议研究作者:刘兴杨济海杨涛韩晴来源:《无线互联科技》2020年第06期摘 ; 要:在无线传感器网络中,分簇型路由在路由协议中占据重要的地位,该协议方便拓扑结构管理,能源利用率高,数据融合简单。
文章从簇头生成、簇形成和簇路由3个角度对典型的分簇路由算法LEACH,HEED,EEUC,PEGASIS进行了系统描述,从网络生命周期和节点存活数量等方面,对比了其优缺点,结合该领域的研究现状,指出了未来研究的方向。
关键词:无线传感器网络;分簇;路由协议无线传感器网络(Qireless Sensor Network,WSN)作为数据采集和处理的新方式,在各行业受到了越来越广泛的应用[1]。
它是由大量传感器节点组成的一个自组织无线网络系统,具有数据采集、数据处理、数据存储和无线通信等功能,被广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监控、农业、养殖、空间探索等领域。
由于网络中节点的计算能力、存储容量和能量资源有限,使得路由协议的设计成为无线传感器网络的关键技术之一,在WSN路由协议中,分簇型路由协议由于其能量利用率高而受到越来越广泛的应用。
1 ; ;无线传感器网络分簇路由算法概述与其他类型的路由协议相比,分簇路由协议具有更好的性能,是目前研究的重点和热点。
分簇路由协议的拓扑结构如图1所示,整个网络被随机分成若干个簇,每个簇由一个簇头节点和若干个成员节点构成,成员节点负责采集数据,并将数据发给对应的簇头节点;簇头节点负责进行数据的汇聚和压缩,并通过一跳或者多跳的方式,将数据发送到基站(Base Station,BS)。
分簇路由协议的重点和核心内容是快速和有效的构建簇结构,本文通过对常用分簇型路由协议进行描述和对比分析,力求明确未来重点研究方向。
2 ; ;常用分簇型路由协议分析2.1 ;LEACH协议LEACH协议是首次针对WSN提出的一种自适应聚类路由协议[2]。
LEACH协议采用了“轮”的概念,并将每轮通信过程分为簇建立阶段和数据传输阶段。
基于分簇路由算法的无线传感器网络技术研究
( 2 )由于无线多媒体传感器节点的使用 ,如何更加提高数据
图1 无线传感器 网络体 系结构图
处理和传送率以及通信带宽等问题必然会成为未来研究的重点。 ( 3 )单信道协议通信方式 由于传送过程 中既有数 据信息 . 又有地址 信息 ,所 以必然会 面临 隐藏 和暴露 终端等 问题 。传
关键词 :分簇 ;路 由算法 ;无线传感器网络
1 无线 传 感器 网络 基本 概述
无线传 感器 网络 f Wi r e l e s s S e n s o r N e t w o r k s , WS N )是一种 分布式传 感 网络 ,它主 要 由多个 可 以感 知外部 世界 的传感器
采用单信道通信方式 。这也带来 了几点值得 改进 的空 间。 ( 1 )网络 内节点数 据收集 与传输 竞争的需要 。随着无线
传感器 网络的检测 范围不 断扩大 ,为 了保证对 检测 区域能 够 实现全面覆盖的效果 ,需要在该 区域 内设置足量 的网络 节点 。 这必然会导致 区域内相应节点之间 的竞争。
无线 传感器 网络 中为了保证 网络的实 用性 ,避免导 致 因为设
备或 节点 的故 障影 响到无线数 据传输 的效果 ,都会 设置数 以
千计的传感器末梢节点 ,使其达到高数量和高密度。
为控制信息单独 指定一个信道 。
( 2 )网络 中的数据 传递大 多 以广 播 的方 式进行 。由于 网
应用 电子 、嵌入式技术 、通信技术 。
收稿 日期 :2 0 1 5 — 0 1 — 2 3
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无线传感器网络中多边定位的聚类分析
无线传感器网络中多边定位的聚类分析无线传感器网络中多边定位的聚类分析是一种针对无线传感器网络中节点定位问题的算法。
该算法通过聚类分析方法,将节点划分为不同的簇,并在簇内利用多边定位算法进行节点定位。
具体来说,该算法首先利用距离信息将节点划分为不同的簇,每个簇内包含多个节点。
然后,在每个簇内,利用多边定位算法计算出簇内节点的位置。
多边定位算法通常利用至少三个锚节点之间的距离信息来确定节点的位置。
在聚类分析中,一个关键的问题是如何选择合适的聚类数目。
一种常见的方法是使用肘部法则,即根据不同聚类数目下的肘部曲线来确定最优的聚类数目。
另外,在无线传感器网络中,节点的能量消耗也是一个需要考虑的问题。
因此,在聚类分析过程中,也需要考虑如何优化算法以降低节点的能量消耗。
总的来说,无线传感器网络中多边定位的聚类分析是一种有效的节点定位算法,它能够提高定位精度,同时降低节点的能量消耗。
无线传感网络技术的研究现状和发展趋势
无线传感网络技术的研究现状和发展趋势随着物联网的快速发展,无线传感网络技术逐渐成为关注的热点。
无线传感网络是由大量传感器节点组成的无线网络,能够对物理或化学量进行测量、感知、处理和传输等多项任务。
该技术有望推动智能城市、智能交通、智能工厂等方面的发展,因此备受学者和产业界的关注。
本文将介绍无线传感网络技术的研究现状和发展趋势。
一、无线传感网络技术的研究现状1、节点设计传感器节点是无线传感网络的基本单元,它需要具有小巧灵活、低功耗、高性能、易部署等特点。
近年来,有学者提出了各种新型传感器节点设计方案,如无源/半无源传感器节点、多传感器节点、组合式节点等。
无源/半无源传感器节点是指将电力来源从传统的电池、太阳能等换成环境能源,如无线充电、温差发电等,以降低节点的功耗成本和维护难度。
多传感器节点是指一种节点集成多种传感器,提高网络测量精度及传感应用的灵活性。
组合式节点则是指在满足节点特定任务需求的前提下,将已有元件(如集成电路、微处理器等)组合便能达到令人满意的性能。
这种方案既省设计成本,又能满足差异化需求。
2、网络拓扑网络拓扑是指无线传感网络中各节点的编号、位置、连接方式等。
常见的拓扑结构有星型、树型和网状结构。
随着新型应用的出现,研究者们不断地探索符合实际场景需求的新型拓扑结构。
例如,分簇拓扑是传感网络中的一种重要拓扑结构,主要是将传感节点按聚集距离远近分组,然后指定一组节点为簇头节点,该节点进行数据处理和转发,并与上层节点通信,达到良好的数据整合效果。
3、网络通信网络通信是无线传感网络技术的核心之一。
面对信道质量恶劣、多传感器数据通信问题等,研究人员们提出了各种新算法和协议。
例如,多跳通信是一种传感器节点间经常采用的数据传输方式,它通过中继节点传递数据,从而实现跨越较长距离的数据传输。
此外,近年来一些学者也尝试利用构建信道模型的方法深入挖掘信道特性,提高网络的通信质量。
二、无线传感网络技术的发展趋势1、智能化未来,无线传感网络技术将更加接近人工智能。
基于深度学习的WSN分簇路由算法研究
基于深度学习的WSN分簇路由算法研究基于深度学习的WSN分簇路由算法研究摘要:无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由多个无线传感器节点组成的网络,可监测和控制物理世界中的环境信息。
由于传感器节点能够自组织,它们可以形成一个分布式的系统,具有大规模、低功耗、低成本、灵活性等优越性能。
分簇路由算法是WSN中最重要的算法之一,能够有效地降低网络能耗。
本文提出了一种基于深度学习的WSN分簇路由算法(DeepCluster),该算法通过深度学习技术来学习网络特征,并综合考虑节点的位置,能量和信号强度等影响因素来进行节点分簇和路由决策,从而降低网络能耗,提高网络性能。
实验结果表明,DeepCluster算法相比其他常见的WSN路由算法,能够有效降低节点能耗,并且能够快速适应不同的网络环境,具有更好的适应性和稳定性。
关键词:无线传感网络;分簇路由算法;深度学习;能耗;性能一、引言无线传感网络(WSN)是由大量的传感器节点组成的一种分布式网络,它们可以感知和控制物理世界中的环境信息,如温度、湿度、压力、光照等。
WSN系统具有大规模、低功耗、低成本、灵活性等优点,并在物联网、智能城市、环境保护、农业等领域得到了广泛应用。
然而,WSN系统的能耗问题一直是一个重要的研究课题,因为WSN中的传感器节点通常是由电池等零散能源供应,其能量有限,需长期运行。
因此,降低节点能耗是WSN系统的一个基本目标,也是提高系统寿命和可靠性的关键。
分簇路由算法是WSN中最重要的算法之一,它能够有效地降低网络能耗,延长节点寿命。
传统的分簇路由算法通常基于网络拓扑结构、节点位置、能量等因素,将节点划分为多个簇,并选择一些节点作为簇头,用来转发数据。
然而,传统算法的节点划分和簇头选择通常是静态的,不具有自适应性,而且对节点位置、能量等因素的考虑不够充分,容易导致节点能耗不平衡、拓扑结构不合理等问题。
因此,如何提高分簇路由算法的自适应性和可靠性,降低网络能耗,是当前WSN研究中的重要问题之一。
无线传感器网络分簇路由协议综述
基于距离的定位机制是通过测量相邻节点间的实际距离或方位来确定位置节点的位置,通常采用测距、定位和修正等步骤实 现。基于距离的定位机制分为基于TON5I的定位、基于TDOAllI的定位、基于AOAl61的定位和基于RSSF71的定位等。 1.1-2距离无关的定位技术 距离无关的定位机制无须实际测量节点间的绝对距离或方位就能够确定未知节点的位置,目前提出的定位机制主要有质心算
方向。
关键词:无线传感器网络;分簇算法;路由协议;综述
中图分类号:TP393
Survey
on
文献标识码:A
文章编号:1009—3044(2011)08--1788—嘶 Wireless
Sensor Network
Clustering Routing Protocols for
WANG (College
l 0,订仁G
其中:P为节点中成为簇头的百分数(大约占节点总数的5%一6%左右)[191,r是当前的轮数,G是在过去的1/P轮没有被选择 为簇头节点的集合。mod是求模运算。一旦簇首被选定,它们便向周围节点广播这一信息.非簇首节点依据接收信号的强弱来选择 它所要加入的簇,并通知相应的簇首节点,完成簇的建立。数据传输阶段:节点周期性的采集监测数据,基于时分复用(TDMAl的方 式发送给簇首,簇首在进行必要的数据聚集和融合之后,将处理过的数据发送到基站。数据传输持续一段时间后.整个网络进入下 一轮,不断循环。LEACH协议使用了分布式算法,使得任务被分散到每个传感器节点上.有效地减少了每个节点的负载,延长了传感
他临近节点或基站base station,简称BS)直接通信的能力,能在事先没有构建网络基础设施的环境下,由传感器节点临时组成的一
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。
一种基于地理位置的无线传感器网络分簇路由算法
二 、算 法 描 述
1 、网络模型及 网格 划分 网络模型具有 以下特征 : ( 网络 内节点处于平面 区域 ,相互之 间没有通信障碍 ,且节 点位 置是 1 )
固定 的 。
( 本 网络 设 立 两 个 基 站 ( aeSai BS, 别 位 于 网络 覆 盖 区域 边 界 2 ) B s tt n, ) 分 o 两 端 ,且 两 个 基 站 之 间 距 离 已知 ,如 图 1 示 ,B 所 S能量 不 受 限制 。
怵
cn
与 系 统
法 估 计 节 点之 间 的距 离 。通 信 能 耗 符 合 自 由空 间通 信 模 型 : E=s 。 dp 其 中 , s ~ 电路 放 大 系 数 ; 。 d 两 个 通 信节 点 的距 离 。 一 t、 1 位 置 计 算 各 自的 区域 I 号 ( einI ) D R go D ,所 有 区 域 I 号 相 同 D 的 节 点 构 成 一个 簇 ,如 图 1 示 。例 如 ,区 域 I 号 1 1 表 所 D 42 示 以 B 1为基 准 第 l 第 4列 的 网格 , 时也 是 以 B 2为基 S 行 同 S 准第 1 行第 2列 的 网格 。 在选 择簇 头 时 , E C 协 议 的 办 法 是 :每 个 节 点 选择 L A H [,] 间 的 一 随机 数 ,如 果 选 定 的 值 小 于 某 个 阀值 ,, 01之 个 1 ) 则 该节 点成 为 簇 头 。 ) 达式为 : 表
(网络中节点具有 同等功能 ,能够进行数据融合 。采用接收信号强度(ee e gaS eg , S 2 3 ) R ci d i ltnt R S 【 v S n r h 1J
2 02 Sen or o 01 0. s W d
传感器网络中分层聚类算法的研究与改进
传感器网络中分层聚类算法的研究与改进摘要:在传感器网络中,分层聚类算法是一种常用的数据挖掘技术,它可以将网络中的传感器节点按照一定的规则划分成多个层次,并通过聚类算法将相似节点分组。
本文将探讨传感器网络中分层聚类算法的研究现状,并提出改进方法,旨在提高算法的准确性和效率。
一、引言传感器网络是由大量分布式传感器节点组成的网络系统,用于采集、处理和传输环境信息。
在这个网络中,节点之间的通信受限,能量和计算资源有限。
因此,设计一种高效准确的聚类算法对于传感器网络的性能至关重要。
二、分层聚类算法的研究现状1. 层次划分传感器网络中的节点通常具有不同的特征和功能,因此,我们需要将它们划分为不同的层次。
传统的方法是根据节点的位置或者功能将网络划分为若干个区域或簇,但这种方法难以适应网络拓扑的快速变化。
近年来,研究者们提出了一些基于密度的层次划分方法,如DBSCAN和OPTICS算法。
这些方法能够根据节点的密度分布将网络划分为不同的层次,提高了网络的灵活性和适应性。
2. 层次聚类在网络划分完毕后,我们需要进行聚类分析,将相似的节点分组。
层次聚类是一种常用的方法,它通过计算节点之间的相似度或距离,将节点逐层聚类。
然而,在传感器网络中,节点的数据量庞大,传输和计算的成本很高。
因此,我们需要优化聚类算法,减少计算和通信开销。
三、改进方法1. 基于密度的分布式聚类算法传统的层次聚类算法需要全局信息,这对于分布式传感器网络来说是不现实的。
因此,我们可以使用基于密度的分布式聚类算法,如DBSCAN-D算法。
该算法将网络划分成多个局部区域,并在每个区域内执行聚类分析,然后将结果汇总,得到全局的聚类结果。
这种方法不仅降低了通信和计算的开销,还能够应对网络拓扑的动态变化。
2. 节点合并策略在传感器网络中,节点之间的距离可能存在较大的误差,导致聚类结果不准确。
为了解决这个问题,我们可以引入节点合并策略,在聚类过程中根据节点之间的距离和相似度,动态地选择是否合并节点。
无线传感器网络分簇路由算法的研究与改进的开题报告
无线传感器网络分簇路由算法的研究与改进的开题报告一、研究背景随着无线传感器网络技术的广泛应用,网络规模逐步增大,网络带宽和能量资源的限制也变得更加紧迫。
由于传感器节点的能量有限,因此如何有效地利用节点资源,延长网络寿命,成为无线传感器网络研究的关键问题之一。
在无线传感器网络中,簇路由是一种有效的能量管理和数据聚集方式。
簇头节点负责收集周围的数据,并将其汇聚到基站。
簇头节点和普通节点组成一个簇,其中簇头节点由其他节点选举。
然而现有的簇路由算法存在一些问题,比如算法复杂度高、能量分配不均等问题,这些问题会严重影响网络的性能和寿命。
因此,本人计划研究无线传感器网络分簇路由算法,通过改进现有的算法,提高算法的效率和能量利用率,降低节点能量消耗,延长网络寿命,在无线传感器网络应用中具有重要的理论研究价值和实际应用价值。
二、研究目的本次研究的目的是改进无线传感器网络分簇路由算法,提高算法性能和能量利用率,降低节点能量消耗,延长网络寿命。
具体目标如下:1. 综合现有簇路由算法的优势和不足,提出一种新的分簇路由算法,并证明其正确性和有效性。
2. 实现新算法的原型系统,并进行仿真实验,验证算法性能和能量利用率。
3. 与已有的分簇路由算法进行比较,评价改进算法与原算法的性能差异,证明优化算法的有效性和可行性。
三、研究内容1. 理论研究:综合分析现有分簇路由算法的优缺点,提出新的分簇路由算法,并证明其正确性和有效性。
2. 系统实现:基于新算法的设计思路和理论分析,实现原型系统,包括簇头节点的选举和能量分配、数据聚集和传输等功能。
3. 仿真实验:构建仿真实验平台,在不同的网络条件下,对新算法和比较算法进行仿真实验,比较性能和能量利用率。
4. 总结评估:评价改进算法与原算法的性能差异,总结实验结果,证明优化算法的有效性和可行性。
四、研究方法1. 理论分析:通过对现有分簇路由算法的综合研究,提出新的算法,分析其优势和不足,通过理论论证证明新算法的正确性和有效性。
无线传感器网络分簇算法的仿真研究
区中通过免疫记忆粒子群算法选取簇头 , 使簇头具有高能量 、 负载 能力强 的优点 。仿真结果表 明, 算法不仅在能 量有效 性、
负载均衡性方面有 良 的效果 , 好 而且延长网络生命周期 和缩短建簇 时间。因此 , 该算法在解决无线传感器 网络节点不均衡
问题 上 具 有 一 定 的实 用 性 。
L i, I in h n HE P n IHu L U Ja - o g , e g
( . o eeo o mui t nadEet ncE gne n , iia U i rt, ih r e ogi g1 10 , hn ; 1 C l g f m nc i n l r i nier g Qq r nv sy Qq a inj n 60 6 C ia l C ao co i h ei i H l a
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第2卷 第5 8 期
文 章 编 号 :0 6 9 4 (0 1 0 — 12 0 10 — 38 2 1 ) 5 02 - 4
计
算
机
仿
真
21年5 01 月
无 线 传 感 器 网络 分 簇 算 法 的 仿 真 研 究
李 会 刘剑虹 何 , , 鹏
( .齐齐哈尔大学通信与电子工程学 院, 1 黑龙江 齐齐哈尔 1 10 ;. 6 0 62 齐齐哈尔大学化工学院 , 黑龙 江 齐齐哈尔 110 ) 60 6
无线传感器网络的自组织与分簇控制方法
无线传感器网络的自组织与分簇控制方法无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络系统。
它具有自组织、自适应和自修复等特点,广泛应用于环境监测、智能交通、农业控制等领域。
在WSN中,节点之间的通信和协调是实现网络功能的关键。
自组织是WSN中的一个重要特性,指的是节点之间通过无线通信自动形成网络拓扑结构。
自组织能够提高网络的可靠性和适应性,降低网络部署和维护的成本。
在WSN中,自组织通常通过分簇控制方法实现。
分簇控制是WSN中的一种重要机制,它将节点分为若干个簇(Cluster),每个簇由一个簇头节点(Cluster Head)负责管理。
分簇控制可以提高网络的能效和可扩展性,减少网络中的冲突和能量消耗。
下面将介绍几种常见的分簇控制方法。
一种常用的分簇控制方法是基于距离的分簇(Distance-based Clustering)。
该方法根据节点之间的距离将节点划分为不同的簇。
具体来说,节点选择离自己最近的簇头节点作为自己所属的簇。
该方法简单有效,但容易导致簇头节点负载不均衡的问题。
为了解决负载不均衡的问题,一种改进的方法是基于能量的分簇(Energy-based Clustering)。
该方法根据节点的能量水平将节点划分为不同的簇。
具体来说,能量较高的节点更有可能成为簇头节点。
该方法能够均衡地分配节点的能量负载,延长网络的寿命。
除了距离和能量,节点的位置信息也可以用于分簇控制。
一种基于位置的分簇方法是基于虚拟网格的分簇(Grid-based Clustering)。
该方法将网络空间划分为若干个虚拟网格,每个网格由一个簇头节点负责管理。
节点选择离自己所在网格中心最近的簇头节点作为自己所属的簇。
该方法能够减少节点之间的通信开销,提高网络的效率。
另一种基于位置的分簇方法是基于分布的分簇(Distribution-based Clustering)。
无线传感器网络中的数据聚类与分簇算法研究
无线传感器网络中的数据聚类与分簇算法研究第一章引言无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是由大量分布式传感器节点组成的网络,这些节点能够自动感知环境中的各种信息,并将收集到的数据通过无线通信传输给汇聚节点。
在实际应用中,由于节点数量庞大、自组织性强以及传感器资源有限等特点,数据聚类与分簇算法成为无线传感器网络中重要的研究内容。
第二章无线传感器网络中的数据聚类算法2.1 数据聚类的定义与目标数据聚类旨在将相似的数据对象划分为一组,不相似的数据对象划分到不同的组中。
聚类算法的目标是使同一组内的数据对象相似度最大化,不同组之间的相似度最小化。
2.2 传统数据聚类算法在WSN中的局限性对于传统的数据聚类算法,如K-means等,在WSN中存在着一些局限性。
首先,传统算法对于大规模网络处理效率低下,很难适应节点数量庞大的情况。
其次,传统算法在节点功耗、网络稳定性等方面无法满足WSN的需求。
因此,需要针对WSN的特点设计适用的数据聚类算法。
2.3 基于能量优化的数据聚类算法为了提高WSN的能源利用效率,一些基于能量优化的数据聚类算法被提出。
这些算法通过调整网络中各个节点的工作状态或选择合适的簇头节点,来降低整个网络的能耗。
第三章无线传感器网络中的分簇算法3.1 分簇的定义与目标分簇是将无线传感器网络中的传感器节点组织成一个个集群的过程。
分簇算法的目标是在维护网络整体功能的前提下,实现资源的合理利用,延长网络寿命。
3.2 低延时分簇算法低延时分簇算法旨在减少数据传输的延迟,提高网络的响应速度。
常见的低延时分簇算法有LEACH和PEGASIS等。
3.3 均衡能量分簇算法均衡能量分簇算法考虑到节点的能量消耗不均衡问题,通过合理地选择簇头节点实现能量的平衡分布,从而延长网络寿命。
第四章算法性能评估与比较4.1 算法性能评估指标算法性能评估指标包括簇头节点选举延时、网络生命周期、能耗等方面的指标。
无线传感网络的分级分簇算法研究
西部大开发・ 中旬
工 程 与 技 术
无线 传 感 网络 的分 级分 簇 算 法研 究
王 亚婷 .张
摘
昊 .田力冬
西安 7 1 0 0 7 2 )
( 西j 工 业 大 学 理 学 院 ,陕 西
要: 随着无线通信传感器以及微机 系统等技术的 日益成熟, 传感器信息获取技术也逐渐向集成化、 微型化和网络化的方向发展 , 无
针对 这一 点进 行改 进 。
三、 改进算 法 的优 越性 分析
为证 明分 级算 法 的优越 性 ,我 们对 网络 中 的能量 消耗情 况进 行 了分 析 。可将 网络 中的能量 简化 的分 为 三部 分 : 簇 头 节 点收 集来 自 该 簇 内 的普通 节点 传送 的数据 时消 耗 的能量 , 节 点 间传 输数 据 时消 耗在传 输路 径上 的能 量 , 以及所 有节 点采集 数据 消耗 的能 量 。 对于第 一部 分 的能量 ,可 以 由网络全局 负载 均值 与簇 头数 目的 乘积 简化 表示 。对 于第 二 部分 的能 量 , 以 网络 中信 息传 输距 离 与 能 量 消耗 的关 系为 理论 依据 也可 以建 立具 体 的计 算模 型 , 即设 定 一个 距离 阈值 . 当两 节 点 间 的传 输距 离 大 于该 阈值 时 , 能耗 与距 离 的 四 次 方成 正 比 : 当两 节 点 间 的传 输距 离 小 于等 于 该 阈值 时 , 能 耗 与距 离 的二 次方 成 正 比。对于 第 三部分 的能 量 , 由于每 个节 点传 输 其 能 力 范 围 内最 多的 数据 时 , 其 消 耗 的能 量 是一 定 的 , 只需 确定 当前 网 络 中 的节 点数 目 , 便 可容 易 的表示 这部分 的能 量 。 将 以上三 部分合 并得 到完 整 的能量模 型 ,分别将 其 应用 在经 典 的L E A C H算 法 与改进 的分 级分 簇算 法 中 , 通 过 仿真 实验 , 得 到 的结 果 显示 :多 级 的分簇 算 法优 于传 统 的 L E A C H算 法 ,网 络分 为多 层 后. 其 生存 时间可 以达 到原 来的 1 . 7 5 倍。 四、 小 结 改 进后 的分级 分 簇式算 法延 长 了网络 的寿命 , 也 比较 稳定 , 但 该 算法也 存在 不 足 。 如 何 明确 的给出确 定任 意一个 网络 的最 优层 数 的 方法 ; 综 合 考虑 无 线传 感 网络 的多 方 面性 能 特 征 , 如 何更 合 理 的选 取簇 头 节点 : 如 何 使设 计 的算 法具 有 更好 的适 用性 和普 遍性 ; 这 些 将 是进一 步研 究需 要主 要的 问题 。
无线传感器网络的分簇时间同步算法研究
无线传感器网络的分簇时间同步算法研究陶志勇;胡明;方宁【摘要】Time synchronization is the basis of the important technology of wireless sensor network, Low energy consumption and high accuracy are important technical requirements of time synchronization for wireless sensor network. Briefly describing the classic time synchronization of wireless sensor network algorithm and are compared, Specifically describes the improved cluster —based mechanism and the combi-ination of improved algorithms of PTSN and DTMS. Improvement of Clustering and DMTS save energy, and in the case of high precision the improved algorithm of PTSN also saves some energy. This approach not only reduce the network's energy consumption, but also ensures the accuracy of the network.%时间同步技术是无线传感器网络许多关键技术实现的基础,低耗能和高精度是无线传感器网络时间同步算法的重要技术要求;简要阐述了无线传感器网络的经典时间同步算法并进行了比较,具体介绍了基于分簇改进机制的,融合了PTSN 改进算法和DMTS算法的时间同步技术;分簇改进机制和DMTS节约能量,而PTSN改进算法在精度高的情况下,复杂度较低,也节约了部分能量;此方法减少了网络的能量消耗,同时也保证了网络的精度.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)007【总页数】4页(P2010-2013)【关键词】无线传感器网络;分簇;时间同步;DMTS;TPSN【作者】陶志勇;胡明;方宁【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105【正文语种】中文【中图分类】TH3930 引言随着现代微电子技术、微机电系统、片上系统SoC、纳米材料、无线通信技术、信号处理技术、计算机网络技术等得进步以及互联网的迅猛发展,促进了低成本、低功耗的微型多功能传感器的快速发展。
无线传感器网络HEED分簇协议的研究与改进
无线传感器网络HEED分簇协议的研究与改进无线传感器网络(WSN)是一种由许多称为无线传感器的小型设备组成的网络,这些设备通过无线信号进行通信和数据传输。
因为这些传感器通常被放置在开放环境中,所以保障其能源供应是无线传感器网络中的一个非常重要的问题。
因此,如何优化网络的能量消耗已成为WSN研究的一个核心问题之一。
HEED(Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering)是一种针对无线传感器网络的分簇协议,它利用了分簇技术和一些其他策略以降低网络的总能量消耗。
HEED协议可以非常有效地处理网络中的数据流,减少传感器节点之间的传输量,减少冗余数据和冲突,从而提升了网络的能量效率和生命周期。
然而,在具体应用中,HEED协议还存在一些问题。
比如,HEED协议存在负载不均衡的问题。
因为传感器节点的聚类是基于节点能量和距离的,所以它无法均衡地分配负载。
此外,当网络的拓扑结构发生变化时,HEED协议也需要重新聚类,这可能耗费大量时间和能量。
为了解决HEED协议存在的问题,研究人员进行了很多改进尝试。
例如,一些改进HEED的方法利用了仿生学中的启发性信息和统计学方法等新技术,更加高效地处理了网络中的数据流,并调整了传感器节点聚类的机制。
此外,还有一些改进方法只是针对HEED协议的局部问题,例如该协议低效的节点选择机制和定期重组的机制。
总体而言,HEED协议是一种高效的无线传感器网络分簇协议,可以在降低网络能量消耗的同时,更好地处理网络中的数据流。
未来研究可以探索新的技术和方法以进一步完善其性能和适用范围,并进一步推广和应用无线传感器网络技术。
无线传感器网络中信道接入分簇算法的研究
d e d a d a n w a n lAc es B sd lse ( ABC) a i mei o muig rtc l u e n e Ch n e c s - ae C utr C rh t fr t c t poo o mo e ih c n rd c h n d lwhc a e u e te
文 章 编 号 10 — 3 1 (0 6 0 — 0 2 0 文 献 标 识 码 A 0 2 8 3 - 20 )7 0 2 — 6 中图 分 类 号 T 2 2 T 3 3 P 1 ;P 9
Re e r h o e g f ce c o iee s S n o t r s M o e s a c f En r y Ef in y f r W r ls e s r Ne wo k i dl
e e g c nu i rp u d d a d h l ei o i ls s n o ewok ytm i rln e .ial te i lt n nr y o s me s o o n e n te i t p f me f wr e s e s r n t r sse e s oo g dFn l h s p y, muai o
rs l r ie y OP T eut ae gv n b NE . s Ke wo d :W i ls e srNew r ( N) cu tr ai mei, t g p oo o ,h n e c es y rs r e s S n o to k WS ,ls r h t mui rtc lc a n la c s e e t c n
C ie e Ac d my o ce c s S a g a 0 0 0) h n s a e fS in e , h n h i2 0 5
一种基于分簇的分布式无线传感器网络拓扑控制算法研究
ag rt m ( S ) t o sr c u tb e t p lg . Sm ua in s o h t t e a ea e l k ln t n lo ih M T o c n tu ta s i l o oo y a i lt h ws t a h v r g i e g h a d o n n d ’d g e slw e ,a d a ea en d ’ta s iso o ri lwe ,wh c a st ec n e to sr — o e e r ei o r n v r g o e r n m s in p we s o r ih me n h o t n in i e
维普资讯
第2 1卷
第 6期
传 感 技 术 学 报
C NES OUR L OF S S RS A HI E J NA EN O ND C A TUA ORS T
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Vo . No. 1 21 6
20 0 8年 6月
J n 2 0 u .08
关键 词 : 无线传感器 网络 ; 分簇 ; 局部最小 生成树 ; 拓扑控 制 ; D C CT
中 图分 类 号 : P 9 . 2 T 3 30
文 献标 识码 : A
文章编 号 :0 41 9 (O 8 O —O 5O 1 0 -6 9 2 O ) 61 5 一6
网络拓 扑控 制对 于无 线 自组 织 的传 感器 网络 来
议的效率 , 为数据融合 、 r 同步、 H ̄ e- i 目标定位等多方
面奠定基 础 , 利 于 节 省 节点 的能 量 来 延 长 网 络 的 有 寿命 。
收集 全 局信 息在 实 际 中难 以实 现 。因此 目前 的研究 主要 集 中 于分布 式方 案 。
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传感网分簇算法研究及其进展2009-09-25作者:胡静,沈连丰摘要:作为网络拓扑控制的有效方式之一,分簇算法可显著降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络吞吐率。
文章基于无线传感器网络分簇的架构,对目前主流的分簇算法进行归纳分类。
针对无线传感器网络分簇算法设计中存在的难点,文章给出了解决难点的部分成果,并对进一步的研究进行了展望。
关键字:无线传感器网络;分簇算法;拓扑控制;簇头英文摘要:As one of the efficient ways of network topology control, clustering algorithms can reduce the energy consumption of the network and obviously improve the throughput ratio. Based on the architecture of clustering in WSN, the article classifies the representative clustering algorithms. The article analyzes the difficulties and problems in the algorithm design and illustrates some of the results; and further research ofthis area is foreseen.英文关键字:wireless sensor network; clustering algorithm; topology control; cluster head基金项目:国家重点基础研究发展规划(“973”计划)项目(2007CB310606);东南大学移动通信国家重点实验室自主研究课题资助项目(2008A08、2008B05b)无线传感器网络(WSN)在军事、环境监测、工业控制、智能家居和城市交通等方面都有重要的实用价值,已成为热点研究领域之一[1]。
对应于不同的应用需求,各种WSN在硬件平台、软件系统和通信协议上都存在较大差异。
从网络拓扑的角度看,WSN 可以被分为平面结构以及分簇结构两大类。
平面结构中WSN各节点的地位都是平等的,而在分簇结构中,网络中的节点被划分为若干个称为簇的节点集合,每个簇通常由一个簇头节点和多个成员节点组成,簇头负责管理和控制簇成员节点的工作,同时负责簇内数据收集及簇间数据转发。
与平面结构相比,采用分簇结构的WSN具有能量效率高、可扩展性好等优点,但是如何选取簇头、划分簇类,需要合适的分簇算法加以解决。
适用于WSN的分簇算法已成为WSN研究领域的核心技术之一。
1 WSN中的分簇架构在采用分簇结构的无线传感器网络中,网络节点被划分为若干个簇。
每个簇通常由一个簇头节点(CH)以及多个成员节点(MN)组成。
成员节点只与簇头通信,簇头与簇头构成高一级的虚拟骨干网,负责簇内的数据融合和簇间数据转发。
因为簇头节点的能量消耗较大,通常采用周期性选择簇头节点的方法均衡网络中节点能量的消耗。
簇头的集合形成连通统治集(CDS),因为获得最优CDS是NPC问题,因此实际提出的算法均为启发式的。
图1给出了分簇结构以及簇内与簇间的数据流向。
WSN采用分簇结构具有如下一些显著的优点:在满足一定约束条件情况下(例如覆盖范围与采样精度要求等),簇成员节点可以在某些时间段内关闭通信模块,大幅度减少空闲等待状况的能量消耗,因此可节省能量。
簇头通常负责采集簇成员发送来的数据,这些数据具有较大的相关性,因此可以采用数据融合算法,在保证信息量的情况下降低数据通信量,降低数据转发的能量开销。
因为采用层次结构,簇成员只需了解到所属簇头的路由信息,簇头只需了解簇头间的路由信息,因此可降低路由协议的复杂度,减少路由表项数目,路由维护开销也随之降低。
具有较好的可扩展性能,更加适合于大规模WSN的应用场景。
2.1 集中式/分布式算法根据是否存在一个中心控制节点(通常是基站)负责整个网络的簇划分,分簇算法可分为集中式与分布式两类。
典型的集中式算法有LEACH-C[2]、APTEEN[3]等。
我们提出的基于径向基函数(RBF)的分簇算法[4]也属于此类。
中心控制节点通常有持续的电源供应、较高的存储与计算能力,并能获得网络的全局信息(如每个节点的位置以及剩余能量等),因此可以采用复杂的算法获得优化的分簇结果。
但是由于普通无线传感器节点能量有限,计算与通信能力不强,因此对于大型的WSN,集中式算法在灵活性、可扩展性以及健壮性等方面存在缺陷,例如很多集中式算法要求获得节点的剩余能量,因为传感器节点运行中能量不断下降,所以必须隔一段时间就得通知中心控制点更新剩余能量信息,这就造成大量额外数据包的传输,使算法的开销过大。
与集中式算法不同,分布式算法一般只需要相邻节点之间互相交换信息,甚至不考虑相邻节点独立作出判断,这类算法简单、高效、灵活,因此更适用于大规模WSN。
目前大部分经典的WSN分簇算法如LEACH、HEED[5]等,都属于分布式算法,Hausdorff算法[6]、响应式分布分簇算法(RDCA)[7]也属于这一类。
2.2 基于地理位置/地理位置无关算法根据是否需要借助GPS获得节点的地理位置,可以将分簇算法分为基于地理位置的算法与地理位置无关算法两类。
典型的基于地理位置的算法有GAF[8]等,其他大部分常见的分簇算法,如LEACH与HEED算法等,都不需要借助于地理位置信息。
基于地理位置的算法有的需要获得全局信息,有的只需要通过广播包获得相邻节点的位置信息。
因为传感器网络节点数量大,单个节点造价低、能量有限,而GPS模块不但成本高而且会额外消耗节点能量,因此为每个节点都配备GPS模块是不经济的。
通常的做法是在网络中设置少量信标节点,一般是通过携带GPS定位设备获得自身的精确位置,然后其他传感器节点通过信标节点的位置信息根据一定的定位算法获得自身的位置。
常用的定位算法有到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、接收信号强度指示(RSSI)、到达角度(AOA)和距离向量-跳数(DV-Hop)[9]等。
不过在室内、水下或森林等有障碍环境中无法使用GPS系统,使其应用受到一定限制。
基于地理位置的分簇算法一般假设节点已知自身的精确位置,而如何获得自身位置信息则不包括在算法内。
2.3 确定性/随机性算法在网络拓扑结构与每个节点的剩余能量不变的情况下,根据分簇算法是否能取得确定结果,可将其分为确定性与随机性算法。
在确定性算法中,节点必须等待某个特定事件发生或某些特定节点已宣布自己的角色(CH还是MN)后,才能做出决定。
例如DCA算法[10]必须等待所有权值高于自己的相邻节点宣布成为CH或者加入到某个簇后,才能确定自身是成为CH还是MN。
确定性算法的一个不足之处就是收敛时间依赖于网络规模,DCA算法的时间复杂度为O(d ),d 为网络直径(通常用跳数来定义),在最差情况下(节点线性分布),d 可达到n -1(n为节点个数)。
此外网络的鲁棒性不好,如果一个节点在拓扑发现阶段后失效,可能造成其相邻节点陷入无限期等待。
为消除这种现象,一些算法,例如ACE算法限制节点在一定次数(如5次后)结束循环等待[11]。
随机性算法根据一定的概率确定节点是否成为簇头。
LEACH算法中节点成为簇头的概率仅与过去若干轮次中节点自身的状态有关,HEED算法中的概率与剩余能量有关,还有一些算法同时考虑了节点度等多种参数。
随机性算法分簇结果的优化程度通常不如确定性算法,但是收敛速度较快,开销较小,鲁棒性好,特别适合于大规模网络。
2.4 单层/多层算法根据算法产生的最终拓扑结构,可分为单层和多层算法。
单层算法只进行一次分簇,目前提出的大部分分簇算法,如LEACH、HEAD、GAF等都属于此类,而多层算法在前一次分簇选举出的簇头基础上继续进行分簇,选举出第二层簇头和簇成员节点,随后可以进行第三层、第四层等簇头选举。
多层算法一般只用于超大规模WSN,算法较为复杂。
文献[12]提出了一种多层算法(层数从1到5),该算法以最小化系统整体能量消耗为目标,推导出系统整体能量消耗的解析式,然后通过数值计算求出不同节点密度条件下的最优解。
2.5 簇内单跳/多跳算法根据簇内MN到CH的跳数,可分为簇内单跳与簇内多跳算法,也可采用单跳算法的MN直接与CH进行通信,而多跳算法中的MN可通过其他MH中继与CH进行通信。
LEACH、HEED等算法采用单跳方式,而Max-min D等算法使用多跳方式。
Mhatre等对簇内单跳和多跳的情况做了深入研究[13],提出以簇内第一个节点死亡作为簇的生命周期(不考虑CH的能耗)并假设所有MN的初始能量相同。
单跳情况下,离CH越远的MN越早耗尽能量;多跳情况下,如果MN的发射功率相同,则离CH最近的MN因为负担的中继任务最重故消耗的能量最多。
其分析存在的缺陷是只考虑了节点发送以及接收状态下消耗的能量,没有考虑空闲状态下的能量消耗。
目前很多WSN引入节点睡眠/唤醒机制,在无感知以及数据传送的情况下关闭射频电路以节省能量。
当引入这种机制后,网络拓扑会发生动态变化,很难给出一个确定性的解析式,一般只能采用概率分析的方法并通过仿真得出结果。
当采用单跳模式时,MN与CH的通信可以采用TDMA方式,每个MN分配一个时隙,数据传送只在指配的时隙中进行,其余时间处于睡眠状态,大大降低了节点处于空闲状态的时间(如LEACH)。
而采用多跳模式时,因为节点还需考虑数据中继问题,不可避免会耗费较多的等待时间。
从这一点上看,单跳方式与多跳方式相比具有一定优势。
3 分簇算法设计难点从网络协议分层上看,分簇算法可以看做是拓扑控制的一大类,位于MAC层与网络层之间。
在算法设计中,需要考虑网络连通性、CH轮转频率、簇半径优化以及节点同步等一系列问题,对这些问题的深入研究可以从跨层设计的角度,结合MAC层、网络层甚至应用层进行。
3.1 连通性问题WSN中,保持节点到基站的连通性是极为重要的。
对于采用分簇结构的无线传感器而言,连通性问题包括MN到CH(簇内通信)以及CH到基站(簇间通信)两个层次的连通性。
如前所述,簇内通信分为单跳与多跳两种模式,一般由成簇算法确保连通性问题。
而簇间通信需要通过虚拟骨干网进行,根据构成虚拟骨干网的节点不同,可将簇间通信分为两大类。
大部分虚拟骨干网完全由CH节点构成(如HEED算法),为保证连通性,这一类算法要求节点发射功率可调,且CH的密度和覆盖范围满足一定的条件[14];另一些虚拟骨干网则由CH和簇边缘的网关节点(GN)构成,如CEC算法[15],一般适用于使用固定发射功率的网络。