无线传感器网络分簇算法的仿真研究

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无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法研究

无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由许多分布式，具有感知、处理和通信能力的传感器节点组成的智能传感系统。

传感器节点通过无线通信进行信息交换和协作，并将采集到的信息传递给应用系统或用户。

由于传感器节点部署环境通常是固定的，而且大多数情况下传感器节点所需的能源来源是有限的，因此如何减少无线传感器网络的能耗成为无线传感网络研究的一个重要问题。

分簇技术是解决无线传感器网络能耗问题的一种有效手段之一，该技术将传感器节点按照一定的规则分成多个簇，将簇头选举出来，并通过簇头对传感器节点进行协调和管理，这样可以达到减少能耗、延长网络寿命的效果。

目前，基于分簇的能耗优化算法是无线传感器网络能耗优化研究的重点方向之一。

无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法研究从以下几个方面进行探究：1.簇头选举算法研究簇头选举算法是分簇技术中的核心问题，如何选取具有较好的能力和生存能力的节点作为簇头，对于提高整个网络的能量效率至关重要。

目前，常用的簇头选举算法有轮流选簇、基于能量阀值的选簇、基于节点距离和能量等级的选簇、基于负载均衡的选簇等方法。

不同的选簇算法，适用于不同的网络场景，选择合适的选簇算法对于改善无线传感器网络的能源消耗有着非常重要的作用。

2.簇形成算法研究簇形成算法是指按照一定的原则把传感器节点分成若干个簇的算法。

目前，K-Means 算法和 LEACH 算法是最为典型的簇形成算法。

K-Means 算法在线聚类算法，算法计算复杂度较低，在分簇效果上也比较优秀。

在该算法下，传感器节点通过协作完成数据采集和处理的任务，并将数据传输给簇中的簇头节点，簇头节点负责数据的集中存储和处理。

该算法的缺点是不适合大规模无线传感器网络，且对物理环境要求较高。

LEACH 算法是一种基于概率型轮询策略的簇形成算法，LEACH 算法中每个节点节点有相等的概率成为簇头，有效降低了能量损失，且具有良好的网络负载均衡性。

无线传感器网络节点调度优化分簇算法研究

ｔｎｏｅｎａｏｅｈｏｇｃｄｕｉｇｍｅｈｄｏｌｍｐｏｄｅｆｃｉｅｙｒｄｃｈｅｎｉｆｒｄｕｄｎｔｎｄｓｔｒｕｈｓｈｅｌｎｔｏｆｃｕｓｃｕｌｆｅｔｖｌｅｕｅｔｕｍｂｒｏｒ — ｏｅｉｈｅｎｅｗｏｋｏｅｆｗｏｋｎｄｎｔｔｒａｄｓｖｄｐｅｏｎｆｎｔｒｎｒｙｎａｅｒｒｕｄｏｅｗｏｋｅｅｇ．Ｔｈｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｏｈａｏａｉｇｗｉｔｒｃｕｓｅｎｇａｇｒｔｗｉｕｔｃｎ— ｉｌｔｏｅｕｔｈｗｓｔｔｃｍｐｒｎｔｏｈｅｌｔｒｌｏｉｈｉｈｍｔｈｏｏｓｄｒｎｇｏｉｌｓｈｄｉｆｒｄｕｄａｔｎｄｓ，ｔｌｏｉｈｅｆｃｉｅｙｉｒｖｓｔｎｒｙｕｔｉａｉｎｏｈｅｗｏｋａｉｅｉｐｔｍａｃｅｕｌｎｇｏｅｎｎｏｅｈｅａｇｒｔｍｆｅｔｖｌｍｐｏｅｈｅｅｅｇｉｚｔｏｆｔｅｎｔｒｎｄｌ
无线传感器网络（Ｎ由部署在检测区域内大量的廉价ＷＳ）
微型传感器节点组成，过无线通信方式形成一个多跳的自组通
有较大的概率暂时成为簇头；次参数依赖于簇内节点的通信代
价。虽然改进算法更加有效地节约了网络能耗和延长了网络
ｓｈｄｌｇｆｉｌｓｓｎｏｅｏｋ（ＡＳ，ｎｗｉｅｏｋｓｒｉｕｌｙｗｓｎｔｎｃ —ｏｎｎｎｅｔｉａｃｅｕｉｒｒｅｅｓｒｔｒｓＣＮ）ｉｈｃｎｔｒｅｖｅｑａｉａｏｋｏｋｄｗ，ａｄｕｄｒｈｓｕ — ｎｏｗｅｓｎｗｈｗｃｔｅｔ

无线传感器网络基于能量和距离的分簇路由算法研究

足．对其不足提出一种基于能量和距离的分簇路由算法算法根据通信过程中的能量损针耗重新计算了最优分簇数。首的选择充分考虑节点剩余能量，簇同时，首问根据通信距离簇的长短采用基于阈值的单跳与多跳相结合的通信方式最后在ＮＳ２平台上进行仿真仿真结果表明，Ｌａｈ算法相比，与ｅｃ改进算法综合考虑了能量和距离因素，有效地均衡节点能能
★基金项目：西省自然科学基金资助项目（．３１１、林师范学院青年科研项目（．１ＹＱＮ２）广Ｎｏ０２０）玉８Ｎｏ２０Ｊｏ７
收稿日期：０２７２２１ —０ — ４修稿日期：０２８１２１ —０ —０
节点的剩余能量．同时．簇首节点直接向基站传输数据．致簇首节点能量消耗不均衡．而不能有效延长导从网络生命周期。针对Ｌａｈ协议存在的问题和不足．ｅｃ本文做出了改进．综合考虑节点剩余能量和簇首通信距离因素．提出一种基于能量和距离的高效分簇路由算
法．真结果表明，仿改进算法比Ｌａｈ算法更能均衡节ｅｃ
点能耗．效利用节点能量，长网络的寿命。有延
１Ｌａｈ算法及其存在的问题ｅｃ

新的无线传感器网络分簇算法探析

节点一样，这就表明簇头已经覆盖了全部的相邻节点。
合，从而提高网络的性能。
参考文献
嗍
［１】胡静，沈连丰，宋铁成，任德盛新的无线传感器网络分簇算法［Ｊｌｌ通信学报，２００８０６（０７）：２０ — ２６．
同时，簇头还可以在集合中进行节点的挑选，其簇头通常都是在所以节点中选择最小的，选择之后，同时发出
息驱动机制就是其以有一个正整数作为每个节点的认证码，其剩余
能量就是节点权值。集中的集合和变量主要包括以下几点：（１）相邻的两个节点进行结合；（２）相邻的两个节点簇头进行结合；（３）相邻的两个节点与下级节
网络直径；（５）算法消息的复杂度为０（ｎ）。
网络模型，以双层结构的为例，簇头节点主要将其他节点所发出的数据进行收集，并通过融合，最后将
融合过的数据向各个基点输送。由于本文是为了解决簇
形成而提出的算法，因此，不要求簇头到基点的传输方
式。也就是说，簇头之间可以选择采用各种方式将数据
对其生成的信息进行处理，当其他节点发出簇头消息被
一
的网络结构上的，并且可以在簇内可以选取多频率等方
式进行节点配置的，通过结合本机的数据对功能进行融
个节点收取时，两个节点就会集合，但假设该节点并
没有被其他节点所覆盖，就表明该节点已经成为覆盖节点，而且还可以在簇内进行信息广播。要是相邻的两个
一
、
网络模型与能量模型
三、算术的简单分析以及仿真
ＲＤＣＡ算法具有以下特征：（１）算法是通过分布的形式执行的，而且算法的执行只依赖相邻的节点信息；（２）在每一个非簇头节点基础上仅采用一个簇头节点；（３）簇头的分散性一定要好，而且任何２个簇头都不可以相邻；（４）算法时间的复杂度是０（ｄ），且ｄ为

基于能量的无线传感器网络分簇算法研究

ｍｏｉｇｎｄｓｗｉｈａｅｏｇｎｌｍｍｏｉ．Ｔｅｏｔｌｎｍｂｒｏｌｓｅｅｄｓｓｌｃｅｖｎｏｅｈｃｒｉａｌｉｒｉｙｂｌｅｈｐｉｕｅｆｃｕｔｒｈａｓｉｅｅｔｄ，ｔｅｅｅｇｓｓｖｄｍａｈｎｒｉａｅｙ
ｔａｈｗｅｓｓｖｄ，ｔｎｒｏｓｈｔｔｅｐｏｒｉａｅｈｅｅｅｇｃｎｕｍｐｉｎｉａａｅｎｄｔｅｗｏｋｌｆｓｐｏｏｇｄ．Ｃｒａｉｅｐｉｔｎｌｄｙｔｏｓｂｌｎｃｄａｈｅｎｔｒｉｉｒｌｎｅｅｅｔｖｏｎｓｉｃｕ
ＰＡＮＦｎｅｇ（ｈｎｚｏｓｔｅｏＬｇｔｎｕｔｅｈｏｇ，ＣａｇｈｕＪｎｓ１１４，ｈｎ）ＣａｇｈｕＩｔｕｆｉｄｓｙＴｃｎｌｙｈｎｚｏｉｇｕ２３６ＣｉａｎｉｔｈＩｒｏａ
ＡＢＴＡＣＯｅｂｓｆｎｅｔｄｎｆｏｔｇｐｏｃｌｌｗｅｅｇｄｐｉｌｔｎｉａｃｙ（ＥＣ，ＳＲＴ：ｎｔａｉｏｕｄｒａｉｇｕｉｒｔｏｏｎｒａａｔｅｃｓｒｇｅｒｈｓｓｎｏｒｎｏ－ｙｖｕｅｉｈｒｈＬＡＨ）
ｔｉｐｐｒａａｙｅｔＳｓｏｔｏｎｎｍｐｏｅｎ．ＨｏＯｕｅｔｅｌｔｄｐｗｅｆｃｅｔｓｗｌａｏｐｏｏｇｈｓａｅｎｌｚｄｉ’ ｈｒｍｉｇａｄｉｒｖｍｅｔｃｗｔｓｈｉｅｏｒｅｉｉｎｌａｅｌｓｔｒｌｎｍｉｙｎｔｏｋＳｓｒｉｅｌｅｉａｈｔｔｐｃｉｈｓｆｌ．Ａｎｏｏｂｌｎｅｐｗｒｃｎｕｔｎｏｏｅｓｗｌａｍｐｏｅｅｗｒｅｖｃｉｓｏｏｉｎｔｉｉｄｆｅｄｈｗｔａａｃｏｅｏｓｍｐｉｆｎｄｓａｅｌｓｉｒｖｏｃｍｍｕｉａｉｎｃｐｂｌｙｉａｓｍｐｒｎ．Ｔｉｐｐｒｐｏｏｅｅｉｅｌｓｅｏｔｇａｇｒｈｗｉｈｃａｇｓｏｎｃｔａａｉｔｓｌｏｉｏｔｔｈｓａｅｒｐｓｓａｒｖｓｄｃｕｔｒｒｕｉｌｏｔｍｈｃｈｎｅｏｉａｎｉｃｕｔｒｈａｓｓｌｃｉｎｆｍａｄｍｏｒｍｎｎｏｅｎｏｄｒｔａａｃｅｗｏｋｌａｓｈｉｌｔｎｒｓｌｈｗｌｓｅｅｄｅｅｔｒｏｏｒｎｏｔｅａｔｐｗｒｉｒｅｂｎｅｎｔｒｏｄ．Ｔｅｓｏｌｍｕａｉｅｕｔｓｏｏｓ

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。

能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇算法的研究

用非均匀分簇的思想，远离汇集节点簇的规模大于靠近汇集节点的簇的规模，使同一区域内簇头节点间用多跳的方式传输数据。仿真结果表明：新算法ＥＣＢＡ较ＩＡＣＥＨ算法，从整体上均衡了节点能耗，延长了网络的生命周期。关键词无线传感器网络；ＥＨ；ＬＡＣ分簇；生命周期

摘
要在对经典的分簇路由算法ＬＡＨ研究的基础之上，ＥＣ提出了一种基于非均匀分簇的新的路由算法ＥＣ。新算法在簇头的确ＢＡ
定和成簇机制上较ＩｃＡＨ做出了一些改进，考虑到节点的剩余能量及最优簇头数目的确定等参数，效避免低能耗节点被选为簇头。采有
总第２７６期
计算机与数字工程
Ｃｏｕｅｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌｇｎｅｉｇｇｔａＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏ．０Ｎｏ１１４．
２８
２１０２年第１期
能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇算法的研究
白凤娥李环
太原００２）３０４（太原理工大学计算机与软件学院
１引言
随着微电子工艺、嵌入式技术、无线通信技术的飞速发展，无线传感器网络（ｒｌｓｅｓｒＮｅｗｒ，Ｗｉｅｓｎｏｔｏｋ简称ＷＳｅＳＮ）逐渐成为当前国际上备受关注、涉及多学科交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。传感器网络是由空间上相互离
ｃｏｓｎｈｏｒｅｒｙｎｄｓｃｕｔｒｈａ．Ｔｈｅｓａｅｏｈｌｓｅａｔｅｗａｒｍｈｉｋｈｖｒａｅｉｅｈａｈｅｎａｈｅｈｏｉｇｔｅｌｗｅｎｅｇｏｅａｌｓｅｅｄｃｌｆｔｅｃｕｔｒｆｒｈｒａｙｆｏｔｅｓｎａｅｇｅｔｒｓｚｓｔｎｔｏｓｅｒｔ

能量高效的无线传感器网络分簇路由算法研究

第２９卷第４期
２１０２年４月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．９Ｎｏ４Ｉ２．
．
Ａｐ．０２ｒ２１
能量高效的无线传感器网络分簇路由算法研究术
ｄｉ１３６／．ｓｎ１０ — ６５２２００ｏ：０．９９ｉｉｓ．０１３９．０１．４．９ｌ
Ｃｌｓｅｉｇｒｕｉｇａｇｒｔｍａｅｎｅｅｇｆｃｅｔｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｕｔｒｎｏｔｌｏｉｈｂｓｄｏｎｒｙｅｉｎｒｌｓｅｓｒｎｔｒｎｉ
ｔｇａｇｒｔｍｗｉＥＨｅｉｏａｅｏｔｅｒｅｏｅｐｏｏｅｌｏｉｍ．ａｍｏｅｅｅｉｔｂｔｎｏｅｆｓｄｕｔｒｉｌｏｈｔＬＡＣｄｃｌｃｍｐｒｄｔｈｓｆｈｒｐｓｄａｇｒｈｎｉｈｅｉｔｔｒｖｎｄｓｉｕｉｆｔｉｔｓｅ．ｒｏｈｒ
计算簇首间的合理距离，网络均匀分簇；次，于跳数及簇首＇前剩余能量构造簇间优化路由树；使其基３－然后用ＯＮＴ＋＋对该算法进行仿真对比分析。仿真结果表明，ＬＡＨ等分簇路由算法相比，用该算法，Ｍｅ与ＥＣ采簇首分布更均匀，高了簇的负载平衡程度，节点的能量更为高效，长了网络的生命周期。提使延

无线传感器网络中基于分簇的多路径路由算法研究的开题报告

无线传感器网络中基于分簇的多路径路由算法研究的开题报告一、研究背景和意义无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由一些用于感知环境和采集数据的无线传感器节点组成，并通过无线信道相互通信共同完成数据传输和处理任务的网络。

它不仅可以应用于环境监测、智能交通、工业自动化等多个领域，而且还可以广泛应用于军事、安防等重要领域。

当前，WSN中的路由算法研究已成为学术研究和工业实际应用的热点，其中，多路径路由算法是WSN中一种重要的路由算法。

它可以使数据在多条路径上传输，提高数据传输的可靠性和实时性，并有效减少网络中的能量消耗。

因此，研究基于分簇的多路径路由算法对于提高WSN网络的传输效率和能量利用率具有重要意义。

二、研究内容和方法本研究将围绕“基于分簇的多路径路由算法”的主题进行研究，主要内容包括以下几个方面：1. 分析WSN中的多路径路由算法，并阐述基于分簇的多路径路由算法的原理和特点；2. 提出一种基于分簇的多路径路由算法，该算法利用分簇技术将WSN节点依照其所处位置、角色等因素进行分组，同时考虑节点能量、网络负载等因素，使数据在多条路径上传输，提高数据传输效率和可靠性；3. 通过建立仿真实验平台，进行算法实现和性能评估，分析算法的优缺点，确定算法的优化方向和改进策略。

本研究将采用文献资料法、仿真实验法和数学分析法相结合的方法进行研究，从理论和实践两个层面深入探讨基于分簇的多路径路由算法在WSN中的应用，并尝试在现有算法中进行优化和改进。

三、研究预期结果和意义通过本研究，我们希望能够完成以下几个方面的成果：1. 对WSN中多路径路由算法的研究进行深入分析，阐述其原理和特点，为后续实验和优化提供理论基础；2. 提出一种基于分簇的多路径路由算法，为WSN中的数据传输提高效率和可靠性，促进无线传感器网络的研究和应用；3. 建立仿真实验平台，验证算法的性能和可行性，为算法的优化和改进提供参考依据；4. 通过实验和仿真，总结算法的优缺点和问题，寻求不断改进和优化的途径，推动无线传感器网络的进一步发展和应用。

无线传感器网络中的覆盖问题及算法研究

无线传感器网络中的覆盖问题及算法研究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，每个节点可以感知环境信息并将其传输给其他节点。

覆盖问题是无线传感器网络中的一个重要问题，指的是如何高效地利用有限数量的传感器节点，使得整个区域被充分覆盖，以便实时监测和获取目标区域的相关信息。

无线传感器网络中的覆盖问题不仅仅是简单的节点布置问题，而是考虑到各种约束条件和问题，如节点有限的能量和计算能力、网络传输的延迟和带宽等。

在设计覆盖算法时，需要综合考虑这些因素，以实现最优的覆盖效果和网络性能。

为了解决无线传感器网络中的覆盖问题，研究者们提出了许多不同的算法和方法。

以下是其中几种常见的算法：1. 贪心算法：贪心算法是最简单和常用的覆盖算法。

它通过每次选择一个最优节点来覆盖未被覆盖的区域，直到所有区域都被覆盖。

贪心算法的优点是简单、易于实现和计算效率高。

然而，贪心算法可能无法找到全局最优解，在节点有限的情况下可能导致覆盖率不高。

2. 排列算法：排列算法是一种基于全排列的覆盖算法。

它将所有节点进行排列组合，然后通过计算每种排列对应的覆盖度来选择最佳排列方式。

排列算法可以得到较高的覆盖率，但其计算复杂度随着节点数量的增加而急剧增加，对于大规模网络不适用。

3. 基于生命周期的覆盖算法：基于生命周期的覆盖算法是为了解决传感器节点能量有限的问题而提出的。

该算法考虑节点的能量消耗，通过动态调整节点的工作状态，延长整个网络的生命周期。

具体方法包括轮流休眠和节点聚合等。

该算法能够有效延长网络寿命，但可能会导致覆盖率降低。

4. 分簇算法：分簇算法将节点分为多个簇，每个簇由一个簇头负责，其他节点则作为簇成员。

簇头负责收集簇内成员节点的数据，并将其传输给其他簇头，最终传输到基站。

通过对节点进行合理的分簇，可以有效减少能量消耗和传输延迟，提高整个网络的覆盖效率。

除了上述的算法外，还有许多其他的覆盖算法被提出和研究，如基于传感器选择的算法、拓扑控制的算法等。

基于K-means的无线传感器网络分簇算法研究

ｂｔｆｈｅｔｌｓｒ．ｈｈｉｆｎｔｌｌｓｒｅｔｓｎｂｅｔｅｕｃｉｒｔｅ，ｔｎｔｕ－ｕｔｒｏＮｃｎｅｅｂｓｃｔｓｔｅｃｏｅｏｉａｃｕｔｎｅｄｏｊｃｖｎｔｎａｅｓｔｄｈｅｓｂｃｓｓｆｏｔｕｅｃｉｉｅｃｒａｉｆｏｅｌｅｈｌｅＷＳａ
ｈａｓｅｄ．
Ｋｅｏｄ：ｒｌｓｅｓｒｅｏｋ（Ｎ；ｌｓｒｇ — ｅｎｌｓｒｇｃｕｔｒｅｄｂｃｅ－ｐｃｓｒｅｄｙｗｒｓＷｉｅｎｏＮｔｒＷＳ）ｃｕｔｉ；Ｋｍａｓｕｔｉ；ｌｓ — ａ；ａｋｄｕｌｔ — ａｅｓＳｗｅｎｃｅｎｅｈｕｅｈ
ｗｈｃｈｗｈｔｔｅＷＳｃｕｔｒｇａｇｒｈｂｓｄｏｈ — ａｓｃｕｔｒｇｃｎｎｔｏｌａｅｅｅｇｎｒｌｎｈｉｆｉｈｓｏｓｔａｈＮｌｓｅｎｌｏｔｍａｅｎｔｅＫｍｅｎｌｓｉａｏｎｙｓｖｎｒｙａｄｐｏｏｇｔｅｌｅｏｉｉｅｎｆｔｅｎｔｏｋ，ｂｔｌｏｉｒｖｈｎｒｙｃｎｕｔｎｏａａｃｄｎｔｏｋａｄｅｓｒｎｆｒｉｔｂｔｎｏｈｌｓｅｎｈｅｗｒｕｓｍｐｏｅｔｅｅｅｇｏｓｍｐｉｆａｂｎｅｅｗｒｎｎｕｅｕｉｍｄｓｒｕｉｆｔｅｃｕｔｒｇａｏｌｏｉｏｉ
关键词：线传感器网络；簇；．值聚类；簇首；首备份无分Ｋ均簇

改进无线传感器网络路由算法的仿真研究

ＡＢＴＲＡＣＴ：ＥＨｌｏｔｍｓｍｏｔｗｄｌｓｄｉｅｓｒｎｔｒｓｏｕｉｇａｇｒｈ，ｂｔｈｌｓｅ — ｅｄＳＬＡＣａｇｒｈｉｉｓｉｅｙｕｅｎｓｎｏｅｗｏｋｆｏｔｌｏｉｍｓｕｅｃｕｔｒｈａｓｒｎｔｔｅｅｔｎｒｏｅｓｎｂｅａｄｓｎｏｏｅｅｅｇｓｉａａｃ．ＴｒｕｈＬｌｃｉｓａｅｎｔｒａｏａｌｎｅｓｒｎｄｎｒｙｉｍｂｌｎｅｈｏｇＥＡＣｒｕｉｇａｇｒｈｏｅｓｒｎｄｓｏＨｏｔｌｏｉｍｆｓｎｏｏｅｎｔｅｅｇｏｓｍｐｉｎｍｏｅｉｇａｄａａｙｉ，ｔｅｐｐｒｐｔｆｒａｄａｍｐｏｅＥｎｒｃｎｕｔｄｌｎｎｌｓｓｈａｅｕｓｏｗｒｎｉｒｖｄＬＡＣＨｒｕｉｇａｇｒｔｍ．Ｉｈ — ｙｏｎｏｔｌｏｉｎｈｎｔｅａｌｇｒｈ，ｍｏｉｒａｅｓｄｖｄｄｉｔｅｅａｒａｒｔ，ａｄｓｔｌｍｐｎｓｕｅｏｍｉｉｚｓａｌｈｃｕｔｒｏｉｍｔｎｔｒａｉｉｉｅｎｏｓｖｒｌａｅｓｆｓｌｏｉｙｎｔｉｃｕｉｇｉｓｄｔｎｍｉｅｔｂｉｌｓｅ — ａｃｅｓｈａｓｅｅｇｏｓｍｐｉｎｅｄｎｒｙｃｎｕｔ．Ｔｅｓｎｈｏｏｈｎｕｉｇｔｅｃｍｍｕｉａｉｎｍｏｅｗｈｃｏｉｅｉｇｅｈｐｗｉｌ — ｏｓｎｒｙｎｃｔｏｄｉｈｃｍｂｎｓｓｎｌｏｔｍｕｔｈｐ，ｅｅｇｈｉ

无线传感网络的分级分簇算法研究

２０１３．０பைடு நூலகம்２
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７１００７２）
（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ＬＥＡＣＨ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ＬＥＡＣＨ算法，网络分为多层后．其生存时间可以达到原来的１．７５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。

无线传感器网络中信道接入分簇算法的研究

ｄｅｄａｄａｎｗａｎｌＡｃｅｓＢｓｄｌｓｅ（ＡＢＣ）ａｉｍｅｉｏｍｕｉｇｒｔｃｌｕｅｎｅＣｈｎｅｃｓ－ａｅＣｕｔｒＣｒｈｔｆｒｔｃｔｐｏｏｏｍｏｅｉｈｃｎｒｄｃｈｎｄｌｗｈｃａｅｕｅｔｅ
文章编号１０ — ３１（０６０ — ０２０文献标识码Ａ０２８３－２０）７０２ — ６中图分类号Ｔ２２Ｔ３３Ｐ１；Ｐ９
ＲｅｅｒｈｏｅｇｆｃｅｃｏｉｅｅｓＳｎｏｔｒｓＭｏｅｓａｃｆＥｎｒｙＥｆｉｎｙｆｒＷｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋｉｄｌ
ｅｅｇｃｎｕｉｒｐｕｄｄａｄｈｌｅｉｏｉｌｓｓｎｏｅｗｏｋｙｔｍｉｒｌｎｅ．ｉａｌｔｅｉｌｔｎｎｒｙｏｓｍｅｓｏｏｎｅｎｔｅｉｔｐｆｍｅｆｗｒｅｓｅｓｒｎｔｒｓｓｅｅｓｏｏｇｄＦｎｌｈｓｐｙ，ｍｕａｉｏ
ｒｓｌｒｉｅｙＯＰＴｅｕｔａｅｇｖｎｂＮＥ．ｓＫｅｗｏｄ：ＷｉｌｓｅｓｒＮｅｗｒ（Ｎ）ｃｕｔｒａｉｍｅｉ，ｔｇｐｏｏｏ，ｈｎｅｃｅｓｙｒｓｒｅｓＳｎｏｔｏｋＷＳ，ｌｓｒｈｔｍｕｉｒｔｃｌｃａｎｌａｃｓｅｅｔｃｎ
ＣｉｅｅＡｃｄｍｙｏｃｅｃｓＳａｇａ０００）ｈｎｓａｅｆＳｉｎｅ，ｈｎｈｉ２０５

无线传感器网络簇头优化分簇算法及其性能仿真

Ｖ０．６Ｎｏ１１２．２
Ｄｅｃ．２６００
无线传感器网络簇头优化分簇算法及其性能仿真
陈静，张晓敏
（山东大学信息科学与工程学院，山东济南２０Ｏ）５１０
（ｈｎ＠ｍａ．ｄ．ｄ．ｎｃｅｊｉｓｕｅｕｃ）ｌ
的时间，同时也提高了基站接收的数据量。
关键词：无线传感器网络；低功耗自适应聚类路由算法；簇头；优化中图分类号：Ｐ９．３Ｔ３３０文献标识码：Ａ
Ｃｌｓｅａｐｔｍｉｅｌｔｒｎｇａｇｒｔｍｕｔｒｈｅｄｓｏｉｚｄｃｕｓｅｉｌｏｉｈ
Ｋｅｏｄ：ＷｉｌｓＳｎｏｅｏｋ（Ｎ；ｏｎｒｄｐｉｅＣｕｔｎｉａｃｙ（ＥＣｌｏｔｍｌｓｒｙｗｒｓｒｅｓｅｓｒｔｒＷＳ）ＬｗＥｅｇＡａｔｌｓｒｇＨｅｒｈＬＡＨ）ａｒｈ；ｃｕｔｅＮｗｙｖｅｉｒｇｉｅ
ｆｒｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｎｔｅｆｒｎｅｓｍｕａｉｎｏｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓａｄｉｓｐｒｏｍａｃｉｌｔｓｏ
ｃＨＥｉｇＺＮＪｎ，ＨＡＮＧＸｉｏｒｉａ— ｎａ（ｃｏｌｆＩｏａｉｃｎｅａｄＥｇｎｅｎ，ｈｎｏｇＵｉｒｔ，ｉｎＳａｄｎ５１０ＣｉＳｈｏｆｒｔｎＳｉｃｎｎｉｅｒｇＳａｄｎｎｅｉＪａｈｎｏｇ２０，ｈｎｏｎｍｏｅｉｖｓｙｎ０ａ）

无线传感器网络分簇算法研究

量，一条最优化的路径，选择然后将融合后的数据以多跳方式传送到基站完成整个网络数据的转输。仿真结果表明，进算改
法在簇头的选举和簇的生成两个阶段都综合考虑了能量和距离更能均衡各个节点能耗，明延长了网络生存周期，高网证提络的通信效率。关键词：无线传感器网络；能量均衡；分簇；由协议路
第２卷第ｌ７２期
文章编号：０６～９４（００）２～０４０１０３８２１１１１— ３
计
算
机
仿
真
２０２０年１月１
无线传感器网络分簇算法研究
陈翔
（州师范大学杭州国际服务工程学院，江杭州３０３）杭浙１０６
（ａｇｈｕＩｓｔｔｏｅｖｅＥｇｅｒｇＨｎｚｏｏｍｌｎｖｒｔ，Ｈｎｚｏ１０６ＣｉａＨｎｚｏｔｕｅｆｒｉｎｉｅｎａｇｈｕＮｒａＵｉｓｙａｇｈｕ３０３，ｈｎ）ｎｉＳｃｎｉｅｉ
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无线传感器网络分簇路由协议的改进与仿真

２相关协议介绍与分析下面针对这三种协议进行全面剖析。２．１ＬＥＡＣＨ协议与ＬＥＡＣＨ — Ｃ协议分析ＬＥＡＣＨ（ＬｏｗＥｎｅｒｇｙＡｄａｐｔｉｖｅＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＨｉｅｒａｒｃｈｙ，ＬＥＡＣＨ）
关键词：无线传感器网络；路由协议；簇；网络生存时间
１概述形成层次结构。在每一次簇变化时，簇首除了广播一般属性外，还广作为一种新的信息获取方式和处理模式的无线传感器网络成播硬门限（ＨａｒｄＴｈｒｅｓｈｏｌｄ，ＨＴ）和软门限（ＳｏｆｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄ，ＳＴ）。这两了热门研究领域。无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ，个门限值用来确定是否需要发送监测数据。当监测数据第一次超过ＷＳＮ）是由一组传感器以ａｄｈｏｃ的方式构成的无线网络，散布在一设置的硬门限时，节点向簇头上报数据，并将当前监测数据保存为个广阔区域数以千计的传感器节点组成。无线传感器网络的随机布监测值（ＳｅｎｓｅｄＶａｌｕｅ，ｓｖ）。软门限是外界条件变化的幅度。如果监设、自组织、环境适应等特点使其在军事、环境、医疗、家庭和其它商测数据与硬门限值相比较，变化幅度大于软门限界定的范围，则节用领域有广阔的应用前景。ＷＳＮ由于工作环境和自身构造所限，对点才向簇首发送最新采集的数据，并将当前监测数据保存为ＳＶ。该于节点的更换和充电也较难实现，要求ＷＳＮ路由协议必须以节约协议通过利用软、硬门限减少了数据传输量，在监测精度与系统能能源为主要目标，最大限度地延长网络生存时间。耗之间取得合理的平衡，因此节省大量能源。分簇算法就是一个重要的研究方面。在分簇路由协议中，网络３Ｉ－ＴＥＥＮ协议及其实现通常被划分为簇（ｃｌｕｓｔｅｒ）。分簇算法ＬＥＡＣＨ是ＷＳＮ中最早提出的该协议的实现有二个前提条件，一是每个节点初始能量均等；分簇路由协议。它的成簇思想贯穿于其后发展出的很多分簇路由协二是每个节点担任簇首期间消耗的能量均等。议中，如ＬＥＡＣＨ — Ｃｔ］￣ＴＥＥＮ等。按照应用模式的不同，将无线ａｄｈｏｃ改进后的Ｉ－ＴＥＥＮ工作过程如下：网络（包括传感器网络和移动ａｄｈｏｃ网络）分为两种类型，即主动簇准备阶段（ｓｅｔ — ｕｐｐｈａｓｅ）：首先进行簇首的选择。为了避免低型（ｐｒｏａｃｔｉｖｅ）和响应型（ｒｅａｃｔｉｖｅ）。主动型无线传感器网络协议如能量级的节点被选为簇首，进一步均衡整个网络的能量负载分布，ＬＥＡＣＨ，是持续监测周围的物质现象，并以恒定速率发送监测数据；针对ＬＥＡＣＨ协议中阈值Ｔ（ｎ）计算公式的不足，本文利用节点能量而响应型无线传感器网络协议如ＴＥＥＮ，是只有被观测变量发生突参数来改进ＴＥＥＮ协议簇首的选择。每个节点都提供对其自身的能源管理功能，以便跟踪能源的消变时，才传送数据。本文在深入研究ＬＥＡＣＨ、ＬＥＡＣＨ— Ｃ路由协议的基础上，对耗状况。在每一回合的簇重构过程中，节点首先查看其剩余能量级，ＬＥＡＣＨ协议在选取簇首上提出了能量自适应的簇首选择机制。结如果能量充足，则调整阈值Ｔ（ｎ），提高其成为簇首的概率。如果能果表明，在针对监视一些突发事件和热点地区的情况下，改进的量较低，则降低阈值Ｔ（ｎ），避免参与簇首选择的行为。调整后的阈Ｉ－ＬＥＡＣＨ协议减少网络通信量，延长了网络生存期，均衡了节点的值Ｔ（ｎ）如式（１）所示，利用改进的阈值，每个节点可以决定是否在能耗。第ｒ＋１回合成为簇首。

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２ＣｌｇｆｈｍｓｙａｄＣｅｃｌｎｉｅｎ，ｉｉａｎｖｒｔ，ｉｈｒｅｏｇａｇ１１０，ｈｎ）．ｏｅｅｏｅｉｒｎｈｍｉｇｅｒｇＱｑｈｒＵｉｓｙＱｑａｉｎｊｎ６０６ＣｉｌＣｔａＥｎｉｅｉｉＨｌｉａ
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。
Ｌｉ，ＩｉｎｈｎＨＥＰｎＩＨｕＬＵＪａ－ｏｇ，ｅｇ
（．ｏｅｅｏｏｍｕｉｔｎａｄＥｅｔｎｃＥｇｎｅｎ，ｉｉａＵｉｒｔ，ｉｈｒｅｏｇｉｇ１１０，ｈｎ；１ＣｌｇｆｍｎｃｉｎｌｒｉｎｉｅｒｇＱｑｒｎｖｓｙＱｑａｉｎｊｎ６０６ＣｉａｌＣａｏｃｏｉｈｅｉｉＨｌａ
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第２卷第５８期
文章编号：０６９４（０１０ — １２０１０ — ３８２１）５０２－４
计
算
机
仿
真
２１年５０１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１１０；．６０６２齐齐哈尔大学化工学院，黑龙江齐齐哈尔１１０）６０６
摘要：针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的问题，提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法。算法对
能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好，且节能高效，实现简单。该算法在每轮运算过程中，利用节点负
ห้องสมุดไป่ตู้
载能力预评估因子和节点能量预评估因子对无线传感器网络进行区域分割，获得能量均衡及负载能力均衡的分区，并在分
ＡＢＴＲＡＣＴ：ｎｖｅｆｔｅｌａａａｃｒｂｅｄｒｎｅｗｏｋｃｕｔｒｎｒｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋｌｓｅｎＳＩｉｗｏｏｄｂｎｅｐｏｌｍｕｇｎｔｒｌｓｅｇｆｉｅｓｓｎｏｅｗｒ，ａｃｕｔｒｇｈｌｉｉｏｅｉａｇｒｔｍａｅｎｉｌｏｈｂｓｄｏｉｍｍｕｅｍｅｒａｔｌｗｒｏｔｚｔｎｉｐｏｏｅ．Ｉｅｅｅｇ — ｅｅｏｅｅｕｅｒｎｎｍｏｙｐｒｉｅｓａｍｐｉａｉｒｐｓｄｎｔｎｒｙｈｔｒｇｎｏｓｔｋｅ — ｃｍｉｏｓｈｎｗｏｖｒｎｎｓｈｇｒｔｍａｅｔｒａａｔｂｌｙｃｌｂｌｙａｄｅｅｇｆｃｅｔｏｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｎｓｉｍｅｔ，ｔｅａｏｈｈｓｂｔｄｐａｉｔ，ｓａａｉｔｎｎｒｅｉｉｎｒｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ，ａｄｉｏｌｉｅｉｉｙｆｅｙｔｅｉ．Ｔｅａｇｒｈｓｇｎｅｈｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋａｅｎｎｄｅｉｕｎｒｙａｄｎｄｐｅｓａｏｒａｚｌｅｈｏｔｍｅｍｅｔｓｔｅｗｉｅｓｓｎｏｅｗｒｓｂｓｄｏｏｅｒｓｄａｅｅｇｎｏｅｓａ－ｌｉｅｌｉｇｂａｎｓａｐｐｉｔａｔｉｎ，ａｄｓｌｃｓｔｅｃｕｔｒｈａｎｔｅｐｒｔｎｙｔｅｉｍｕｅｍｅｒａｔｃｅｎ，ｏｔｉｅｐｒｒａｅｐｒｔｓｎｅｅｔｈｌｓｅｅｄｉｈａｔｉｓｂｈｍｎｍｏｙｐｒｌｏｉｏｉｏｉｓｒｏｍａｅｓｒｈｔｔｅｃｕｔｒｈａａｉｈｅｅｇ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗａｈｌｏｔｍｈｓｇｏｅｕｔｗａｔｔｋｕｅｔａｈｌｓｅｄｈｓｈｇｎｒｙｉｌｔｅｕｔｓｏｔｔｅａｇｒｈａｏｄｒｓｌｈｅｏｓｈｔｉｓｉｎｒｙｅｆｉｎｙａｄｌａａａｃ，ａｄｅｔｎｓｔｅｎｔｏｋｌｅａｄｓｏｅｓｔｅｃｎｔｕｔｎｏｌｓｅｉ．ｎｅｅｇｆｃｅｃｎｏｄｂｎｅｎｘｅｄｈｅｗｒｉｈ￣ｎｏｓｒｃｉｆｃｕｔｒｔｉｌｆｎｈｏｍｅＴｅｅｏｅ，ｔｅａｇｒｈｉｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋａｏｅｅａｃｒｓｌｉｇｔｅｉａａｃｓｕ．ｈｒｆｒｈｏｔｍｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｈｓｓｍｅｒｌｖｎｅｆｏｖｎｍｂｎｅｉｅｌｉｏｈｌｓ
关键词：无线传感网络；分簇算法；免役记忆粒子群优化；负载均衡
中圈分类号：＇９１３３Ｐ文献标识码：Ｂ
ＷｉｅｅｓＳｎｏｔｒｓＳｍｕａｉｎＳｕｎＣｌｔｒｎｇＡｌｏｉｈｓｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋｉｌｔｏｔｄｙｏｕｓｅｉｇｒｔｍ