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基于能量等级的分簇拓扑控制算法

计算机科学 2014年第3期41卷 96-99页

作者：李朋飞李志华尹熙孙雅张华伟江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122 江南大学物联网应用技术教育部工程研究中心无锡214122

针对无线传感器网络中节点能耗不均匀和节点容易过早死亡的问题,提出了基于能量等级的分簇拓扑控制算法ELBC和多跳M-ELBC算法。通过在簇头选择策略中引入能量等级的概念并考虑基站位置影响,上述算法根据网络的整体能量状况动态调节各因... 详细信息

针对无线传感器网络中节点能耗不均匀和节点容易过早死亡的问题,提出了基于能量等级的分簇拓扑控制算法ELBC和多跳M-ELBC算法。通过在簇头选择策略中引入能量等级的概念并考虑基站位置影响,上述算法根据网络的整体能量状况动态调节各因素在簇头选择过程中的权重,来有效地保证簇头的合理分布,均衡能量消耗;同时根据节点剩余能量对偏向参数进行优化,来提升高能量节点在簇头竞争中的竞争力,避免低能量节点过早死亡。仿真结果表明,ELBC和M-ELBC算法能够有效地推迟死亡节点的出现时间,均衡节点能耗,延长网络生存时间。

关键词：分簇拓扑控制 EBAPC算法 ELBC算法 M-ELBC算法

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无线传感器网络分簇拓扑控制算法研究

无线传感器网络分簇拓扑控制算法研究

作者：崔可想江南大学

学位级别：硕士

无线传感网络拓扑控制是研究传感节点能量分配策略、路由协议、节点定位和节点布局等问题的基础。层次型拓扑控制是拓扑控制策略中非常重要的一种方法，层次型拓扑控制是指通过选择合适的簇头节点，将网络分割成多个层次的数据传输子网... 详细信息

无线传感网络拓扑控制是研究传感节点能量分配策略、路由协议、节点定位和节点布局等问题的基础。层次型拓扑控制是拓扑控制策略中非常重要的一种方法，层次型拓扑控制是指通过选择合适的簇头节点，将网络分割成多个层次的数据传输子网。层次型结构可使非簇头节点在没有进行通信的时候进入到休眠状态，同时在簇头节点上对接收的数据包进行数据融合处理，从而通过减少发送的数据量来达到节能的目的。在层次型拓扑控制中，簇头的选择策略以及如何减轻簇头节点负载过重是研究的重点，也是使得网络中的能量消耗均衡、以及延长网络寿命的关键所在。基于这样的认识，论文研究分析了现有典型的几种拓扑控制算法的特点，认识到了影响拓扑控制的一些新因素，找到了一些新的措施和方法，并进行了有关层次型拓扑控制算法的研究和分析。本文的主要工作及创新一并概括如下： (1)分析和研究了著名的LEACH算法，针对LEACH算法在分簇和簇头选择方面存在随机性，并没有考虑到节点的剩余能量以及节点之间的距离因素，导致能量消耗较多、过快的问题，提出了基于能量的EBAPC分簇网络拓扑控制算法，算法通过引进适应度因子的新定义，借鉴仿射传播AP聚类算法中聚类中心的选择策略来选择簇头，考虑到了节点的剩余能量及节点与簇头之间的距离等因素，使网络中剩余能量较多的节点有更大的机会成为簇头，从而有效地避免了LEACH算法因随机选择簇头，容易导致能耗过多问题，使得簇头更加均匀地分布在规定的区域内。通过与其它算法从簇头的分布情况、网络总能量的消耗情况和网络节点存活率三方面进行比较，结果表明了EBAPC算法有较好的性能。 (2)在单跳EBAPC算法的基础上，针对EBAPC算法中的簇头节点负载过重，导致远离基站的簇头节点能量消耗过快，进一步研究提出了多跳EBAPC-M网络拓扑控制算法。EBAPC-M算法继承了EBAPC算的优点，而且EBAPC-M算法在簇头与基站通信时，利用分区多跳模型，避免了EBAPC算法簇头节点负载过重的问题，从而避免了远离基站的簇头节点能耗过快的问题。并同样从簇头在网络中的分布情况、网络总能量的消耗速率和网络节点存活率三方面对EBAPC-M、EBAPC和LEACH算法进行实验比较，结果发现EBAPC-M算法比EBAPC算法和LEACH算法有效地延长了网络的生存时间，提高了网络能量的利用率。（3）本文的EBAPC和EBAPC-M算法同著名的LEACH算法比，时间复杂度并没有提高。

关键词：无线传感网络分簇拓扑控制分簇 LEACH算法 EBAPC算法适应度因子 EBAPC-M算法

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无线传感器网络分簇拓扑控制算法研究

无线传感器网络分簇拓扑控制算法研究

作者：王惠珠重庆邮电大学

学位级别：硕士

分簇拓扑控制算法能够有效均衡网络能耗以及延长网络生存时间,是无线传感器网络的主要研究内容之一。分簇拓扑控制策略通过选择合适的簇头,将网络分割为多个层次的数据传输子网,在节能和扩展性方面具有独特的优势,并且可以对普通节点进... 详细信息

分簇拓扑控制算法能够有效均衡网络能耗以及延长网络生存时间,是无线传感器网络的主要研究内容之一。分簇拓扑控制策略通过选择合适的簇头,将网络分割为多个层次的数据传输子网,在节能和扩展性方面具有独特的优势,并且可以对普通节点进行睡眠调度。本文以分簇拓扑结构的节点成簇方式、簇头选择机制以及单、多跳数据传输路径为研究背景,重点研究网络的节能以及能量均衡等问题。具体研究内容如下:1.针对以距离作为通信代价不能反映节点能量因素的问题,本文根据目的节点的剩余能量以及节点间的路径损耗定义节点间的能量距离,并将其作为节点选择邻居节点的标准。同时,由于单链式拓扑结构中数据包传递路径较长,因此,本文提出一种基于能量的多链式分簇拓扑控制算法。首先,成簇阶段采用了静态分簇,将目标区域分为多个子区域。其次,基于节能的考虑,簇内节点间根据能量距离形成多链式拓扑结构,并根据剩余能量及其和基站的距离确定簇头。簇头间则根据能量距离形成树形拓扑结构避免长距离通信的产生。仿真结果表明,本文算法在网络生存时间和能量均衡性等方面的综合性能更好,并且降低了网络能耗速率。2.针对现有的分簇方式存在考虑因素不全面且未考虑簇结构性能的问题,本文提出一种基于无线信号不规则性以及簇结构稳定性的分簇拓扑控制算法。首先,算法根据区域分割参数实现静态分簇。其次,将簇头选择过程划分为选取候选簇头以及确定最终簇头两个过程,并根据可靠性理论模型对节点成为簇头后的簇结构稳定性进行建模,改进选择簇头的阈值公式。成簇稳定性最优的节点成为候选簇头,并且其位于簇内的位置决定了最终的簇头,从而使簇成员的能耗得以均衡。簇头间形成的平面型拓扑结构降低了中继簇头突然失效对网络连通性的影响。仿真结果表明,所提算法既能延长网络生存时间,优化网络能量均衡性,还能降低网络能耗速率,增加基站接收到的数据包的数量。

关键词：无线传感器网络分簇拓扑控制节能网络生存时间能量均衡

基于聚类优化的无线传感器网络分簇拓扑控制算法研究

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基于聚类优化的无线传感器网络分簇拓扑控制算法研究

作者：姚美琴长春工业大学

学位级别：硕士

无线传感器网络（Wireless sensor networks,WSNs）由大量传感器节点组成,实现对目标监测区域内数据采集。由于其通常部署在恶劣的环境中,均衡节点能量消耗、延长网络生命周期是网络设计的重要目标,而分簇拓扑控制是节能和延长网络寿命... 详细信息

无线传感器网络（Wireless sensor networks,WSNs）由大量传感器节点组成,实现对目标监测区域内数据采集。由于其通常部署在恶劣的环境中,均衡节点能量消耗、延长网络生命周期是网络设计的重要目标,而分簇拓扑控制是节能和延长网络寿命的有效方法之一,目前已成为无线传感器网络领域研究热点。传统分簇拓扑控制算法通常存在最优簇数难确定、分簇不均匀、簇头（Cluster Head,CH）选举不合理等问题,本文提出了多种智能优化算法来解决以上问题,具体研究内容如下:首先,针对传统分簇最优簇数难以确定问题,提出一种基于能量约束模糊C-均值的无线传感器网络分簇拓扑控制算法FCM-E（An Energy-constrained Fuzzy C-Means clustering algorithm based on wireless sensor networks）。其根据聚类紧凑程度、重叠度以及聚类之间分离程度指数来确定最佳簇数,且基于该簇数采用模糊C-均值来进行分簇,并设计能量约束的目标函数来选择最优簇头,从而构建能量有效的簇状拓扑结构。数据传输时各簇成员与簇头通信,簇头直接与基站通信。从能量消耗、生命周期等方面对算法进行了仿真分析,结果表明相比LEACH算法,FCM-E算法能够获得更合理的簇头分布,更均衡的能量消耗以及更长的网络生命周期。其次,针对FCM-E算法最优簇数确定计算复杂问题,提出一种基于近邻传播聚类（AP,Affinity Propagation）和遗传算法（GA,Genetic Algorithm）优化的分簇拓扑控制算法EAPGA（Energy aware clustering topology algorithm based on improved AP and GA algorithm）。其采用AP算法来进行最优簇数确定以及成簇,首先以节点剩余能量和节点到基站的距离作为相似度的度量,并考量节点的剩余能量和节点中心度来计算吸引力。然后通过迭代更新吸引度和归属度得到优化的簇拓扑结构。最后为了节省簇头与基站间通信能耗,采用改进遗传算法搜索最优的下一跳中继簇头,直到基站。从能量消耗、生命周期等方面对算法进行了仿真,结果表明相比LEACH、LEACH-C和APSA算法,EAPGA算法能有效地平衡了节点之间的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。最后,针对EAPGA算法中偏向参数为定值容易导致最优簇数动态适应性差问题,提出了一种基于萤火虫优化的无线传感器网络分簇拓扑控制算法TCFA（clustering Topology Control for Wireless Sensor Networks based on Firefly Algorithm optimization）。其利用萤火虫算法计算亮度得到AP算法的初始偏向参数值,然后基于簇内平均距离和平均能量消耗偏差构造适应度函数来迭代求解最优偏向参数值。基于该最优偏向参数运行AP算法得到优化的簇拓扑结构。最后为了节省簇间通信以及循环成簇所消耗的能量,采用优化的混沌灰狼算法搜索最优的下一跳中继簇头,以及按需自适应进行簇维护。从能量消耗、生命周期等方面对算法进行了仿真,结果表明相比EAPGA算法,能获得更稳定的网络拓扑结构。本文通过模糊C-均值、近邻传播聚类、萤火虫等多种智能算法来优化并构建无线传感器网络的拓扑结构,从而降低网络的整体能量消耗,有效延长网络的生命周期。为群智能算法在无线传感器网络拓扑控制领域应用提供了借鉴,为无线传感器网络的实际应用提供了理论支撑。

关键词：无线传感器网络分簇拓扑控制模糊C-均值近邻传播聚类萤火虫算法

无线传感器网络中基于ETBG算法的分簇拓扑控制研究

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无线传感器网络中基于ETBG算法的分簇拓扑控制研究

作者：王志龙郑州大学

学位级别：硕士

无线传感器网络是一门融合了传感器技术、计算机科学技术、通信、信号处理等学科的交叉学科,在一些特殊领域有着其广泛的应用性,近些年来成为一个新兴的研究热点。无线传感器网络由许多能量不能再生的传感器节点组成,这些节点协同... 详细信息

无线传感器网络是一门融合了传感器技术、计算机科学技术、通信、信号处理等学科的交叉学科,在一些特殊领域有着其广泛的应用性,近些年来成为一个新兴的研究热点。无线传感器网络由许多能量不能再生的传感器节点组成,这些节点协同地采集和处理数据,并把处理过的数据通过自组织、多跳的通信方式把监测到的信息传输给基站。为了有效的延长其生存周期,就要求它们协同工作时的规则更加简洁有效。分簇路由协议是这些规则中最核心的技术之一,负责把数据分组从源节点引导到目的节点的关键任务,而分簇拓扑结构是路由的关键,当仁不让的成为众多学者研究的焦点。文中介绍一种基于梯度的分簇拓扑控制算法ETBG（energy-aware topology control protocol based on gradient）,并针对新节点加入（节点上线）与节点能量耗尽（节点下线）所引起的网络拓扑变化,给出该算法的维护更新算法。另外由于该算法在选择簇头的策略上只考虑了剩余能量,而没有考虑距离因素,这样就会造成一些节点负担太重,使得耗能过快而死亡,从而影响到整个网络的生存周期。因此本文在节点选择簇头的过程中考虑了能量和距离的均衡因素,并针对ETBG算法致使簇头节点数量过多和过于集中的问题进行了优化——在成簇的过程中,采用同梯度等级的节点选举簇头的策略,并在网络生成簇树的过程中参考了EAHC-G算法的思想,使整个网络的簇头个数更加合理,从而延长了整个网络的生存周期。

关键词：无线传感器网络分簇路由协议梯度分簇拓扑控制 ETBG优化

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基于能量的EBAPC分簇网络拓扑控制算法

计算机工程 2012年第23期38卷 104-108页

作者：崔可想李志华江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 无锡华御信息技术有限公司江苏无锡214122 物联网应用技术教育部工程研究中心江苏无锡214122

低功耗自适应集簇分层型协议LEACH算法对簇头的选择具有随机性,并且没有综合考虑节点的剩余能量、分布位置。为此,提出一种基于能量的仿射传播聚类EBAPC分簇拓扑控制算法。对适应度因子重新进行定义,借鉴仿射传播AP聚类算法中聚类中心... 详细信息

低功耗自适应集簇分层型协议LEACH算法对簇头的选择具有随机性,并且没有综合考虑节点的剩余能量、分布位置。为此,提出一种基于能量的仿射传播聚类EBAPC分簇拓扑控制算法。对适应度因子重新进行定义,借鉴仿射传播AP聚类算法中聚类中心的选择策略,簇头选择综合考虑无线传感器网络节点的剩余能量和节点之间的距离因素。仿真实验结果表明,EBAPC算法较LEACH算法分簇更均匀,簇头选择更合理,网络中能量的消耗更均衡,从而延长网络寿命。

关键词：无线传感器网络分簇拓扑控制分簇 LEACH算法 EBAPC算法适应度因子

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基于无线传感器网络的拓扑控制算法

科技视界 2016年第25期 231-231,239页

作者：蒋国帅程璞安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

拓扑控制在无线传感器网络中具有举足轻重的作用,对于延长生命周期、减小通信干扰、提高通信效率方面具有重要作用。在提出了无线传感器网络拓扑控制的设计目标后,从功率控制和分簇拓扑控制两个方向去举例解释当前两个主流算法的现象。

关键词：无线传感器网络拓扑控制功率控制分簇拓扑控制