一种基于数据驱动的无线传感器网络分簇算法

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一种能量有效的wsn分簇路由算法

一种能量有效的wsn分簇路由算法无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）是一种由大量分布式的、具有感知、处理和通信能力的微型无线传感器节点组成的网络系统。

WSN具有自组织、自适应、低功耗、低成本、易部署等特点，被广泛应用于环境监测、智能交通、农业、医疗等领域。

WSN节点具有能量限制，在传输数据、处理数据、通信等过程中会消耗大量的能量，因此如何提高WSN的能量利用效率，延长网络寿命成为了WSN研究的热点问题。

WSN的分簇路由是WSN中常用的一种路由协议。

分簇路由将网络中的节点划分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责，其他节点向簇头节点发送数据，由簇头节点进行数据聚合和转发，从而减少了无用数据传输和能量浪费。

目前，已经有很多分簇路由算法被提出，但是大多数算法存在能量不均衡、簇头节点能量消耗过快等问题，使得WSN的能量利用效率低下，网络寿命较短。

因此，如何设计一种能够有效平衡节点能量消耗，延长网络寿命的分簇路由算法成为WSN研究的重要课题。

本文提出了一种能量有效的WSN分簇路由算法，该算法基于改进的贪心算法，通过动态调整簇头节点的选举策略和数据聚合方式，实现了节点能量消耗的均衡和网络寿命的延长。

首先，我们介绍算法的节点选举策略。

传统的分簇路由算法通常采用距离、能量等单一指标选举簇头节点，容易导致某些节点能量消耗过快，网络寿命较短。

本算法采用基于节点残余能量、节点负载、节点距离等多种指标的综合评估方法选举簇头节点。

具体来说，每个节点根据自身的残余能量、负载情况、距离等因素计算出一个综合评估指标，选出评估指标最优的节点作为簇头节点。

这样可以有效平衡节点能量消耗，提高网络寿命。

其次，我们介绍算法的数据聚合方式。

传统的分簇路由算法通常采用简单的数据聚合方式，如平均值、最大值等，容易导致数据冗余和能量浪费。

本算法采用基于数据相关性的聚合方式，对相邻节点发送的数据进行相关性分析，将高相关性的数据进行聚合，减少冗余数据的传输，从而降低网络能量消耗。

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ｆＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＷＳＮ）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：２０１５ — ０１ — ２３
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无线传感器网络中一种节点负载均衡的分簇算法

ｈｅａｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆＬＥＡＣＨｃｌａｓｓｉｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏ１．Ａｉｍｉｎｇａｔｓｏｌｖｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｅａｓｙ
ｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃａｌｍｉｎｉｍｕｍ，ｕｓｅｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｐｒｅｍａｔｕｒｅｊｕｄ￣ｎｇｂａｓｅｄｏｎｖａｒｉａｎｃｅｏｆｇｒｏｕｐａｄａｐｔｉｖｅｖａｌｕｅ，
ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｗｉｔｈｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇｆｏｒｌｏｃｌａｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｂｌａａｎｃｅｓｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｎｏｄｅｓｌｏａｄｂｅｔｔｅｒａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｏｆＷＳＮｓ．
杨永刚，崔宝同
（江南大学物联网
摘要：无线传感器网络节点的能量有限，而分簇算法能有效解决节点能耗受限与不同节点能量开销不

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

文章编号：ｉ０００ — ５８１１（２０１３）０２ — ０１３２ — ０４
一
种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法
郭文强，周强，侯勇严，王阿娟
（陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安７１００２１）
摘要：为了提高无线传感器网络能量的有效性，延长网络生命周期，在分析了无线传感器网络路由协议中的ＬＥＡＣＨ算法和ＳＥＰ算法机理的基础上，提出了改进型ＳＥＰ算法．改进型ＳＥＰ算法能够在能量异构的网络模式下，通过改进选举簇头机制，提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率，增加了选举簇头节点的合理性，有效地均衡了网络中的节点能耗，延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与ＬＥＡＣＨ算法和传统的ＳＥＰ算法相比，在
ｈａａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ｛Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓ
第３１卷
第２期
陕西科技大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

一种面向目标跟踪的无线传感器网络分簇算法

１目标跟踪系统模型
目标跟踪是无线传感器网络（Ｎ）ＷＳｓ的一项重要应
用。由于传感器节点体积小，价格低廉，以及传感器网络部署随机，具有自组织性、隐蔽性和鲁棒性等特点，通过运用ＷＳｓＮ来监测某区域，能够有效地实现对移动目标的定位
ｃｕｔｒｎｌｏｔｍａｅｎｎｄｓｄｇｅａｅｉｎｄｆｒｈｇｅｓｔＳ．ｈｌｏｔｍｎｒｄｃｄｔｅｌｓｅｇａｇｒｈｂｓｄｏｏｅ ’ ｅｒｅｗｓｄｓｅｉｈｄｎｉＷＮｓＴｅａｇｒｈｉｔｕｅｈｉｉｇｏｙｉｏｃｎｅｔｏｉｕｌｎｅｗｉｈＷｄｐｏｏｅｔｉｌｒｄｇｅ．１ｏｅｈｃｄｐｏｉｕｌｎｄｏｃｐｆｖｒａｏｈｃａｍａｅｕｆｄｓｗｉｌｓａｅｅ－ｌｎｓｗｉｈｍａｅｕｆｖｒａｏｅｔｄｓｎｌｍｉｒＩｅｄｔｓｒｅｓｃｕｔｒｈａｙｔｒｓａｃｒｉｇｔｈｉｌｔｄｓｒｕｅ．ｈｉｌｔｎｅｐｒｍｅｔｉｄｃｔｓｔｅｅｖｄａｌｓｅｅｄｂｕｎｃｏｄｎｏｔｅｔｍｅｓｏｉｔｂｔｄＴｅｓｉｍｕａｉｘｅｏｉｎｎｉａｅｈａｇｒｈＣｆｃｉｅｙｒｄｃｅｃｕｔｒＳｒｎｗａｎｘｅｄｔｅｌｅｏｈｌｅｗｒｔｈｒｍｉｅｏｒｅｌｏｉｍａｅｆｔｌｅｕｅｔｌｓｅ ’ ｅｌｄｅｔｎｉｆｗｏｅｎｔｏｋａｅｐｔｎｅｖｈｅａｈｆｔｅｓｆｔｇｔａ

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一、引言随着计算机技术和通信技术的发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）得到了越来越广泛的应用。

在WSN中，节点以无线方式相互通信，在网络中通过协同处理和交互信息来完成分布式的感知和处理任务。

WSN在环境监测、农业、交通、能源、医疗等领域中得到广泛应用。

在WSN中，节点通常分布在一个广阔的、开放的、未知的场景中。

节点的数量可能会非常庞大，如几千甚至几万个。

节点之间的通信需要依赖电池供电，因此节点的能耗成为WSN中需要解决的一个重要问题。

为了延长网络寿命，需要对节点进行节能管理。

同时，网络中存在数据冗余、信息流量大等问题，这会降低设备的数据处理能力。

为了处理这些问题，需要对WSN进行簇分组，充分利用网络中的节点资源。

本文将分析WSN中的分簇算法，解决WSN中的簇头选择、簇间通信、节能等问题。

二、WSN中的簇算法2.1. 分簇地图算法分簇地图算法（Cluster-Based Geographic Routing，CBGR）选择地图中特定的点作为簇头，将周围的节点分为多个组。

CBGR算法依据地理位置，通过选取附近节点，完成簇头选择和簇间通信。

CBGR算法可以提高网络的能耗和数据处理能力。

在CBGR算法中，节点可以通过选择相邻节点进行通信，从而节省能源。

CBGR算法允许簇头和周围节点之间相互通信，减少冗余的信息流量，进一步提高了网络的处理能力。

2.2. 基于能量的分簇算法基于能量的分簇算法（Energy-Based Cluster，EBC）通过选择节点的电池剩余能量作为簇头，将周围的节点分组。

这种方法有利于减少网络的能耗，并有效处理冗余信息。

EBC算法基于节点的电池剩余能量，选择寿命较长的节点作为簇头，以提高网络的寿命。

同时，节点之间的通信可以通过簇头实现，减少能源开销。

EBC算法可以控制网络中节点的状态，延长节点的寿命并减少噪音信号的干扰。

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

（ｔｒｆｒｔｎＣｎｅ，ＧｕｌｉｅｓｙｏｌｃｒｎｃＴｃｎｌｇ，Ｇｕｌ４０，Ｃｈｎ）ＮｅｗｏｋＩｏｍａｉｅｔｒｎｏｉｎＵｎｖｒｉｆｅｔｏｉｅｈｏｏｙｉｔＥｉｎ５４ｉ１０ｉａ
Ａｓｒｃ：ＤＥ－ａｊｓａｌｏｉｍａｅｕｔｕｉｇｐｏｏｏｆｒｉｌｓｅｓｒｅｒｒｐｓｄｈｒｖｄＤｉｓａｂｔａｔＵＣｋｔｇｒｈｂｓｄｌｓｒｏｔｒｔｃｌｏｒｅｎｏｔｋｉｐｏｏｅ．Ｔｍｐｋｒ
应的网络延时。该算法还将传感器网络进行区域划分，使得距离ＳＮＩＫ较近的簇头拥有少量成员节点，因此，靠近ＳＫ的簇ＮＩ首可以为簇间的数据转发预留能量，达到均衡簇头能量消耗的目的。仿真结果表明，该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议（Ｅｃ）能量高效的非均匀分簇算法（Ｅｃ分别提高约３％和２％。ＬＡＨ和Ｅｕ）５５关键词：线传感器网络；分簇路由；最短路径；低功耗自适应分簇路由；能量高效的非均匀分簇算法无中图法分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ文章编号：００７２２１）７３０．５１０．０４（００１．８７０
计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｇｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｉ・网络与通信技术・
２１，１）３０００１（３７８７
基于Ｄｊｓａｉｔ的无线传感器网络分簇路由算法ｋｒ

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）。

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ｒｓａｃｉｇａｍｓｆｒｄｓｇｅｓａｅｎｔｅａｇｒｈＬｅｅｒｈｎｉｏｅｉｎｒ．ＢｄｏｌｏｔｍＥＡＣａｄｉｒｖｄａｇｒｈＴＮ，ａｃｕｔｒｎｇｒｈｂｓｄｏａａｄｖｎｓｈｉＨｎｓｉｏｅｌｏｔｍＥＥｔｍｐｉｌｓｉｇａｏｉｍａｅｎｄｔ－ｒｅｅｌｔｉ
ＡｂｔａｔｓｒｃＤｅｔｈｉｔｔｎｏｎｒｙｉｉｅｅｓｓｎｏｅｗｒｓｒｄｃｎｎｒｓｇｓｍｕｈａｏｓｂｅｂｃｍｅｎｆｈｉｕｏｔｅｌａｉｆｅｇｎｗｒｌｓｅｓｒｎｔｏｋ，ｅｕｉｇｅｅｇｕａｅａｃｓｐｓｉｌｅｏｓｏｅｏｅｍａｎｍｉｏｅｙｔ
衣晓邓露刘瑜
（海军航空工程学院信息融合技术研究所山东烟台２４０）６０１
摘
要
由于无线传感器网络的能量有限，尽可能地减少能量消耗成为设计者的主要研究目的之一。在研究ＬＡＨ及其改进ＥＣ
算法ＴＥＥＮ等算法的基础上，出一种基于数据驱动的无线传感器网络分簇算法，ＣＤ提即ＡＤ算法。在ＣＤＡＤ算法中，节点的数据发送基于两个参数：采集数据的信息量以及节点没有发送数据时延，通过两个参数的计算结果与设置阈值的比较关系判断数据的发送
ｆｉｌｓｓｎｏｅｏｋＣＤｏｗｒｅｓｅｓｒｔｒｓ（ＡＤ）ｉｐｅｅｔ，ｎｗｉｅｎｄｓｕｇｈｔｅｒｎｔｏｓｎａｙｔｏｆｃｒ：ｎｒａｉｆｈｒｅｎｗｓｒｓｎｅｉｈｈｔｏｅｄｅｗｅｈｒｏｔｅｄｄｔｂｔｉｆｍｔｎｏｅｄｃｈｊｏａｗａｏｓｏｏｔ
ｄｔｏｅｔｎｔｏｔａａｄｌｈｎｎｄｓｒｎｍｉｉｇｗｅｅｅｄｔｗｕｄｂａｓｒｄｏｎｔｓｕｇｄｔｒｕｈｔｅｃｍａｓｎａａｃｌｃｄａｄｗｈｕｔ—ｅｙｗｅｏｅａｓｔｎ，ｈｔｒｈａｏｌｅｔｎｆｒｒｏｉｊｄｅｏｇｏｐｒｏｌｅｉｄａｔｔｈｔａｒｅｅｈｈｉ
算法进行对比，结果表明ＣＤＡＤ算法优于ＬＡＨ算法和ＴＥＥＣＥＮ算法。关键词中图分类号无线传感器网络Ｔ３３Ｐ９数据驱动信息量数据时延文献标识码Ａ簇头
ＡＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧＡＬＧｏＩＵＴＨＭＢＡＳＥＤｏＮＤＡＴＡ－ＤＲＩＶＥＮＦｏＲＷＩＲＥＬＥＳＳＳＥＮＳｏＲＮＥＴＷｏＲＫＳ
第２８卷第８期
２１０１年８月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒｔｒＡｐｌｃｔｏｓａｄＳｆｗａｅ
Ｖ０＿ｌ２８Ｎｏ．８Ａｕ据驱动的无线传感器网络分簇算法
ｂｔｅｎｄｔｒｎｆｒｓａｅａｄｎｄｎｏｍａｉｎｉｒｓｎｅｎｔｅｐｐｒｔｅｕｅｄｔｒｎｍｉｓｏｏｆｃ．Ａｄｉｏａｌｅｗｅａａｔａｓｅｔｔｎｏｅｉｒｔｓｐｅｅｔｄｉｈａｅｏｒｄｃａａｔｓｓｉｎｃｎｉｔｆｏａｌｄｔｎｙ，ｍａｉｇｔｏｅｉｌｋｎｈｓｎｄｓｓｎｉｇｆｗｄｔａｅｍｏｅｃａｃｓｔｅｔｅｃｕｔｒｈａｓｉｌｓｒｈａｓｅｅｔｎｓａｅｃｕｄｅｆｃｉｅｙｏｔｓｈｌｓｅｅｄｏｅｅｄｎｅａａｈｖｒｈｎｅｏｂｈｌｓｅｄｎｃｕｔｅｄｌｃｉｔｇｏｌｆｔｌｐｉｅｔｅｃｕｔｒｈａｓｅｅｏｅｖｍｉｅｅｔｎｌｃｉ．Ｆｎｌ，ｔｅａｔｏｓｃｍｐｒＡＤＤｗｔＡＣａｄＴＮｙｓｍｕａｉｎ，ａｄｆｄｆｍｈｅｕｔｔａＡＤＤｈｗｅｔｒｏｉａｙｈｕｈｒｏａｅＣｌｉＬｈＥＨｎＥＥｂｉｌｔｏｎｎｒｉｏｔｅｒｓｌｈｔＣｓｓｏｓｂｔｅ
与否。在数据传输过程中，出使用数据传输状态与节点信息素转换的方法，提用于减少数据传输冲突。此外，头选举阶段，在簇通过
使数据传输量小的节点较大概率地成为簇头，有效优化了簇头选举。最后，通过仿真的方法，ＣＤ将ＡＤ算法与ＬＡＨ算法和ＴＥＥＣＥＮ
ＹｉＸｉｏＤｅｇＬＬｕＹｕａｎｕｉ
（ｅａｃｓｉｔｏｎｏｍｔｎＦｓｎ，ｖｌｅｏａｔａａｄＡｔｎｕｉｌｎｖｒｔ，ａｔｉＤＪＳａｄｎＣｉＲｓｒｈＩｔｕｅｆＩｒａｉｕｉＮａａｒｎｕｉｌｎｓｏａｔａｉｓｙＹｎａＤ，ｈｎｏｇ，ｈｎｅｎｔｆｏｏＡｃｒｃＵｅｉ２ａ）
ｏｅａｉｎｂｔｅｎｔｅｃｃｌｔｎｒｓｌｆｔａｔｒｎｈｅｈｅｈｌａｕ．Ｄｕｎｅｄｔｒｎｍｉｓｏｆｒｌｔｅｗｅｈａｕａｉｅｕｔｏｗｏｆｃｏａｄｔｅｓｔｔｒｓｏｄｖｅｏｌｏｓｓｌｉｒｇｔａａｔｓｓｉｎ，ａｃｎｅｔｇｍｅｈｄｈａｏｖｒｎｔｏｉ