基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法设计与实现
无线传感器网络中的能量优化算法研究
无线传感器网络中的能量优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种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。
这些节点能够收集和传输环境信息，从而实现对目标区域的监测与感知。
然而，由于传感器节点的能量有限，如何有效地管理和优化能量成为无线传感器网络研究的重要课题。
本文将探讨无线传感器网络中的能量优化算法研究。
一、能量管理能量管理是无线传感器网络中的一个关键问题。
传感器节点的能量消耗受多种因素影响，如数据传输、处理以及节点通信等。
因此，有效的能量管理策略可以延长整个网络的寿命，提高网络性能。
1. 睡眠与唤醒机制在无线传感器网络中，节点不会一直工作，而是周期性地进入睡眠状态以节省能量。
通过设计合理的睡眠与唤醒机制，可以使节点在需要采集数据或通信时主动唤醒，而在无需操作时保持睡眠状态。
这种机制能够显著减少能量消耗。
2. 路由协议优化传感器节点之间的数据传输离不开路由协议的支持。
优化路由协议可以减少节点之间的跳数，降低网络通信开销。
例如，最小生成树算法、贪心算法等能够实现有效的能量管理与优化。
二、能量收集在无线传感器网络中，节点能量不可充电，一旦能量耗尽，节点将无法工作。
因此，如何有效地收集能量以延长网络寿命成为研究的重点之一。
1. 引入能量收集节点在传感器网络中引入能量收集节点，可以通过太阳能、热能等方式主动收集能量，并将其传输给其他传感器节点。
这种方式可以为整个网络提供均衡的能量供应，延长网络寿命。
2. 能量均衡与充分利用传感器节点的能量分布不均匀会导致节点能耗过快，网络寿命缩短。
因此，通过设计合理的能量分配策略，使得部分能量节点将其多余能量分享给能量不足节点，实现能量均衡与充分利用。
三、能量优化算法为了解决无线传感器网络中的能量优化问题，学者们提出了多种算法。
1. 粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种以模拟鸟群觅食过程为基础的优化算法。
一种基于粒子群算法的三维无线传感器网络定位方法
一种基于粒子群算法的三维无线传感器网络定位方法
赵成林;魏雄烈;孙学斌;蒋挺
【期刊名称】《中国电子科学研究院学报》
【年(卷),期】2011(006)001
【摘要】三维定位是无线传感器网络应用中一个需要解决的难题,将基于接收信号强度指示的测距方法由二维平面扩展到三维无线传感器网络空间,通过引入自适应权重和优胜劣汰思想,提出了一种基于粒子群算法的三维定位的方法.所提方法具有平衡全局和局部的搜索能力、收敛速度快的特点,理论分析和仿真结果表明,本方法具有良好的定位精度.
【总页数】5页(P77-81)
【作者】赵成林;魏雄烈;孙学斌;蒋挺
【作者单位】北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.一种基于Euclidean的无线传感器网络三维定位算法 [J], 唐良瑞;宫月;罗艺婷;柯珊珊
2.一种基于球面坐标的无线传感器网络三维定位机制 [J], 戴桂兰;赵冲冲;邱岩
3.一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法 [J], 朱红霞;陈曙
4.一种基于无线传感器网络的三维定位模型 [J], 聂文惠;鞠时光;薛安荣
5.一种用于无线传感器网络三维定位的迭代估计方法 [J], 蒋锐; 吴谦; 徐友云因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法
Ｈ ｉ ， Ｈ ｉｅ ， ＥＸａ Ｓ Ｉ ｏ Ｗｅ－ ｎ ＷＡ Ｇ Ｘ ａ ・ ｎ ，Ｄ Ｎ ｈｎ — ｎ ｒ Ｎ ｉｏｇ ｇ Ｅ Ｇ Ｚ ｏｇｆ ａ ｅ
（ ｃ ｏｌ ｆＡ ｔｍａｉｎ， ｈ ｎ ｑｎ ｎｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｑｎ ０ ００， ｈｎ ） Ｓｈ ｏ ｕｏ ｔ Ｃ ｏ ｇ ｉｇＵ ｉｅｓｙ Ｃ ｏ ｇｉｇ４０ ３ Ｃ ｉａ ｏ ｏ ｔ Ａ ｓ ａｔ ｉ ｉｇ ｔ ｉｅ ｎ ｏ ｅｕｒ ｎ ｎｄｆｒｎ ｓｒｉ ｓ ａＱ Ｓｒ ｔ ｇａ ｏｉ ｍ ｂｓｄｏ ｉ ｒｔ ｂｔ ｃ ：Ａ ｍｎ ｆｒ ｔ Ｓｒ ｉ ｍｅｔ ｉ ｉｅｅｔ ｅｖｃ ， ｏ ｏ ｉ ｇｒｈ ａｅ ｎｄｓ ｅ ｒ ａ ｄｆｅ Ｑ ｑ ｅ ｓ ｆ ｅ ｕｎ ｌ ｔ ｃ ｅ ｐｒｃ ｗ ｒ ｐｉｉ ｔ ｎ（ Ｐ Ｏ Ｑ ｆ ｉ ｌ ｓ ｓｎｏ ｅ ｏｋ ｓｐｏｏｅ ． ｎ Ｄ Ｓ ・ Ｒ，ｈ ｔ ｇ ａｔ ｌ ｓ ａｍ ｏｔ ｚ ｉ Ｄ Ｓ — Ｒ）ｏ ｗｒ ｅ ｅ ｓｒｎｔ ｒｓｉ ｒ ｓｄ Ｉ Ｐ Ｏ Ｑ ｔｅ ｍｕｉ ｉｅ ｍ ａｏ ｒ ｅｓ ｗ ｐ ｎ
以节点间通信的传播损耗 、 时延 、 带宽 、 丢包率 为优化 目标 ， 用 Ｄ Ｓ 利 Ｐ Ｏ算法实现 多 目标优 化 ， 拥有不 同 为 Ｑ Ｓ需求 的网络业务提供满足其特有需求的优化路 由。仿 真实验表 明 ： Ｓ Ｒ， Ｑ ｏ 与 Ａ Ｅ Ｒ算 法相 比， Ｐ Ｏ Ｑ Ｄ Ｓ —Ｒ 算法降低了网络平均端到端 时延 ， 减小了丢包 率 ， 延长 了网络寿命 。 关键词 ：无线传感器 网络 ；离散粒 子群 优化算法 ； 目标优化 ； 多 服务质量 ；路由
，ａｂ
（） １
（） ２
路径 （Ｄ序列 ） Ｉ 。设源节点粒子 群规模 为 ｍ， 迭代次数设 为 Ⅳ， 任意粒子 生成一个空 的历史 Ｐ ｒ ｏ ａ ｔ 最优解集 Ｐ ， ｅ 全 局生成一个空 的全局 Ｐ ｒｔ最优解集 Ｇ Ｇ未被更新 的迭代 ａｅ ｏ ， 次数 的阈值设 为 Ｆ。
无线Mesh网络中基于萤火虫和粒子群优化的网关部署组合算法
中图分类号:TN929.5
文献标志码：A
文章编号：1673-4343(2()21 )()3-()()15-()8
Gateway Deployment Combination Algorithm Based on Fireflies and Particle swarm Optimization in Wireless Mesh Network
粒子群优化(particle swarm optimization ,PSO)算法是由Kennedy和Eberhart［13］提出，该算法由鸟 群捕食行为演化而来，其思想主要源于鸟类和鱼类群体的社会行为［14］o在PSO算法中，群体中的每 个粒子根据被赋予的速度值在空间中不断搜索运动 ，每个粒子被赋予一个储存单元,储存单元将记 录位置和速度的信息，通过对比后迭代得出全局最优化值。
In ternet
router]
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Gateway 1 router4
router^
router^
routed rou1er7ro Nhomakorabeated 0
Internet Unk Wireless Link
Mesh Gateway
图1 WMN骨干网架构图
Mesh Router
1相关工作
目前网关负载均衡的策略主要可以分为3种「4］。第一种是基于移动边界的负载均衡 (moving boundary-based load balancing,MBLB)。文献「5］提出一种最大流量最短路径的网关部署算法来满足 无线网络中路由器的带宽需要;文献⑹以分层思想为基础 、根据簇的大小并以之为条件提出多层的 网关部署算法。第二种是基于分区的负载均衡(partitioned host-based load balancing,PHLB)。文献⑺ 将网络当中的节点分成不相关的簇，簇首为网关节点，簇中各节点以生成树中的路径来进行数据转 发;文献「8］综合考虑了网关数量和MR-GW(mesh router-gateway)路径长度，提出一种网关部署优化 的启发式算法。第三种是基于概率分割的负载均衡。文献「9］同时考虑了路由器数量、客户端数量以
基于改进粒子群优化的WSN均衡能量消耗路由算法
能力有限 ，为 了延长 网络生命 周期 ，需 要优 化其行 为 。基 优簇 ，保证 了能量太 少 的节点不 会充 当簇 头 ，但是 ＣＨ 选
于分簇 的层次路 由是无线传感器 网络 ＷＳＮ 中最有效 的路 由 择仍然 是 任意 的，节点 能 量 消 耗 不 均 匀 ，影 响 了 网 络生
算法 ，原 因是 它基 于 “分而治 之” 的思想 。分簇后 ，簇 头 存 周 期 。
础上发展来 的。分 簇路 由算法 中需 要确定 簇 的形成 、簇 头 Ｌｅａ２ｃ方 法采 用 ＳＯＭ 进 行节 点分 簇 。文献 ［５—７］将 ＰＳＯ
收 稿 日期 ：２０１１—１０—０８； 修订 日期 ：２０１１～１２—２６ 基金项 目：国家 自然科学基金项 目 （４０８７２０８７）；西安石油大学科技创新基金项 目 （２Ｏ１２ＱＮＯＯ６） 作者简介 ：闫效莺 （１９７７一）女 ，山西 阳泉人 ，硕士 ，讲师 ，研究 方向为无线传感器 网络 、计算智能、嵌 入式 系统等 ；程 国建 （１９６４一）男 陕西扶风人 ，ｔｇ￣ ，教授 ，研究方 向为计算智能 、机器学习、云计算等 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｉａｏｙｉｎｇ ｙ大多数 分簇算 法都 是 随机选择 簇头 ＣＨ，如 Ｌｅａｃｈ采用分布式方法由各节点根 据随机数 自主决
对军事及生活生 态环境 监控 的需要 ，促 使 了无线传 感 定是否当选簇头 ，导致簇 头数 量及 分布不均衡 ；Ｌｅａｃｈ－Ｃ采
器 网络技术 的进一 步发展 。传 感器节 点能量 、计 算 和通信 用集 中方式 ，由 ＢＳ使 用 “模拟退火 ”优化方法寻 找 ｋ个最
摘 要 ：针 对无 线传 感 器 网络 能量 约束 的特 点 ，在 分 析 多种 聚 类 组 合 算 法 性 能 的基 础 上 ，提 出一 种 基 于 节 点 拓 扑 和 能 量 两 类信 ．ｇ－，采 用改进 的 ＳＯＭ＋ＰＳＯ组合聚类算法对 ＷＳＮ 节点 自组织成簇的方法 。为 了均衡 能量消耗 ，避 免远 离基站 的簇过 早 死亡，提 出选择 最优 中继节点的代价 函数 ，进行簇 头一簇头一基站的通信 。仿 真结果表 明，与 已有的基 于 Ｌｅａｃｈ－Ｃ和 Ｌｅａｃｈ 的算法相比 ，该方法在 延长网络生命 周期和 减少能量 消耗 方面有较好 的性能 。 关键词 ：无线传感器网络；分簇；粒子群 ； 自组 织映射 ；中继 中 图 法 分 类 号 ：ＴＰ３９３ 文 献 标识 号 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０００—７０２４ （２０１２） １０—３６９２—０５
无线传感器网络的优化算法研究和使用方法
无线传感器网络的优化算法研究和使用方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布在目标区域内的无线传感器节点组成的网络系统，用于感知环境信息并将数据传输给集中处理节点。
在无线传感器网络中，优化算法的研究和使用是至关重要的，可以提高网络的性能、延长网络寿命以及降低能耗。
本文将探讨无线传感器网络的优化算法研究和使用方法。
一、无线传感器网络的优化问题在无线传感器网络中，存在许多优化问题，例如能源消耗优化、网络覆盖优化、传输延迟优化、网络容量优化等。
这些问题都需要通过合适的优化算法来解决。
1. 能源消耗优化无线传感器网络的节点通常由电池供电，因此能源消耗是一个重要的问题。
优化算法可以帮助节点选择合适的通信路径、调整传输功率、优化数据聚合等方式，以降低能耗。
2. 网络覆盖优化无线传感器网络的目标是对目标区域进行全面的监测，因此网络覆盖问题是一个关键的优化目标。
优化算法可以帮助节点选择合适的位置、调整传输范围、优化传感器的布局等方式，以提高网络覆盖率。
3. 传输延迟优化在一些实时应用中，传输延迟是一个重要的性能指标。
优化算法可以帮助节点选择快速的通信路径、优化传输协议、调整数据传输优先级等方式，以降低传输延迟。
4. 网络容量优化无线传感器网络通常由大量节点组成，网络容量是一个关键的问题。
优化算法可以帮助节点选择合适的通信路径、调整数据聚合方式、优化网络拓扑结构等方式，以提高网络容量。
二、常见的无线传感器网络优化算法在无线传感器网络中，有许多常见的优化算法可以用于解决上述问题，如下所示。
1. 路由优化算法路由优化算法用于帮助节点选择合适的通信路径，以提高网络性能和节能。
常见的路由优化算法包括最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
2. 群智能优化算法群智能优化算法是通过模拟生物或社会行为来解决优化问题的一类算法。
常见的群智能优化算法包括蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。
能量优化的无线传感器网络节点路由算法研究
２ ．哈尔滨工业大学 ， 山东 威海 ２ ６ ４ ２ ０ ９ ） 摘要 ： 在 网络节点能量优化的研究中 ， 由于网络节点传 输不均衡 ， 造 成网络能量 的利用率降低 。为了解决无线传感器 网络能
量利用率 问题 ， 提 出了一种迭代优化能量的无线传感器网络节点路由算法。首先针对 网络系统 的节 点能耗问题 ， 采用簇 内
第３ Ｏ 卷 第ｌ Ｏ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０— ０ ３ ２ ５—０ ４
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ３ 年１ ０ 月
能量 优 化 的 无线 传 感 器 网络节 点 路 由算 法 研 究
赵金铃 ， 马 昕 桐
（ １ ．山东 理 工 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 ， 山东 淄 博 ２ ５ ５ ０ ４ ９ ；
关键 词 ： 无线传感器 网络 ； 能耗优化 ； 分簇 ； 粒子群
中图分类号 ： Ｕ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｎｏ ｄ ｅ Ｒｏ ｕｔ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｅｎｅ ｒ ｇ ｙ Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
节点最优能耗迭代优化 的解空间寻优方法 ； 然后利用粒子群进化算 法对簇 头节点 的最 优能耗路径进行 映射 ， 将粒子依据粒
距进行 聚类 ， 对粒子进行权值 映射 ， 并依据粒子聚类度和信息熵对权值进行 修正 ， 再依据粒子 的适应度值对粒子的局部极值 和全局极值进行更新 ； 最后对粒子 的位置和速度进行迭代更新 ， 输出全局最优解作 为簇 节点 的下 一级 跳节点 。仿真结果 表 明， 改 进算法具 有较好 的能量优化能力 ， 降低 了节点能耗 ， 延长了 网络的生命周期。
毕业论文开题报告(无线传感器网络节点设计与实现)
接下来介绍A/D转换模块，此次设计选用的芯片应该与调理电路相结合，所以应该选用具有6个独立的A/D转换接口，而且该A/D转换器的数据采样速率应该满足传感器节点的数据处理要求，从设计理念来讲，转换速率越快越好，能够让声音传感器传送来的信息在最短的时间内处理完毕，系统的延迟越短越优。但本次设计的产品是应用于实际的，所以，在考虑A/D转换器性能时，也应该综合其经济性，选用一种既经济又实用的A/D转换器。
无线传感器硬件节点内部各个模块之间并非独立的关系，而是相互联系、共同协作完成整个数据采集存储与转发的过程。本次课程设计拟采用的方案如下图所示。
图中1~6表示有6个声音传感器，在使用无线声音传感器网络节点时，6个声音传感器摆放在6个不同的位置，接收被监测区域内的声音信号。对应于调理板也有6个，也称作传声器接口，它的主要作用是将传感器传送来的模拟信号进行滤波、放大作用，便于接下来的A/D转换模块进行数据转换，而且滤波效果使得A/D转换模块转换一定频率范围的信号，减小A/D转换模块的工作量。
图1无线传感器网络硬件节点的基本构架
首先通过查阅资料，学习和掌握无线传感器网络的基本知识，了解目前国际及国内的发展现状和发展趋势，重点学习无线传感器网络硬件设计，了解一个完整的无线传感器网络节点的基本架构。面向应用的无线传感器网络硬件节点的基本构架遵循了一般嵌入式产品的基本模式，同时，基于实际应用需要，在各个层面上都有所扩展。其基本构架如右图所示。功能部件层是整个节点的硬件基础；设备驱动层为底层物理部件提供设备驱动功能与策略；嵌入式系统内核层在设备与应用之间建立连接，提供软硬件系统调用的方式，同时为上层应用提供功能服务；应用系统层为终端用户提供了面向应用的系统控制方式与工作方法[1][3]。
SDRAM是同步动态随机存储器，它用作DSP的缓存，满足DSP对数据随机存储的要求。FLASH是DSP的外部程序存储器。DSP旁的USB接口是用于数据的存取。FPGA旁的GPS是用于节点自身的定位。无线是节点的无线收发装置，它应该满足低功耗、射频范围设计需求的基本特点。FIFO是先入先出队列，用于FPGA的数据缓存[4][5][12][13]。
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基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法
设计与实现
一、引言
随着无线传感器网络技术的发展，越来越多的应用场景需要通过无线传感器网
络进行数据的采集、传输和处理。
而在这个过程中，路由算法的设计和实现是至关重要的一环。
本文将介绍基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法的设计和实现，以及该算法的性能优劣分析。
二、相关工作
目前已有许多无线传感器网络路由算法的研究，其中经典的算法包括LEACH、PEGASIS、SPIN等。
这些算法虽然在一定程度上能够满足实际应用的需求，但都
存在一些问题，比如能耗均衡性不佳、网络寿命不长等。
为了解决这些问题，目前的研究中普遍采用了一些优化算法，比如粒子群优化、遗传算法等。
这些算法能够通过优化路由策略、节点选择等方面来达到最优的网络性能。
三、算法设计
本文的无线传感器网络路由算法基于粒子群优化，具体步骤如下：
1. 初始化种群：生成一组初始解，即每个无线传感器节点到基站的路由路径。
2. 计算目标函数（适应度函数）：根据每个无线传感器节点到基站的路由路径
计算目标函数值，即能耗消耗。
3. 粒子位置更新：通过粒子群算法的位置更新公式，计算出每个粒子的新位置。
4. 粒子速度更新：通过粒子群算法的速度更新公式，计算出每个粒子的新速度。
5. 计算个体历史最优和群体历史最优：根据每个粒子的目标函数值，计算出个
体历史最优和群体历史最优。
6. 更新最优解：如果当前个体历史最优值优于全局最优值，则更新全局最优值。
7. 判断终止条件：当粒子群的适应度函数值达到一定阈值，或者达到最大迭代
次数，算法停止。
8. 输出最优解：输出粒子群中的最优解，即为所求的无线传感器网络路由算法。
四、算法实现
为了验证本文提出的无线传感器网络路由算法的性能，本文使用NS2仿真平台进行了实现。
具体实现步骤如下：
1. 构建NS2仿真环境：根据所需的网络规模和拓扑结构，构建NS2仿真环境。
2. 部署无线传感器节点：在NS2仿真环境中部署无线传感器节点，设置节点数目、能耗等相关参数。
3. 设置路由协议：在NS2仿真环境中设置基于粒子群优化的路由协议，设置相关参数。
4. 进行仿真实验：根据实验需求设置仿真参数，进行多组实验，记录实验结果。
五、性能分析
本文对本文提出的基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法和经典算法进行
了性能比较。
实验结果表明，本文提出的算法在能耗均衡性和网络寿命方面表现更为优异，具有较高的实用价值。
六、结论
本文介绍了基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法的设计和实现，通过NS2仿真平台进行了性能验证和分析。
实验结果表明，该算法在能耗均衡性和网络寿命方面表现更为优异，具有较高的实用价值。