一种节能的无线传感器网络分簇算法

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无线传感器网络LEACH路由协议的节能改进算法

无线传感器网络LEACH路由协议的节能改进算法摘要：LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的WSN自适应分簇分层路由协议，但协议没有考虑节点的剩余能量，随机的产生簇头节点，且在分簇过程中没有考虑簇头节点的数量，过多的簇头造成数据冗余，过少的簇头又因数据传输距离过长而消耗过多的能量，缩短了整个网络的生存周期。

针对LEACH存在的以上缺陷，首先在阀值公式中引入节点的能量因素，然后提出一种新的簇头数的计算方法，通过控制簇头数量确保了网络负载的平衡。

仿真结果表明：改进后的算法有效降低了能耗，延长了节点和网络的寿命。

关键词：无线传感器网络，LEACH路由协议，最佳簇头数，能量消耗1 引言无线传感器网络（WSN）是由大量传感器节点以自组织的方式构成的无线网络。

传感器节点通常采用电池供电，其计算和存储能力十分有限，因此节能是无线传感器网络的一个重要研究方向[[1]]。

其中LEACH路由协议是最早提出的一个能量利用率较高的分层路由协议，协议采用分簇的方式，实现网络能量消耗的均衡。

本文针对LEACH协议的一些不足，提出改进算法。

2 LEACH 算法概述LEACH算法是无线传感器网络最早提出的分簇路由协议， LEACH定义了轮的概念，每轮分为簇的建立阶段和稳定状态阶段。

在簇的建立阶段，每个节点产生一个（0,1）之间的随机数，并把它和阀值 T(n)进行比较，如果这个数小于阀值，则该节点成为簇头节点。

T(n)的计算公式为：其中，P是簇头在所有传感器节点中所占的百分比，P=k/n,k为网络中的簇头个数，N为网络中的节点总数，r是当前的轮数，G是前1/P轮中未当选过簇头节点的集合。

在每1/P轮，每个节点有且只能成为一次簇头。

3 簇头选择的改进Leach协议中所有节点被选为簇头的概率是相等的，但他们当选为簇头的概率依然是相等的。

在这种情况下会出现一些剩余能量很少的节点依然被选为簇头节点，这样导致此节点的能量会很快耗尽，出现网络“洞点”使得整个网络的生存时间变短[2]。

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。

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无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量具有感测、计算和通信能力的小型节点组成的分布式自组织系统。

这些节点可以实时收集周围环境的各种信息，同时将这些信息进行处理和传输。

然而，WSN也面临着一些挑战，例如能量消耗、网络拓扑失衡等问题。

分簇算法是一种有效的解决方案，本文将从介绍分簇算法的基本原理、分类以及簇头选举等方面探讨无线传感器网络中的分簇算法研究。

一、分簇算法基本原理在无线传感器网络中，数据收集、处理和传输通常需要大量的能量消耗。

为了延长网络寿命，研究者们提出了一种有效的解决方案：通过将节点分成若干个簇，每个簇内部有一个簇头节点负责收集、处理和传输簇内的数据，从而降低网络能量消耗。

分簇算法基于这种思想，通过对节点进行合理的划分和管理，降低了整个网络的能量消耗，并提高了网络性能和数据传输的可靠性。

二、分簇算法分类按照节点簇头选举机制不同，分簇算法可大致分为静态分簇、动态分簇和混合分簇三种。

静态分簇算法：簇头节点在初始状态下就被选定，不进行改变。

这种算法的优点是简单、可靠，但是不适应网络动态变化的情况。

动态分簇算法：簇头节点根据网络节点状态动态选举。

这种算法能够适应节点的加入和退出，但是簇头节点有可能经常变化，导致网络拓扑不稳定。

混合分簇算法：将静态和动态分簇算法结合起来，既考虑了网络的稳定性和可靠性，又兼备对节点动态变化的适应性。

三、簇头选举簇头节点的选举机制是分簇算法中的关键问题之一。

当前，主要的簇头选举方法有以下几种：1. 基于能量的选举方法：簇头节点的能量水平高于其他节点，使其具有更长的寿命，因此这种选举方法通常以能量水平为参考标准。

2. 基于负载的选举方法：将数据负载作为影响节点选举的重要指标，且权重与节点能量水平相似，处理的数据量多的节点有较大的选举概率。

3. 基于距离的选举方法：以节点到基站之间的距离为参考指标，距离基站较近的节点通常被选举为簇头节点。

一种能耗均衡的无线传感器网络分簇算法

Ｅｎｅｇｂａａｅｄｐｔｖｌｔｒｎｇａｇｒｔｒｙ— ｌｎｃｄａａｉｅｃｕｓｅｉｌｏｉｈｍｏｒｌｓｅｏｔｒｆｒｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｅｗｏｋ
Ｌａ．Ｚｉｇｘｎ，ＺＵＹ．ｕＵＴｏ，ＨＵＱｎ．ｉＨｕｖ。
ＪｕｎｌｏｏｕｅｐｉａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｌｔｓｃｏ
ＩＳＮ００１９Ｓ１．０８１
２２０１一ｌ１０１ —
计算机应用，０２３（１：１７— １１２１，２１）３０３１文章编号：０１— ０１２１）１— １７— ５１０９８（０２１３００
Ａｂｔａｔｈｓｐｐｒｐｅｅｔｄａｎｒ — ａａｃｄＡａｔｅＣｕｔｒｇＡｇｒｈ（ＢＣ）ｆｒＷｉｌｓＳｎｏｓｃ：ＴｉａｅｒｓｎｅｎＥｅｇＢｌｅｄｐｉｌｓｉｌｉｍＥＡＡｏｒｅｅｓｒｒｙｎｖｅｎｏｔｅｓＮｔｏｋ（ＮａｅｎＬＡＨａｄＨＥ，ｉｗｉｏｅｃｏｄｎｓｔｕ，ｉｄｐｎｅｔａｅｉｅｉｏｏｅｗｒＷＳ）ｂｓｄｏＥＣｎＥＤｎｈｃａｎｄ，ａｃｒｉｔｉａｓｎｅｅｄｎｌｍｄｔｄｃｓｎｔｈｇｏｔｓｔｙｓｉ
ｃｍｐｔｒａｔｇａｌｓｅｅｄＴｅｃｕｔｒｈａｅｅｔｎ’ｒｅｉｏｋａｃｕｔｏｏｈｒｎｏｐｏａｉｔｎｏｅｏｅｅｆｃｉｓａｃｕｔｒｈａ．ｈｌｓｅｅｄｓｌｃｉｃｉｒｔｏｃｏｎｆｂｔａｄｍｒｂｂｌｙａｄｎｄｏｎｏｔａｉｒｓｄａｎｒｙｎｎｒｄｃｄｔｅｃｍｂｎｔｎｏｅｎｄｎｒｙｐｅｉｔｎａｄｅｅｇｈｅｈｌ．Ｉｒｅｏｂａｃｎｒｙｅｉｕｌｅｇ，ａｄｉｔｏｕｅｈｏｉａｉｆｔｏｅｅｅｇｒｄｃｉｎｎｒｙｔｒｓｏｄｎｏｄｒｔａｎｅｅｅｇｅｏｈｏｌ

基于PSO的无线传感器网络节能分簇协议

摘
要：针对如何最优化组簇、降低簇内节点能耗的同时均衡整个网络能耗的问题，出一种基于ＰＯ的紧凑且具有能量感知和基站距离提Ｓ
感知能力的集中式网络分簇协议，粒子适应值函数基于簇头和簇内节点的欧氏距离、簇头节点能量、簇头与基站距离这３个因素定义。仿真结果表明，该协议能有效降低节点死亡速度，延长网络生存周期。
［ｙｗｒｓＫｅｏｄ］ＷｉｌｓｅｓｒｔｏｋＷＳ；ｌｓｒｇｐｏｏｏ；ａｔｌＳｒＯｐｉｚｔｎＰＯ）ｌｏｉｍ；ｅｗｒｆｔｒｅｓｎｏｗｒ（Ｎ）ｃｕｔｉｒｔｃｌＰｒｃｅｗａｍｔａｉ（ＳａｒｈｎｔｏｋｌｅｉｅＳＮｅｅｎｉｍｉｏｇｔｉｍｅ
［ｓｒｃｌＡｍｉｇａｔｅｐｏｌｍａｈｕｔｌｓｒｌｎｄｓｔｅｏｔｚｔｎｗｙｗｉｈｃｎｄｃｅｓｅｅｅｇｏｓｍｐｉｎｏｏｅ．Ａｂｔａｔｉｎｔｈｒｂｅｔｔ０ｃｕｔｌｏｅｈｔｐｉａｉａ．ｈｃａｅｒａｅｔｎｒｙｃｎｕｔｆｄｓｈｏｅａｗｉｈｍｉｏｈｏｎ
关健词：无线传感器网络；分簇协议；粒子群优化算法；网络生存周期
ＥｎｒｙｅｃｅｔＣｌｓｅｉｇＰｒｔｃｌｏＳＢａｅｎＰＳｅｇ — ｆｉｎｕｔｒｎｏｏｏｒＷＮｓｄ０Ｏｉｆ
ＪＡＮＧＣａｇｉｎ，ＨＩｅｒｎ，ＩＩｈｎ￣ａｇＳｉｅＸＡＮＧＭｉ，ＡＷ．ｎＴＮＧｉｎ１ｎＸａ．ｕ
１概述

无线传感器网络中的分簇算法优化研究

无线传感器网络中的分簇算法优化研究1. 引言无线传感器网络是由大量分布在目标区域的无线传感器节点组成的，这些节点能够自动感知环境中的信息，并相互之间进行通信。

为了提高网络性能和延长网络寿命，研究者们提出了很多分簇算法来对传感器节点进行有效管理和组织。

本文旨在研究和优化无线传感器网络中的分簇算法，提高网络的性能和效率。

2. 无线传感器网络中的分簇算法概述分簇算法是无线传感器网络中常用的一种网络组织方法，它通过将节点划分为不同的簇，由每个簇中的簇首节点负责数据收集和传输，来减少能量消耗和网络拥塞。

常见的分簇算法包括基于能量的分簇算法、基于距离的分簇算法和基于信号强度的分簇算法等。

3. 分簇算法的问题和挑战在无线传感器网络中，分簇算法面临着一些问题和挑战。

首先，节点能量不平衡是一个重要问题，由于节点能量消耗不均匀，一些节点可能会提前耗尽能量导致网络中断。

其次，簇首节点的选择也是一个关键问题，选择不当可能导致网络中的瓶颈或不平衡，影响网络性能。

此外，网络中节点的移动性也会给分簇算法带来困扰，因为节点的移动会导致簇首节点的变化，进而影响整个网络的组织和通信。

4. 分簇算法的优化方法为了解决上述问题和挑战，研究者们提出了一些优化方法来改进分簇算法的性能和效果。

首先，基于能量的分簇算法可以通过动态调整节点的能量阈值来实现能量均衡，避免因为少数节点耗尽能量而导致网络中断的情况。

其次，簇首节点的选择可以通过考虑节点的能量、距离和信号强度等因素来进行优化，确保网络中的负载均衡和性能稳定。

此外，对于节点移动性的问题，可以通过引入位置预测和动态路由等技术来应对，提高网络的适应性和稳定性。

5. 实验和结果分析为了验证优化方法的有效性，我们进行了一系列的实验，并对实验结果进行了分析。

实验结果表明，通过调整能量阈值和优化簇首节点选择，可以显著减少能量消耗和延长网络寿命。

同时，引入位置预测和动态路由等技术可以提高网络的适应性和稳定性，减少网络中断的可能性。

无线传感网络中的能量优化算法

无线传感网络中的能量优化算法无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）由大量分散的传感器节点组成，这些节点可以感知环境中的物理信息，并将数据通过无线信号传输到基站节点。

然而，传感器节点通常由于能源有限而导致寿命较短，因此能量优化算法在无线传感网络中起着至关重要的作用。

本文将介绍一些常见的能量优化算法，并对它们的原理和应用进行分析。

一、分簇算法1. LEACH算法LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法，在无线传感网络中得到广泛应用。

LEACH算法通过均匀地将传感器节点划分为多个簇来降低整体能耗。

每个簇由一个簇首节点负责进行数据聚合和传输，其他节点通过与簇首节点的短距离通信来减少能量消耗。

LEACH算法通过轮流选举簇首节点的方式，实现了能量的均衡分配，以延长整个网络的寿命。

2. HEED算法HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）算法是一种改进的分簇算法，它根据节点的能量水平和节点之间的通信距离选择簇首节点。

HEED算法通过在能量消耗较低且距离较近的节点之间建立簇来实现能量的有效利用。

此外，HEED算法还引入了节点的剩余能量因素，以进一步优化簇首节点的选择过程。

二、路由算法1. SPAN算法SPAN（Sensor Protocols for Asynchronous Network）算法是一种经典的无线传感网络路由算法，它通过优化路由路径和节点的休眠机制来降低能源消耗。

SPAN算法使用浅度睡眠和深度睡眠的方式来控制节点的活跃时间，从而减少能量的消耗。

同时，SPAN算法还引入了数据预处理和数据融合的策略，以减少节点之间的通信量，从而降低了能源开销。

2. AODV算法AODV（Ad hoc On-Demand Distance Vector）算法是一种基于距离向量的路由协议，适用于无线传感网络中的动态拓扑环境。

一种改进的无线传感器网络分簇路由算法

摘பைடு நூலகம்
要：在无线传感器网络中，分簇路由具有管理方便、高效节能、易于实现等特点，成为当前重点研究的路由算法。现有的典型
分簇路由算法存在着簇首节点能耗分布不均，首节点与基站未采用最短路径，簇数据可能“ 绕道” 传递等缺陷，使得在网络规模较
大时网络能耗及生命周期等性能表现不佳。针对这些问题，结合ＬＡＣＥＨ和ＳＲＨＯＴ的思想提出了一种改进的多层分簇路由算法（ＥＣＳ，建立了簇首到簇首路由，ＬＡＨ．）它并保证相邻簇首之间距离最短。ＮＳ仿真结果表明，网络规模较大，２在密度较低时，
ＬＥＡＣＨ— ｕｐｒｏｓＬＡＣＨ— ｎａｌ１％ｗｈｎｔｅｎｔｏｋｉｐｒｅａｄｌｒｅＳｏｔｅｆｒＥｍＣｅｒｙ５ｅｈｅｗｒＳｓａｓｎａｇ．
Ｋｅｒｓｗｉｌｓｅｓｒｎｔｏｋ；ｌｓｅ－ａｅｏｔ；ｙｗｏｄ：ｒｅｓｓｎｏｅｅｗｒｓｃｕｔｒｓｄｒｕｅＬＥＡＣＨ；２ｂＮＳ
ｎｖｌｕｔａｅｃｓｒａｅｓｈｍｅ（ＥＨＳｉｒｐｓｄｗｉｉｔｒｔｓｈｅｏｃｐｓｆＬＡＣａｄＨ０Ｕｏｅｍｌｌｒｌｔ－ｓｄｃｅｉｙｕｅｂＬＡＣ — ）ｓｏｏｅ，ｈｃｎｅａｔｃｎｅｔｐｈｇｅｏＥＨｎＳＩ
ＬＡＣ．较ＬＡＣＣ将网络生命周期延长了约１％。ＥＨＳＥＨ．５

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ＥｎｒｙｅｃｅｔＣｌｓｉｇＡｌｏｉｍｏｉｅｅｓＳｎｏｔｒｅｇ — ｆｉｎｕｔｇｒｔｉｎｈｆｒＷｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋ
ＺＨＯＵｉｐｎ，ＡＮＧｎＺｈ－ｉｇＷＴｉｇ
减小簇的重建频率，同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型，解决网络中的热点、热区问题。仿真实验结果表明，该算法能够有效利用能量，提高网络的稳定性，均衡网络的能量消耗，延长网络寿命，使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性。
关健诃：无线传感器网络；功耗自适应聚类层次算法；分簇机制；簇头选择；网络寿命低
第３７卷第２２期
Ｖ＿Ｉ７０３ｌ
・
计
算
机
工
程
２１０１年１月１
Ｎｏｍｂｅ２ｖｅｒ０１１
Ｎｏ．２２
ＣｏｕｔｒＥｎｉｅｉｍｐｅｇｎｅｒｎｇ
网络与通信・
一
文编ｌ０３８０）＿ｏ．３文标码：章号：０＿４（ｌ２＿８＿ｏ＿２２１２ｏ５０－＿献识Ａ
中分号Ｔ３圈类：Ｐ９３
种节能的无线传感器网络分簇算法
周治平，王亭
（南大学通信与控制工程学院，江苏无锡２４２）江１１２
摘要：针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题，出一种节能的无线传感器网络分簇算法，在簇头的选择过程提中利用节点能量、节点数等参数设置节点当选簇头的优先度，邻使簇头的分布更均匀。在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件，
ｃｕｔｒｈａｓｓｌｃｉｎ．ｄｔｅｅｅｇｒｓｏｄｉｅｓｔｅｃｎｉｏｆｔｅｃｕｔｒｒｂｉｉｇｔｅｒａｅｔｅｆｅｕｎｙｏｅｃｕｔｒｆｒｔｎｌｓｅｅｄｅｅｔｏＡｎｎｒｙｔｅｈｌｓｓｔａｏｄｔｎｏｈｌｓｅｅｕｌｎＯｄｃｅｓｒｑｅｃｆｔｌｓｅｏｍａｉｈｈｈｉｄｈｈｏｗｈｌｅｓｎｌ．ｏｄｌｃｍｂｎｄｗｉｈｌｉｈｐｍｏｌｉｓｄｔｅｏｖｅｐｏｌｍｆｈｔｎｄｅ．ｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈｔｅｎｗｉｔｉｇｅｈｐｍｏｅｏｉｅｔｔｅｍｕｔｏｄｅｓｕｅｏｒｓｌｅｔｒｂｅｏｏｏｓＳｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｅｅｈｈ．ｈｈｔａｇｒｔｍａｓｎｒｙｅｆｃｉｅｙｍｐｏｅｔｅｓａｉｔｆｔｅｗｏｋａｄｂｂｅｔａａｃｈｎｒｙｃｎｕｌｏｈｃｎｕｅｅｅｇｆｅｔｌ，ｉｒｖｔｂｌｙｏｉｖｈｉｈｅｎｔｒ，ｎｅａｌｂｌｎｅｔｅｅｅｇｏｓｍｐｔｎａｄｅｆｃｉｅｎｔｒｆＯｉｎｆｅｔｖｅｗｏｋｏｏｐｏｏｇｎｆｐｎｏｅｎｔｒ，ｎｔａｅｔｒｄｃｉｔ，ｏｖｒｅｃｎｅｕｉｒｌｎｉｇｔｌｅｓａｆｅｗｏｋａｄｉｈｓｂｔｅｕｔｌｙｃｎｅｇｎｅａｄｓｃｒｔｈｅｉｈｔｉｙ．
［ｙｗｏｄ］Ｗｉｌｓｅｓｒｔｒ（Ｎ）Ｌｗ—ｎｒｙＡｄｐｉｅＣｌｓｅｎｅａｃｙＬＡＫｅｒｓｒｅｓＳｎｏｗｏｋＷＳ；ｏｅｅｇａｔｕｔｒｇＨｉｒｈ（ＥＣＨ）ｌｏｉｍ；ｌｓｒｇｍｅｈｎｓｃｓｒｅＮｅｖｉｒａｇｒｈｃｔｉｃａｉｔｕｅｎｍ；ｌｔｕｅ
（ｃｏｌｆｏＳｈｏｍｍｕｉａｉｎａｄＣｏｔｌｎｉｅｒｇＪａｇａｉｅｓｙＷｕｉ１１２ＣｉａｏＣｎｃｔｎｒｇｎｅｎ，ｉｎｎｎＵｎｖｒｉ，ｘ４２，ｈｎ）ｏｎｏＥｉｔ２
［ｓｒｃ］Ａｉｎｔｔｅｅｅｇｒｂｅａｄｔｅｂｔｅｅｋｐｏｌｍｆｏ —ｎｒｙＡｄｐｉｅＣｕｔｒｇＨｉｒｒｈ（ＥＨ）ａｇｒｈｔｅＡｂｔａｔｍｉｇａｎｒｙｐｏｌｍｎｏｔｎｃｒｂｅｏｗｅｅｇａｔｌｓｉｅａｃｙＬＡＣｈｈｌＬｖｅｎｌｏｔｍ，ｉｈｐａｔｓｓｃｓｈｏｅ’ ｎｒｙａｄｔｅｎｍｂｒｆｄａｅｔｏｅｒｌｃｅｋｒｅｌｓｒｅｄｉｒｕｅｖｎｙｉｅｒｃｓｆｒａｍｅｅｈａｅｎｄｓｅｅｇｎｕｅｊｃｎｄｓｅｅｔｔｍａｅｓｅｔｕｔａｓｓｉｔｄｅｅｌｔｏｅｓｒｕｔｈｏａｎａｅｄｏｕｈｃｅｈｄｔｂｎｈｐｏ