基于改进灰狼优化器的能量均衡无线传感器网络算法研究

来源 :西安邮电大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:xy6905
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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)在农业生产、水质监测和医疗卫生等众多领域得到了广泛的应用,为信息的获取提供了新的手段。通常,WSNs由价格较低、功耗较低和体积较小的多个传感器节点组成,这些传感器节点由能量有限的电池进行供电,而且一旦部署在监测区域,它们将持续运行,直到电能耗尽。因此,研究WSNs的关键技术之一就是如何在保证数据高效、可靠传输的情况下,设计出能够有效降低网络能量消耗、显著延长网络寿命的路由协议。本文来源于2016年西安邮电大学和德国莱比锡电信应用技术大学xxxxxx项目下的“Working in Projects”子课题。论文以WSNs网络在农业气象环境参数的监测需求为出发点,分别从网络拓扑结构和感知信息传输两个方面展开研究,提出了一种基于改进灰狼优化器的WSNs分簇路由算法,具体研究内容如下:(1)针对LEACH算法采用随机选取簇首的方式会导致网络中存在簇首分布过于分散或集中的问题,引入初始簇来进行改善。利用节点的距离中位数算法,在等间隔的距离上选举一定比例的初始簇首,从而形成分布均匀的初始簇。(2)在标准灰狼优化器(GWO)的基础上,改进了猎物位置权重因子,给出了基于狼群适应值的改进灰狼优化器(FIGWO),提出了一种基于改进灰狼优化器的WSNs成簇算法。该算法将灰狼个体映射为网络中传感器节点,通过灰狼个体的剩余能量以及距离信息来计算每个灰狼个体的适应值,利用适应值前三的灰狼个体来重新定义猎物的位置函数。最后将改进的灰狼优化器应用于簇首选举阶段以选出更加合适的簇首。(3)针对LEACH算法采取簇内节点均与簇首通信的方式导致网络簇首和部分距离基站较近的节点能量消耗增加的问题,引入最短路径传输技术。即在节点与簇首距离大于其与基站距离的情况下,节点将感知数据全部转发至基站。本文提出的分簇路由算法,一方面优化了簇结构,减少了簇内成员节点个数,降低了簇首的数据接收能耗,同时也降低了部分节点的数据传输距离。另一方面,增加了基站接收的数据分组数,使得基站能够获得更加丰富的感知信息。仿真表明,相对于LEACH、SEP协议,FIGWO协议使网络生存周期分别延长了57.8%和31.5%;使基站接收数据分组数分别增加了177%和145%。
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