基于WSNs能量优化的分簇算法的改进研究

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WSN(Wireless Sensor Networks,简称WSNs)作为当下计算机网络研究的热点,其节点通过无线传输方式进行信息传播,进而完成自组织网络系统的搭建。对监控对象的特定信息进行观察、收集和处理,并将其信息实时反馈给系统用户,这是无线传感网络的功能所在。当前,在交通、军事、医疗等多个领域WSN被广泛应用。而能量作为WSN通信的重要特性,在路由算法中其必是优先考虑的因素。伴随着嵌入式和无线传感技术的飞速发展,WSN的重要性日益突出,其对它的要求也越来越高。路由算法作为WSN众多关键技术之一,其一直都作为研究热点被广泛研究者所研究。因为WSN局部拓扑信息获取单一,其路由协议的设计被限制。与此同时,传感网络中的节点的电源能量,通信能力,存储能力非常有限,故如何提高有效的节点能量和网络生存周期是当前研究的重点。LEACH的提出有效的解决了这一问题,它通过随机选取簇头节点,将整个网络中的能量平均分配到每个节点当中,从而延长了网络的生存周期。本文首先对WSN的结构、特点、适用范围进行总结,并对无线传感网络的路由算法进行研究分析,在基于传统LEACH分簇算法的基础上,针对簇头选取、数据融合方面的缺点,提出一种基于LEACH算法的加权能量优化的分簇算法(WEOC)。WEOC算法对LEACH算法的改进主要有以下几点:1.加入能量和距离比例参数。能量优化算法采用一种新的选簇方式,考虑节点的剩余能量和远距离节点当选簇头的因素,重新调整设置阈值T(n)。2.给出数据融合率的具体计算公式。考虑到LEACH数据融合,能量优化算法引入数据融合率,让簇头在发送数据前先数据融合,再将数据发送到基站。3.采取自由空间模型和多路径衰弱模型相结合的方式。考虑节点距离与传输距离的因素,避免节点因d~4而造成能量的过度消耗,从而提高节点能耗的有效性。4.利用蚁群算法寻找路径最优的特点,将其WEOC算法与蚁群算法结合,从而进一步降低算法的网络能耗和延长其生存周期,故算法的可靠性和实践性得到验证。最后,通过仿真实验数据对比表明,WEOC算法比LEACH算法更能有效地降低网络中的能量损耗,并延长网络的生存周期。本算法的研究对于以后改进LEACH算法具有一定的借鉴意义,为将来WSN的研究提供一定的方法。
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