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能量均衡的环形无线传感器网络分簇路由算法研究

武莎莎  
【摘要】:目前,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)广泛应用于智慧医疗、智能交通、军事侦察、医疗保健以及太空探索等领域。在当前大数据与人工智能时代,对WSNs的感知、计算以及通信能力提出了更高的要求,因此节能并延长网络生命周期被赋予了更重要的内涵。而通过将网络划分为环的方式来节能已经成为热点研究方向,在环形WSNs中,分簇路由算法对网络的能量效率、能量均衡、扩展以及可靠性都具有巨大的影响。于是,本文从环内最优簇头数确定、最佳簇头选举以及最优路由路径搜索方面展开环形WSNs分簇路由算法研究,具体内容包括:(1)为了解决WSNs簇内节点通信能量消耗过多、网络生命周期短和扩展性差问题,提出了一种基于最优簇头数的环形无线传感器网络分簇路由算法CAROC(Clustering Algorithm for Ring wireless sensor networks based on Optimal Cluster head number)。该算法基于网络中每环能耗最小原则,首先,通过理论分析计算出每环中最优簇头数。然后,根据每环最优簇头数,将网络每环划分为相应数量且大小相等的簇。最后,考虑每环的最优簇头数与相应环中节点数目的比值、节点的剩余能量以及簇成员节点到簇头最短距离与簇头到基站距离的关系来选择最优簇头。CAROC能有效解决WSNs簇内节点通信能量消耗过多问题。仿真结果表明,该算法在提高网络能效和扩展性以及延长网络的生命周期方面比其它算法有明显的优势。(2)为了解决簇头能量负荷过重、以单跳方式传输数据导致能量消耗不均衡问题,提出了一种能量均衡的环形无线传感器网络多跳分簇路由算法EMRA(Energybalanced Multi-hop clustering Routing Algorithm for ring wireless sensor networks)。该算法在LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)的基础上,面向环形WSNs,在设置阶段,引入簇头管理节点,减轻原簇头的能量负荷。在稳态阶段,通过考虑簇头到簇头管理节点的通信能耗与簇头到基站通信能耗的关系以及簇头到簇头管理节点最短距离与簇头到基站距离的关系来传输数据,减少了网络通信能耗。仿真结果表明,EMRA算法不仅减轻了簇头的能耗,而且其在平衡网络能耗,延长网络生命周期方面比LEACH算法具有更好的性能。(3)为了进一步解决WSNs中节点能量消耗不均匀引起的能量“热点”问题,提出了一种基于粒子群和狮群的环形无线传感器网络分簇路由算法CRPL(Cluster routing algorithm for Ring wireless sensor network based on Particle swarm and Lion swarm)。该算法采用狮群(Lion's Algorithm,LOA)选举簇头,LOA的目标函数是由节点的能量、节点到基站的距离、节点通信范围内覆盖的邻居节点数以及簇头占环的比例来确定。同时在数据传输过程中采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)改进的目标函数确定数据传输的最佳路由路径,该目标函数考虑了簇头到基站的距离、簇成员节点数、下一跳簇头的剩余能量以及下一跳簇头到当前簇头与基站所在直线的距离这四个因素。仿真结果表明,该算法与CAROC算法、EMRA算法相比,不仅均衡了网络的能量消耗,也极大地延长了网络的生命周期。本文面向环形WSNs,以网络能量消耗最小化为目标,从簇数确定、簇头选举、成簇以及路由方面提出了不同的解决方法,解决了WSNs中存在的能量消耗不均匀、网络生命周期短等问题,并从网络能耗、生命周期、扩展性、均衡性等方面验证了所提算法的性能,对环形WSNs的理论发展具有一定推进作用。


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