一种融合时间和剩余能量激发的分簇优化算法

发布时间：2021-10-25 05:08

　　针对无线网络中节点能耗不均和能效率低下等问题,提出了一种融合时间和剩余能量激发的分簇优化算法。首先给出了簇头轮换策略和轮换能量阈值,同时重新定义剩余能量阈值,并以此作为激发簇头轮换的临界条件,在网络模型既定的情况下分别推导出传输轮数和剩余能量激发调节参数以实现簇头轮换策略的精准切换。仿真结果表明,相较于时间激发分簇、剩余能量激发分簇和LEACH-RE算法,分簇算法不仅延长了网络生存时间,还提高了节点的能效率;其中在节点能量同构环境下分别提高了28.62%、39.91%和13.94%;在节点能量异构环境下分别提高了48.22%、37.14%和20.23%。 

【文章来源】：实验室研究与探索. 2020,39(10)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

无线通信模型

文献[11]是基于时间激发的簇头轮换算法，在簇头竞争结束后，新簇头按照时分多址(TDMA)机制对簇内节点分配时间片段，簇内节点在簇头分配的时间片内将需要发送的数据发送给簇头，发送数据帧结构如图2所示。在稳定阶段，节点会在分配时间片内连续发送s个等长数据帧，在这种簇头时分多址的调度中，未被分配时间片的节点就会进入休眠中，以节省自身能量。分簇在经过s轮数据发送后，自动激发簇头轮换，那么一轮数据传输簇头所耗能量为

基于剩余能量的分簇轮换受能量阈值α的直接影响，而阈值α的取值不仅与当选簇头的剩余能量有关还与调节参数息息相关。将能量阈值α按照文献[18]中进行设置，即α=0.1 J，从剩余能量的分簇轮换所耗能量可以看出，调节参数的大小与簇头通信所耗Ecluster有关。当簇头节点与汇聚节点相近时，Ecluster就小，反之簇头通信所耗Ecluster就大，为了计算调节参数σ与簇头、汇聚节点距离关系，这里设定汇聚节点处于两种不同的位置:一种是处于无线网络区域的中心，即坐标(50,50);另一种是处于无线网络区域的外围，即坐标(150,50)。以第1个节点死亡时间来计算无线网络生命周期，考察数据传输轮数与调节参数σ的关系，结果如图3所示。从图3可以看出，不论汇聚节点处于中心还是无线区域外，σ与数据转发轮数的关系大致相当。都是随着σ的增大，数据传输轮数先增大后减少。当汇聚节点处于网络中心，σ=0.614时，取得最大数据传输轮数;当汇聚节点处于网络外，σ=0.568时取得最大数据传输轮数。根据对网络模型的假定，本文主要考虑汇聚节点处于无线网络的中心，所以这里设置σ=0.568。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]分布式能量均衡的WSN动态数据转发策略[J]. 甄岩,李兴,杨静.  电子与信息学报. 2018(02)
[4]一种非均匀分簇的路由算法[J]. 何超,王琨.  计算机科学. 2017(08)
[5]一种结合K-means均匀分簇和数据回归的WSN能量均衡策略[J]. 叶继华,万叶晶,刘长红,王仕民.  小型微型计算机系统. 2017(08)
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[7]无线网络非均匀分簇路由算法改进研究与仿真[J]. 陈瑞志.  计算机仿真. 2017(04)
[8]基于节点剩余能量的分时分簇LEACH改进算法[J]. 吴标,余剑,易仁杰.  火力与指挥控制. 2016(10)
[9]基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法[J]. 汪成亮,王强.  北京航空航天大学学报. 2014(01)
[10]改进的基于分簇无线传感器网络的数据聚合算法[J]. 付帅,马建峰,李洪涛,王长广.  吉林大学学报(工学版). 2014(04)



本文编号：3456711