改进PSO结合DSA技术的无线传感器网络均衡密度聚类方法

发布时间：2023-05-07 03:33

　　针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)聚类过程中节点分布不均衡影响网络寿命的问题,提出一种改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法结合分布式空间分析(Distributed Space Analysis,DSA)技术的无线传感器网络均衡密度聚类方法。利用改进粒子群算法优化能量均衡分簇算法以促进网络能耗均衡分布,避免了网络热点问题并最大化传感器网络寿命;结合基于分布式空间分析的聚类技术,实现了整个无线传感器网络中集群构建的能耗均衡;对两种算法的优势进行深度融合,克服对初始聚类中心点选择等敏感问题的同时加快了聚类收敛速度,形成传感器节点位置的最优分簇。实验结果表明,该方法实现了对网络节点能耗均衡分簇的有效性,与其他的聚类技术相比功耗更低,因此网络寿命更长。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引 言
1 方法设计
    1.1 改进PSO在网络均衡密度聚类过程中的应用
        1) 算法思想。
        2) 算法改进。
        3) 算法基本步骤。
    1.2 利用DSA实现能耗均衡
        (1) 子区域边界发现。
        (2) 簇形成。
        (3) 数据传输和簇调整。
2 实 验
    2.1 实验配置
    2.2 结果对比
3 结 语



本文编号：3810188