A Novel Trajectory Clustering technique for selecting cluster heads in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）存在热点问题，即距离基站最近的传感器节点比距离基站较远的节点需要转发更多的数据包。因此，感觉网络的寿命取决于这些最近的节点。分簇方法被用来延长无线传感器网络的生命周期。然而，目前的分簇算法通常采用两种技术：选择具有更多剩余能量的簇头，并周期性地轮换簇头，以在每个簇内的节点之间分配能量消耗，延长网络的生命周期。大多数算法使用随机选择来选择簇头。在这里，我们提出了一种新的轨迹聚类技术选择簇头在无线传感器网络。我们的算法选择簇头的流量和周期性旋转的基础上。它提供了第一个基于轨迹的分簇技术选择簇头，并减轻热点问题，延长网络的生命周期。
2011-08-03 cs.NI
HSEP: Heterogeneity-aware Hierarchical Stable Election Protocol for WSNs
无线传感器网络（WSNs）正在增加，以处理复杂的情况和功能。在这些网络中，一些节点成为簇头（CH），负责聚集来自簇成员的数据并将其发送到基站（BS）。针对同构网络设计的分簇技术在能量消耗方面效率不高。稳定选举协议（SEP）引入了异构性的无线传感器网络，由两种类型的节点。SEP是基于每个节点的加权选举概率成为CH根据剩余能量的节点。我们提出了异构意识的分层稳定选举协议（HSEP）有两个层次的能量。仿真结果表明，HSEP的稳定期和网络生命周期，相比传统的路由协议，并具有更高的平均吞吐量比选定的分簇协议在无线传感器网络。
2012-08-11 cs.NI
Analyzing Energy-efficiency and Route-selection of Multi-level Hierarchal Routing Protocols in WSNs
近年来，无线传感器网络（WSNs）领域的出现和发展已经见证了具有传感、信号处理和无线通信能力的极小且低成本的传感器的增长。这些传感器可以以低得多的成本进行扩展，并且能够检测诸如温度、声音、安全或任何其他系统的条件。一个好的协议设计应该能够在能源异构和同构环境下都具有良好的可扩展性，满足不同应用场景的需求，并保证可靠性。在此基础上，我们比较了六种不同的协议，不同的场景，提出了自己的方案，能源最小化，分簇和路由选择，以更有效的通信。这项研究的动机是有一个洞察力，其中正在考虑的协议适合在应用程序中，可以是一个更强大和更有效的协议的设计的指导方针。通过MATLAB仿真，分析和比较了LEACH、多级分层LEACH和多跳LEACH的性能。
2012-08-12 cs.NI
A Fault Tolerant Trajectory Clustering (FTTC) for selecting cluster heads inWireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）存在热点问题，即距离基站最近的传感器节点比距离基站较远的节点需要转发更多的数据包。因此，感觉网络的寿命取决于这些最近的节点。分簇方法被用来延长无线传感器网络的生命周期。然而，目前的分簇算法通常采用两种技术：选择具有更多剩余能量的簇头，并周期性地轮换簇头，以在每个簇内的节点之间分配能量消耗，延长网络的生命周期。大多数算法使用随机选择来选择簇头。在这里，我们提出了一个容错轨迹聚类（FTTC）技术选择簇头在无线传感器网络。我们的算法选择簇头的流量和周期性旋转的基础上。它提供了第一个容错轨迹为基础的分簇技术选择簇头和减轻热点问题，延长网络的生命周期。
2011-08-03 cs.NI
Reinforcement Learning-based Relay Selection for Cooperative WSNs in the Presence of Bursty Impulsive Noise
针对带持续记忆的突发脉冲噪声场景下的协作WSN中继选择问题，提出基于噪声状态检测和剩余电量的Max-Min适配与RL两种中继选择方法，可有效降低SER并实现节点功耗公平。
2024-01-26 cs.NI
A Hybrid Trajectory Clustering for Predicting User Navigation
无线传感器网络（WSNs）存在热点问题，即距离基站最近的传感器节点比距离基站较远的节点需要转发更多的数据包。因此，感觉网络的寿命取决于这些最近的节点。分簇方法被用来延长无线传感器网络的生命周期。然而，目前的分簇算法通常采用两种技术：选择具有更多剩余能量的簇头，并周期性地轮换簇头，以在每个簇内的节点之间分配能量消耗，延长网络的生命周期。大多数算法使用随机选择来选择簇头。在这里，我们提出了一种新的轨迹聚类技术选择簇头在无线传感器网络。我们的算法选择簇头的流量和周期性旋转的基础上。它提供了第一个基于轨迹的分簇技术选择簇头，并减轻热点问题，延长网络的生命周期。
2011-08-03 cs.NI
CCIC-WSN: An Architecture for Single Channel Cluster-based Information-Centric Wireless Sensor Networks
以信息为中心的网络（ICN）及其实现的前景，命名数据网络（NDN），近年来在物联网（IoT）和无线传感器网络（WSNs）的背景下引起了广泛的关注。然而，一个全面的NDN/ICN为基础的架构设计的无线传感器网络，包括专门定制的命名方案和转发机制，还有待探讨。在本文中，我们提出了单通道基于路由器的信息中心的无线传感器网络（CCIC-WSN），一个基于NDN/ICN的框架，以满足基于簇的无线传感器网络的要求，如子节点和簇头之间的通信，新的子节点与簇头的关联，发现新关联的节点的命名空间，和子节点的移动性。通过广泛的模拟研究，我们证明了CCIC-WSN实现了71-90%的低能耗和74-96%的低数据检索延迟比最近提出的框架NDN/ICN为基础的无线传感器网络在各种评估设置。
2020-11-24 cs.NI
Advanced LEACH: A Static Clustering-based Heteroneous Routing Protocol for WSNs
无线传感器网络在异构网络中有着广泛的应用。在本文中，我们提出并评估先进的低能耗自适应分簇层次结构（Ad-LEACH），这是静态分簇的异构路由协议。首先将整个网络域划分为静态簇，然后在每个簇中应用单独的Ad-LEACH协议。我们提出的协议是继承LEACH与分布式节能分簇（DEEC）的簇头选择标准。这使得Ad-LEACH能够应对节点的异构性。由于小的静态集群，每个节点降低其广播消息功率，因为它只需要覆盖一个小的区域。我们在MATLAB中进行仿真，以检查Ad-LEACH的效率。仿真结果表明，Ad-LEACH协议在能量效率和吞吐量方面均优于LEACH和DEEC协议。
2013-06-05 cs.NI
AM-DisCNT: Angular Multi-hop DIStance based Circular Network Transmission Protocol for WSNs
无线传感器网络（WSNs）中的节点能量有限，需要向基站（BS）传输数据。路由协议的设计是为了减少能量消耗。聚类算法在这方面是最好的。这样的聚类算法增加了网络的稳定性和生命周期。然而，并不是每一种路由协议都适用于异构环境。AM-DisCNT是一种新的能量有效的无线传感器网络协议。AM-DisCNT采用循环部署的方式，使整个无线传感器网络的能量消耗均匀。选择刀头是以能量为基础的。最高能量节点成为该轮的CH。在下一轮中再次比较能量，以检查该轮的最高能量节点。仿真结果表明，AM-DisCNT在网络生命周期、系统吞吐量和稳定性等方面均优于现有的异构协议。
2013-07-27 cs.NI
Energy-Efficient Coalition Formation in Sensor Networks: a Game-Theoretic Approach
无线传感器网络面临的最大挑战是能量约束。已经提出了许多解决方案来缓解这个问题，包括集群。博弈论是一种有效的决策工具，已被证明在解决复杂问题方面是有效的。在本文中，我们采用合作博弈，提出了一种新的分簇方案称为联盟博弈论分簇（CGTC）算法的无线传感器网络。其思想是将整个网络区域划分为两个区域，即远和近，以解决无线传感器网络中的热点问题，其中靠近基站（BS）的节点往往会消耗他们的能量更快，由于中继从更远的节点接收的流量负载。然后，联盟游戏被用来组节点联盟。在选择联盟头的主要因素是节点的能量水平，使最强大的节点发挥头的作用。Shapley值被采用作为我们的联盟游戏的解决方案的概念。仿真结果证实了CGTC在能量效率和提高吞吐量方面的有效性。
2021-04-16 cs.NI
Performance Analysis of Clustering Protocol Using Fuzzy Logic for Wireless Sensor Network
为了更有效地收集信息，无线传感器网络（WSNs）被划分成簇。大多数提出的聚类算法不考虑基站的位置。这种情况导致热点问题的多跳无线传感器网络。在本文中，我们分析了模糊聚类算法（FCA），其目的是延长生命周期的无线传感器网络。该算法根据传感器节点的剩余能量和到基站的距离参数来调整簇头半径。这有助于减少靠近基站或电池电量较低的传感器节点的簇内工作。模糊逻辑用于处理簇头半径估计中的不确定性。从首节点死亡率、半数存活率和能量效率指标等方面比较了该算法与低能耗自适应分簇层次（LEACH）算法的性能。我们的仿真结果表明，模糊聚类方法的性能优于LEACH。因此，FCA是一种稳定且节能的聚类算法。
2013-01-05 cs.NI
M-GEAR: Gateway-Based Energy-Aware Multi-Hop Routing Protocol for WSNs
在这项研究工作中，我们提出了基于网关的能量有效的无线传感器网络路由协议（M-GEAR）。我们将传感器节点分为四个逻辑区域的基础上，他们在传感领域的位置。我们将基站（BS）安装在传感区域之外，并在传感区域的中心安装网关节点。如果传感器节点与BS或网关的距离小于预定义的距离阈值，则节点使用直接通信。我们将其余节点划分为两个相等的区域，其距离超过阈值距离。我们选择簇头（CH）在每个区域是独立的其他区域。这些CH是基于概率选择的。我们比较我们的协议与LEACH（低能量自适应聚类层次）的性能。性能分析和比较统计结果表明，我们提出的协议表现良好的能量消耗和网络寿命。
2013-07-26 cs.NI
Adaptive Probabilistic Model for Energy-Efficient Distance-based Clustering in WSNs (Adapt-P): A LEACH-based Analytical Study
网络寿命和数据传输的能量消耗是无线传感器网络的主要服务质量（QoS）指标。无线传感器网络的环境通常被组织成集群，以减轻这种义务的管理复杂性。然而，传感器节点（SN）之间的距离和每轮的簇的数量是影响无线传感器网络的QoS性能的重要因素。设计者的难题解决了围绕的愿望，以维持之间的平衡有限的剩余能量的SN和延长网络寿命的需求。在控制这样的目标中的任何不平衡导致由于耗尽SN能量而导致的QoS惩罚，或者导致显著难以分配和操作的成本过高的环境。低能耗自适应分簇层次（LEACH）是一种分布式算法，提出解决这些困难。所提出的基于LEACH的算法集中于SN的剩余能量以计算概率函数，该概率函数选择簇头和朝向目的SN的最佳能量有效路径。然而，这些算法不考虑在运行时的网络状态的变化。这种状态根据现有的网络结构和条件以自适应的方式改变。因此，每轮的簇头不是根据SN之间的状态和距离自适应地选出的。本文提出了一种能量有效的自适应距离聚类称为Adapt-P，在自适应概率函数来制定集群。每个簇头和它的簇成员之间的一个接近最优的距离制定，从而减轻网络的能量消耗和网络寿命最大化。簇头选择概率在每轮结束时基于先验发现的每轮允许的簇头的最大数量和网络中存活SN的数量进行调整。
2021-10-25 cs.DC cs.NI
DREEM-ME: Distributed Regional Energy Efficient Multi-hop Routing Protocol based on Maximum Energy in WSNs
无线分布式传感器网络由随机部署的低能耗传感器组成。这些网络可用于监控各种环境。这些网络的主要问题是能量约束和它们的有限寿命。为了克服这些问题，引入了不同的路由协议和分簇技术。我们提出了DREEM-ME，它使用了一种独特的聚类技术，有效地克服了这两个问题。DREEM-ME在每一轮中选举固定数量的簇头（CH），而不是随机选择CH。在协议中还引入了丢包技术，使协议更加全面和实用。在DREEM-ME中，每个图中还显示了置信区间，这有助于可视化与原始过程的最大偏差。我们的模拟和结果表明，DREEM-ME是远远优于现有的协议相同的性质。
2013-07-26 cs.NI
EDDEEC: Enhanced Developed Distributed Energy-Efficient Clustering for Heterogeneous Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由大量随机部署的能量受限的传感器节点组成。传感器节点具有感知数据并将其发送到基站（BS）的能力。感测以及向BS发送数据需要高能量。在无线传感器网络中，节省能量和延长网络寿命是一个巨大的挑战。分簇是无线传感器网络中优化能量消耗的关键技术。在本文中，我们提出了一种新的基于分簇的路由技术：增强开发分布式能源有效的聚类方案（EDDEEC）的异构无线传感器网络。我们的技术是基于动态变化和更有效的簇头（CH）选举概率。仿真结果表明，在异构环境下，与分布式能量有效分簇（DEEC）、改进型能量有效分簇（DDEEC）和增强型能量有效分簇（EDEEC）相比，该协议具有更长的生存期、更长的稳定期和更有效的消息发送能力.
2013-03-21 cs.NI
Energy-Aware Scheme used in Multi-level Heterogeneous Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）是一个能量受限的系统，由于节点的能量消耗有限，导致其使用寿命缩短，如何延长其使用寿命是WSNs设计和构思中面临的主要挑战。分簇算法通常是用于增加网络的可扩展性和寿命的关键技术。在本文中，我们提出并评估了一个分布式的能量有效的无线传感器网络的分簇算法。该协议是一种新的分簇算法，通过引入节点的剩余能量来确定簇头，从而降低了节点失效的概率。我们研究了层次聚类的无线传感器网络上的节点的异质性的影响。仿真结果表明，该算法提高了整个网络的生命周期，并且以首节点死亡为指标，其性能优于LEACH和EEHC。
2013-06-19 cs.NI
LPCH and UDLPCH: Location-aware Routing Techniques in WSNs
无线传感器节点与基站（BS）一起构成无线传感器网络（WSN）。节点由微型动力电池组成。节点感知数据并将其发送到BS。无线传感器网络需要一个有效的网络能量消耗协议。在直接传输和最小传输能量路由协议中，能量消耗分布不均匀。然而，LEACH（低能量自适应分簇层次）是一种分簇协议;在每一轮中随机选择簇头（CH）。然而，CH的随机选择不能保证网络的有效能量消耗。因此，我们在路由协议中提出了新的分簇技术，位置感知永久CH（LPCH）和用户定义的位置感知永久CH（UDLPCH）。在这两种协议中，网络场被物理地划分为两个区域，在每个区域中随机地部署相等数量的节点。在LPCH中，CH的数目在第一轮中由LEACH算法选择。而UDLPCH在每个区域选择相等的最优CH数，在整个网络生命周期内CH数保持不变。仿真结果表明，LPCH的稳定期和吞吐量均大于LEACH，UDLPCH的稳定期和吞吐量均大于LPCH。
2013-07-26 cs.NI
BEENISH: Balanced Energy Efficient Network Integrated Super Heterogeneous Protocol for Wireless Sensor Networks
近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）的研究受到了越来越多的关注。无线传感器网络的主要问题之一是能源效率的路由协议的发展。集群是提高能源效率的有效途径。大多数异构协议考虑两个或三个能量水平的节点。在现实中，异构无线传感器网络包含大范围的能量水平。通过分析异构无线传感器网络中簇间通信能耗和能量水平变化范围大的特点，提出了基于超异构的均衡节能网络协议BEENISH（Balanced Energy Efficient Network Integrated Super Heterogenous）。它假设无线传感器网络包含四个能量水平的节点。在这里，簇头（CH）被选举的基础上剩余的能量水平的节点。仿真结果表明，该协议在异构无线传感器网络中的性能优于现有的分簇协议。该协议比分布式节能集群（DEEC）、改进型节能集群（DDEEC）和增强型节能集群（EDEEC）具有更长的稳定性、生命周期和更有效的消息传递。
2013-03-21 cs.NI
Energy Consumption Rate based Stable Election Protocol (ECRSEP) for WSNs
近几年来，无线传感器网络（WSNs）在边境安全、灾难管理和医疗等领域的应用越来越受到人们的关注。因此，大量的传感器节点部署在这样的应用，可以自主工作。由于无线传感器网络中的电池功率较小，因此电池功率的有效利用是一个重要因素。分簇是一种有效的技术，可以通过减少能量消耗来延长传感器网络的生命周期。在本文中，我们提出了一个新的协议：基于能耗率的稳定选举协议（ECRSEP）。我们的CH选择方案是基于每个节点的加权选举概率根据每个节点的能量消耗率（ECR）。我们将我们提出的协议与低能耗自适应聚类层次（LEACH），分布式节能聚类（DEEC），稳定选举协议（SEP）和增强型SEP（ESEP）的结果进行比较。我们的仿真结果表明，我们提出的协议，ECRSEP优于所有这些协议的网络稳定性和网络寿命。
2013-03-21 cs.NI
A firefly algorithm for power management in wireless sensor networks (WSNs)
在无线传感器网络（WSNs）中，设计一个稳定的，低功耗的路由协议是一个主要的挑战，因为连续的变化，链路或故障不稳定的网络拓扑结构。因此，在这种类型的网络中，由于资源限制及其操作环境而选择正确的路由是这些网络中最重要的挑战之一。因此，这些网络的主要目的是收集有关网络传感器周围环境的适当路由信息，同时观察传感器的能量消耗。在传感器网络中，降低能量消耗的重要途径之一是采用分簇技术，但在大多数分簇方法中，只考虑了簇的能量大小或簇内成员的距离。因此，本文提出了一种方法，使用萤火虫算法，并使用四个标准的剩余能量，噪声率，跳数和距离。该算法根据适应度函数选择具有高吸引力的簇头，并将数据包通过簇头转发到sink。用NS-2仿真器对该方法进行了评估，并与粒子群算法和最优聚类方法进行了比较。评估结果表明，在最大相对负载和网络寿命的标准相比，本文讨论的其他方法的EM-FIREFLY方法的效率。
2021-02-10 cs.CR cs.NI
An Intelligent Vice Cluster Head Election Protocol in WSN
无线传感器网络（WSNs）具有将一组传感器连接起来以构建可远程访问的无线网络的实用能力;该技术近年来变得越来越流行。支持Wi-Fi的传感器网络（WSN）用于从网络运行的环境中收集信息。无线传感器网络的广泛应用受到诸多障碍的阻碍。这包括保持网络稳定性和延长网络寿命。在无线网络中，传感器是最重要的组成部分。传感器由具有有限电量的电池供电。电池容易掉电，因此传感器会出现故障。此外，越来越多的传感器节点的非现场影响网络的稳定性。传感器与底座之间的信息传输和接收消耗传感器中最多的能量。提出了一种智能副簇头选择协议（IVC LEACH）.为了以最少的能量消耗实现最佳性能，所提出的分层协议依赖于一个模糊逻辑算法，该算法使用四个参数来计算网络中每个节点的值，并根据它们的值将它们划分为三个层次。这提高了网络的效率和可靠性，同时将网络寿命延长了50%以上，比原来的低能耗自适应聚类层次协议
2021-11-26 cs.NI
Divide-and-Rule Scheme for Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络中，从节能的角度考虑，传感器节点的分簇是一个具有挑战性的任务.路由协议中的分簇技术对延长网络的稳定期和生命周期起着关键作用。在本文中，我们提出并评估了一种新的无线传感器网络路由协议。我们的协议，分而治之（DR）是基于静态分簇和动态簇头（CH）选择技术。该技术在每轮中选择固定数目的CH，而不是随机选择CH。仿真结果表明，DR协议优于其同类路由协议。
2013-03-21 cs.NI
Energy Efficient Sleep Awake Aware (EESAA) Intelligent Sensor Network Routing Protocol
无线传感器网络（WSNs），在环境中的日益增长的应用，而不是在人类到达已在最近的过去得到了极大的解决。为了优化网络的工作，人们提出了许多路由算法，主要集中在能量效率，网络生命周期，分簇过程。考虑到网络的同质性，提出了一种能量有效的无线传感器网络智能路由协议EESAA。在我们提出的技术中，我们评估和增强某些问题，如网络稳定性，网络寿命和簇头选择过程。利用传感器节点间特征配对的概念，优化了能量利用。仿真结果表明，我们提出的协议显着改善了
2012-12-17 cs.NI
An optimum energy consumption hybrid algorithm for xln strategic design in wsns
本文提出了X层协议，该协议采用移动性错误预测（MEP）算法计算节点的剩余能量。该X层协议结构采用移动性感知协议，该移动性感知协议利用Ad-hoc按需距离向量（AODV）来感测与每个节点有关的移动性，AODV共享特定于各个节点之间的距离的信息或数据。在该理论的帮助下，邻居列表将仅被更新到那些移动的节点，从而与网络中的所有（静态/移动）其他节点相比，导致更少的能量消耗。除了MEP算法，集群头（CH）选举算法也被指定来识别相关的集群是否存在于网络区域内。此外，分簇多跳路由（CMHR）算法的实现，其中节点可以识别集群，它属于取决于每个集群周围的节点的距离。最后，包括AODV路由协议的双射线接地方法，我们实现X层协议结构，考虑MAC协议根据IEEE 802.15.4，以获得最佳的结果，在能源消耗，并减少能源浪费相对于每个节点。通过网络仿真平台验证了该方法的有效性。
2020-02-01 cs.NI
Coverage and Connectivity Aware Neural Network Based Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks
在设计和部署无线传感器网络（WSNs）时存在许多挑战。能量是无线传感器网络的宝贵资源，如何充分利用有限的能量来延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的关键挑战之一。网络部署后，应持续监控能耗状况。在本文中，我们提出了覆盖和连通性感知的神经网络的能量有效路由在无线传感器网络的目标是最大限度地提高网络的生命周期。在所提出的计划中，该问题被制定为线性规划（LP）的覆盖和连接意识的约束。簇头选择提出了使用自适应学习神经网络，然后覆盖和连接感知路由与数据传输。所提出的方案与现有的方案进行比较的参数，如存活节点的数量，数据包的交付分数，和节点的剩余能量。仿真结果表明，该方案在无线传感器网络中具有广泛的应用前景。
2010-03-18 cs.NI
EAPESS: An Adaptive Transmission Scheme in Wireless Sensor Networks
降低传感器节点的能量消耗是无线传感器网络（WSNs）部署的主要挑战之一。在这方面，错误控制编码（ECC）是用于无线传感器网络中的能量优化的技术之一。类似地，临界距离是用于能量效率的另一个术语，当与ECC一起使用时，提供了更好的节能效果。本文针对不同的编码增益，采用三种不同的临界距离值，以达到节能的目的。如果距离低于临界距离值，则相对于特定编码器的特定编码增益来选择特定编码器。编码增益用于所有编码器的临界距离估计。这种自适应编码器和发射功率选择方案相对于他们的编码增益的结果在无线传感器网络环境中的一个显着的节能。仿真结果表明，该自适应方案具有较好的节能效果。
2013-03-19 cs.NI
HEER: Hybrid Energy Efficient Reactive Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由大量的传感器组成，传感器将感知到的数据发送到基站。由于传感器节点的能量有限，能量节约是一个重要的问题，许多路由协议已经被提出，以提高能量效率的同构和异构环境。我们可以通过降低能耗来延长网络的稳定性和生命周期。在这篇研究论文中，我们提出了一个协议设计的反应同构无线传感器网络的特点，HEER（混合能源效率反应）协议。在HEER中，簇头（CH）的选择是基于节点的剩余能量和网络的平均能量的比值。此外，为了节省更多的能量，我们引入了硬阈值（HT）和软阈值（ST）。最后，仿真结果表明，我们的协议不仅延长了网络的生命周期，而且还显着增加了稳定期。
2013-04-02 cs.NI
Performance Evaluation of Mobile Base Station under different Network Sizes on Cluster-Based Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中基站的位置对网络的生存时间有着重要的影响。提出了一种基于簇的无线传感器网络移动基站定位算法，该算法综合考虑了簇首节点在网络中的位置和剩余能量，并对不同网络规模（100 m × 100 m、200 m × 200 m和300 m × 300 m）下的定位性能进行了评估。使用OMNeT++进行仿真，并与两个不同的静态BS位置，包括中心和外部，HEED协议的方法进行了比较。结果表明，在所有网络规模下，移动基站的性能都优于中心基站和外部基站。此外，所提出的方法和其他方法之间的性能差异随着网络规模的增加而增加，这表明所提出的移动BS定位也提供了可扩展性。
2017-03-20 cs.NI
EHRP : An effective hybrid routing protocol to compromise between energy consumption and delay in WSNs
Sink移动被认为是解决无线传感器网络热点问题的有效策略。移动sink在网络中漫游，通过短距离通信从簇头（CH）等特殊节点收集数据，提高了能量效率。许多基于移动汇聚点的路由协议已经被提出，然而，它们引起高延迟，特别是在大规模网络中，移动汇聚点必须旅行很长的距离来收集来自CH的数据，因此它们未能确保能量效率和延迟之间的权衡。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个有效的混合路由协议称为EHRP。该协议的主要目的是将单跳路由和多跳路由结合起来。事实上，当移动接收器到达一个集群，它收集它的数据，而其他遥远的CH继续发送他们的数据，使用我们提出的改进蚁群优化（ACO）算法，以避免等待时间。现有的蚁群优化算法采用距离启发式算法，这在现实世界中是不实用的，并且没有考虑能量的相关统计信息（例如，最小能量、平均能量），这导致网络中的能量消耗不平衡。为了解决这些问题，提出的路由算法使用接收信号强度指示符（RSSI）和能量的统计信息，以有效地消耗能量，降低发送失败的概率。该路由协议的性能进行了测试，并与相关的路由协议。仿真结果表明，与同类算法相比，EHRP算法在降低能耗和时延的同时，提高了分组投递率。
2022-01-11 cs.NI
Energy balancing through cluster head selection using K-Theorem in homogeneous wireless sensor networks
本文的目标是通过最小化远程通信和能量平衡来增加同构无线传感器网络（WSNs）的生命周期。传感器节点是资源受限的，特别是具有有限的能量，难以或不可能补充。LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种基于簇的无线传感器网络体系结构，其目标是在所有传感器节点之间均匀地消耗能量。在基于簇的体系结构中，簇头的作用对于无线传感器网络的成功运行是非常关键的，因为一旦簇头失效，整个簇就会失效。我们提出了一种改进的基于集群的无线传感器网络架构，通过引入一个协调器节点（CN），是丰富的资源。该CN负责在距离簇头较长的距离上向基站传输数据。我们提出了一种基于K-定理和其他参数，即剩余能量，距离协调节点，可靠性和程度的移动性的簇头选择算法。利用K-定理，根据簇内传感器节点的数目来选择簇头候选节点。我们相信，所提出的架构和算法，通过最小化通信和能量平衡，实现更高的能源效率。所提出的架构是更可扩展的，所提出的算法是鲁棒的均匀/不均匀的节点部署和节点移动性。
2012-12-21 cs.NI
On the Practical Implementation of Propagation Delay and Clock Skew Compensated High-Precision Time Synchronization Schemes with Resource-Constrained Sensor Nodes in Multi-Hop Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络中，在资源受限的传感器节点上实现高精度的时间同步是一个主要的挑战。基于异步源时钟频率恢复和反向双向消息交换的最新无线传感器网络时间同步方案的实际测试床上的实际实现的调查，可以补偿传播延迟和时钟偏差以获得更高的精度，由于传感器节点的浮点运算精度有限，低复杂度的传感器节点不能达到仿真实验预测的精度。注意到典型的传感器节点的计算能力较低，其对时间同步的影响，我们提出了一种非对称的高精度时间同步方案，可以提供高精度的时间同步，即使在多跳无线传感器网络中的资源受限的传感器节点。在该方案中，所有的同步相关的计算都在头节点配备了丰富的计算和电源资源，而传感器节点只负责时间戳。基于运行TinyOS的TelosB节点的实验平台的实验结果表明，该时间同步方案能够避免资源受限传感器节点单精度浮点运算所带来的时间同步误差，在多跳无线传感器网络中实现微秒级的时间同步精度。
2019-05-13 cs.NI
A General Model for MAC Protocol Selection in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）被部署用于不同的应用，每一个都有自己的结构，目标和要求。介质访问控制（MAC）协议在无线传感器网络中起着重要的作用，因此，应调整到应用程序。然而，对于不同的情况，没有选择MAC协议。因此，很难决定哪种MAC协议适用于给定的情况。另一方面，为每个MAC协议建立精确的模型几乎是不可能的。使用的直觉，在相同的行为类别中的协议执行类似，我们在本文中的目标是介绍一个通用的模型，选择的协议（S），满足给定的要求，从类别中表现更好的一个给定的上下文。我们定义了组合性能函数（CPF）来证明不同类别的协议在不同情况下的性能。有了通用模型，我们然后讨论了模型的可扩展性，以添加新的协议，类别，需求和性能标准。考虑到能源消耗和延迟的初始性能指标的模型，我们专注于推导它们的数学模型。从CPF中提取的结果与验证我们模型的MAC协议的众所周知的经验法则相同。我们验证了我们的模型与仿真研究的帮助。我们还在网页中实现了当前的CPF模型，使模型在线和有用。
2015-01-07 cs.NI
Intent-driven Diffusion-based Path for Mobile Data Collector in IoT-enabled Dense WSNs
Annamacharya University（安纳马查亚大学）
本文提出ID2P2框架，通过意图驱动的扩散路径规划，提升物联网密集WSN中移动数据收集器的能效、数据新鲜度和网络公平性。
2026-02-05 cs.DC cs.NI
Scalable Downward Routing for Wireless Sensor Networks and Internet of Things Actuation
在本文中，我们研究了大规模和异构的无线传感器网络（WSNs）和物联网（IoT）的网络控制/驱动的向下路由。我们提出了一个可扩展的和可靠的无线传感器网络/物联网的下行路由协议的启发式源路由（OSR）。OSR在传统的源路由中引入了机会路由机制，该机制基于节点在数据汇集过程中的上行路由的父节点集，有效地解决了低功耗、高损耗无线传感器网络中链路动态变化的问题。我们设计了一种新的自适应布隆过滤器机制，有效地和高效地编码在OSR，这使得一个显着减少的源路由字段的长度在数据包报头中的向下源路由。OSR可扩展到非常大规模的WSN/IoT部署，因为网络中的每个资源受限节点只存储其直接子节点的集合。布隆过滤器的概率性质被动地探索机会路由。在沿着下行路径的任何跳处的递送失败时，OSR主动地执行机会路由以绕过过时/坏链路。我们证明了理想的可扩展性OSR对标准的RPL向下路由。我们通过模拟和真实世界的测试平台实验，OSR的性能进行评估，与标准的RPL（存储模式和非存储模式），ORPL，和代表性的传播协议滴比较。我们的研究结果表明，OSR显着优于RPL和ORPL的可扩展性和可靠性。与TinyRPL和Drip相比，OSR还实现了更好的能源效率，TinyRPL和Drip基于与OSR实现相同的TinyOS平台。
2018-02-12 cs.NI
Dynamic Cluster Head Selection Using Fuzzy Logic on Cloud in Wireless Sensor Networks
在无线传感器网络中，降低能量消耗的最重要的活动之一是分簇。在分簇中，从一组节点中选择一个节点作为簇头，簇头处理簇中节点的大部分计算和处理。提出了一种基于模糊的无线传感器网络云节点动态簇头选择算法。该算法为每个节点计算一个潜在值，并选择具有高潜力的簇头。该算法通过簇头的空间分布最大限度地减少簇重叠，并丢弃恶意节点，即永远不允许恶意节点成为簇头。
2015-11-03 cs.NI
Adaptive Distributed Hierarchical Sensing Algorithm for Reduction of Wireless Sensor Network Cluster-Heads Energy Consumption
能量效率是传感器网络的一个重要性能指标，直接决定着网络的生命周期。因此，无线传感器网络的一个关键因素是提高整体能源效率，延长网络的生命周期。虽然已经提出了许多算法来优化能量因子，但能量效率仍然是无线传感器网络的主要问题之一，特别是当需要对具有不同类型负载的区域进行采样时。与其他节能方案的分层采样，我们的假设是，它是可以实现的，在延长网络寿命方面，自适应地重新修改CH的感测速率（特别是处理和传输阶段）在一些特定的区域，触发显着低于其他地区。为了做到这一点，我们介绍了自适应分布式分层传感（ADHS）算法。该算法采用了一个均匀的传感器网络在一个分布式的方式和改变的采样率的CH的基础上的方差的采样数据，而不会损害显着的准确性感测区域。
2017-07-24 cs.NI
Hybrid DEEC: Towards Efficient Energy Utilization in Wireless Sensor Networks
分簇算法被认为是降低能耗的一种关键技术。它可以帮助增加稳定期和网络寿命。异构无线传感器网络需要设计有效利用能量的路由协议。我们的目的混合-DEEC（H-DEEC），一个链和集群为基础的（混合）分布式计划，在无线传感器网络的有效能源利用。在H-DEEC中，通过使用多跳，选举的簇头（CH）通过选举的节点与基站（BS）通信。根据节点的剩余能量，我们逻辑上将网络分为两部分。具有高初始能量和剩余能量的正常节点比具有较小能量的节点更有可能成为CH。为了克服H-DEEC的不足，我们提出了多边混合DEEC（MH-DEEC）。在MH-DEEC中，对链的构造准则进行了改进。仿真结果表明，MH-DEEC和H-DEEC由于能量利用效率高，具有较长的稳定时间和网络生存时间。
2013-03-19 cs.NI
Joint Head Selection and Airtime Allocation for Data Dissemination in Mobile Social Networks
移动社交网络（MSN）使具有相似兴趣的人们能够在没有互联网接入的情况下进行交互。通过形成临时组，用户可以利用短距离通信技术将其数据传播给附近的其他感兴趣的用户。然而，由于用户的移动性，同一群组中的用户可用于传播数据的通话时间是有限的。此外，出于实际考虑，期望组中的用户之间的星形网络拓扑。对于前者，用户之间不公平的通话时间分配将削弱他们参与MSN的意愿。对于后者，需要一个组头来连接其他用户。这两个问题必须得到适当的解决，才能真正实现和采用MSN。为此，我们提出了一个纳什讨价还价为基础的联合头选择和通话时间分配方案组内的数据传播。具体而言，首先制定了联合头选择和通话时间分配的讨价还价博弈。然后，纳什讨价还价解决方案（NBS）的优化问题提出了一个同质的情况下，更一般的异构情况下。对于这两种情况，证明了优化问题解的存在性，保证了Pareto最优性和比例公平性。接下来，一个算法，允许分布式实现，连接头的选择和空中时间分配。最后，数值结果进行评估的性能，验证直觉和所提出的计划的见解。
2019-01-08 cs.NI
Data Dissemination And Collection Algorithms For Collaborative Sensor Networks Using Dynamic Cluster Heads
我们开发了新的无线传感器网络（WSNs）的数据分发和收集算法，其中我们考虑$n$传感器节点随机分布在一定的领域来测量一个物理现象。这样的传感器具有有限的能量、不足的覆盖范围、带宽和存储器限制。我们希望在整个网络中传播节点的数据，使得基站将能够通过查询少量节点来收集感测数据。我们提出了两个数据分发和收集算法（DCA的）来解决这个问题。数据分发是通过动态选择一些节点。所选择的节点将在时隙$t$之后改变，并且可以在周期$T$之后重复。
2012-05-09 cs.DS cs.IT cs.NI
An Evolutionary Game based Secure Clustering Protocol with Fuzzy Trust Evaluation and Outlier Detection for Wireless Sensor Networks
University of Guelph（圭尔夫大学）；Chongqing University（重庆大学）
在无线传感器网络中，由于其独特的特性和限制，可信和可靠的数据传输是一项具有挑战性的任务。为了获得安全的数据传输和解决安全和能源之间的冲突，在本文中，我们提出了一种基于进化博弈的安全分簇协议的模糊信任评估和离群检测的无线传感器网络。首先，提出了一种模糊信任评估方法，将传输证据转化为信任值，同时有效地降低了信任的不确定性。在此基础上，提出了一种基于K-Means的离群点检测方案，对通过模糊信任评估或信任推荐得到的大量信任值进行进一步分析。它可以发现传感器节点之间的共性和差异，同时提高离群值检测的准确性。最后，我们提出了一个基于进化博弈的安全分簇协议，以实现安全保证和节能的传感器节点之间的权衡选举时的簇头。未能成为簇头的传感器节点可以通过隔离可疑节点来安全地选择自己的簇头。仿真结果表明，我们的安全分簇协议可以有效地抵御来自内部自私或妥协节点的攻击。相应地，可以显著提高及时数据传送率。
2022-07-21 cs.AI cs.NI cs.SY
Efficient Sensors Selection for Traffic Flow Monitoring: An Overview of Model-Based Techniques leveraging Network Observability
本文综述了交通流量监测中基于网络可观测性的模型驱动传感器选择技术，强调布置挑战，并倡导数据驱动方法以提升部署效能和建模准确性。
2025-02-26 cs.NI cs.SY eess.SY
Energy-efficient Analog Sensing for Large-scale, High-density Persistent Wireless Monitoring
当前无线传感器网络的研究挑战是为环境监测等应用设计节能、低成本、高精度、自修复和可扩展的系统。传统的无线传感器网络由低密度、高功耗的数字微尘组成，这些微尘价格昂贵，而且一次充电就不能长时间保持功能。为了解决这些挑战，提出了一种在层之间分割感测和计算能力的\textit{dumb-sensing and smart-processing}架构。第1层由仅感测和传输的哑传感器组成，而第2层中的节点对第1层传感器数据进行所有智能处理。提出了一种基于模拟联合信源信道编码（AJSCC）的一级传感器低功耗、低成本解决方案。提出了一种实现矩形AJSCC的模拟电路，并在印刷电路板上实现，以进行可行性分析。一个原型组成的三层1传感器（感测温度和湿度）通信到一个层2集群头已被证明，以验证所提出的方法。结果表明，我们的框架确实是可行的，以支持大规模的高密度和持久的无线传感器网络部署。
2017-01-19 cs.NI
Density Controlled Divide-and-Rule Scheme for Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks
分簇路由技术是无线传感器网络中最常用的路由技术。由于无线传感器网络应用需求的变化，有效的能量利用路由协议仍然是一个潜在的研究领域。在这项研究工作中，我们介绍了一种新的节能集群路由技术。在这种技术中，我们试图克服的问题，覆盖孔和能量孔。在我们的技术中，我们通过引入密度控制的均匀分布的节点和固定的最佳数量的簇头（CH）在每一轮控制这些问题。最后通过MATLAB仿真实验结果验证了该方法的有效性。
2013-03-26 cs.NI
Advanced Mathematical Modelling for Energy-Efficient Data Transmission and Fusion in Wireless Sensor Networks
本文提出结合模糊逻辑与BPNN的集成框架，优化WSNs中簇头选择和数据融合，实现网络寿命提升30%、数据准确性提高25%、能耗降低40%的显著效果。
2024-06-25 cs.NI eess.SP
Impact of two-level fuzzy cluster head selection model for wireless sensor network: An Energy efficient approach in remote monitoring scenarios
在过去的十年中，无线传感器网络的强大的应用已经增加，由于潜在的使用无线节点的信息传输，通过减少延迟的监视和监测。该研究提出了一种节能的动态场景（EEDS）的簇头分配的最佳平衡，在整个网络的能源消耗，将延长网络的生命周期，在一个有效的方式。提出了一种基于节点定位和网络流量的两级模糊逻辑簇头选择算法。在较高的决策水平称为全球水平的资格导致更好的性能的推理系统的基础上，所有上述六个模糊参数建立一个能源效率的网络模型。我们开发了一种算法来计算整个网络的能量，如果源和目的地是已知的。我们评估的成本和效益的数据融合，以适应性地调整是否应进行融合，以最大限度地减少总能耗时，能源效率的节点调度迁移到另一个节点。仿真结果表明，EEDS给出了最好的性能方面的网络生命时间密度和剩余能量的节点。
2013-08-03 cs.NI
Mobility and Energy Conscious Clustering Protocol for Wireless Networks
在本文中，我们提出了一个分布式分簇协议的移动无线传感器网络。绝大多数的研究在无线传感器网络的聚类和路由算法假设一个静态的网络，因此在高度移动的传感器网络，这是一个方面解决的情况下，呈现效率低下。MECP是一种能量有效的，移动性感知协议，并利用传感器节点的运动和剩余能量的属性在网络形成的信息。它还提供了一种用于容错的机制，以减少在簇头故障的情况下的分组数据丢失。
2015-10-24 cs.DC cs.NI
Increasing the Network life Time by Simulated Annealing Algorithm in WSN with Point Coverage
由于无线传感器网络中的电池无法更换，因此能量和寿命问题是最重要的参数。在非对称网络中，使用具有各种能力的不同传感器。与普通传感器相比，超级节点具有更高的功率和更宽的通信范围，用于引起连接并将数据传输到这些网络中的基站。在点覆盖网络中，拟合函数参数的选择和监测传感器的优化是关键。在本文中，我们利用一种算法来选择监测传感器。选择是通过使用一种新的算法，使用模拟退火。这种选择考虑了剩余能量。仿真结果表明，该方法可以有效地延长寿命，降低能耗，平衡能耗.
2013-05-13 cs.NI
Energy Balancing Algorithm for Wireless Sensor Network
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由随机分布或定期分布的大量节点组成，以检测周围环境并通过互联网将数据传输到基站（Base Station，BS）。它被广泛应用于各种民用和军事领域。由于传感器具有有限的电池容量，能量效率是无线传感器网络的关键问题。因此，开发一种路由协议，减少传感器节点的能量消耗，以延长生命周期的无线传感器网络使用智能算法已经变得困难。LEACH是第一个分层路由协议，它将无线传感器网络划分为簇，以减少能量的使用。然而，它已经达到了它的极限，在选择合适的簇头和传感器节点加入，以及它们的数量。因此，本研究提出了一种称为无线能量平衡算法（WEB）的算法，该算法通过识别具有最小距离和高能量的合适簇头来进行能量平衡分配。然后，它使用背包问题作为一种新的算法来设计集群成员。仿真结果表明，WEB算法在节能和延长WSN生命周期方面比LEACH算法提高了31%。
2022-03-17 cs.NI
Accurate and Efficient Modeling of 802.15.4 Unslotted CSMA/CA through Event Chains Computation
针对事件驱动的802.15.4无线传感器网络（WSNs）在非信标模式（NBE）下的性能，已有许多分析模型被提出。然而，现有的模型不提供大规模的无线传感器网络的准确分析，由于易处理性问题和/或简化的假设。在本文中，我们提出了一种新的方法称为事件链计算（ECC）模型的非时隙CSMA/CA算法用于信道接入NBE模式。ECC依赖于这样的想法，即CSMA/CA算法的结果可以表示为随后在网络中发生的事件链。虽然ECC可以生成所有可能的结果，但它只考虑发生概率大于预定义阈值的链，以降低复杂性。此外，ECC通过不同的线程管理不同的链来并行计算。我们的研究结果表明，通过适当的阈值选择，可以大大减少获得性能指标的时间，对准确性的影响可以忽略不计。我们还表明，计算时间几乎线性减少所采用的线程数。我们通过仿真和测试台实验验证我们的模型，并使用它来研究不同参数对WSN性能的影响，包括传输率、延迟和能耗。
2022-05-30 cs.NI
Energy-Efficient Routing Protocol Based on Multi-Threshold Segmentation in Wireless Sensors Networks for Precision Agriculture
本文提出一种基于多阈值分割的节能路由协议EERPMS，通过创新的节点分簇算法和簇头选择算法优化簇形成与簇头选择，显著降低了网络能耗并延长了生命周期。
2023-07-03 cs.NI eess.SP
DE-LEACH: Distance and Energy Aware LEACH
无线传感器网络由大量微小的传感器节点组成，通常部署在恶劣的环境中。传感器网络的两个基本特性是自配置和无基础设施。传感器节点是高度能量受限的设备，因为它们是电池供电的设备，并且由于恶劣的环境部署，不可能改变或重新充电它们的电池。节能和延长网络寿命是传感器网络面临的两大挑战。通信消耗了无线传感器网络的大部分能量。为了在无线传感器网络中实现节能通信，已经提出了几种协议.基于簇的路由协议是最有名的提高能源效率，稳定性和网络生命周期的无线传感器网络。低能耗自适应分簇层次协议（LEACH）是这类协议中的一个重要组成部分。LEACH协议的缺点之一是在簇头选举中没有考虑节点的能量和距离。本文提出了一种新的能量有效的同类无线传感器网络的分簇协议DE-LEACH，它是LEACH的扩展。DE-LEACH根据节点的距离和剩余能量来选举簇头。仿真结果表明，该协议提高了传感器网络的生存时间、稳定性和吞吐量，优于LEACH协议。
2014-08-13 cs.NI
Energy-Efficient Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach
针对无线传感器网络的能量管理问题，提出基于多智能体强化学习的簇头选择与混合多跳路由算法，融合Q学习与经典图方法优化路径，显著提升节点存活率、降低SoC方差，增强网络弹性。
2025-08-20 cs.NI
RTXP : A Localized Real-Time Mac-Routing Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）协议的研究主要集中在能量效率和自治机制（如自组织、自配置等）上。然而，随着新的无线传感器网络应用，出现了新的QoS要求，如时间约束。实时的【形】应用要求在取决于应用要求的已知时间界限之前递送分组。我们特别关注的应用程序，其中包括在报警发送到汇节点。我们提出了实时的【形】X层协议（RTXP），一个实时的【形】通信协议。据我们所知，RTXP是第一个MAC和路由实时的【形】通信协议，它不是集中式的，而是只依赖于本地信息。该解决方案是跨层（X层）的，因为它允许控制由于MAC和路由层交互引起的延迟。RTXP使用一个合适的基于跳数的虚拟坐标系统，它允许确定性的介质访问和转发器选择。在本文中，我们描述的协议机制。给出了协议的端到端时延和容量的理论界。密集的仿真结果证实了理论预测，并允许与实时的【形】集中式解决方案进行比较。RTXP还在恶劣的无线信道下进行了仿真，在这种情况下，无线链路引入了概率行为。然而，我们表明，RTXP它比一个非确定性的解决方案更好地执行。因此，它提倡设计实时的【形】（确定性）协议的有用性，即使是高度不可靠的网络，如无线传感器网络。
2013-03-13 cs.NI
A Game-Theoretic Approach for Enhancing Security and Data Trustworthiness in IoT Applications
基于无线传感器网络（WSNs）的物联网（IoT）是快速发展的技术之一，为不同的系统管理和弹性数据可访问性做出了巨大贡献。设计一个强大的物联网网络会带来一些挑战，例如数据可信度（DT）和电源管理。提出了一种重复博弈模型来增强基于分簇的无线传感器网络的物联网安全性和对抗选择性转发攻击的DT。此外，该模型能够检测硬件（HW）的集群成员（CM）的故障，并节省由于数据包重传的功耗。该模型依赖于TDMA协议，以促进检测过程，并避免在簇头（CH）的交付数据包之间的冲突。所提出的模型的目的是保持数据包传输，各向同性或非各向同性传输，从CM的CH最大化的DT，并旨在区分恶意CM和一个遭受硬件故障。因此，它可以管理由于恶意攻击影响或HW故障而导致的因此损失的功率。仿真结果表明，该机制提高了性能与TDMA在六个不同的环境对SF攻击，实现帕累托最优DT相比，一个非合作的防御机制。
2019-11-19 cs.NI eess.SP
