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
Coverage hole detection in WSN with force-directed algorithm and transfer learning
覆盖空洞检测是无线传感器网络研究领域的一个重要研究课题。然而，近年来提出的分布式覆盖空洞检测方法具有较高的计算复杂性。本文提出了一种新的无线传感器网络覆盖空洞检测方法FD-TL（Force-directed and Transfer-learning），该方法基于Force-directed算法的布局生成能力和带迁移学习的卷积神经网络的图像识别能力。与现有的方法相比，所提出的方法是一个纯粹的基于拓扑的方法，因为FD-TL可以检测三角形和非三角形的覆盖漏洞从无线传感器网络的基础上输入网络拓扑结构，而不依赖于锚节点的物理位置。在FD-TL中，力导向算法用于从给定的输入拓扑生成一系列可能的布局。接下来，使用卷积神经网络从生成的布局中识别潜在的覆盖孔。在训练阶段，使用迁移学习方法来辅助识别过程。实验结果表明，FD-TL方法可以达到90%的灵敏度和96%的特异性在无线传感器网络的覆盖空洞检测。
2022-03-31 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
Relation between Functional Complexity, Scalability and Energy Efficiency in WSNs
为了了解导致某些网络属性（即可扩展性，能源效率）的潜在机制，我们采用复杂的系统科学方法来分析无线传感器网络（WSN）中的聚类。我们代表了不同的实现与功能拓扑图的无线传感器网络中的聚类。功能拓扑的不同特征提供了对系统部分之间的关系的洞察，这些关系导致整个系统的某些属性。此外，我们采用了一个复杂性度量-功能复杂性（CF）-来解释如何局部相互作用引起的网络的全局行为。我们的分析表明，较高的C_F值表明较高的可扩展性和较低的能量效率。
2016-10-19 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
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
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
Decentralized Lifetime Maximizing Tree with Clustering for Data Delivery in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络具有广泛的应用领域，每天都在扩大，他们已经部署了有关其应用领域。一个独立的应用程序的方法是尚未来与正在进行的开发无线传感器网络的条款。在本文中，我们提出了一个分散的生命周期最大化树的应用程序无关的数据聚合方案，使用的数据传输在无线传感器网络的聚类。所提出的树将最大限度地减少能源消耗，这一直是一个阻力因素，在无线传感器网络的顺利工作，以及最小化的子汇的控制下，进一步通信和传输数据到汇节点的通信节点之间的距离。
2012-01-24 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
Multiple Criteria Clustering of Mobile Agents in WSN
在无线传感器网络中，成百上千个传感器节点的数据融合是一项非常复杂的任务。最近，移动代理已被提出用于传感器网络中的有效数据分发。在传统的基于客户端/服务器的计算架构中，数据从多个源收集并转发到目的地以进行进一步处理。它需要高带宽，而在移动代理是一个任务特定的可执行代码遍历到相关的源收集数据。它减少了通信开销，降低了成本，带宽低。代理具有为多个应用程序执行任务的能力。它只向目的节点发送有用的信息。问题是将相似的移动代理分组到多个集群中，使得每个集群在响应一组节点时具有相似性。通过对智能移动代理进行聚类，可以减少每个代理的时间成本，减少对网络的一组所需任务的需求，减少总的访问次数。在本文中，我们提出了移动代理（MCCMA）的多标准聚类的问题，其中的决定是集群移动代理，使一组类似的智能移动代理将访问一组类似的传感器节点。
2012-07-13 cs.NI
Fuzzy Based Secure Clustering Schemes for Wireless Sensor Networks
本论文提出三种基于模糊逻辑与博弈论的安全分簇方案，分别解决WSN的寿命、稳定性及恶意攻击防御问题，以降低能耗并提升网络安全性。
2025-04-15 cs.NI
Energy Aware Clustering Protocol(EACP) For Heterogeneous WSNs
在无线传感器网络路由协议的设计过程中，如何节省能量以延长网络寿命是一个重要的设计问题。集群是实现这一点的关键技术，有助于最大限度地提高网络生命周期和可扩展性。大多数无线传感器网络的路由和数据分发协议假设一个同构的网络架构，其中所有的传感器具有相同的能力，在电池供电，通信，传感，存储和处理。最近，异构传感器网络，特别是在实际部署的兴趣。提出了一种新的异构无线传感器网络能量感知分簇协议（EACP）。EACP中通过使用两种类型的节点来引入异构性：普通节点和高级节点。在EACP簇头的正常节点的选举的帮助下的概率计划的基础上剩余和平均能量的正常节点。这将确保只有高剩余正常节点可以成为一轮中的簇头。高级节点使用单独的基于概率的方案进行簇头选举，并且它们将进一步充当正常簇头的网关，并且当它们不履行簇头职责时将它们的数据负载传输到基站。最后，在簇形成阶段，一些传感器节点的睡眠状态，以节省网络能量。仿真结果表明，EACP在稳定期、网络寿命和节能方面均优于SEP。
2014-08-13 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
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
Energy optimization and Performance Analysis of Cluster Based Routing Protocols Extended from LEACH for WSNs
能量有效的路由协议是无线传感器网络研究者关注的重点。在本文中，我们提出了一些能源有效的层次路由协议，繁荣传统的低能耗自适应聚类层次（LEACH）路由协议。我们考虑的基本目标是分析，这些扩展的路由协议如何工作，以优化网络节点的生命周期和路由协议的质量是如何提高的无线传感器网络。此外，本文还着重讨论了LEACH协议所面临的一些问题，并解释了其他经典LEACH路由协议如何解决这些问题。我们分析比较每个层次路由协议的功能和性能问题。我们还模拟了选定的分簇路由协议，我们的研究，以阐述改进的路由协议所取得的增强。
2013-09-17 cs.NI
Energy Efficient Multi-Level Clustering To Prolong The Lifetime of Wireless Sensor Networks
无线传感器网络中的分簇技术是一种简化网络拓扑管理和路由选择的重要技术。分簇为延长无线传感器网络的生命周期提供了一种有效的方法。本文提出了能量有效的无线传感器网络的多级分簇方案。无线传感器节点是非常有限的传输范围的能量约束。由于大面积的部署，网络需要有一个多层次的集群协议，将使遥远的节点与基站进行通信。通过仿真分析了所提出的协议，并与现有的协议EEMC进行了性能比较。仿真结果表明，我们提出的协议是有效的，在延长网络的生命周期。
2010-05-21 cs.NI
Component Based Clustering in Wireless Sensor Networks
分簇是无线传感器网络的一个重要研究课题。已经提出了各种各样的方法，侧重于不同的性能指标。尽管它们都有许多实际应用，但研究界可使用的软件实现数量极其有限。此外，这些非常少的技术被实现用于特定的WSN系统或被集成在复杂的应用中。因此，很难对它们的性能进行比较研究，并且几乎不可能在未来的应用程序中在不同的范围内重用它们。在这项工作中，我们研究了大量的完善的算法。我们确定了他们的主要组成部分，并提出了一个基于组件的架构，用于开发聚类算法，（a）促进算法的交流，从而使新方法的快速原型，（b）允许跨层实现，以实现复杂的应用程序，（c）提供了一个共同的平台，比较研究不同的方法的性能，（d）是硬件和操作系统独立。我们实现了5个著名的算法，并讨论了如何实现11个。我们进行了一个扩展的模拟研究，以证明我们的实现相比，原来的实现的忠实性。我们的模拟是在非常大的规模，从而也证明了原始算法的可扩展性超出了他们原来的介绍。我们还进行了实验，以评估其在真正的无线传感器网络的实用性。我们演示了如何实现的聚类算法可以结合路由和组密钥建立算法来构建无线传感器网络应用程序。我们的研究清楚地表明了我们的方法的适用性以及它为研究和开发社区提供的好处。
2011-07-08 cs.NI
A Combined Environmental Monitoring Framework based on WSN Clustering and VANET Edge Computation Offloading
本文提出一种结合WSN聚类与VANET边缘计算卸载的联合环境监测框架，通过SUMO和Veins仿真验证了其在广大农村道路上的高效性与可扩展性。
2024-11-15 cs.DC 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
MEECDA: Multihop Energy Efficient Clustering and Data Aggregation Protocol for HWSN
无线传感器网络由大量廉价的微型传感器组成，通过低功耗的无线通信连接在一起。大多数无线传感器网络的路由和数据分发协议假设一个同构的网络架构，其中所有的传感器具有相同的能力，在电池供电，通信，传感，存储和处理。然而，处理器小型化和低功耗通信的持续进步使得各种各样的节点的发展成为可能。当一个无线传感器网络中集成了多种类型的节点时，称为异构。由于无线传感器网络中节点的密集分布，短距离多跳通信是降低网络能耗的重要手段。本文提出并分析了M-EECDA（Multihop Energy Efficient Clustering & Data Aggregation Protocol for Heterogeneous WSN）协议。该协议结合了多跳通信和集群的思想，以实现网络寿命和能耗方面的最佳性能。M-EECDA协议引入了休眠状态和三层结构，部分簇头节点采用休眠模式，以节省网络能量。M-EECDA由三种类型的传感器节点组成：普通，高级和超级。普通节点采用基于剩余能量的簇头机制来成为簇头节点。高级节点和超级节点进一步充当中继节点，以减少普通节点簇头在一轮中不是簇头时的传输负载。
2014-08-13 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
Nature-Inspired Algorithms for Wireless Sensor Networks: A Comprehensive Survey
为了解决无线传感器网络（WSNs）中的关键问题，与有限的传感器寿命的关注，自然启发的算法正在出现作为一个合适的方法。获得最佳的网络覆盖是在设置任何网络之前需要严格检查的挑战性问题之一。最优的网络覆盖不仅可以最大限度地减少电池驱动传感器的有限能量消耗，而且可以减少冗余信息的感知。在本文中，我们专注于自然启发的优化算法在无线传感器网络的最佳覆盖。在本文的前半部分，我们简要讨论了无线传感器网络中的优化算法的分类以及问题域。在论文的后半部分，我们比较了两种自然启发的算法在无线传感器网络中获得最佳覆盖的性能。第一种是改进的遗传算法和二进制蚁群算法的组合算法（IGABACA），第二种是狮子优化算法（LO）。仿真结果表明，LO算法具有更好的网络覆盖性能，且收敛速度比IGA-BACA算法快。此外，我们观察到，最佳的覆盖率是在LO中实现了更少的代数相比，IGA-BACA。这篇综述将有助于研究人员探索在这一领域以及超越这一领域的应用。关键词：最佳覆盖，仿生算法，狮子优化，无线传感器网络。
2020-12-24 cs.NE cs.NI
Hole Detection for Increasing Coverage in Wireless Sensor Network Using Triangular Structure
新兴的无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）技术有望在战场监视、环境监测、智能空间等方面提供广泛的应用，而覆盖问题是WSN中的一个基本问题，它主要涉及到一个基本问题：部署的传感器对传感器场的观测效果如何？在一种混合传感器网络中，利用移动性来提高区域覆盖。使用移动传感器节点的主要目的是在初始网络部署后修复覆盖空洞，在设计空洞修复算法时，需要解决以下问题。首先，如何确定覆盖空洞的存在以及如何估计空洞的大小。第二，移动节点重新定位以修复覆盖空洞的最佳目标位置是什么？本文采用三角形定向图（HSTT）作为目标，它简单，施工中计算量小，便于准确计算孔的尺寸。
2012-03-16 cs.NI
Survey of Extended LEACH-Based Clustering Routing Protocols for Wireless Sensor Networks
能量有效的路由协议是无线传感器网络（WSNs）的主要关注点。在这篇调查论文中，我们提出了能源效率的分层路由协议，从传统的LEACH路由协议。我们研究的主要焦点是这些扩展协议如何工作，以增加生命周期和质量路由协议如何提高无线传感器网络。此外，本文还强调了LEACH面临的一些问题，并解释了LEACH的扩展版本如何解决这些问题。我们比较的功能和性能问题所选择的层次路由协议。
2012-07-11 cs.NI
Z-SEP: Zonal-Stable Election Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由成千上万个能量有限的传感器节点组成，它们相互协作完成一项感知任务。各种路由协议被设计用于无线传感器网络中的传输。本文提出了一种适用于异构无线传感器网络的混合路由协议：区域稳定选举协议（Z-SEP）。在该协议中，部分节点直接向基站发送数据，部分节点采用分簇技术向基站发送数据，仿真结果表明，Z-SEP协议比传统的低能耗自适应分簇层次协议（LEACH）和SEP协议在稳定期和吞吐量方面都有明显提高。
2013-03-24 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
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
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
Efficient and Secure Routing Protocol for Wireless Sensor Networks through SNR based Dynamic Clustering Mechanisms
无线传感器网络技术（WSN）的发展提供了小型和低成本的传感器，其具有感测各种类型的物理和环境条件、数据处理和无线通信的能力。在无线传感器网络中，传感器节点的传输距离有限，其处理和存储能力以及能量资源都是有限的。三重仲裁系统（TUS）已经被证明在无线传感器网络中具有更好的性能。分簇技术为延长无线传感器网络的生命周期提供了一种有效的方法。在本文中，我们修改了Ad hoc按需距离矢量路由（AODV），将信噪比（SNR）的动态分簇。提出的基于SNR的动态分簇机制的无线传感器网络高效安全路由协议（ESRPSDC）能够将节点划分成簇，并根据能量选择簇头节点，非簇头节点根据SNR值加入特定的簇头节点。错误恢复已经在群集间路由本身期间实现，以避免端到端的错误恢复。安全性已经实现了隔离恶意节点使用汇基于路由模式分析。使用全球移动模拟器（GloMoSim）进行的广泛调查研究表明，与SNR未知的路由算法（如低能量感知自适应聚类层次（LEACH）和传感器信息系统中的功率有效收集（PEGASIS））相比，该混合ESRP显著提高了能量效率和分组接收率（PRR）。
2013-06-03 cs.NI
Bio-inspired Algorithms in the Optimisation of Wireless Sensor Networks
本文综述WSN的架构与多目标优化问题，重点分析GA、PSO、ACO等生物启发算法在寿命、覆盖、能耗和连通性优化中的应用。
2023-04-23 cs.NI
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
Clustering Based Lifetime Maximizing Aggregation Tree for Wireless Sensor Networks
由于无线传感器网络能量供应的有限性和不可补充性，能量效率是无线传感器网络（WSNs）运行各个方面中最重要的问题。数据聚合机制是延长传感器节点寿命的可能解决方案之一，另一方面也有助于消除数据冗余，提高信息收集的准确性，是无线传感器网络必不可少的。在本文中，我们提出了一个基于聚类的生命周期最大化聚合树（CLMAT），我们创建的聚合树，旨在减少能源消耗，最大限度地减少遍历的距离，并最大限度地减少能源消耗方面的成本。在CLMAT中，具有最大可用能量的节点被用作父结点/聚合器节点。我们得出结论，最好的聚合树最大限度地减少能源利用，最大限度地减少成本，从而最大限度地延长网络寿命。
2013-03-23 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
Sink Mobility To Ensure Coverage in Multi-Partitioned Wireless Sensor Network
最近的研究表明，使用移动sink可以延长网络的生命周期。本文证明了无线传感器网络中的移动sink的优势，增加其生命周期比静态sink。提出了一种新的具有覆盖的汇聚移动算法。在网络中的汇移动期间，它们停留在网络中的不同点并在那里收集数据。通过算法确定汇点的移动方向，并且汇点在网络内部是移动的。该算法同样适用于多sink分区网络。模拟已经进行了移动和静态汇，以确定网络的平均能耗。同时，它也决定了网络的生存时间，根据轮数的邻居节点的sink是活着的，第一个节点死亡的网络。我们的实验表明，移动汇优于静态汇在所有的情况下。此外，该算法的结果在传感器节点之间的能量消耗的一个很好的平衡。
2019-06-12 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
A Graph-based Strategic Sensor Deployment Approach for k-coverage in WSN
本文从图论角度建模无线传感器网络中的传感器智能放置问题，提出一种新的传感器部署方法，相比现有基准方案降低了单位面积传感器密度和总数量，数值结果验证了其有效性。
2024-11-15 cs.NI cs.SY eess.SY
Residual Energy Based Cluster-head Selection in WSNs for IoT Application
无线传感器网络（WSN）将专门的传感器分组，这些传感器为具有有限能量和存储资源的物联网（IoT）设备提供传感服务。由于传感器节点中电池的更换或充电几乎是不可能的，功耗成为无线传感器网络中的关键设计问题之一。在能量受限的网络中，分簇算法在节能方面起着重要的作用。选择簇头可以适当地平衡网络中的负载，从而减少能量消耗并提高寿命。本文重点研究了一种高效的簇头选举机制，该机制在能量水平较高的节点之间轮换簇头位置。该算法综合考虑初始能量、剩余能量和簇头的最优值，为适合环境监测、智慧城市和系统等物联网应用的网络选出下一组簇头。仿真分析表明，改进后的协议比LEACH协议吞吐量提高了60%，生存时间提高了66%，剩余能量提高了64%。
2019-02-04 cs.NI
Performance Analysis of Hierarchical Routing Protocols in Wireless Sensor Networks
研究了无线传感器网络中路由协议在能量利用方面的优化策略。不同的路由机制已被提出来解决传感器节点的能量优化问题。分簇机制是无线传感器网络中最常用的路由机制之一。在本文中，我们首先解决能源限制约束最大化网络寿命使用线性规划制定技术。为了检查不同的聚类方案的效率对建模的限制，我们选择了四个基于集群的路由协议：低能耗自适应聚类层次（LEACH），阈值敏感的能量有效的传感器网络（TEEN），稳定的选举协议（SEP），和分布式能量有效的聚类（DEEC）。为了验证我们的数学框架，我们在MATLAB中进行分析模拟，选择数量的活节点，死节点的数量，数据包的数量和CH的数量，作为性能指标。
2012-08-12 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
Dynamic Cluster Head Node Election (DCHNE) Model over Wireless Sensor Networks (WSNs)
无线传感器网络由于其多个应用领域而成为一个有吸引力的研究领域。无线传感器网络的性能取决于传感器的拓扑结构及其适应网络变化的能力。传感器节点通常受到其有限的功率、较小的通信距离容量和受限的感知能力的资源约束。因此，他们需要相互合作来完成特定的任务。因此，分簇使传感器节点能够通过簇头节点进行连续的通信过程。在本文中，我们介绍了一个动态的簇头选举机制。簇中的每个节点计算其剩余能量值以确定其成为簇头节点（CHN）的候选资格。利用该机制，每个传感器节点将其剩余能量水平与同一簇中的其他节点进行比较。根据剩余能量水平，传感器节点充当下一个簇头。使用网络模拟器-2（ns 2）进行动态CHN选举机制的评估。仿真结果表明，该方法能有效地延长网络的生存时间，并均衡网络能量
2014-10-14 cs.NI
EMEEDP: Enhanced Multi-hop Energy Efficient Distributed Protocol for Heterogeneous Wireless Sensor Network
在无线传感器网络中，每个传感器节点感知数据并将其传输到簇头或基站。传感器被随机部署在无法到达的区域，在那里电池更换或电池充电是不可能的。因此，在开发路由和分布式协议以增加无线传感器网络的生命周期时，节能是重要的设计目标。提出了一种适用于异构无线传感器网络的能量有效分布式协议。EMEEDP是针对异构无线传感器网络提出的一种延长网络生命周期的方法。以流程图的形式给出了一个有效的算法，并基于各种分簇方程证明了所提出的工作与MEEP并行地实现了更长的生命周期。使用Raspberry Pi设备作为基站，温度传感器作为节点，xively.com作为云来实现和测试WSN。用户使用互联网从xively.com的数据用于决策目的或商业目的。
2014-11-14 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
MILP-driven Network Planning Framework for Energy Efficiency and Coverage Maximization in IoT Mesh Networks
COMSATS University Islamabad（COMSATS伊斯兰堡大学）；Military Technological College（军事技术学院）；Artificial Intelligence Technology Centre（人工智能技术中心）；Shenzhen AiMall Technology Co. Ltd.（深圳艾 Mall 科技有限公司）
本文提出基于混合整数线性规划的物联网网状网络网络规划框架，通过优化静态节点放置和移动路径规划，提升覆盖效率并降低能耗。
2025-12-08 cs.NI
AOASS: Adaptive Obstacle-Aware Square Spiral Framework for Single-mobile Anchor-Based WSN Localization
Jouf University（朱夫大学）；Al-Azhar University（爱资哈尔大学）
AOASS通过自适应障碍检测和优化运动模式，提升WSN中单移动锚点的定位精度与能耗效率，适用于现实物联网应用。
2026-02-01 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
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
Optimal Number of Cluster Head Selection for Efficient Distribution of Sources in WSNs
在本文中，我们比较了不同的协议之间的数据聚合和传输的簇形成和簇头的选择问题。我们专注于两个方面的问题：（i）如何猜测所需的簇的数量熟练地消耗传感器网络的可用资源，以及（ii）如何选择簇头的数量，以更熟练地覆盖传感器网络。无线传感器网络（WSNs）中的传感器只能与集群中无线电范围内的其他传感器直接通信。然而，为了使不在通信范围内的传感器之间能够通信，它们必须在分布式传感器中形成新的簇。已经提出了几种分簇算法，如LEACH，DEEC和SEP的能量最小化，路由路径选择，增加连接和网络寿命的目标。LEACH协议和类似的协议假设能量均匀的系统，其中节点不太可能由于连接失败和分组丢弃而失败。最近的协议，如SEP和TEEN考虑了相反的能量异质性，这更适用于无线传感器网络的情况。我们开发了一个二维链模型来选择DEEC的平均数。仿真结果用于比较不同协议的性能，以找到上述问题的最佳解决方案。
2012-08-12 cs.NI
Network-centric optimal hybrid sensing hole recovery and self-healing in IPV6 WSNs
本文利用以网络为中心的最优混合移动性检测并填补IPv6无线传感器网络中的感知空洞，通过外部网络承担处理与移动成本，实现更优覆盖、恢复速度、能耗和网络寿命。
2025-01-10 cs.NI
Improved Fair-Zone technique using Mobility Prediction in WSN
无线传感器网络（WSNs）的自组织能力使其成为普适计算中最受欢迎的选择。将传感器节点分簇并分层组织是一种有效的方法，可以为传感器网络提供更好的数据聚合和可扩展性，同时节省有限的能量。它在能量和节点移动性方面有一定的限制。在本文中，我们提出了一种移动性预测技术，试图克服上述问题，提高网络的生命时间。这里使用的技术是指数移动平均在线更新的节点的接触概率在集群为基础的网络。
2012-05-08 cs.DC cs.NI
Information Estimation with Node Placement Strategy in 3D Wireless Sensor Networks
三维无线传感器网络（3D-WSN）中的簇形成会由于传感范围的球形而导致信号重叠，从而导致网络中的信息冗余。为了解决这个问题，我们开发了一种基于十二面体拓扑结构的三维传感器网络的传感算法，我们称之为三维分布式分簇（3D-DC）算法。在3D-WSN中使用3D-DC算法时，由于环境噪声的影响，簇头节点在每个十二面体簇中收集和估计信息时，准确的信息抽取是一个主要挑战。因此，为了在每个十二面体簇中提取精确的信息，我们提出了三维信息估计（3D-IE）算法。此外，节点的部署策略也起着重要的因素，以最大限度地提高信息的准确性，在3D-WSN。在大多数情况下，传感器节点被确定性地或随机地部署。但这两种部署方案都不知道在哪里准确地放置传感器节点，以提取更多的信息的准确性。因此，在3D-WSN中将节点放置在合适的位置是一项具有挑战性的任务。我们提出了一种三维节点放置（3D-NP）算法，它可以找到可能的节点和他们的部署策略，以最大限度地提高网络中的信息准确性。我们使用MATLAB进行仿真，以验证3D-DC，3D-IE和3D-NP，算法分别。
2017-02-04 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
Energy-Efficient Data Collection in Clustered Wireless Sensor Networks employing Distributed DCT
针对无线传感器网络（WSNs）中传感器数据的相关性强、适合于在离散余弦变换（DCT）域进行变换的特点，提出了一种基于DCT变换矩阵和分簇的能量有效的数据汇集方法，我们建议来自网络的每个簇仅以两种常见方式向基站（BS）发送少量的大DCT变换系数以用于数据汇集，直接地或者在多跳路由中。可以基于在BS处接收的大系数来恢复来自传感器网络的所有传感数据。我们进一步分析和制定的通信成本的功率消耗传输数据在这样的网络的基础上随机问题。最后，对几种常用的聚类算法进行了应用和比较，验证了分析和仿真结果.噪声和无噪声环境中所提出的方法被认为是。
2016-11-17 cs.NI
Optimal Number of Cluster Heads in Wireless Sensors Networks Based on LEACH
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是近年来无线网络研究的热点之一。传感器被随机地放置在该区域中，每个节点感知周围环境并将收集到的数据发送到簇头（CH），簇头（CH）将获得的信息聚合并发送到基站（BS）。每个WSN节点上都包括一个不可充电的电池。无线传感器网络的传感器能量和网络寿命延长是学术界和工业界最重要的考虑因素。因此，许多路由协议被提出来解决这个问题，其中之一是LEACH，早期的协议，引入了分簇的思想，以延长生命的无线传感器网络。由于LEACH是随机选择的，因此会受到簇头数量的影响，这对网络寿命有影响，此外，每个簇中的节点是随机加入的，这意味着一些簇头比其他簇头工作得更多，而簇节点较少。本文提出了一种最大最优簇头数算法（MONCH）来确定无线传感器网络中的最优簇头，并找到最接近基站的簇头，以帮助将节点与最合适的簇进行整合。结果表明，改进的能量消耗性能的LEACH算法。
2020-03-10 cs.NI
Area Coverage Under Low Sensor Density
本文提出了一种解决方案，使用一组节点，不足以达到所需的监测覆盖度的感兴趣的区域（RoI）的监测问题。特别是无线传感器网络（WSNs）的感知覆盖是一个至关重要的问题，在项目中，由于传感器故障。传感器设备资源的缺乏阻碍了使用移动机器人在RoI周围移动以收集读数的传统方法。相反，我们的解决方案采用监督神经网络，通过提取整个区域随机部署的传感器节点之间的非线性关系来产生未覆盖位置的值。此外，我们应用混合反向传播方法，以加快学习收敛到局部最小解的速度。我们使用一个真实世界的数据集，从气象部署的实验验证和分析。
2016-03-03 cs.NI
