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
FCA - An Approach On LEACH Protocol Of Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic
为了更有效地收集信息，无线传感器网络被划分成簇。大多数提出的聚类算法不考虑基站的位置。这种情况导致了多跳无线传感器网络中的热点问题。在本文中，我们提出了一种模糊聚类算法（FCA），旨在延长无线传感器网络的生命周期。FCA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。我们利用模糊逻辑处理簇头半径估计的不确定性。我们比较我们的算法与LEACH根据第一个节点死亡，一半的节点活着和能源效率指标。我们的仿真结果表明，FCA的性能优于其他算法在大多数情况下。因此，我们提出的算法是一种稳定且节能的聚类算法。
2013-01-16 cs.AI cs.NI
Q-LEACH: A New Routing Protocol for WSNs
无线传感器网络（WSNs）以其动态的应用得到了研究者的极大关注。对紧急情况的持续监测吸引了研究人员在广阔的平台上利用无线传感器网络。无线传感器网络的主要焦点是尽可能地提高网络的生命周期，以有效和最佳地利用资源。基于聚类的不同方法提出了最佳的功能。网络的寿命往往与部署在偏远地区的传感器节点的能量有关，以实现持续和容错的监测。在这项工作中，我们提出了正交LEACH（Q-LEACH）的同构网络，提高稳定期，网络寿命和吞吐量安静显着。
2013-03-21 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
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
CBHRP: A Cluster Based Routing Protocol for Wireless Sensor Network
提出了一种新的两层分层路由协议--基于簇的分层路由协议（CBHRP）。它是LEACH路由协议的扩展。我们引入了基于簇的路由的簇头集的思想，其中部署的传感器形成多个簇来收集来自目标场的信息。在轮换的基础上，头戴式耳机成员从邻居节点接收数据，并将聚合结果发送到距离基站。该协议显著降低了传感器网络的能量消耗，延长了传感器网络的生存时间.它被发现CBHRP执行更好地比其他公认的层次路由协议，如LEACH在能源消耗和时间要求。
2012-07-17 cs.NI
A novel clustering algorithm for coverage a large scale in WSN
这些应用需要长时间覆盖整个监测区域。分簇是一种减少通信、最小化能量消耗和在簇头及其成员之间组织消息的方法。由于传感器的能量资源有限，为了保持和延长网络的生命周期，必须尽量减少不同传感器节点之间的通信和数据传输的消息交换。在本文中，我们考虑的问题孤立的节点，远离簇头（CH）和后果或CH是不是从这些节点的范围内。为了解决这个问题，我们提出了O-LEACH（孤儿低能量自适应聚类层次）的路由协议，考虑到孤儿节点。事实上，集群成员将能够扮演网关的角色，允许孤儿节点加入。我们的贡献是选举一个簇头，有足够的能量，更好地与这些成员节点协调，并保持对应用程序的全面覆盖，需要有用的数据，整个区域被覆盖。仿真结果表明，O-LEACH协议在连通率、能量、可扩展性和覆盖范围等方面均优于LEACH协议。
2016-05-10 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
LMEEC: Layered Multi-Hop Energy Efficient Cluster-based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks
在本文中，我们提出了LMEEC，一个基于簇的无线传感器网络路由协议，具有低能耗。我们的协议是基于一个战略，旨在提供一个更合理的利用选定的节点（簇头）的能源。仿真结果表明，LMEEC在降低能量消耗，并在延长网络的生命周期，与LEACH相比的有效性。
2012-01-17 cs.NI
Increasing Wireless Sensor Networks Lifetime with New Method
无线传感器网络中最重要的问题之一是严格的能量限制。由于传感器网络的性能对网络生命周期有很强的依赖性，研究人员寻求一种有效利用节点能量供应，增加网络生命周期的方法。因此，使用路由算法来降低能耗和提高带宽利用率是至关重要的。本文的目的是使用LEACH算法来增加无线传感器网络的生命周期。因此，在分簇之前，先将网络环境划分为两个虚拟层（利用传感器节点到基站的距离），然后根据每一层中传感器的位置，利用传感器节点的剩余能量和节点到基站的距离进行分簇。在这篇文章中，我们比较了该算法与著名的LEACH和ELEACH算法在同构环境（所有传感器的能量相等）和异构环境（一半的传感器的能量加倍），以及基站的静态和动态情况。结果表明，我们提出的算法提供了改进的性能。
2016-09-09 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
LMEEC: Layered Multi-Hop Energy Efficient Cluster-based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks
在本文中，我们提出了LMEEC，一个基于簇的无线传感器网络路由协议，具有低能耗。我们的协议是基于一个战略，旨在提供一个更合理的利用选定的节点（簇头）的能源。仿真结果表明，LMEEC在降低能量消耗，并在延长网络的生命周期，与LEACH相比的有效性。
2012-04-10 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
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
Rendezvous Nodes (RN Nodes) Based Cluster Head Selection and Energy Efficient Data Aggregation with Mobile Sink for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由一组分布在一定区域内的专用传感器节点组成，用于观测和记录环境的物理条件（如温度、声音、压力），并将收集到的数据组织在一个中心位置。这些传感器节点由电池供电，因此节能成为无线传感器网络的一个重要方面。本文提出了一种将传统的低能耗自适应分簇体系（LEACH）与移动汇聚节点（RN节点）相结合的方法，并对簇头选择过程进行了一些改进。本文的目的是减少死节点的数量，这反过来又将涉及到增加网络的总寿命。特别是对于大的区域，所提出的算法优于传统的Leach的仿真结果证明。
2020-04-20 cs.NI eess.SP
Performance Analysis of RFDMRP:River Formation Dynamics based Multi-Hop Routing Protocol in WSNs
在无线传感器网络中，传感器节点根据其功能从环境中感知数据并转发到其基站。此过程称为数据汇集。数据汇集过程可以直接完成，也可以通过多跳路由完成。在直接路由中，每个传感器节点直接将其传感数据传输到基站，由于传感器节点与基站之间的距离较远，影响了传感器节点的能量消耗。在多跳路由中，感知数据通过多个节点中继到基站，它消耗较少的能量。本文提出并分析了一种基于河流形成动力学的多跳路由协议RFDMRP（数据汇集）的性能。针对网络寿命、能量使用、节点密度和数据聚合等网络参数对RFDMRP的性能进行了测试和分析。仿真结果与两种算法LEACH和MOD_LEACH进行了比较。比较结果表明，该算法在网络生命周期方面优于LEACH和MOD_LEACH。
2016-02-16 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
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
Multi-level Dynamic Optimization of Intelligent LEACH with Cost Effective Deep Belief Network
能量利用率是能量受限的无线传感器网络（WSN）的一个关键属性，直接影响网络的生命周期。LEACH（及其变体）被认为是无线传感器网络中最常见的节能路由协议。在本文中，我们提出了一个优化的修改LEACH，利用多跳通信，动态集群边界和节能路由，以最大限度地提高网络的生命周期。我们提出了一个多层次的方法，以最大限度地提高我们的收益与节能，即，i）已经提出了基于动态规划的簇内优化技术ii）蚁群优化用于能量高效的簇头与汇聚节点的连接，以及iii）Voronoi Tessellation用于高效的覆盖规划，即，集群边界的动态形成。为了适应更灵活的adhoc网络，混合（反应式和主动式）事件监测的基础上，深度信念网络已被集成在分布式节点，以改善系统的延迟。结果表明，所提出的方案显着优于目前的最先进的网络寿命和吞吐量。
2019-04-12 cs.MA cs.NI
Enriched Performance on Wireless Sensor Network using Fuzzy based Clustering Technique
无线传感器网络将传感、计算和通信结合到一个小型设备中。这些设备依赖于电池供电，并且可能被放置在恶劣的环境中，更换它们成为一项繁琐的任务。因此，提高这些网络的能量变得非常重要。无线传感器网络中的分簇面临着几个挑战，如选择一组最佳的传感器节点作为簇，簇头的最佳选择，能量平衡的最佳策略，在一个簇中的簇头的角色轮换，保持内和簇间的连接和网络中的最佳数据路由。在本文中，我们研究了一个协议，支持一个能量有效的分簇，簇头选择和数据路由方法，以延长传感器网络的生命周期。仿真结果表明，由于采用了有效的分簇、簇头选择和数据路由，该协议延长了网络生存时间。仿真结果表明，与LEACH和HEED方法相比，在运行的某个阶段结束时，EECS和基于模糊的分簇算法增加了存活节点的数量，从而延长了传感器网络的生命周期。通过使用EECS方法，当与LEACH和HEED方法相比时，在基站处接收的消息的总数增加。通过对无线传感器网络的迭代次数和第一个节点死亡时间的比较，将模糊聚类方法与K-Means聚类方法进行了比较，结果表明模糊聚类方法的性能优于K-Means聚类方法。
2013-12-19 cs.NI
LEACH-RLC: Enhancing IoT Data Transmission with Optimized Clustering and Reinforcement Learning
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；Universidad Nacional de Colombia（哥伦比亚国立大学）
针对物联网中无线传感器网络能耗高、分簇协议控制开销大等问题，提出集成MILP簇选择与强化学习时机优化的LEACH-RLC协议，仿真验证其可延长网络寿命、降低能耗与控制开销。
2025-03-14 cs.LG cs.NI
Energy Efficient (EECP) Clustered Protocol for Heterogeneous Wireless Sensor Network
由于传感器节点是能量高度受限的设备，因此节约能量和延长无线传感器网络的寿命是无线传感器网络的主要问题之一。针对传感器网络提出了许多路由协议，特别是基于簇的路由协议。基于簇的路由协议以其能量效率、网络稳定性和增加传感器网络的生命周期而闻名。低能耗自适应分簇层次协议（LEACH）是这类协议中的基础协议之一。在这篇研究论文中，我们提出了一个新的能源有效的基于簇的协议（EECP）的单跳异构无线传感器网络，以增加传感器网络的寿命。我们的传感器协议使用的传感器从接收器的距离作为传感器网络中的簇的选择的主要问题。
2014-08-14 cs.NI
REECH-ME: Regional Energy Efficient Cluster Heads based on Maximum Energy Routing Protocol for WSNs
在本文中，我们提出了区域能源有效的簇头基于最大能量（REECH-ME）的无线传感器网络（WSNs）路由协议。该协议的主要目的是提高网络的生命周期，特别是网络的稳定期。在REECH-ME中，区域中具有最大能量的节点成为该特定轮的该区域的簇头（CH），并且每轮中的簇头的数量保持相同。我们的技术优于LEACH，它使用概率的方法来选择CH。我们还实现了均匀随机分布模型，以发现丢包，使该协议更实用。我们还计算了所有结果的置信区间，这有助于我们可视化图表与平均值的可能偏差。
2013-07-26 cs.NI
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
A Survey on Delay-Aware Network Structure for Wireless Sensor Networks with Consecutive Data Collection Processes
无线传感器网络（WSN）由空间分布的自主传感器组成，以监测物理或环境条件，如温度，声音，压力等。在传感应用中，数据包从传感器节点流向基站。在数据汇集过程中，使用自自底向上的的方法。在自自底向上的的方法中，所有节点将其感测到的数据分组直接发送到基站。在这种方法将导致增加延迟，这将导致更高的能源消耗。为了降低传感器节点的能量消耗，分簇算法和低能量自适应分簇层次（LEACH）被使用。在无线传感器信息系统中，正在使用传感器信息系统中的功率高效收集（PEGASIS）。无线传感器网络中存在着诸如时延、网络生命周期、能量耗散等问题需要解决。
2014-02-06 cs.NI
A comparative study of clusterhead selection algorithms in wireless sensor networks
在无线传感器网络中，传感器节点的生存时间是最关键的参数。LEACH协议允许传感器节点之间的簇头角色轮换，试图将能量消耗分配到网络中的所有节点上。这种旋转的簇头的选择极大地影响了网络的能量效率。研究了不同的通信协议和算法以找到降低功耗的方法。本文简要回顾了目前提出的簇首选择策略，提出了一种全局性的观点。通过比较不同轮簇首选择的代价、传输方式以及簇的形成、簇首分配和簇的创建等影响，表明需要采用组合策略来获得更好的结果。
2012-05-08 cs.NI
Cutting down energy usage in wireless sensor networks using Duty Cycle technique and multi-hop routing
无线传感器网络是由分布在特定区域内的多个传感器节点组成的网络，每个传感器节点都具有从环境中收集信息并将收集到的数据发送到sink的能力。无线传感器网络虽然取得了很大的进展，但最重要的问题是能量资源的严重限制。由于在传感器网络的不同应用中，我们可以抛出静态或移动接收器，因此这种网络的所有方面都应该有能量意识。与这些网络相关的最重要的主题之一是路由。最广泛使用和最有效的路由方法之一是分层（基于聚类）方法。在本研究中，以降低能量消耗和网络覆盖的持久性为目标，我们提出了一种基于分簇算法和多跳路由的新算法。为了实现这一目标，我们首先根据网络的大小对网络环境进行分层。我们将确定最佳的簇头数目，每个簇头将开始接受成员的拓扑控制机制的基础上。同样，我们将第一层设置为门层，随后识别门节点，我们将关闭一半的传感器，然后停止使用能量，这一层中的剩余节点将加入门节点，因为它们在改善系统功能方面具有关键作用。下一层的簇头将信息发送到上一层的簇头，直到发送的数据被发送到门节点，最后被发送到sink。我们已经测试了所提出的算法在两种情况下1）当汇是关闭的，2）当一个汇是开的和仿真数据表明，所提出的算法具有更好的性能，在网络的寿命比LEACH和E LEACH协议。
2016-09-08 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
DBSR: Dynamic base station Repositioning using Genetic algorithm in wireless sensor network
无线传感器网络（WSNs）通常被用于各种无处不在和普及的应用。在有限的能量资源下，最佳的动态基站替换可以延长传感器网络的生命周期。本文提出了一种动态优化的基站替换方法，以节省传感器能量，延长网络寿命。由于定位问题是一个NPhard问题[1]，因此我们将采用遗传算法来解决定位问题。我们已经考虑了能量和距离参数，以找到BS的最佳位置。在我们的算法中，基站的位置在每一轮都是固定的，它的定位在下一轮开始时完成，然后它将被放置在优化的位置。评估我们提出的算法，我们将执行DBSR算法的LEACH和HEED协议。
2010-04-19 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
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
A qoi based energy efficient clustering for dense wireless sensor network
在无线传感器网络中，信息质量、能量效率、冗余数据避免、拥塞控制是影响无线传感器网络性能的重要指标。为了提高无线传感器网络的性能，人们提出了许多方法，其中分簇是提高无线传感器网络性能的有效方法之一。许多聚类算法主要集中在功率优化，如FSCH，LEACH和EELBCRP。在无线传感器网络中，节点密集地部署在给定的网络区域中，上述度量是必要的。由于节点部署密集，节点出现在其他节点的感知区域中的可能性最大。因此，存在节点必须发送已经由其自己的集群成员或其他集群的成员到达基站的信息的选项。该机制将影响无线传感器网络的QoS、能量因子和拥塞控制。虽然分簇采用时分多址（TDMA，Time Division Multiple Access）技术来避免簇内数据传输的拥塞控制，但在某些情况下可能会失败。本文提出了一种能量有效的分簇，避免数据冗余在密集的传感器网络，直到网络变得稀疏，因此在高密度的节点有效地使用TDMA。
2013-05-21 cs.NI
Wireless Sensor Networks for Optimisation of Search and Rescue Management in Floods
我们提出了一种新的搜索和救援管理方法，依赖于空中部署的无线传感器网络（WSN）定位洪水后的受害者。传感器节点将收集重要信息，如用于检测人类存在和位置的热信号，洪水的流量。传感器模块被包装在便携式浮动浮标中，该浮标具有用户界面以向基站传送紧急消息。传感器节点的设计基于灾害条件，成本效益和部署在受灾地区的离心分散系统从直升机。通过修改低能耗自适应簇层次（LEACH）协议以提高效率，并采用多跳簇头与基站进行远距离通信，建立了一个移动自组织网络。考虑到以前在印度农村洪水的模型指标已被定义。该网络的效率和功率特性进行了比较，通过模拟与其他协议。来自网络的传感器数据使资源管理、救援规划和紧急优先级更加有效，从而从洪水中挽救更多生命。
2021-08-21 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
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
Cluster Based Hierarchical Routing Protocol for Wireless Sensor Network
有效利用传感器节点中的能量资源是延长无线传感器网络生命周期的最佳标准。在本文中，我们提出了一个两层分层路由协议称为基于集群的分层路由协议（CBHRP）。提出了一种新的簇头集的概念，它由一个活跃的簇头和簇内的其他簇头组成。耳机成员负责网络的控制和管理。实验结果表明，与LEACH协议相比，该协议显著降低了网络能耗，延长了网络生存时间。
2012-07-17 cs.NI cs.PF
Energy Efficient Clustering using Jumper Firefly Algorithm in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSN）是一种重要的、非常有趣的技术，它由小型电池供电的传感器节点组成，具有有限的能量资源。传感器节点一旦被部署，用户就无法访问。每次更换电池是不可能的。因此，为了提高网络的寿命，需要通过降低所有传感器节点的能量消耗并平衡每个节点的能量消耗来最大化网络的能量效率。早些时候已经提出了几个协议，以提高网络的生命周期，使用优化算法。Firefly是一种元启发式方法。本文采用Firefly和Jumper Firefly算法对无线传感器网络进行能量有效分簇仿真。定义了一个新的代价函数，以最小化簇内距离来优化网络的能量消耗。与现有的协议LEACH（低能量自适应聚类层次）的性能进行比较。
2014-05-08 cs.NI
Region Based Energy Balanced Inter-cluster communication Protocol for Sensor networks
随着时间的推移，无线传感器网络面临着能量消耗不均衡的问题。分簇提供了一种能量有效的方法来提高传感器网络的寿命。簇头从其他节点收集数据并将其发送到sink节点。远离接收端的簇头在向接收端传输信息时消耗更多的功率。为了提高传感器网络的寿命，我们提出了基于区域的能量平衡簇间通信协议（RBEBP）。该算法将相邻区域划分为若干个区域，根据区域内节点的剩余能量从特定区域中选出簇头。如果特定区域的节点的能量低，则选择来自另一区域的节点作为簇头。簇头的优化选择有助于提高传感器网络的寿命。在我们的方案中，远离汇聚节点的簇头使用另一个簇头作为中继节点将其数据传输到汇聚节点。因此，簇头的能量以均匀的方式消耗，并且整个区域仍然被传感器节点覆盖。仿真结果表明，与LEACH协议相比，RBEBP协议能有效降低网络总能量消耗，延长网络寿命。RBEBP还可以最大限度地减少监测区域的能量空洞问题，提高网络的吞吐量
2015-10-19 cs.NI
Dynamic Clustering Protocol for Data Forwarding in Wireless Sensor Networks
能量是传感器网络中非常关键的问题，因此主要的焦点在于开发一种通过能量平衡来增加传感器网络生命周期的机制。为了达到能量平衡和最大化网络寿命，我们使用了聚类的思想，并将整个网络划分为不同的簇。在本文中，我们提出了一个动态的集群形成方法，集群定期更新的基础上剩余能量，距离和成本。刷新集群最大限度地减少了任何单个节点的工作负载，从而提高了节能。睡眠和等待的方法被应用到所提出的协议，以提高网络的生命周期，根据他们的职责打开和关闭的节点。有数据要传输的节点处于开状态，在将其数据转发给簇头之后，它将其状态改变为关，从而节省了整个网络的能量。使用MAT实验室进行了模拟。仿真结果证明了我们提出的方法优于现有的Leach协议。
2013-06-05 cs.NI
A Review of Power Aware Routing Protocols in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络被设想由许多小型设备组成，这些设备可以感知环境并根据需要传输数据。广泛的传感器网络的最关键的要求是电源效率，因为电池更换是不可行的。许多协议被提出来通过使用复杂的算法来最小化功耗。然而，由于传感器网络中的单个传感器节点不具有高计算能力，因此难以执行这些复杂的方法。另一方面，许多传感器节点需要将数据包传输到收集所需数据的汇聚节点。因此，传感器节点在路由上的操作被终止。即使一些传感器节点处于活动状态，也很难将数据包传递到汇聚节点。在本文中，介绍了无线传感器网络的能量感知路由协议的深入了解。所考虑的协议是LEACH、VGA和PEGASIS。此外，还对这些协议进行了比较。
2014-04-05 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
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
An Algorithm to Determine Energy-aware Maximal Leaf Nodes Data Gathering Tree for Wireless Sensor Networks
针对无线传感器网络中周期性的数据汇集和传输问题，提出了一种能量感知的最大叶节点数据收集（EMLN-DG）算法。对于每一轮的数据收集，一个EMLN-DG树跨越整个传感器网络形成的基础上，剩余的能量水平在节点和未覆盖的邻居节点的数量在树的形成。只有具有相对较大数目的邻居以及较高能量水平的节点才被包括作为EMLN-DG树中的中间结点。通过最大化DG树中的叶子节点的数量，并考虑在形成树时节点处可用的能量水平，我们减少了每轮的能量消耗，并平衡了网络中所有节点的能量水平。这有助于显著更大的网络寿命，测量为由于电池电量耗尽而导致的第一个节点故障之前的轮数。与LEACH和PEGASIS等知名数据收集算法的性能比较研究表明，EMLN-DG可以帮助维持网络的轮数显著增加，同时产生较低的能量损失，延迟和每轮数据收集的能量损失 * 延迟。
2014-12-07 cs.NI
TSEP: Threshold-sensitive Stable Election Protocol for WSNs
无线传感器网络（WSNs）在不久的将来将得到广泛的应用和越来越多的部署。在本文中，我们提出了一个新的协议，阈值敏感的稳定选举协议（TSEP），这是一个反应式协议，使用三个层次的异质性。与主动网络相反，被动网络会立即响应相关参数的变化。我们评估我们的协议的性能为一个简单的温度传感应用程序和比较结果的协议与其他一些协议LEACH，DEEC，SEP，ESEP和TEEN。从仿真结果中可以看出，该协议在所使用的传感节点的生命周期方面具有较好的性能。
2012-12-17 cs.NI
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
Multi-hop Energy-efficient Control for Heterogeneous Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic
无线传感器网络（WSN）由于传感器节点内部电池容量有限，存在严重的能量约束。这些限制刺激了旨在增加这些网络的稳定期和寿命的节能策略的发展。在本文中，我们提出了一个集中式的控制，以选出更合适的簇头，假设三个层次的异构性和多跳簇头之间的通信。集中式控制采用k-means算法负责簇的划分，采用模糊逻辑选举簇头并选择最佳通信路由。研究结果表明，该方法可以增加无线传感器网络的稳定期和生命周期。
2014-01-21 cs.NI
A Failure Self-recovery Strategy with Balanced Energy Consumption for Wireless Ad Hoc Networks
在能量受限的无线传感器网络中，即使在遇到突发情况时，如何充分利用有限的能量，最大化网络的生存时间，具有重要意义。在本文中，所有的传感器节点被分组成簇，并为每个簇，它有一个移动的簇头来管理整个集群。我们考虑一个紧急情况下，一个移动簇头被打破，因此，整个集群因此失去了工作。提出了一种有效的方法来恢复故障簇，选择多个静态传感器节点作为簇头收集数据包，并将它们发送到汇聚节点。利用改进的模拟退火算法实现簇头的均匀部署。新的簇头是动态变化的，以保持均衡的能量消耗。在新的簇头中，数据包通过多跳转发路径传输，该路径是通过Dijkstra算法找到的代价最低的路径。提出了一种能量消耗均衡的路由模型，以帮助寻找代价最低的路径，延长网络的生命周期。根据路径的代价和节点在该路径上的剩余能量动态更新转发路径，实验结果表明，故障簇得到了恢复，延长了簇的生存时间。
2011-12-31 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
Charging Wireless Sensor Networks with Mobile Charger and Infrastructure Pivot Cluster Heads
无线可充电传感器网络（WRSNs）由传感器节点与电池组成，在过去几年中一直处于传感和通信技术的最前沿。具有不同使命的传感器网络正在大规模推出，特别是在物联网商业市场。为了确保WRSNs的可持续运行，及时充电是非常重要的，因为即使是单个传感器节点的能量不足也可能导致严重的后果。随着大量的WRSNs的存在和存在，能源效率的充电计划是必不可少的工作场所，需要一个适当的运营成本水平。充电方案的选择取决于网络参数，如传感器节点的分布模式，充电器的移动性，和定向天线的可用性。在当前的充电技术中，当传感器节点需要非接触式充电时，具有小发射天线的射频（RF）远程充电正获得关注。当传感器节点分布在服务区域中时，RF充电特别有用。为了利用RF充电获得更高的充电效率，可以考虑用于移动充电器的最佳路径规划以及通过利用定向天线实现的波束成形技术。在这篇文章中，我们提出了无线传感器网络的射频充电从移动充电器充电，使用传感器节点的收获，和传感器节点之间的能量交易的角度进行了审查。引入了枢轴簇头的概念，提出了一种分两阶段的射频充电方案，即通过具有定向天线的移动充电器对枢轴簇头进行充电，通过具有定向天线的枢轴簇头对成员传感器节点进行充电。
2017-03-17 cs.NI
Whale Optimization Based Energy-Efficient Cluster Head Selection Algorithm for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSN）由许多部署在感兴趣区域的独立传感器组成。这些传感器节点具有主要的能量限制，因为它们很小，并且它们的电池不能更换。它们一起协作，以便收集、传输和转发感测到的数据到基站。因此，数据传输是无线传感器网络能量消耗的最大原因之一。分簇是无线传感器网络中能量有效传输数据的有效技术之一。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）的能量有效的簇头选择算法WOA-C。因此，该算法有助于在选择能量感知簇头的基础上的适应度函数，考虑节点的剩余能量和相邻节点的能量之和。该算法的网络寿命，能源效率，吞吐量和整体稳定性进行评估。此外，WOA-C的性能进行评估，对其他标准的当代路由协议，如LEACH。大量的仿真结果表明，该算法在剩余能量，网络寿命和更长的稳定期方面的优越性能。
2017-11-26 cs.NE 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
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
Hierarchical neighbor graphs: A low stretch connected structure for points in Euclidean space
我们引入层次邻居图，一个新的架构连接ad hoc无线节点分布在一个平面上。该结构具有层次聚类的味道，只需要局部知识和最小的计算在每个节点形成和修复。因此，它是一个合适的互联模型的ad hoc无线传感器网络。该结构能够通过动态重组时，大量使用的节点的电池电源退化，并能够实现吞吐量，能源效率和网络寿命，如LEACH（Heinzelman et.例如，2002年）。此外，分层邻居图具有低功率拉伸，即通过网络连接节点所需的功率比直接连接它们所需的功率高一个小因子。我们的结构也比较有利的数学结构提出了在一个平面上连接点，例如最近邻图（Ballister等。例如，2005），$θ$ -图（Ruppert和Seidel，1991），因为它具有期望的常数度，并且不需要任何重要的计算或全局信息来形成。
2009-08-01 cs.NI
Energy efficient prediction clustering algorithm for multilevel heterogeneous wireless sensor networks
在设计无线传感器网络时，减少能量消耗、延长网络寿命是一个重要的问题。针对异构无线传感器网络，提出了一种新的能量和监测对象异构的模型。提出了一种适用于异构模型的节能预测聚类算法。该算法使节点根据能量和通信代价等因素选择簇头，从而使剩余能量较高的节点比剩余能量较低的节点有更高的概率成为簇头，使网络能量得到均匀耗散。为了减少分簇阶段广播时的能耗，延长网络生存时间，建立了规则数据采集节点的能耗预测模型。仿真结果表明，与现有的分簇算法相比，该算法能够获得更长的传感器网络生命周期、更高的能量效率和更优的网络监测质量。
2011-05-31 cs.NI
