發(fā)布時(shí)間：2018-05-08 03:11

  本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 能量?jī)?yōu)化　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年15期

【摘要】：為了均衡分簇?zé)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量負(fù)載,提高網(wǎng)絡(luò)的能量利用效率,提出了一種粒子尋優(yōu)和最小生成樹聚類規(guī)則的能量?jī)?yōu)化算法(OMST)。該算法為了使得簇頭的能量負(fù)載能夠得到均衡,采用基于粒子尋優(yōu)的方法來進(jìn)行適應(yīng)值求解,通過適應(yīng)值對(duì)比來求得最佳簇頭,以減少簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的傳輸能耗。同時(shí),提出一種最小生成樹聚類規(guī)則的簇首數(shù)量選擇方法,該方法基于剩余能量和距離因素來選擇最優(yōu)的簇首數(shù)量,在保證數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量的同時(shí)最小化網(wǎng)絡(luò)總能量的消耗量。仿真結(jié)果表明,相比一種新型差分進(jìn)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類算法和多層節(jié)能及距離感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類算法,OMST算法的節(jié)點(diǎn)平均能量效率分別提高了16.7%和6.4%,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存活數(shù)量分別提高了24.1%和13.7%。
[Abstract]:In order to balance the energy load of cluster wireless sensor network nodes and improve the energy utilization efficiency of the network, an energy optimization algorithm named particle optimization and minimum spanning tree clustering rule is proposed. In order to balance the energy load of cluster heads, the algorithm uses particle optimization method to solve the fitness value, and obtains the best cluster head by comparing the fitness values, so as to reduce the transmission energy consumption of the nodes in the cluster. At the same time, a cluster head selection method based on the minimum spanning tree clustering rules is proposed. This method selects the optimal cluster head number based on residual energy and distance factors, and minimizes the total energy consumption of the network while ensuring the quality of data transmission. The simulation results show that, Compared with a new differential evolution clustering algorithm for wireless sensor networks and a multi-layer energy-saving and range-aware clustering algorithm for wireless sensor networks, the average energy efficiency of the nodes increased by 16.7% and 6.4%, respectively, and the network nodes survived. The number increased by 24.1% and 13.7%, respectively.
【作者單位】： 常州工學(xué)院網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心;常州工學(xué)院計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1859693