針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)聚類過程中節(jié)點分布不均衡影響網(wǎng)絡(luò)壽命的問題,提出一種改進粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法結(jié)合分布式空間分析(Distributed Space Analysis,DSA)技術(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)均衡密度聚類方法。利用改進粒子群算法優(yōu)化能量均衡分簇算法以促進網(wǎng)絡(luò)能耗均衡分布,避免了網(wǎng)絡(luò)熱點問題并最大化傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命;結(jié)合基于分布式空間分析的聚類技術(shù),實現(xiàn)了整個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中集群構(gòu)建的能耗均衡;對兩種算法的優(yōu)勢進行深度融合,克服對初始聚類中心點選擇等敏感問題的同時加快了聚類收斂速度,形成傳感器節(jié)點位置的最優(yōu)分簇。實驗結(jié)果表明,該方法實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗均衡分簇的有效性,與其他的聚類技術(shù)相比功耗更低,因此網(wǎng)絡(luò)壽命更長。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 方法設(shè)計
    1.1 改進PSO在網(wǎng)絡(luò)均衡密度聚類過程中的應(yīng)用
        1) 算法思想。
        2) 算法改進。
        3) 算法基本步驟。
    1.2 利用DSA實現(xiàn)能耗均衡
        (1) 子區(qū)域邊界發(fā)現(xiàn)。
        (2) 簇形成。
        (3) 數(shù)據(jù)傳輸和簇調(diào)整。
2 實 驗
    2.1 實驗配置
    2.2 結(jié)果對比
3 結(jié) 語



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