摘要：为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search,ISNS)算法优化模糊 C 均值聚类(fuzzy C-means,FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(multi-factor balanced dynamic clustering routing protocol,MD-LEACH).首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量.在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率.仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期.

摘要：针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目标函数的非凸性,将原问题解耦为三个子问题,分别优化UAV位置部署与用户连接、用户动态分簇、功率分配以提高系统性能.首先,基于K-means算法设计了UAV位置部署与用户连接方案,以减小路损为目的确定UAV最佳部署位置,同时选择其服务的最优用户群;其次,改进多密度流聚类(Multi-Density Stream Clustering, MDSC)算法,提出了单UAV下用户静态与动态分簇方案,静态分簇方案可自适应平衡簇数与簇用户数,并获得较大的簇内用户信道增益差异,动态分簇方案则针对用户移动属性,制定了即时更新策略;最后,使用分式规划(Fractional Programming,FP)二次变换的方法,引入辅助变量将原非凸问题变换为凸问题,交替优化辅助变量与功率分配因子,获得原非凸问题的次优解.仿真结果表明,与其他算法相比,本文分簇方案能获得更大的簇内信道差异与更小的簇内用户数标准差,同时用户系统性能也获得了显著提升.

摘要：降低能耗、实现网络的能量均衡和延长网络寿命,是设计无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)数据收集算法所面临的主要挑战之一.针对现有无线传感器网络分簇数据收集算法不考虑网络中事件源的发生对数据空间相关性的影响的情况,提出了一种基于压缩感知的以事件源为中心的动态分簇(CS-based dynamic clustering centred on event source,CS-DCES)算法.该算法利用欧氏距离空间相关性模型和第一联合稀疏模型,将受同一个事件源影响的节点分在一个簇中,并以簇为单位进行数据重构,以此增加簇内节点感知数据的空间相关性,减小每簇数据观测量;利用压缩感知收集数据,计算事件源位置,根据事件源位置变化实行动态分簇.并通过实验分析了影响该算法性能的3个因素,即事件的衰减系数、事件源之间的距离和事件源个数,最后给出了算法的适用条件.仿真分析表明,相对于已有算法,CS-DCES在满足同一重构精度的前提下,有效减小了数据传输量,节省网络能耗,延长网络寿命.

摘要：层簇式无线传感器网络因管理方便、能量利用率高等优点,是近年来研究的热点,目前已提出了很多基于簇的路由协议,但这些协议很少考虑到安全性问题,而针对这种分簇式网络结构提出的密钥管理方案又都存在一些不足,不能很好地与路由协议结合使用。针对这些问题,提出了一种轻量级的密钥管理方案KMDC(Key Management for Dynamically Clustering WSN),分析表明该方案可以有效地解决密钥管理的问题。

摘要：在无线传感器网络中,传感器节点的能量由电池提供,有时难以更换。因此,降低能耗是目前无线传感器网络设计中一个很重要的技术问题。通过对层次型路由协议的研究,提出了一种基于能量和时延的动态分簇算法,该算法通过动态地确定每一轮数据收集时无线传感器网络中的簇头数目,从而在满足不超过网络最大延迟时间的基础上,使网络能耗达到最小,最大延迟时间由Sink节点确定。通过仿真实验与传统的LEACH和PEGASIS协议进行比较,结果表明,该算法有效地减少了网络能耗,同时显著降低了传输时延。

摘要：现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息(CSI),但这在实际系统中较难实现。针对这一问题,提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下,利用协同度设计输入矩阵,通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度;然后,通过协作证据积累过程,生成多个协同簇。仿真结果表明,该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法,算法的收敛速度受系统内基站数的影响较小,收敛速度快,适用于实际系统。

摘要：为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,提出了基于地理位置的能量高效的动态成簇算法(GL-DC),在簇的建立阶段,采用非均匀分簇方法,解决了簇首能量消耗不均衡问题。在网络运行过程中,采用基于剩余能量和距离来动态生成新的簇首,避免了靠近SINK节点的簇头因转发大量数据而过早耗尽能量。仿真实验结果表明,该方法具有更好的性能,与EADEEG、LEACH和PEGASIS等路由协议相比,GL-DC路由协议有效地均衡了节点能量消耗,显著地延长了网络生命周期。

摘要：目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法,利用无迹粒子滤波算法对目标进行跟踪,预测下一时刻目标的位置坐标,并根据预测结果给出簇头更换策略。仿真结果表明,与PPF和DPF算法相比,该算法不仅具有较高的目标跟踪精度,而且能有效降低网络能耗,延长网络寿命。

摘要：针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法。把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪。仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命。

摘要：针对ZigBee网络中WLAN干扰问题,给出了一种基于ZigBee孤儿节点的动态分簇解决方案。在分簇环节中,为了减少ZigBee网络中剩余ZigBee孤儿节点数量以及提高整个ZigBee网络的吞吐量,文中提出了新建簇前提条件判决和分解簇释放信道的概念,把合并簇、新建簇和分解簇三种簇处理方法联合应用到动态分簇过程中。在解决WLAN干扰问题的同时,可以大大减少ZigBee网络孤儿节点数量并提高整个ZigBee网络的吞吐量,获得更好的ZigBee网络动态分簇效果。仿真结果表明,文中提出的动态分簇方法可以在稍微增加时间复杂度的情况下很好地解决ZigBee网络吞吐量减小的问题。