無線感測器網路分簇演算法

① 無線感測器網路（WSN）中分簇是怎麼回事

就是把
感測器節點
分組。
分簇主要應用在路由中，有很多好處。分簇後，選擇一個簇頭，由簇頭和其他簇、匯聚節點通信。有利於
路由選擇
、數據融合、節省能量等。

② 無線感測器網路節能方法

李佳

19011210599

【嵌牛導讀】無線感測器網路是由大量感測器構成的網路，每個感測器節點的能量都是由電池提供，由於感測器節點體積小功能全所以電池體積小容量小的特點使得每個感測器節點的能量都是有限使得感測器網路的生命周期受限。而感測器網路生命周期太短會帶來很多的不方便，因為無線感測器網路大多部署在偏遠地區以及環境條件極其惡劣的地方，電池能量供應有限，人員不可達等都限制其廣泛部署。

【嵌牛鼻子】分簇    生命周期     節點剩餘能量     簇頭

【嵌牛提問】如何有效減小通信過程中的能耗

【嵌牛正文】 分簇是作為減小有用耗能的理想的方法能夠能夠有效減少無線通信次數減少擁塞，而選擇簇頭的方法能夠均衡能效，在源頭進行數據聚合壓縮可以減少數據發送量，由於無線通信是無線感測器網路中最耗能的原因，所以用簇頭來傳遞數據能夠節約大量的能量，而且分簇的方法對於網路的擴展性也有很大改善，一旦網路需要擴展都是直接成簇擴展而不用考慮新加入的網路節點會破壞網路本來的結構，也就是分簇以後網路的穩健性也得到了很大的提升。

【分簇技術】

1、雙簇頭法：在節點同構時雖然初始能量一樣，但是由於硬體原因或者外界因素不能保證每個節點上的能耗是一樣的，所以有的簇頭可能由於硬體或者外界因素而導致能量消耗過快而失效，則該簇內節點感知到的數據將會無處可傳，那麼這部分數據就會不能傳遞到基站，在節點異夠能量的時候也會存在這樣的問題，當只有一個簇頭的時候，只要該簇頭失效，則網路生命周期便大打折扣，建立主副簇頭的方法能夠有效改善單簇頭引起的能量空洞問題

2、根據權重選擇簇頭 ：距離權重和能量權重的加和，離匯聚節點遠的節點能量相對較多以減少因長距離通信引起的網路失聯。

3、根據節點剩餘能量分簇：總是能夠在剩餘節點中找到能量最大的節點作為簇頭，因為簇頭在通信過程中的大能耗問題使得這樣的方法得到更廣泛的應用。

【 分簇協議 】 

LEACH  LEACH-C  SEP    HEED    DEEC    DDEEC   等一些更加先進的技術 。

無線感測器網路的節能問題並未得到根本性的改善，節能的工作任重道遠。

③ 無線感測器網路（WSN）中分簇是怎麼回事

就是把感測器節點分組。
分簇主要應用在路由中，有很多好處。分簇後，選擇一個簇頭，由簇頭和其他簇、匯聚節點通信。有利於路由選擇、數據融合、節省能量等。

④ 無線感測網多跳路由節點能耗怎麼計算

(1)根據無線感測器網路中因節點有效傳輸半徑對路由選擇的制約，改進基於最小生成樹的分簇多跳路由演算法，改善因路由選擇對網路能耗的影響。該演算法利用Voronoi圖的泊松過程特性優化簇首節點數，並結合最小生成樹動態調整簇內外節點的路由發現實現網路能耗優化。模擬結果表明該演算法在開銷容忍的前提下，網路均衡負載，並與相同模擬條件下的基於LEACH的分層多跳路由演算法相比，更有效地延長了網路壽命，同時降低了計算時間復雜度。
(2)針對無線感測器網路中感測器節點投放分布對投放區域有效通信信號覆蓋的影響，改進了一種基於通信覆蓋的分布式投放概率覆蓋演算法。在保證投放精度的前提下，該演算法根據感測器節點在投放區域中位置的不確定性以及信號衰減特性，建立信號覆蓋模型，並通過信號覆蓋率計算出各節點預定投放位置，由感測器節點的自定位演算法獲取定位信息為前提，獲取節點的投放位置和投放數目。在改善區域通信覆蓋的同時，提高了節點分布效率，達到節省網路資源的目的。通過模擬比較了在不同定位投放方法下的各相關性數據，驗證了該演算法可實現高效投放的優越性能。
(3)在關於無線感測器網路應用方面，提出了在實現投放區域有效通信信號覆蓋的基礎上保證局部能量有效損耗的路由設計要求，由此提出了基於多跳路徑劃分子空間的分簇路由演算法。該路由演算法在獲得相應的節點拓撲分布的前提下實現了能量平均損耗，而節點拓撲的獲取則通過採用高斯分布的定位誤差模型與馬爾可夫鏈性質相結合，改進了以前演算法對於感測器節點拓撲結構的獲取。通過對整個演算法的模擬，得到的相關數據證明了演算法在實現網路硬體資源優化和能量有效損耗方面所具有的較好的性能。
(4)在對運動目標跟蹤定位的研究中，對於無法得知目標的運動狀態方程和觀測雜訊的概率密度分布的情況時，提出基於粒子濾波和曲線准線性優化的目標跟蹤演算法。演算法利用感測器節點的感知圓的幾何特性確定目標的運動區域的邊界限制，借鑒cost
reference粒子濾波演算法，估計出目標的運動軌跡，隨後通過曲線的線性近似簡化了目標運動軌跡的估計，同時也獲取了目標的速率的可控估計，模擬結果證明了所提演算法的高效性。根據實際應用中可能出現部分的感測器節點失效的情況，引入了節點的失效檢測，並以貝葉斯概率分布估計糾正失效節點對原目標狀態做的判斷，提高失效節點所在感知區域的容錯能力，改善了目標跟蹤定位的精度。

⑤ 無線感測器網路中的LEACH和LEACH-C有什麼具體區別

LEACH基本思想是通過隨機循環地選擇簇頭節點 ,從而將整個網路的能量負載平均分配到每個感測器節點中 ,達到降低網路能源消耗、 提高網路整體生存時間的目的。
簡單來說，LEACH-C是LEACH的後期版本，對分簇的演算法進行了一定的改進，不再是原先的隨機選擇簇頭節點的方式。LEACH-C協議是一種集中式的分簇路由協議，在LEACH-C協議每個周期的開始階段， 所有節點把自己的位置信息和剩餘能量值發往基站。 基站在收到這些信息後，首先計算所有節點的平均能量值，把能量不低於平均能量值的節點作為候選節點。 這種方式能夠減少選舉簇頭時因通信而消耗的能量， 從而有更多的剩餘能量用於傳輸數據。

⑥ 無線感測器網路通信協議的目錄

第1章 無線感測器網路概述
1.1 引言
1.2 無線感測器網路介紹
1.2.1 無線感測器網路體系結構
1.2.2 無線感測器網路的特點和關鍵技術
1.2.3 無線感測器網路的應用
1.3 無線感測器網路路由演算法
1.3.1 無線感測器網路路由演算法研究的主要思路
1.3.2 無線感測器網路路由演算法的分類
1.3.3 無線感測器網路QoS路由演算法研究的基本思想
1.3.4 無線感測器網路QoS路由演算法研究的分類
1.3.5 平面路由的主流演算法
1.3.6 分簇路由的主流演算法
1.4 ZigBee技術
1.4.1 ZigBee技術的特點
1.4.2 ZigBee協議框架
1.4.3 ZigBee的網路拓撲結構
1.5 無線感測器安全研究
1.5.1 無線感測器網路的安全需求
1.5.2 無線感測器網路安全的研究進展
1.5.3 無線感測器網路安全的研究方向
1.6 水下感測器網路
1.7 無線感測器網路定位
1.7.1 存在的問題
1.7.2 性能評價
1.7.3 基於測距的定位方法
1.7.4 非測距定位演算法
1.7.5 移動節點定位
第2章 無線感測器網路的分布式能量有效非均勻成簇演算法
2.1 引言
2.2 相關研究工作
2.2.1 單跳成簇演算法
2.2.2 多跳成簇演算法
2.3 DEEUC成簇路由演算法
2.3.1 網路模型
2.3.2 DEEUC成簇演算法
2.3.3 候選簇頭的產生
2.3.4 估計平均能量
2.3.5 最終簇頭的產生
2.3.6 平衡簇頭區節點能量
2.3.7 演算法分析
2.4 模擬和分析
2.5 結論及下一步工作
參考文獻
第3章 無線感測器網路分簇多跳能量均衡路由演算法
3.1 無線傳輸能量模型
3.2 無線感測器網路路由策略研究
3.2.1 平面路由
3.2.2 單跳分簇路由演算法研究
3.2.3 多跳層次路由演算法研究
3.3 LEACH-L演算法
3.3.1 LEACH-L的改進思路
3.3.2 LEACH-L演算法模型
3.3.3 LEACH-L描述
3.4 LEACH-L的分析
3.5 實驗模擬
3.5.1 評價參數
3.5.2 模擬環境
3.5.3 模擬結果
3.6 總結及未來的工作
3.6.1 總結
3.6.2 未來的工作
參考文獻
第4章 基於生成樹的無線感測器網路分簇通信協議
4.1 引言
4.2 無線傳輸能量模型
4.3 基於時間延遲機制的分簇演算法（CHTD）
4.3.1 CHTD的改進思路
4.3.2 CHTD簇頭的產生
4.3.3 CHTD簇頭數目的確定
4.3.4 CHTD最優簇半徑
4.3.5 CHTD描述
4.3.6 CHTD的特性
4.4 CHTD簇數據傳輸研究
4.4.1 引言
4.4.2 改進的CHTD演算法（CHTD-M）
4.4.3 CHTD-M的分析
4.5 模擬分析
4.5.1 生命周期
4.5.2 接收數據包量
4.5.3 能量消耗
4.5.4 負載均衡
4.6 總結及未來的工作
4.6.1 總結
4.6.2 未來的工作
參考文獻
第5章 基於自適應蟻群系統的感測器網路QoS路由演算法
5.1 引言
5.2 蟻群演算法
5.3 APAS演算法的信息素自適應機制
5.4 APAS演算法的揮發系數自適應機制
5.5 APAS演算法的QoS改進參數
5.6 APAS演算法的信息素分發機制
5.7 APAS演算法的定向廣播機制
5.8 模擬實驗及結果分析
5.8.1 模擬環境
5.8.2 模擬結果及分析
5.9 總結及未來的工作
5.9.1 總結
5.9.2 未來的工作
參考文獻
第6章 無線感測器網路簇頭選擇演算法
6.1 引言
6.2 LEACH NEW演算法
6.2.1 網路模型
6.2.2 LEACH NEW簇頭選擇機制
6.2.3 簇的生成
6.2.4 簇頭間多跳路徑的建立
6.3 模擬實現
6.4 結論及未來的工作
參考文獻
第7章 水下無線感測網路中基於向量的低延遲轉發協議
7.1 引言
7.2 相關工作
7.3 網路模型
7.3.1 問題的數學描述
7.3.2 網路模型
7.4 基於向量的低延遲轉發協議
7.4.1 基於向量轉發協議的分析
7.4.2 基於向量的低延遲轉發演算法
7.5 模擬實驗
7.5.1 模擬環境
7.5.2 模擬分析
7.6 總結
參考文獻
第8章 無線感測器網路數據融合演算法研究
8.1 引言
8.2 節能路由演算法
8.2.1 平面式路由演算法
8.2.2 層狀式路由演算法
8.3 數據融合模型
8.3.1 數據融合系統
8.3.2 LEACH簇頭選擇演算法
8.3.3 簇內融合路徑
8.3.4 環境設定和能耗公式
8.4 數據融合模擬
8.4.1 模擬分析
8.4.2 模擬結果分析
8.5 結論
參考文獻
第9章 無線感測器網路相關技術
9.1 超寬頻技術
9.1.1 系統結構的實現比較簡單
9.1.2 空間傳輸容量大
9.1.3 多徑分辨能力強
9.1.4 安全性高
9.1.5 定位精確
9.2 物聯網技術
9.2.1 物聯網原理
9.2.2 物聯網的背景與前景
9.3 雲計算技術
9.3.1 SaaS軟體即服務
9.3.2 公用/效用計算
9.3.3 雲計算領域的Web服務
9.4 認知無線電技術
9.4.1 傳統的Ad-hoc方式中無線感測器網路的不足
9.4.2 在ZigBee無線感測器網路中的應用
參考文獻
第10章 無線感測器網路應用
10.1 軍事應用
10.2 農業應用
10.3 環保監測
10.4 建築應用
10.5 醫療監護
10.6 工業應用
10.6.1 工業安全
10.6.2 先進製造
10.6.3 交通控制管理
10.6.4 倉儲物流管理
10.7 空間、海洋探索
10.8 智能家居應用