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基于对LEACH算法的研究,提出助理簇头ASCH算法。该算法能够在无线传感器网络中,根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点来减少簇头通信能耗,同时解决某些簇头与基站通信可能存在困难的问题,从仿真结果可见此算法能有效均衡及降低网络能耗,达到延长网络的生存时间的目的。 相似文献
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在传统的分簇算法中,网关节点不但需要完成对数据的基本感知,而且还要为相邻的分簇进行数据转发。因此一旦簇之间流量增大,预处理数据量将超过网关节点的负荷,该节点就会耗尽自己的相关资源,最终导致的结果就是,该节点成为整个网络的瓶颈节点。会降低整个传感网络稳定性,进而影响网络的吞吐量,缩短网络使用寿命。本文介绍一种在无线传感网络中加入移动节点的完全图算法,选择硬件配置高的节点作为网关节点,来处理簇与簇之间的通信,以此来增加传感网络的稳定性,延长网络的寿命。 相似文献
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研究了在异构分簇无线传感器网络中,如何优化簇内节点的通信半径,从而最小化网络的总能耗.定义节点的能量消耗模型为E=a(dα+c)、网络半径为 R 、层数为 K .对节点通信半径不可调的网络,证明了α=2、c≤4R2时,或α=4、c≤4R2、K≤ 6 R时,最小化网络总能耗的簇内节点通信半径的上界为 α c/(α-1) .对于节点通信半径可调的网络,在α=2时,提出了自内而外依次最小化每层簇内节点的平均能耗来确定节点通信半径的算法. 相似文献
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基于对LEACH算法和PEGASIS算法的研究,提出助理簇头改进ASCH算法。该算法能够在无线传感器网络中,根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点来减少簇头通信的能耗。在PEGASIS中加入助理簇头后,改进后的助理簇头改进算法的性能指标与已有算法相比均有提高,在均衡及节能、延长网络生命周期方面起到了积极的作用。 相似文献
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基于二跳生成树的可扩展分簇定位算法 总被引：1，自引：0，他引：1
着重设计了一种基于二跳生成树的可扩展分簇定位算法.首先对传感器网络进行分簇、并利用簇头节点构造一个二跳生成树;在此基础上,由簇头计算各簇成员节点的局部坐标;最后,从生成树根节点开始,自顶向下合并各簇,生成所有节点的全局坐标,完成节点的相对定位. 理论分析与实验表明,本算法相对于现有的SDGPSN算法,能够有效提高定位覆盖率和定位精度,减少时间和通信开销,并具有更好的可扩展性. 相似文献
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在分簇无线传感器网络架构之下,提出一种簇头节点分配的固定聚簇优化算法.首先将感测区域划分为面积相同的规则簇集区域,再利用本文所提出的算法确定各簇内最小化能量消耗的最佳簇头节点位置.通过实验证明了其有效性. 相似文献
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基于LEACH协议,提出WSN改进分簇路由算法。该算法能根据节点的剩余能量和节点到基站的距离在无线传感器网络中选出簇头,再由接受信号的强度确定成簇规模不超过最大成员数的簇成员节点,并依据所选簇头的自身条件动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,进而在需要的簇内选择合适的节点作为助理簇头。根据理论分析,改进算法能均衡网络负载,降低网络能耗,延长网络生存时间以及提高网络运行周期。 相似文献
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移动自组网络通信过程中,通信节点会根据通信区域的不同发生变化,各个节点之间位置也发生相对移动。造成通信不稳定。为了避免上述传统算法的缺陷,提出基于考虑相对位置变换误差的自组网络路由模型。对移动的通信节点进行模糊性距离分区处理,对不同区域移动通信过程进行分层约束,在建立不同层之间的通信联系,对不同模糊区域内的移动节点进行通信优化处理。实验结果表明,利用该算法进行节点移动过程中的通信路由协议优化处理,能够极大地提高通信的效率,降低通信的误码率,从而满足实际移动自组网络的通信需求。 相似文献
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无线传感器网络中基于节点剩余能量簇头选举算法(MLEACH)是在LEACH协议基础上得到的改进算法,能有效地延长网络的生存时间,改善了网络性能.本算法的关键是设置合理可行的选举系数,它决定了簇头选举时间和轮数.本文提出了选举系数的确立方法,并进行了模拟仿真,试验结果表明:选举系数与节点数目、簇成员节点能量消耗成正比,与簇头节点能量消耗成反比. 相似文献
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语义对等网环境下的数字图书馆原型 总被引：2，自引：0，他引：2
针对目前数字图书馆异构节点间的资源搜索效率低下的问题,给出一种基于超节点对等网的数字图书馆原型系统,描述其逻辑架构,利用本体进行语义分簇;探讨相应的语义构造思路和语义搜索算法,通过计算语义相似度,在语义簇内搜索,提高搜索效率;提出负载均衡算法和鲁棒性策略.实验表明算法是可行有效的. 相似文献
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在无线传感网络簇内节点数据自适应数据压缩和分布式数据处理过程中,由于信息熵是一种基于信息表现特征的统计形式,通过熵融合可以提高数据汇总量,由于融合的上下限阈值具有不确定性,因此需要进行自适应阈值寻优,实现冗余数据过滤。提出一种基于相异粒度自适应阈值寻优的熵融合算法,对簇内二维信息熵进行最大寻优,进行簇内数据熵融合网络模型的构建,对簇内数据相异粒度自适应阈值寻优,剔除边缘异常数据,采用遗传算法进行数据布局,充分考虑了数据本身特性和网络因素,降低个体对适应度函数的灵敏度,使寻优曲线不断趋于平缓,调整粒子相异粒度之间的速度和位置,得到簇内数据的自适应阈值寻优熵融合结果。实验结果表明,该算法能实现融合阈值的自动寻优,滤除异常数据,搜寻有关信息熵的最大值,在冗余判定、数据传输延迟影响等问题研究中具有较大的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
移动云计算成为一种新兴的数字信息处理技术,是移动通信数据信息处理的重要工具。在移动云计算中,对路由转发分簇簇间的波动离散数据进行量化处理是提高云计算并行数据分析效率的关键。传统方法采用时延估计方法进行量化处理,当用户信道分配出现时滞时,量化性能较差。提出一种基于贝叶斯粗糙集估计的移动云计算簇间波动离散数据均匀量化算法。构建移动云计算数据分簇模型和信道模型,进行波动离散数据采集,按照Logistic模式选择路径,得到移动云计算簇间波动离散数据均匀量化的最优概率密度,构建贝叶斯粗糙集均匀量化优化目标函数,实现算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现对移动云计算簇间波动离散数据的特征分类,对波动离散数据的量化效果较好,从而提高了云计算的并行计算效率。 相似文献
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研究了E-G密钥预分配算法的原理,基于Blom密钥预分配模型提出了一种新型的密钥分配算法.该算法通过将节点部署在一个正六边形区域内,每个簇内均采用预共享密钥建立配对密钥,簇间采用Blom密钥预分配模型建立配对密钥.新算法的安全性优于E-G算法,且接近于CHAN提出的PIK算法;且连通率优于E-G算法和PIK算法. 相似文献