基于LEACH协议的WSN改进分簇算法的理论分析

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。     

基于LEACH协议的分簇算法设计

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。     

WSN中一种改进的三维DV-Hop节点定位算法

本文在研究传统的DV-Hop3D算法基础上提出了一种新无线传感器网络定位算法。新算法在算法的第一阶段设置了跳数阈值参数以减小通信开销,并且在算法的第二阶段用可选择的平均跳距代替固定的平均跳距来计算未知节点到锚节点的距离,最后用Matlab7.1进行了仿真。仿真结果表明,该改进算法可明显提高节点定位精度,并且能有效降低网络通信量。     

一种基于UWB的WSN节点定位技术

将UWB精确定位功能和TOA/AOA混和定位技术相结合,应用于无线传感器网络簇内节点定位中,为无线传感器网络分簇路由协议提供可靠的位置服务。仿真结果表明,其UWB定位精确度较高,适合簇内节点的相对定位。     

一种分簇的无线传感器网络数据分发机制仿真

移动sink可以延长无线传感器网络的寿命,开满足一些特定应用的需求.文中提出了一种不依赖于节点地理位置的基于分簇的移动Sink路由算法,源节点和移动sink之间的通信分为簇内通信和簇间通信两部分,因为sink的移动而造成的通信路径的中断被限制在簇内通信.大量仿真显示,在数据的时延,节点的平均能耗和数据的成功接收率方面,该算法的性能远远超过其他移动路由算法.     

基于能耗最小化的WSN时间同步算法研究

时间同步是无线传感器网络（WSNs）的重要支撑技术。介绍了分簇路由算法与WSN时间同步之间的关系,针对网络节点中能量消耗不均匀问题,提出了一种新的基于分簇的时间同步解决方案,在簇头节点与基站之间以及簇内节点之间分别采用DMTS以及FTSP单向同步模式,以达到在保证足够同步精度的同时降低能耗的目的。     

基于延长WSN生命周期的LEACH算法的改进

由于WSN节点能量有限,为了均衡整个网络的能耗,延长WSN的生命周期,针对LEACH算法,提出一种改进的协议。该协议基本思想以LEACH算法为基础,结合节点的能量、位置及其分布密度,修改了簇头选举公式;在多跳传输时综合考虑下一跳节点的剩余能量及其到基站的距离。     

改进LEACH算法在煤矿安全监控中的应用

提出了一种改进型LEACH算法。将能量因素加入到阈值计算公式中,均衡了节点的能耗。同时,针对重要参数难以通过实验的方式进行评估的问题,基于改进型LEACH算法建立了无线传感器煤矿安全监控网络的仿真模型,利用NS2仿真平台对其重要参数进行了仿真分析。分析结果表明,改进型LEACH算法能均衡节点的能量消耗,有效延长网络的运行时间,并且,通过仿真实现了系统模型参数的优化,验证了安全监控网络实施的可行性。     

无线传感器网络的分簇算法建模与OPNET仿真实现

传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步,推动了具有现代意义的无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络能够广泛地应用于恶劣环境和军事领域中。本文通过对无线传感器网络特点的分析,提出了基于信道接入的多跳算法网络结构,给出了OPNET仿真模型,分析了相关仿真结果。     

无线传感器网络LEACH协议的分析

在无线传感器网络中降低节点能耗,延迟网络生命周期是其研究的重点。现有分层路由协议中存在着簇首节点能耗分布不均,簇首与节点、基站间距离分布不均等问题;基于LEACH协议的思想提出一种改进的分层路由协议(M-LEACH),它考虑了簇首当前剩余能耗的因素,仿真结果表明能有效的延迟网络生命周期。     

一种改进的并行关联规则挖掘算法

在FDM算法的基础上,提出了一种改进的并行关联规则挖掘算法FDM_DT,此算法利用DHP算法中的Hash表技术改进了2阶侯选项集的生成过程,并采用Apriori Tid算法中的Tid表技术对事务数据库中的事务数进行有效消减。因此,此算法在处理大规模数据时有较高的综合效率。     

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法实现

本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。     

利用改进的K-means算法实现文献著者人名消歧

文献著者消歧是人名消歧的一种,近年来引起了学术界的广泛关注。其中,文献聚类方法是文献著者消歧的重要方法,但其实验效果往往不佳。基于此,对文本聚类K—means方法进行改进,并在此基础上来实现文献著者消歧。实验结果表明,改进的K—means算法能有效提高文献著者消歧的实验效果。     

聚类分析在入侵检测系统中的改进

本文针对传统的聚类算法在入侵检测系统中的不足,提出一种基于密度的初始聚类中心的选择方法,可克服普通K-Means中的需人工确定K值的问题,用此算法改进的入侵检测模型能够获得很好的聚类效果。对比实验结果,发现使用改进后的算法与传统的K-Means相比可以获得更高的检测率和较低的误报率。     

无线传感网络中间件关键技术研究

本文针对无线传感网的特点,分析总结了其中间件的特点和设计原则,并就其中的关键技术——数据融合做了分类总结,最后探讨了数据融合技术的未来发展方向。     

基于PEGASIS的助理簇头改进算法设计

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。     

FCM聚类算法的改进

模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。     

改进K-means聚类算法在高校团组织建设中的应用研究

由于价值观念的多元化,各种思想对青年大学生产生冲击等多种原因,团组织在高校共青团员中影响力不断弱化,地位逐渐降低。试图将改进的K-means聚类算法用于高校团组织的建设中,为建立更加适合高校学生的基层团组织提供科学的依据。     

最短路径算法及其应用探讨

电子地图设计中,最短路径算法是其重要的组成部分。本文从最短路径研究的意义入手,分析了基于图论的最短路径算法——Dijkstra算法的基本思想,并在此算法的基础上进行了改进,最后给出了这种改进算法的应用。