导读:本文包含了非均匀分簇论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算机网络,无线传感器网络,非均匀分簇算法,PSO算法
非均匀分簇论文文献综述
蔡明伟,刘佳[1]（2019）在《基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法》一文中研究指出针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显着优于其他对比算法。(本文来源于《河北工业科技》期刊2019年06期）
孙丽,孙顺远[2]（2019）在《基于K均值聚类的非均匀分簇路由算法》一文中研究指出针对LEACH协议中簇头选择存在随机性,频繁性,不合理性等问题,提出了一种基于K均值聚类的非均匀分簇路由算法。该算法通过求最优解得到网络节点的簇头最优数,结合K-means聚类算法,将网络中随机分布的节点按照簇头数分成若干簇,在每个簇中选择距离聚类中心最近的节点作为簇头,简化了LEACH协议中的簇建立阶段,有效减少了网络中频繁进行簇头选择和簇建立过程的能量消耗,使得网络生命周期得以延长。通过分析Matlab仿真结果,可以看出与传统LEACH协议、SEP协议相比,论文算法能够更好地优化簇结构,减少节点不必要的能耗从而提高网络的稳定性,有效延长整个网络的生存周期。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
刘雪霞[3]（2019）在《一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议》一文中研究指出分簇技术是延长无线传感器网络的生命周期的一种有效方法,其通信方式以多跳为主,非均匀分簇方法是解决均匀分簇方法能量空洞问题的新方法。在分簇阶段充分考虑了候选节点剩余能量、节点与基站之间的距离、邻居节点数量等因素,最终簇头的选择均为竞选半径内剩余能量更多、更靠近基站、节点密度更大的候选节点。数据传输阶段,簇内节点、簇头与基站之间通过单跳、单跳与多跳相结合的方式,有效均衡了网络能量消耗,延长了网络生命周期,延缓了能量空洞生成时间。(本文来源于《内蒙古煤炭经济》期刊2019年16期）
郑文军,陈辉[4]（2019）在《基于圆环分区的非均匀分簇路由协议》一文中研究指出针对无线传感器网络基站附近节点由于负载不均形成的"热区"问题,提出了一种基于圆环分区的非均匀分簇路由协议(RPRP)。协议采用圆环模型并以网络能耗最小为目标划分区域形成簇,解决了协议中簇首个数和簇首分布的随机性问题;在簇首选举方面,以节点剩余能量因子和簇内能耗最小为依据来选举簇首,保证了所选簇首能量较高的同时又能使得簇内能耗较小;在数据转发时,结合区域范围、簇间传输距离和能量开销叁重约束来实现簇间路由,既保证传输路径较短又使得网络能耗更小。从仿真结果来看RPRP协议能够有效缓解"热区效应",均衡网络能耗。(本文来源于《安徽建筑大学学报》期刊2019年04期）
徐万一,王军,张亚君,马德朋[5]（2019）在《基于多路径的非均匀分簇路由协议》一文中研究指出为提高无线传感器网络的存活时间和可扩展性,解决簇首节点因大量转发数据而负载过重、过早死亡的问题,基于已有的路由协议,提出一种改进的基于多路径的非均匀分簇能量优化路由协议.该协议以节点的剩余能量、簇内成员数目、可用缓存大小、节点间信道质量、节点间距离作为参数,计算出多条传输路径.节点采用多路径传输数据,达到了更佳的传输效果.仿真分析表明:此协议能减少网络延迟和阻塞,均衡网络的能耗,提高传输效率,延长网络的生存周期.(本文来源于《沈阳化工大学学报》期刊2019年02期）
张康[6]（2019）在《无线传感器网络树型链式与非均匀分簇路由算法研究》一文中研究指出无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)是将数据收集、处理和传输综合为一体的网络,它也是一种网络节点随机分布、自组织、节点间相互协调合作,在许多领域中有着广阔的应用前景。但是,由于传感器节点体积微小、能量受到限制,而且,节点需要收集监测数据并进行处理,还要通过无线广播通信发送数据,故此,为了减少传感器节点的能量消耗,均衡网络负载,是优化无线传感器网络路由要解决的重点问题。本文主要研究内容如下:1.详细介绍无线传感器网络的概念、特点、体系结构、性能指标、关键技术以及应用。然后介绍并对比了LEACH、LEACH-C、DEEC、EEUC、PEGASIS和COSEN等经典层次路由协议算法的优缺点。2.针对PEGASIS协议算法的单链维护成本高,COSEN协议算法的交叉链和长链多、数据逆传递严重等缺陷,提出一种双层树型高能效多链路由算法(A Two-layer Tree-type Energy Efficient Multi-link Routing Algorithm,TTEMR)。TTEMR算法把网络节点分为两层,底层将网络节点构造成多条分链,选取主链头和分链链头构造顶层链头链。对成链过程中产生的孤立点进行树型结构化处理以降低数据传递路径长度,优化主链头和分链链头选取策略及成链规则,并对Sink附近的普通节点和链头进行不入链操作以减少数据逆传递。3.为了均衡无线传感器网络能耗,延长网络寿命,在研究了多种分簇和链式路由算法基础上,提出一种树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法(A Tree-chain Uneven Cluster Hybrid Multi-hop Routing Algorithm,TUCHM)。该算法引入候选簇头之间的角度控制从而优化簇头选取方法,构建树型链式非均匀簇结构以优化成簇策略,利用混合层次网络拓扑结构、并改进蚁群算法的路径选择概率模型和信息素更新模型实现混合多跳传递数据,以消除LEACH等分簇路由算法在大面积测区环境下簇内节点向簇头和簇头向Sink节点远距离单跳传递的缺点。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-22）
刘志龙,张淋江,周红雷,刘建朋[7]（2019）在《非均匀分簇无线传感器网络拓扑控制仿真》一文中研究指出针对多数网络拓扑控制方法存在网络生命周期短、端至端延时长、吞吐量及投递率低等问题,提出一种基于遗传算法的网络拓扑控制方法。采用分析传感器节点剩余能量和负载之间的影响关系,以网络负载均衡为目标构建了负载均衡的传感器节点评价模型;采用遗传算法对模型进行求解,通过种群交叉、变异等操作使所得适应度函数值最小的个体作为最优解,根据最优解控制实现目标网络拓扑控制。实验结果表明,采用的方法能够均衡节点能耗,在保证较低的网络延时、较高的吞吐量及投递率等前提下,存活的节点数量较多,有效地延长了目标网络生命周期。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年04期）
卢龙,宋仁旺,康琳[8]（2019）在《基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法》一文中研究指出针对非均匀分簇路由算法中频繁簇头选举带来的簇内和簇间能耗、网络部署密集易造成数据冗余等问题,提出一种基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法(HGUC)。首先,将网络正六边形网格划分,遍历选举每个网格能量最大的节点作为备选簇头;其次,考虑最优簇头数、剩余能量和节点密度确定最终簇头和修改竞争半径,从而减少能耗,降低数据冗余。仿真结果表明,HGUC算法与LEACH算法、非均匀成簇EEUC算法对比,网络生存寿命分别延长了58.84%、51.68%.(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2019年02期）
王彩青[9]（2019）在《基于蚁群算法的非均匀分簇CWSN中APTEEN的研究》一文中研究指出认知无线传感器网络分簇路由协议能够有效降低拓扑管理的复杂度,APTEEN是无线传感器网络典型分簇协议,既可以周期地发送数据,又可以立即响应突发事件。本文将APTEEN引入到认知无线传感器网络中,并针对该协议组网的认知无线传感器网络存在的问题开展研究工作。APTEEN以多跳方式传输数据时,存在靠近基站的簇头承担较多任务的问题,为了降低靠近基站的簇头承担的任务量,本文提出基于蚁群的非均匀分簇APTEEN算法ACUCAPTEEN。该算法运用跨层设计方法把路由选择和频谱分配结合,对能量有效非均匀分簇协议改进,并引入到APTEEN,降低了簇头承担的任务量。仿真结果表明,与基于蚁群的均匀分簇APTEEN算法比较,ACUCAPTEEN算法的网络生存周期延长了20.2%。ACUCAPTEEN算法在候选簇头选取过程中,没有考虑剩余能量,使空闲信道多但剩余能量低的节点成为簇头,降低网络生存周期。固定的竞争半径导致远离基站的簇头在较少的剩余能量下仍有较多簇内任务。针对这些问题,本文提出优化的ACUCAPTEEN算法,对候选簇头进行优化,将剩余能量作为候选簇头概率的一个因素,并对竞争半径进行优化。仿真结果表明,优化的ACUCAPTEEN算法的网络生存周期延长了20.6%。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
胡中栋,张康,王振东[10]（2019）在《树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法》一文中研究指出为了均衡无线传感器网络能耗,延长网络寿命,提出一种树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法(TUCHM)。通过引入候选簇头之间的角度控制优化簇头选取,构建树型链式非均匀簇结构以优化成簇策略,利用混合层次网络拓扑结构、并改进蚁群算法的路径选择概率模型和信息素更新模型,实现混合多跳传递数据,以消除LEACH等分簇路由算法在大面积仿真环境下簇内远距离单跳传递和簇头向Sink节点远距离单跳传递的缺点。仿真实验结果表明:与LEACH和DEEC算法相比,TUCHM算法在节点存活数量、网络的稳定周期和生命周期、节点剩余能量方差等性能方面表现优异。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年03期）
非均匀分簇论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对LEACH协议中簇头选择存在随机性,频繁性,不合理性等问题,提出了一种基于K均值聚类的非均匀分簇路由算法。该算法通过求最优解得到网络节点的簇头最优数,结合K-means聚类算法,将网络中随机分布的节点按照簇头数分成若干簇,在每个簇中选择距离聚类中心最近的节点作为簇头,简化了LEACH协议中的簇建立阶段,有效减少了网络中频繁进行簇头选择和簇建立过程的能量消耗,使得网络生命周期得以延长。通过分析Matlab仿真结果,可以看出与传统LEACH协议、SEP协议相比,论文算法能够更好地优化簇结构,减少节点不必要的能耗从而提高网络的稳定性,有效延长整个网络的生存周期。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非均匀分簇论文参考文献
[1].蔡明伟,刘佳.基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法[J].河北工业科技.2019
[2].孙丽,孙顺远.基于K均值聚类的非均匀分簇路由算法[J].计算机与数字工程.2019
[3].刘雪霞.一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议[J].内蒙古煤炭经济.2019
[4].郑文军,陈辉.基于圆环分区的非均匀分簇路由协议[J].安徽建筑大学学报.2019
[5].徐万一,王军,张亚君,马德朋.基于多路径的非均匀分簇路由协议[J].沈阳化工大学学报.2019
[6].张康.无线传感器网络树型链式与非均匀分簇路由算法研究[D].江西理工大学.2019
[7].刘志龙,张淋江,周红雷,刘建朋.非均匀分簇无线传感器网络拓扑控制仿真[J].计算机仿真.2019
[8].卢龙,宋仁旺,康琳.基于正六边形网格划分的改进非均匀分簇算法[J].太原科技大学学报.2019
[9].王彩青.基于蚁群算法的非均匀分簇CWSN中APTEEN的研究[D].内蒙古大学.2019
[10].胡中栋,张康,王振东.树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法[J].传感器与微系统.2019