无线传感网络能量优化算法研究

第３４卷第１１期　２０１３年１１月　仪　器　仪　表　学　报　

Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．１１　ＮＯＶ．２０１３　

基于ＧＳＯ的无线传感监测网络部署优化研究术　

何杰　，曹一家　，　

（１．湖南大学电气与信息工程学院长沙　黄小庆　，张志丹　，杨　漾　

４１００８２；２．湖南省湘潭市电业局湘潭４１１１０４）　

摘要：针对无线传感器网络应用于智能变电站设备状态监测存在节点能量有限和能耗不均衡的问题，根据分簇的设备监测　

网络模型特性和瑞利衰落环境下的节点能耗计算，引入簇头节点数据压缩比和传输周期，以节点簇总能耗、网络生存周期和距　离因子作为综合目标函数，以多跳网络连通性作为约束，建立了网络部署的优化模型。采用群搜索算法ＧＳＯ，以簇头节点感知　

半径、通信距离、数据压缩比和传输周期为优化目标，对提出的网络４种通信路径进行了优化比较。仿真和实验结果表明，合理　的网络部署可以平衡多跳网络中簇头节点能耗、减弱关键簇头节点能耗对网络寿命的影响。同时，结果表明ＧＳＯ算法比ＰＳＯ　

算法在解决大规模无线传感器网络优化问题上，具有更好的计算速度和优化结果。　

关键词：无线传感器网络；设备监测；分簇；群搜索优化算法；部署优化　中图分类号：ＴＰ３９３　ＴＭ６３　文献标识码：Ａ　国家标准学科分类代码：４７０．４０　

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ　ｏｆ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　

ｎｅｔｗｏｒｋ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｇｒｏｕｐ　ｓｅａｒｃｈ　ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ　

Ｈｅ　Ｊｉｅ　，Ｃａｏ　Ｙｉｊｉａ　，Ｈｕａｎｇ　Ｘｉａｏｑｉｎｇ　，Ｚｈａｎｇ　Ｚｈｉｄａｎ　，ｒａｎｇ　ｒａｎｇ　

（Ｊ．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１００８２，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｘｉａｎｇｔａｎ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｂｕｒｅａｕ，Ｘｉａｎｇｔａｎ　４１１１０４，Ｃｈｉｎａ）　

第２３卷第ｌ２期　２０１３年ｌ２月　计算机技术与发展　

ＣＯＭＰＵＴＥＲ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　ＡＮＤ　ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ　Ｖｏ１．２３　Ｎｏ．１２　Ｄｅｃ．２Ｏ１３　

一种无线浮标传感器网络覆盖优化算法的研究　

蔡文郁，苏晨　

（杭州，Ｅｆｔ－科技大学信息工程学院，浙江杭州３１００１８）　

摘要：无线浮标传感器网络是无线传感器网络应用于海洋监测领域的典型方式，而网络覆盖问题是衡量无线浮标传感　

器网络工作性能的重要指标之一。文中主要研究了一种适用于无线浮标传感器网络的覆盖优化算法。该算法的基本思　

想是在节点密集部署的监测区域中让每个节点与邻居节点交换信息以确定所要激活的最终候选节点，并将其他冗余节点　

设为休眠状态，以达到在所需的期望值下降低能量消耗的作用。不同网络规模的Ｍａｆｌａｂ仿真结果分析可知该算法可以适　

当减少能耗，延长网络的寿命。　关键词：无线传感网络；覆盖优化；候选节点；冗余节点　中图分类号：ＴＰ３９３　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７３—６２９Ｘ（２０１３）１２—０２１９—０３　

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３—６２９Ｘ．２０１３．１２．０５２　

Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｃｏｖｅｒａｇｅ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｂｕｏｙ　

Ｓｅｎｓｏｒ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓ　

ＣＡＩ　Ｗｅｎ－ｙｕ，ＳＵ　Ｃｈｅｎ　

（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　Ｄｉａｎｚｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　３１００１８，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｂｕＯｙ　ｓｅｎｓｏ／＂ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｓ　ａ　ｔｙｐｉｃａｌ　ｗａｙ　ｏｆ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆｍａｒｉｎｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ａｎｄ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｃｏｖｅｒａｇｅ　ｉｓ　ｏｎｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ　ｔｏ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｂｕｏｙ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ａｉｍ　ｉｓ　ｔｏ　ｐｒｅｓｅｎｔ　ａ　ｃｏｖｅｒａｇｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ￣ｇｏｆｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ｗｉｍｌｅｓｓ　ｂｕｏｙ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ｉｄｅａ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｏｄｅｓ　ｅｘｃｈａｎｇｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　

基于遗传算法的无线传感器网络能耗优化

摘要：为了延长无线传感网络的使用寿命，提出了一种优化传感网络路由的遗传算法。该算法通过分析节点发送功率变化下的链路流量约束，链路最大传输效率约束，节点能耗约束等条件。感知路由从数据传输的能量消耗量出发，讨论最优能量消耗路径，提高节点能量利用率，延长网络生存期。其基本实现是根据节点的剩余能量和传输路径上的能量消耗来选择路由路径。仿真实验表明，该算法可以平衡节点能耗和邻节点使用数量，延长网络的生存寿命。

关键词：无线传感网；遗传算法；优化使用时间；能耗

中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）03-0582-04

无线传感器网络就是大量静止或移动的传感器通过自组织或者多跳的方式构成的无线网络，其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内感知对象的监测信息，并报告给用户。它的英文是wireless sensor network， 简称wsn（物联网）。 大量的传感器节点将探测数据，通过汇聚节点经网络发送给用户。传感器网络实现了数据的采集、处理和传输的三种功能，而这正对应着现代信息技术的三大基础技术，传感器技术、计算机技术和通信技术。无线传感器网络具有低能耗、低成本、易于实现、传输可靠等优点。而且由于其本身的冗余性、线性、网络的自组织性，因而具有较强的抗破坏能力。为了延长网络的使用寿命，无线传感网络采用了各种传输策略的算法方式（ 如路由，功率控制和调度等），本文是基于遗传算法的无线传感网络路由算法研究。

1 遗传算法的提出

遗传算法（genetic algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国michigan大学j.holland教授于1975年首先提出来的，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的基本运算过程如下：1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数t，随机生成m个个体作为初始群体p（0）。2）个体评价：计算群体p（t）中各个个体的适应度。3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体p（t）经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体p（t1）。6）终止条件判断：若t=t，则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。 2 无线传感网模型建立

-------无线传感网络实验报告

学院：信息工程学院

专业：网络工程

学号：201216213

姓名：张新龙

LEACH协议 LEACH协议简介

分簇算法LEACH 协议是Wendi B. Heinzelman , AnanthaP. Chandrakasan ,

Hari Balakrishnan (MIT ,电子与计算机系) 2000 年提出的分层的传感器网络协议, 它采用分层的网络结构. LEACH,协议是通过基于簇的操作使WSN减少功耗，LEACH，协议的目的是在网络中动态地选择传感器节点作为簇头并形成簇。在LEACH 算法中, 节点自组织成不同的簇, 每个簇只有一个簇首.各节点独立地按照一定概率决定自己是否做簇首,周期性的进行簇首选举和网络重组过程,

避免了簇首节点能耗过多, 影响网络寿命. LEACH 算法建立在所有节点都是平等且无线电信号在各个方向上能耗相同的假设上。

LEACH协议有时候也会动态地改变簇的活跃动态，如果采用高功率的方式使网络中的所有传感器节点与汇聚节点进行通信。

LEACH协议原理

LEACH 协议分为两个阶段操作, 即簇准备阶段(set - up phase)和就绪阶段(ready phase). 为了使能耗最小化, 就绪阶段持续的时间比簇准备阶段长簇准备阶段和就绪阶段所持续的时间总和称为一轮(round). [ 7-8]在簇准备阶段, 随机选择一个传感器节点作为簇首节点(cluster head node), 随机性确保簇首与Sink 节点之间数据传输的高能耗成本均匀地分摊到所有传感器节点. 簇首节点选定后, 该簇首节点对网络中所有节点进行广播, 广播数据包含有该节点成为簇首节点的信息. 一旦传感器节点收到广播数据包, 根据接收到的各个簇首节点广播信号强度, 选择信号强度最大的簇首节点加入, 向其发送成为其成员的数据包.以便节省能量.簇头建立阶段：初始阶段，每个节点从0和1中随机产生一个数，如果这个数小于阀值T（n），该节点就成为当前轮的簇头。