单跳无线传感器网络能量分析计算
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无线传感器网络技术及应用(图文 (8)
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第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
2) 功率控制对网络连通性和拓扑结构的影响 网络的连通性和拓扑结构均与发射功率的大小有关。节点的 发射功率过低，会使部分节点无法建立通信连接，造成网络的割 裂；而发送功率过大，虽然保证了网络的连通，但会导致网络的 竞争强度增大，从而使得网络不仅在节点发射功率上消耗过多的 能量，还会因为高竞争强度导致的数据丢包或重传造成网络整体 能耗增加及性能降低。网络中的节点可通过功率控制和骨干网络 节点选择，剔除节点之间不必要的通信链路，形成一个数据转发 的优化网络结构，或者在满足网络连通度的前提下，选择节点最 优的单跳可达邻居数目。通过功率控制技术来调控网络的拓扑特 性，主要就是通过寻求最优的传送功率及相应的控制策略，在保 证网络通信连通的同时优化拓扑结构，从而达到满足网络应用相 关性能的要求。
(4) 算法的分布式程度。在无线传感器网络中，一般情 况下是不设置认证中心的，传感器节点只能依据自身从网络 中收集的信息做出决策。另外，任何一种涉及节点间同步的 通信协议都有建立通信的开销。显然，若节点能够了解全局 拓扑和传感器网络中所有节点的能量，就能做出最优的决策； 若不计同步消息的开销，得到的就是最优的性能。但是，若 所有节点都要了解全局信息，则同步消息产生的开销要多于 数据消息，这将导致网络系统开销大大增加，从而使得网络 的生存期缩短。
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第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
8.1.4 功率控制技术 目前，拓扑控制主要是功率控制和睡眠调度。所谓功率控制，
就是为传感器节点选择合适的发射功率；所谓睡眠调度，就是控 制传感器节点在工作状态和睡眠状态之间的转换。
功率控制对无线自组织网络的性能影响主要表现在以下五个 方面：
1) 功率控制对网络能量有效性的影响 功率控制对网络能量有效性的影响包括降低节点发射功耗和 减少网络整体能量消耗。在节点分组传递过程中，功率控制可以 通过信道估计或反馈控制信息，在保证信道连通的条件下策略性 地降低发射功率的富余量，从而减少发射端节点的能量消耗。随 着发送端节点发射功率的降低，其所能影响到的邻居节点数量也 随之减少，节省了网络中与此次通信不相关节点的接收能量消耗， 达到了减少网络整体能量消耗的目的。
第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
2) 功率控制对网络连通性和拓扑结构的影响 网络的连通性和拓扑结构均与发射功率的大小有关。节点的 发射功率过低，会使部分节点无法建立通信连接，造成网络的割 裂；而发送功率过大，虽然保证了网络的连通，但会导致网络的 竞争强度增大，从而使得网络不仅在节点发射功率上消耗过多的 能量，还会因为高竞争强度导致的数据丢包或重传造成网络整体 能耗增加及性能降低。网络中的节点可通过功率控制和骨干网络 节点选择，剔除节点之间不必要的通信链路，形成一个数据转发 的优化网络结构，或者在满足网络连通度的前提下，选择节点最 优的单跳可达邻居数目。通过功率控制技术来调控网络的拓扑特 性，主要就是通过寻求最优的传送功率及相应的控制策略，在保 证网络通信连通的同时优化拓扑结构，从而达到满足网络应用相 关性能的要求。
(4) 算法的分布式程度。在无线传感器网络中，一般情 况下是不设置认证中心的，传感器节点只能依据自身从网络 中收集的信息做出决策。另外，任何一种涉及节点间同步的 通信协议都有建立通信的开销。显然，若节点能够了解全局 拓扑和传感器网络中所有节点的能量，就能做出最优的决策； 若不计同步消息的开销，得到的就是最优的性能。但是，若 所有节点都要了解全局信息，则同步消息产生的开销要多于 数据消息，这将导致网络系统开销大大增加，从而使得网络 的生存期缩短。
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第8章 无线传感器网络拓扑控制与覆盖技术
8.1.4 功率控制技术 目前，拓扑控制主要是功率控制和睡眠调度。所谓功率控制，
就是为传感器节点选择合适的发射功率；所谓睡眠调度，就是控 制传感器节点在工作状态和睡眠状态之间的转换。
功率控制对无线自组织网络的性能影响主要表现在以下五个 方面：
1) 功率控制对网络能量有效性的影响 功率控制对网络能量有效性的影响包括降低节点发射功耗和 减少网络整体能量消耗。在节点分组传递过程中，功率控制可以 通过信道估计或反馈控制信息，在保证信道连通的条件下策略性 地降低发射功率的富余量，从而减少发射端节点的能量消耗。随 着发送端节点发射功率的降低，其所能影响到的邻居节点数量也 随之减少，节省了网络中与此次通信不相关节点的接收能量消耗， 达到了减少网络整体能量消耗的目的。
无线传感器网络的性能测试
无线传感器网络的性能测试无线传感器网络是一种由许多互相连接的无线传感器节点组成的网络。
这些传感器节点可以使用各种传感器收集环境数据，并将其传送到中央处理单元进行分析和处理。
对于无线传感器网络的性能测试是非常重要的，因为它们可以帮助评估网络的可靠性、可扩展性和适用性。
性能测试是通过评估无线传感器网络的各个方面来确定其性能指标的一种方法。
这些指标可以包括网络的吞吐量、延迟、能量效率、数据包传输率和节点的可靠性。
在测试性能之前，最好先定义这些指标，以确定测试应该关注的特定方面。
网络吞吐量是指在单位时间内通过网络传输的数据量。
测试网络吞吐量可以通过发送不同大小和类型的数据包来测量。
这可以帮助确定网络的容量和带宽需求。
延迟也是一个重要的性能指标，它表示从数据包发送到接收所需的时间。
测量延迟可以帮助评估网络的响应速度和效率。
另一个重要的性能指标是能源效率。
由于无线传感器节点通常是由电池供电的，因此测试能源效率可以帮助确定节点的电池寿命。
这可以通过测量数据传输和处理所需的能量来实现。
通过评估节点的能源消耗，可以采取措施来优化节点的能耗，从而延长其使用寿命。
数据包传输率和节点的可靠性也是测试无线传感器网络性能的重要指标。
数据包传输率表示成功传输到目的地的数据包的比例。
这可以帮助评估网络的可靠性和稳定性。
测试节点的可靠性可以通过模拟节点故障或丢包来实现，并测量网络的响应和恢复能力。
在测试无线传感器网络性能时，可以使用一些工具和方法来实现。
例如，可以使用模拟器来模拟网络环境和节点行为，以评估网络的性能。
也可以使用网络分析工具来监视和分析网络的数据流量和性能指标。
在进行性能测试之前，需要定义测试的目标和范围，以便确定测试应该关注的特定方面。
还应该制定测试计划和测试用例，以确保测试的有效性和可重复性。
总之，性能测试对于评估无线传感器网络的可靠性、可扩展性和适用性至关重要。
通过测试网络的吞吐量、延迟、能量效率、数据包传输率和节点的可靠性等性能指标，可以帮助发现网络的潜在问题，并采取相应的措施进行优化。
无线传感器网络能源策略研究
发 展 与融 合 ， 出现 了 具 有 通 讯 能 力 的 微 型 传 感 器 ， 们 被 布 置 在 一 个 它 特 定 的 区域 内 ， 成 一 个 无 线 网 络 ， 互 协 作 ， 知 、 形 相 感 采集 、 理 区 域 内 处 被 感 知 对 象 的 信 息 ． 就 是 传 感 器 网 络 。 传 感 器 网络 设 计 过 程 中 ， 这 在 任 何 技 术 和 协 议 的 使 用 都 要 以 节 能 为 前 提 ． 文 从 传 感 器 网 络 节 点 各 个 本 部 分 的 特 点 讨 论 了如 何 节 省 传 感 器 网 络 能 源 消 耗 的 策 略 。
（ ｎ ｔｅＵｎｖ ｒｉ ｏｌｇ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｉ ｅ ｉ ｇ Ｊｎ ｚ ｏ ｂ ｉ４ ４ ２ ） Ｙａ ｇｚ ｉｅ ｓｔ Ｃ ｌ ｅ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅｎ ， ｉ ｇ ｈ ｕ Ｈｕ ｅ， ３ ０ ０ ｙ ｅ ｙ 【 ｂ ｔａｔＴ ｅｓｓ ｍ ｆｎｔ ｏｋ ｎ ｈ ｔ ｃｕｅｏ ｏ ｅ ｒ ｒ ｆ ｎｒｄ ｃｄ Ｉ ｉｗ ｏ ｓｃａａｔｒ ｔ ｓ ｔｅｍｏｔｃ ｔ ａ ｉ ｕ ｂ ｕ Ａ ｓ ｃ】ｈ ｙｔ ｏ ｅｗ ｒｓａｄｔｅｓｕ ｔｒ ｆ ｄｓａｅｂ ｅ ｙｉｔｏｕ ｅ． ｎｖｅ ｉ ｈ ｒｃ ｉ ｉ ，ｈ ｓ ｒｉ ｌ ｓ ｅａｏ ｔ ｒ ｅ ｒ ｎ ｉ ｌ ｆ ｔ ｅ ｓｃ ｉ ｃ ｓ
尽 最 大 可 能 地 节 省 电 源 消 耗 ， 提 高 网 络 的生 命 周 期 。 能 量 管 理 对 传 以 点 信 息 在 任 意 时 间 的采 集 、 理 和分 析 。 这 些 节 点 通 过 多 跳 中继 方 式 处 感 器 网 络 十 分 重 要 ． 包 括 减 少 单 个 节 点 的能 耗 和最 大 化 整 个 网 络 的 其 将 收 集 到 的 数据 传 送 到 ｓ ｋ节 点 。最 后 ， 助 ｓ ｋ链 路 将 整 个 区域 内 ｉ ｎ 借 ｉ ｎ 生命周期 ， 面主要讨论传感器节点的能源策略问题。 下 的 数 据传 送 到远 程 控 制 中 心进 行 集 中处 理 。 在 传 感 器 网 络 中 ， 大 多 绝 ２ １ 供 电 子 系 统 ． 数 节 点 只 有 很 小 的发 射 范 围 。 ｓｎ 但 ｉｋ节 点 具 备 较 强 的发 射 能 力 ， 具 它 供 电 子 系 统 由 电 池 和 ＡＣ Ｄ — Ｃ转 换 器 等 模 块 构 成 ． 主 要 任 务 是 其 有 较 高 的 电 能 ， 可 以 把 数 据 发 回 远 程 控 制 节 点 。 ｓ ｋ节 点 直 接 与 ｉ ｎ 为 其他 各 个 子 系 统供 给 能 源 。 电 池 作 为 节 点 最 主 要 的能 量 来 源 ， 性 其 Ｉｔｒｅ 或 通 信 卫 星 相 连 ， 过 Ｉｔｒｅ 或 通 信 卫 星 实 现 任 务 管 理 节 点 ｎｅｎ ｔ 通 ｎｅｎ ｔ 能 与容 量 至关 重 要 。 然 增 加 电 池 容 量 可 以 延 长 供 电 子 系 统 的 能 量 供 虽 与传 感 器 之 间 的通 信 。无 线 传 感 器 网络 结 构 如 图 １所 示 。 给 时 间 ． 采 用有 效 的再 充 电技 术 或是 太 阳能 等 再 生 性 能 源 则 更 利 于 但 保 证 供 电 子 系统 的能 量 来 源 ． 为其 他子 系 统实 现 持续 性 的能 量 供 应 。
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尽 最 大 可 能 地 节 省 电 源 消 耗 ， 提 高 网 络 的生 命 周 期 。 能 量 管 理 对 传 以 点 信 息 在 任 意 时 间 的采 集 、 理 和分 析 。 这 些 节 点 通 过 多 跳 中继 方 式 处 感 器 网 络 十 分 重 要 ． 包 括 减 少 单 个 节 点 的能 耗 和最 大 化 整 个 网 络 的 其 将 收 集 到 的 数据 传 送 到 ｓ ｋ节 点 。最 后 ， 助 ｓ ｋ链 路 将 整 个 区域 内 ｉ ｎ 借 ｉ ｎ 生命周期 ， 面主要讨论传感器节点的能源策略问题。 下 的 数 据传 送 到远 程 控 制 中 心进 行 集 中处 理 。 在 传 感 器 网 络 中 ， 大 多 绝 ２ １ 供 电 子 系 统 ． 数 节 点 只 有 很 小 的发 射 范 围 。 ｓｎ 但 ｉｋ节 点 具 备 较 强 的发 射 能 力 ， 具 它 供 电 子 系 统 由 电 池 和 ＡＣ Ｄ — Ｃ转 换 器 等 模 块 构 成 ． 主 要 任 务 是 其 有 较 高 的 电 能 ， 可 以 把 数 据 发 回 远 程 控 制 节 点 。 ｓ ｋ节 点 直 接 与 ｉ ｎ 为 其他 各 个 子 系 统供 给 能 源 。 电 池 作 为 节 点 最 主 要 的能 量 来 源 ， 性 其 Ｉｔｒｅ 或 通 信 卫 星 相 连 ， 过 Ｉｔｒｅ 或 通 信 卫 星 实 现 任 务 管 理 节 点 ｎｅｎ ｔ 通 ｎｅｎ ｔ 能 与容 量 至关 重 要 。 然 增 加 电 池 容 量 可 以 延 长 供 电 子 系 统 的 能 量 供 虽 与传 感 器 之 间 的通 信 。无 线 传 感 器 网络 结 构 如 图 １所 示 。 给 时 间 ． 采 用有 效 的再 充 电技 术 或是 太 阳能 等 再 生 性 能 源 则 更 利 于 但 保 证 供 电 子 系统 的能 量 来 源 ． 为其 他子 系 统实 现 持续 性 的能 量 供 应 。
无线传感器网络方案设计
无线传感器网络方案设计无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布在广域范围内的低成本无线传感器节点组成的网络系统。
这些传感器节点可以感知环境中的各种参数，并将所感知到的信息通过网络进行传输和处理。
无线传感器网络在农业、环境监测、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
本文旨在设计一个适用于某种特定场景的无线传感器网络方案。
一、方案需求分析在开始设计无线传感器网络方案之前，我们首先需要对场景需求进行分析。
该场景可能需要监测的参数、传感器节点数量、网络拓扑结构、数据传输要求等都需要明确。
例如，在环境监测方案中，传感器节点可能需要感知温度、湿度、光照等参数，并将这些数据传输至中央控制中心进行监测和分析。
二、选择传感器节点和通信协议根据场景需求，选择适合的传感器节点和通信协议是关键。
常见的传感器节点包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
通信协议方面，常用的有无线HART、LoRa、ZigBee等。
根据具体需求，我们需要综合考虑节点功耗、传输距离、通信带宽等因素来选择合适的传感器节点和通信协议。
三、确定节点布局和网络拓扑在布置传感器节点时，需要考虑节点之间的距离、传输范围、互联互通等因素。
通常，节点应该均匀分布在整个监测区域内，以便能够全面感知环境参数。
网络拓扑方面，常见的有星型拓扑、网状拓扑等。
具体选择哪种拓扑结构取决于场景需求，比如星型拓扑适合节点数量较少的场景，而网状拓扑适合节点数量较多且需要互联互通的场景。
四、考虑能量供应和能耗优化由于无线传感器节点通常需要长时间运行，因此能量供应和能耗优化是不可忽视的因素。
传感器节点可以通过太阳能、电池等方式获取能量供应。
为了优化能耗，可以采取以下策略：降低通信功率以减少能耗、优化传输距离以减少功率消耗、选择低功耗的传感器节点等。
五、数据传输和处理设计合适的数据传输和处理方案对于无线传感器网络的正常运行是至关重要的。
数据传输可以通过无线信道进行，在传输过程中需要考虑信号干扰、数据安全等问题。
无线传感器网络简明教程(第二版)第4章
使用纠错编码 使用信道监听和重传机制
链路层
4.5.2 传感器网络的安全设计分析
4.5.2 传感器网络的安全设计分析
网络层
这种攻击通常需要两个恶意节点相互串通，合谋进行攻击。在通常情况下一个恶意节点位于sink(即簇头节点)附近，另一个恶意节点离sink较远。较远的那个节点声称自己和sink附近的节点可以建立低时延和高带宽的链路，从而吸引周围节点将数据包发给它。在这种情况下，远离sink的那个恶意节点其实也是一个Sinkhole。
4.2.2 基于测距的定位技术
3、Min-max定位方法
在所有位置点 中取最小值、所有
中取最大值，则交集矩形取作：
02
三个锚点共同形成交叉矩形，矩形质心即为所求节点的估计位置。
4.2.2 基于测距的定位技术
无需测距的定位技术不需要直接测量距离和角度信息。
位置信息
符号位置 指在目标与一个基站或者多个基站接近程度的信息，表示目标与基站之间的连通关系，提供目标大致的所在范围
位置信息的分类
2、基本术语
4.2.1 传感器网络节点定位问题
非视线关系
测距
锚点
邻居节点
连接度
到达时间
基础设施
跳数
到达角度
视线关系
到达时间差
接收信号强度指示
4.2.1 传感器网络节点定位问题
信息安全就是要保证网络中传输信息的安全性。对于无线传感器网络而言，具体的信息安全需求内容包括：
2、信息安全需求
4.5.1 传感器网络的安全问题
传感器网络的安全问题和一般网络的安全问题相比而言，它们的 出发点是相同的，都需要解决如下问题：
(1) 机密性问题。 (2) 点到点的消息认证问题。 (3) 完整性鉴别问题。 (4) 新鲜性问题。 (5) 认证组播/广播问题。 (6) 安全管理问题。
无线传感器网络的广播模型分析
的时延。整条路径相 关节点数有［＋ 一 ） １＋ 个 。 １（ １ （ ）
因最后 一个节 点无 子节点 ，其 除父节点 外 的邻 居节 点为
（ 一 １） 。 个
下 ， 节点 把Ａ Ｖ 父 Ｄ 广播发 送 出去 后转入 睡眠 ，而每 一个
节点在 其父节 点发送ＡＤ 广 播及在 其子节点 发送 Ｒ Ｑ请 Ｖ Ｅ
疆研究与探讨
ｉ ｉ
行广播 。此方法会增加节 点的硬件成本 。
．
（ 路 由簇 头节 点 和终 端传 感 节 点都 睡 眠的 情况 ３） 下 ，使 用复杂 的 时间 同步算法 ，定 时让 所有节 点在 同一 时 间段醒过 来 以接收广播 。 与上面 的方 法有 别 ，下文 将提 出一 种资源 保 留的广 播方法 与泛 洪算法及Ｓ Ｉ算 法对 比。 ＰＮ ２ 缀 庭 蘩 傅 广 播 模 型 中设 定 无 线 传 感 器 网 络 中节 点 的三 种 状
◆Ｂ 节点融合新数据 ， 并通过Ａ Ｖ 布新 数据 消息 ； Ｄ发 ◆如果节点Ａ Ｖ Ｄ 中描述数据 的副本就 忽略该 消息。
（ 能量分析 １】 信 息交 互 的最 低 能量 分析 。ＳＰ ｌ Ｎ广播 的理想 情 况
最 小 时延 为最 后一 个节点 发送广 播 的时间也 即为该 路径
图２ 网络节点连接关系图
责任编辑 袁 婷 ｙ ａ ｎ＠ｍｂｏ ｉ ＞ ＝ ｕ ｍＩ ｇ ｃｍＣ ｑ＞ ＝ ： ．
２０ ２
１ 第 Ｉ 年 蔫Ｉ９ 期 叶 ４
４
强 ｉ 研究与探讨 ； ；
（ 时延分析 ２）
图３ 网络节点连接关 系图
通常 情况 下节点广 播 时会 影 响周边邻 居 ，设节点 邻
文 中定义邻居 为节点在同一通信范 围的其它节点 。
无线传感器网络中的链路预测算法研究
无线传感器网络中的链路预测算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，能够实现对感知环境进行数据采集、处理和传输等任务。
链路预测算法（Link Prediction Algorithm）则是WSN领域中非常重要的一项研究，主要用于预测无线信号传输时的链路品质。
本文将从需求出发，探讨WSN中链路预测算法的发展现状、分类、技术原理及优化方向。
需求WSN中传感器节点一般采取无线传输数据的方式，但是传输链路质量可能会受到干扰、削弱、丢失等因素的影响，导致数据传输失败。
在这些环境中，链路预测算法能够预测无线信号传输的质量，进而优化数据信号的传输和管理，提高网络的总体性能和稳定性。
分类从算法的角度来看，链路预测算法分为两大类：基于邻居关系的链路预测算法和基于拓扑图的链路预测算法。
基于邻居关系的链路预测算法依据节点之间的邻居关系来预测链路质量。
这种算法主要通过传输距离、信噪比、功率控制等手段来衡量邻居节点之间的距离，从而预测链路的质量。
这种算法的优点是能够有效提高网络的传输能力和维护质量，但是对传感器节点的数量和分布范围有一定的限制。
基于拓扑图的链路预测算法主要通过建立网络的拓扑图，对节点之间的路径、距离、可靠性等因素进行预测链路质量。
这种算法对节点数量和分布没有限制，是比较常用的一种链路预测算法，但是需要同时考虑节点的复杂度和计算量。
技术原理链路预测算法的主要技术原理包括距离预测、能量预测、机器学习预测等。
距离预测是链路预测算法中比较常用的预测方式。
通过节点之间的距离和传输功率等参数，预测链路的质量。
但是这种方法的可靠性和精度较低，需要对节点的分布、地理环境等因素有一定的控制。
能量预测则是采用传感器节点的能量信息来进行链路预测，为了追求更高的精度和稳定性，需要对节点的能量信息有更加严格的要求，对传输和计算等方面的成本也更高。
机器学习预测是近年来发展较快的一种链路预测方法，主要采用神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等机器学习算法来进行链路质量的预测。
无线传感器网络中的网络通信可靠性分析
无线传感器网络中的网络通信可靠性分析无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在广阔空间中的无线传感器节点组成的网络。
这些节点通过无线通信协议相互连接，收集、处理和传输环境中的数据。
然而，由于无线传感器网络的特殊性，网络通信可靠性成为了一个重要的问题。
本文将对无线传感器网络中的网络通信可靠性进行分析。
一、无线传感器网络中的通信特点无线传感器网络中的节点通信具有以下特点：1. 能量限制：无线传感器节点通常由电池供电，能量有限。
因此，在通信过程中需要考虑能量的消耗，以延长网络的寿命。
2. 无线信道：传感器节点之间的通信通过无线信道进行，信号受到多径衰落、干扰和噪声等影响，导致信号质量下降，从而影响通信质量。
3. 节点分布不均匀：由于环境限制和成本等因素，传感器节点的分布通常不均匀，导致网络中存在一些孤立节点或者通信距离较远的节点。
二、网络通信可靠性的评估指标网络通信可靠性的评估需要考虑多个指标，包括：1. 丢包率：指发送的数据包在传输过程中丢失的比例。
丢包率高意味着通信质量差，可能导致数据丢失。
2. 延迟：指数据从发送端到接收端所需的时间。
延迟高会导致实时性要求较高的应用受到影响。
3. 能耗：指通信过程中消耗的能量。
能耗高会缩短网络的寿命。
三、提高网络通信可靠性的方法为了提高无线传感器网络中的网络通信可靠性，可以采取以下方法：1. 路由协议优化：选择合适的路由协议可以减少能量消耗和传输延迟，提高通信质量。
常用的路由协议包括LEACH、TEEN等。
2. 能量管理：通过优化能量分配和管理策略，延长网络的寿命。
可以采用能量平衡算法、充电策略等方法来实现。
3. 多路径通信：引入多路径通信机制，可以增加数据传输的可靠性。
当某条路径出现问题时，可以通过其他路径进行数据传输，降低丢包率。
4. 引入中继节点：在网络中引入中继节点，可以缩短节点之间的通信距离，提高通信质量。
中继节点可以通过路由协议选择或者手动设置。
无线传感器网络中基于能量检测的定位研究
（ Ｎ １． ｔｏ ｅ ｅｅｒｒ ｆｄｓ ｎ ｅｎｅ ｓ ｒｍｅ ｔ ｔ ｏ ｘｅ ｔａｆｃｅ ｈ ｏ ｅ ｏ ａｉａｉｎＳｐ ｅｉｉｎ Ａ — ＷＳ ｓ ｍｏｅｖ ｒ ｈ ｒｏ ｉ ａ ｃ ｌａｕ ｅ ｎｓ ｏｓｍｅｅ ｔｎ ｆ ｔｄｔｅｎ ｄ ｓｌｃ ｌ ｔ ’ ｒｃｓｏ ． ｉ ｔ ｏ ｔ ｅ ｚ ｏ
功耗 和扩展性等 因素 的限制 ， 有节 点 配置 Ｇ Ｓ代 所 Ｐ 价太大 ， 而超声 波 、 红外 线 、 ＷＢ都需要 额外 的硬 件 Ｕ
项 目来 源 ： 于 ＷＳ 基 Ｎ定 位 技 术 的 变 电站 安 全 作 业 管理 系统 项 目 （ Ｔ Ｙ Ｊ Ｊ２ １ ）３ ） Ｃ Ｇ ＳＫ （０ ０ １０ 收 稿 日期 ：０ ０ ｌ一 ０ ２ １ 一 】 ３ 修 改 日期 ： １ 一 １ １ ２ １Ｏ— ８ ０
基 于距离 的定位算 法必须先 要测量 节点之 间 的
距离 ， 目前 常 用 的 测 量 距 离 的 方 法 有 Ｇ Ｓ 、 Ｓ Ｐ Ｒ — Ｓ Ｊ 超 声波 、 外 线 Ｊ Ｕ Ｉ 红 、 ＷＢ ７等 ， ＿ 由于 成 本 、
、
距离 的关 系进 行定 位 。文 献 ［０ 把 固定 信标 节 点 １］ 之间 的距 离 和信号强度 两种 信息 同时作为参考 来校 正 Ｒ Ｓ 测距 值 ， 优选 信标 节 点 ， ＳＩ 并 然后 采用 加权 质
送到 基站 ， 站 根 据接 收 到 的所 有 Ｅ 基 Ｄ值对 待 定 节 点进行 定位 。
１ １ 能量 检测 （ Ｄ） ． Ｅ 的简 单介 绍
其 中 ｋ ， 的取 值 由 Ｅ ｋ Ｄ值 随距 离 变 化 的差 值
及实 际 的应 用环境 来确定 。本 文通过 大量 的实验可 知， ｋ 当 取 ５ ｋ 取 ２时 ， 到 的滤 波效果最 好 。 ， 达
无线传感网络中能量和距离改良的LEACH分簇算法
无线传感网络中能量和距离改良的LEACH分簇算法邬厚民【摘要】LEACH算法作为经典分簇算法在无线传感器网络中有着广泛应用,但由于没有考虑簇头数量及监测区域等因素,使得网络消耗巨大,大大缩减了网络的生命周期.针对这一缺陷,在Warneke的最优覆盖定理的基础上,提出CDE-LEACH算法,通过在基站中预构建“数据表”存储最优覆盖理想簇头位置坐标,结合保证网络能量消耗最小这一目标来选取最优的簇头,改善LEACH算法随机选择簇头的弊端.在Matlab 7.0实验仿真平台下对提出的CDELEACH算法进行仿真,与LEACH算法结果对比发现,网络能量消耗大大减少,并且延长了网络生命周期.%LEACH algorithm as a classic clustering algorithm is widely used in wireless sensor networks. But for the number of cluster head, monitoring areas and other factors are not taken into consideration, the network greatly consumes, and its life is hugely reduced. To overcome these defects, the author proposed a kind of CDE-LEACH algorithm on the basis of the optimal covering theorem presented by Wameke. In the suggested algorithm, iv pre-built "data table" to storage optimal coverage location coordinates of the ideal cluster head in the base station and combined with the goal of guaranteeing minimum network energy consumption to select the optimal cluster head, and to overcome the drawbacks of the cluster head randomly selected by the LEACH algorithm. The simulations of CED -LEACH algorithm and LEACH algorithm were carried out on the experimental simulation platform, Matlab 7.0, and their results were compared. The results show thesuggested algorithm greatly reduced the network energy consumption, and extend the network life cycle.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2012(038)005【总页数】5页(P62-65,101)【关键词】最优覆盖;CDE-LEACH算法;分簇;能量;距离【作者】邬厚民【作者单位】广州科技贸易职业学院,广东广州511442【正文语种】中文【中图分类】O233;TN926;TP393;TM930.120 引言能耗问题一直是制约无线传感器网络发展的关键问题。