12、基于聚类的无线传感器网络能量负载分析模型研究

基于聚类的无线传感器网络能量负载分析模型研究

1. 研究背景与相关工作综述

在无线传感器网络（WSN）中，降低节点在数据传输过程中的能耗是一个关键问题。以下是一些相关的研究工作：
- Montoya等人的方法 ：他们构建了一个数学模型并提出启发式方法，考虑了流量守恒、连通性、接口信息限制、通信限制、传感范围以及拆分约束等因素，以平衡数据传输能耗并延长网络寿命，提高了传感器传输速率和网络生存时间，确保了传感器节点（SN）与汇聚节点之间的通信路径。
- Ahmed等人的EESRA算法 ：将新开发的节能聚类算法与分层路由算法相结合，命名为能量高效可扩展路由算法（EESRA）。其主要目标是即使在网络规模增大时也能提高网络寿命。采用三层层次结构选择簇头（CH）并减轻CH负载，利用多跳传输进行簇内通信，实现了混合媒体访问控制（MAC）协议。通过不同网络规模下与其他路由协议的对比，证明EESRA在大规模WSN的能量效率和负载均衡方面表现更优。
- Chu等人的改进蚁群算法 ：改进了蚁群算法并与其他方法进行性能比较。采用该方法的WSN节点能耗较低，SN具有较高的剩余能量。建立了平衡数据传输的模型，并通过WSN的传输目标方法进行验证。利用改进的蚁群算法可轻松确定公共节点的位置信息，从而开发出一种有效的路由协议，能有效找到目标节点位置，提高了WSN的生存周期，限制了能量使用，有效提高了数据包传输速率。
- Li等人的EBAR算法 ：设计了一种新颖的能量高效负载均衡蚁群路由算法（EBAR），将伪随机路由发现方法与改进的信息素轨迹更新方法相结合以平衡能耗