具有高集聚系数的能量均衡加权网络模型.pdf

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1、第38卷第2期仪器仪表学报Vol38No22017年2月ChineseJournalofScientificInstrumentFeb.2017具有高集聚系数的能量均衡加权网络模型1,21,22,31,21,2刘彬,邓玉静,王倩悦,韩丽,尹荣荣(1.燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004;2.河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛066004;3.燕山大学电气工程学院秦皇岛066004)摘要:针对现实中许多网络具有大聚类的特点和无线传感器网络具有节点能量有限的问题,提出一种具有高集聚系数的能量均衡的加权无标度网络模型。该模型建立了节点能量

2、与点权之间的关系,在模型演化机制中,新边的建立以概率p进行权重优先连接,以概率1-p在旧节点中进行三角连接。择优概率中能量因子的引入均衡了网络能耗;三角连接增大了网络集聚系数。理论推出网络节点度和点权的幂律分布规律,仿真分析表明,所提出模型具有较高的集聚系数、好的容错性及均衡的网络能耗,最终实验验证了模型的能耗均衡性。关键词:无线传感器网络;加权;集聚系数;能耗均衡+中图分类号:TP393TH165.3文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.50Weightednetworkmodelwithhighclusteringandbalancingen

3、ergyconsumptioncharacteristics1,21,22,31,21,2LiuBin,DengYujing,WangQianyue,HanLi,YinRongrong(1.InstituteofInformationScienceandEngineering,YanshanUniversity,Qinhuangdao066004,China;2.TheKeyLaboratoryforSpecialFiberandFiberSensorofHebeiProvince,YanshanUniversity,Qinhuangdao066004

4、,China;3.InstituteofElectronicalEngineering,YanshanUniversity,Qinhuangdao066004,China)Abstract:Inviewofthephenomenonofclusteringeffectandenergyconstraints,aweightedscalefreenetworkmodelispropsoedwithhighclusteringandbalancedenergyconsumptioncharacteristics,inwhichtherelationshi

5、pbetweennodeenergyandnodeweightsismodeled.Intheevolutionprocess,anewedgeweightisestablishedwiththeprobabilityaccordingtothetriadformationmechanismandwiththeprobabilityaccordingtoweightpriorityconnectionmechanism.Therefore,theenergyfactorbalancesthenetworkenergyconsumption,andthe

6、triadformationimprovestheclusteringcoefficientofthenetwork,andthenimprovesthefaulttoleranceofthenetwork.Theoreticalproofshowsthatthedistributionofthenodeweightandthenodedegreeofthenetworkallobeythepowerlawdistribution.Simulationresultsindicatethattheproposedmodelhasahighcluste

7、ringcoefficientandgreatfaulttoleranceperformance,andbalancednetworkenergyconsumption.Moreover,theenergybalanceofthemodelisverifiedbytherealtestexperiments.Keywords:wirelesssensornetwork(WSNs);weighting;clusteringcoefficient;balancedenergyconsumption[3]能。复杂网络中最知名的是ER(ErdsRényi)随

8、机图、[4]1引言WS(WattsStrogatz)小世界和BA(BarabásiAlbert

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