基于K-means聚类的WSN能耗均衡路由算法.pdf

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1、第24卷第11期传感技术学报V0l-24No.112011年11月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSNOV.2011BalancedEnergyConsumptionRoutingAlgorithmBasedonK·meansforWSNZHANGHaiyan,LIUHong(SchoolofInformationScienceandTechnology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China)Abstract:Tosolvethep

2、roblemofbalancedenergyconsumptioninWirelessSensorNetwork(WSN),abalancedenergyconsumptionroutingalgorithmbasedonK—means(KBECRA)wasproposed.ItusedK—meansclusteringalgorithmtocluster,toavertconsumingenergyoftheclusterfrequently,andalsotoavoidtheclusterheadwascon—cen

3、tratedincertainregions.Inclusters,themastercluster—headwhichwasresponsibleforcollectingandintegratingdataandthevicecluster—headinchargeoftransferringdatawereselectedaccordingtodifferentfitness.Itwouldbebetteronbalancingtheenergyconsumptionofthenetwork.Comparedwit

4、hLEACH,thenewalgorithmcouldbetterbalancetheenergyconsumption,improveenergyeficiency,andeffectivelyprolongthenetworklifetimebasedontheresultsofsimulation.Keywords:wirelesssensornetwork;LEACHprotocol;K—meansclusteringalgorithm;balancedenergyconsumption;simulationEE

5、ACC:6150p;7230doi:10.3969/j.issn.1004-1699.2011.11.024基于K.means聚类的WSN能耗均衡路由算法张海燕.刘虹(北京林业大学信息学院,北京100083)摘要:针对无线传感器网络的能耗问题,提出了一种基于K—means聚类的能耗均衡路由算法(KBECRA)。该算法将K.means聚类算法用到分簇中,既避免了频繁组簇消耗能量,又避免了簇头集中分布在某一区域的缺点。在簇内根据不同的适应值选择负责簇内数据收集和融合的主簇头,以及负责簇间传输数据的副簇头,较好地平衡了网络的能

6、量负载。仿真实验结果表明:与LEACH算法相比,该算法使能耗更加均衡,提高了能量的利用率,能有效延长网络的生存周期。关键词:无线传感器网络;LEACH协议;K—means聚类;能耗均衡;仿真中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1004—1699(2011)11—1639—05无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,能耗.延长整个网络的生命周期是无线传感器网络WSN)是由众多具有通信和计算能力的传感器节研究的重点。研究表明,与平面路由协议相比,分层点.以多跳通信、自组织方式形成的网络⋯。节点路

7、由协议能有效将整个网络的能量负载平均分配到间协同工作,实时监测、感知和采集网络分布区域内每个传感器节点中,从而达到降低网络能源消耗、提监测对象的信息,并通过一跳或多跳的方式将这些高网络整体生存时间的目的,其中LEACH_3(Low感兴趣的数据路由至汇聚节点。EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)是经典的分层目前无线传感器网络已经成为研究热点之一,路由协议。随着对无线传感器网络的深入研究和广泛应用,它LEACH协议虽然有很多优点,但其自身还存在将深入到人类生活的各个领域(如军事、工业生产、一些

8、问题.因此对LEACH协议的改进已成为一个研环境监测、医疗监护等)。由于传感器节点的电源究的重点与热点。文献[4]中提出一种能量均衡自能量、计算能力和通信能力都非常有限,所以节能路适应分簇算法。在簇头的选举过程中考虑到了节点的由协议的设计,对无线传感器网络来说非常重剩余能量,然而,该算法还存在簇头分布不均匀、所有要l

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