WSN中基于梯度和群體智能算法的分簇拓撲算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Network,WSN)是涉及多種學科的前沿研究領域，具有非常廣闊的應用前景，已經受到各界的廣泛關注。傳感器節(jié)點體積小，一般工作于環(huán)境惡劣之地，能量和計算能力有限，因此均衡能量消耗、延長生命周期在WSN的路由設計中占有非常大的重量。隨著應用的發(fā)展，WSN的路由協(xié)議逐漸由平面協(xié)議向分層協(xié)議傾斜，呈現(xiàn)出層次化的趨勢。而分簇拓撲控制算法作為分簇協(xié)議的基礎，有著能量高效、可擴展性強等特點，得到了較

2、為廣泛的研究和應用。
　　本文首先介紹一種基于梯度的拓撲控制算法(energy-aware topology control protocol based on gradient，ETBG)。該算法利用節(jié)點的通信半徑將整個監(jiān)測區(qū)域劃分成各個梯度，有效降低了簇樹的高度，減小了數(shù)據(jù)傳輸時延。但是簇頭位置常常較偏，簇內緊湊性不好，且在選擇網(wǎng)關時沒有充分考慮能量和位置問題，使網(wǎng)關成為簇樹的薄弱點。
　　針對ETBG算法中存在的問題，

3、本文提出一種基于梯度和群體智能算法的分簇拓撲算法(Gradient and Swarm Intelligence Based Clustering Topology Algorithm，GSIA)。針對簇內緊湊性問題，在簇中建立雙簇頭模式，結合簇頭的能量、簇頭與成員之間的平均距離構建適應度函數(shù)，利用粒子群搜尋最佳節(jié)點分任主副簇頭。針對網(wǎng)關問題，構造新的路徑評估函數(shù)和信息素更新模型，利用改進的變異蟻群算法對每個簇頭建立路徑，形成較為強壯的