无线传感器网络中的一种高能效算法

摘要

本文介绍了无线传感器网络路由算法的发展情况。由于在实际应用中的重要性，在过去数十年，其一直是热点研究领域。在这篇论文中，针对不同配置的传感器网络，对一些最常用的算法进行了分析，包括:Direct Transmission、Minimum Transmission Energy(MTE)、LEACH、LEACH-C、以及LEACH+MTE等算法。
　　通过一个FORTRAN程序研究了传感器网络的参数配置问题。列出了各种参数配置下的实验结果，包括各个算法使网络寿命最大化的最优配置。当仅改变输入参数时，该程序还可用于进一步分析。
　　本文的核心成果是提出了一个新算法——Directed LEACH(D-LEACH)，对于大部分的参数配置，该算法取得的最大网络寿命要优于其他算法。在理想的数据融合情况下， D-LEACH的平均寿命要优于其他方案。该算法的主要思路是选择一条从节点到基站所经过簇首的最优路径。通过优化能量消耗，而非选择最短路径，保证了网络寿命的最大化。此外，本文提出的簇首选择机制在计算上的可实现性使得其可应用于真实的环境之中。

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摘要

Abstract

Table of Contents

1 Introduction

2 Overview of standard algorithms

2．1 Direct Communication

2．2 MTE

2．3 LEACH：Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy

2．4 LEACH-c

2．5 LEACH+MTE

3 Analysis of performance of standard algorithms

3．1 Direct Communication

3．1．1 Direct Communication

3．2 MTE

3．2．1 Data aggregation β=0

3．2．2 Data aggregation β=0．5(50%)

3．2．3 Data aggregation β=1(100%)

3．3 LEACH

3．3．1 Data aggregation β=0

3．3．2 Data aggregation β=0．5(50%)

3．3．3 Data aggregation β=1(100%，perfect data aggregation)

3．4 LEACH-c

3．5 LEACH+MTE

3．5．1 Data aggregationβ=0

3．5．2 Data aggregationβ=0．5(50% of data are aggregated)

3．5．3 Data aggregation β=1(perfect data aggregation)

4 Directed-LEACH algorithm

5 Results and Comparisons of Performance

5．1 Performance of D-LEACH for different network parameters

5．1．1 No data aggregation(β=0)

5．1．2 Partial data aggregation(β=0．5)

5．1．3 Partial data aggregation(β=1)

5．2 Comparison of D-LEACH with standard algorithms

6 Conclusions

References

APPENDIX ONE：WORKING WITH DEVELOPED PROGRAMM

A．1 Input files

A．2 Output files

APPENDIX TWO：SOURCE CODE

Acknowledgements