基于模糊控制的低能耗分簇协议

计算机工程与科学

基于模糊控制的低能耗分簇协议

王灵矫1，2,彭志强1，2,郭华1，2,钟益群1，2

(1．湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭 411105；

2.湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室，湖南湘潭 411105）

收稿日期:2015-09-14 修回日期:2015-11-05 出版日期:2016-10-25 发布日期:2016-10-25
基金资助:
国家自然科学基金（61100215）；湘潭大学项目（kz08051）

A low power clustering protocol based on fuzzy control

WANG Lingjiao1,2 ,PENG Zhiqiang1,2,GUO Hua1,2,ZHONG Yiqun1,2

(1.School of Information Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105;

2.Key Laboratory of Intelligent Computing & Information Processing of

Ministry of Education,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China)

Received:2015-09-14 Revised:2015-11-05 Online:2016-10-25 Published:2016-10-25

摘要/Abstract

摘要：

能耗是影响无线传感器网络生命周期的关键，具有低能耗的无线传感器网络是业界所期望的。现有的几个网络分簇协议能在一定程度上解决和改善网络能耗问题。如LEACH协议能在一定程度上延长网络生命周期，但网络环境的可变性以及实际环境中有诸多不可估计的因素，LEACH协议就没考虑当前节点剩余能量和节点分布情况等问题。提出的基于模糊控制的低能耗分簇协议LECP-FC能较好地解决环境可变等不可估计的问题，在簇头选取的过程中着重考虑了能量、节点度、节点中心度、距离、侦听密度等因子。经过网络结构配置和仿真，其结果表明网络工作效率得到很大程度上的提高。

关键词: 无线传感器网络, 低能耗, 模糊控制, 分簇, LEACH, 节点度

Abstract:

Energy consumption is the key factor affecting the network lifecycle in wireless sensor networks, so low power consumption is expected for the industry. Several existing network clustering protocols, such as LEACH protocol, can solve and reduce network energy consumption to some extent. Although they can prolong the life cycle of the network to a certain extent, there are yet many incalculable factors in the network environment and actual environment. LEACH protocol ignores the residual energy of the current node and the node distribution situation. In this regard, we present a low power clustering protocol based on fuzzy control (LECPFC) to solve the aforementioned problems. In the process of selecting cluster heads, node energy, node degree, node center, distance and listen density etc. are focused. Network configuration and simulation results show that the proposed protocol can greatly improve the work efficiency of the network.

Key words: wireless sensor networks, low power consumption, fuzzy control, clustering,
low energy adaptive clustering hierarchy(LEACH), node degree

王灵矫1，2,彭志强1，2,郭华1，2,钟益群1，2. 基于模糊控制的低能耗分簇协议[J]. 计算机工程与科学.

WANG Lingjiao1,2,PENG Zhiqiang1,2,GUO Hua1,2,ZHONG Yiqun1,2. A low power clustering protocol based on fuzzy control[J]. Computer Engineering & Science.

[1]	罗仕杭, 何庆. 多策略融合改进的均衡优化算法及其应用[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(08): 1508-1520.
[2]	赵玉华, 贾向东, 胡海霞, 敬乐天. 无人机辅助的无线传感网络AoI最小化方案研究[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(07): 1216-1222.
[3]	张孟健, 汪敏, 王霄, 覃涛, 杨靖, . 混合粒子群-蝴蝶算法的WSN节点部署研究[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(06): 1013-1022.
[4]	高航, 吴嘉鑫, 陈龙, 武继刚. QoS保障下的无人机传感网安全通信路径规划[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(06): 1037-1045.
[5]	苟平章, 原晨, 张芬. 基于软件定义的WSNs非均匀分簇QoS路由算法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(02): 227-236.
[6]	张晶, 魏淼, . 基于Delaunay三角划分策略的WSN区域覆盖优化研究[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(11): 1944-1951.
[7]	魏连锁, 陈齐齐, 韩建, 苏扬. 一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(11): 2063-2068.
[8]	苟平章, 刘学治, 孙梦源, 何博. 基于跳距修正与狮群优化的WSNs三维定位算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(08): 1405-1412.
[9]	周静, 关玉蓉. 基于SDN的DWSN技术分析及性能优化研究[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(08): 1413-1421.
[10]	宋玲, 黄达胜. 一种基于狼群优化的改进DV_Hop定位算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(07): 1210-1218.
[11]	王俊喜, 陈桂芬. 能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(03): 442-448.
[12]	张华南, 金红, 王峰. 无线传感器网络节能探索与研究[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(02): 295-303.
[13]	苟平章，张芬，毛刚，贾向东. 基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(04): 620-627.
[14]	胡震海，王立松. 抗窃听攻击的传感器网络空间范围聚集查询处理算法[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(01): 46-54.
[15]	张华南1,金红2. 基于连通支配集的无线传感器网络洪泛协议[J]. 计算机工程与科学, 2019, 41(12): 2143-2153.