WSN中基于改进灰狼优化的分簇路由协议.docx

基于改进灰狼优化的分簇路由协议在WSN中的应用 本文提出了一种基于改进灰狼优化的分簇路由协议，旨在解决无线传感器网络（WSN）中的能耗问题。该协议通过自组织映射网络聚类算法形成网络分簇，最小化簇内通信距离；采用改进的灰狼优化迭代计算选择最优簇首，保证簇首分布均匀且剩余能量充足；基于能量和位置为簇首节点选择合理的下一跳，降低簇间通信能耗；簇内通信采用轮询控制机制，避免时隙浪费。 1. 引言 无线传感器网络（WSN）中，将传感器节点聚类分簇并建立高效的簇间路由能够有效降低网络能耗，从而最大化网络生存期。经典的无线传感器网络分簇算法 LEACH 通过在所有网络节点中周期性轮换簇首角色，将网络能耗均衡给每一个节点，从而延长网络生存期。但该协议在所有节点中等概率选择簇首，没有考虑节点的地理位置和剩余能量，导致簇首节点分布不合理，成簇不均匀，且不能保证簇首节点剩余能量充足，影响了网络性能。 2. 系统模型 本文假设无线传感器网络具有以下性质：（1）传感器节点随机分布在正方形的网络区域内，所有节点同构且具备全网唯一的 ID 号；（2）所有传感器节点都能对数据进行去冗余处理，可以根据接收到的信号强度估算出到信号发送端的距离，并能够根据通信距离调整发射功率；（3）节点和基站的位置固定，基站的计算能力和能量不受限。 3. 能耗模型 本文使用和文献[4]相同的一阶无线电模型。根据通信距离与阈值距离 d0 的关系分别采用自由空间模型和多路径衰减模型。节点经过距离 d 发送 m bit 数据所消耗的能量为： ETx(m,d)={mEdec+mεfsd2,mEdec+mεmpd4,d＜d0d≥d0 节点接收 m bit 数据消耗的能量为： ERx(m,d)=mEelec 簇首融合 m bit 数据所消耗的能量为： EMx(m)=mEDA 4. 经典灰狼优化算法 灰狼优化是一种受自然界中灰狼群体捕食行为启发而提出的新型元启发式优化算法，该算法将狼群划分为 α、β、ω、γ 四个等级，灰狼的等级在狩猎过程中发挥着关键性作用。狼群的狩猎过程主要包括三个部分：追踪并接近猎物、包围猎物和攻击猎物。 5. 基于改进灰狼优化的分簇路由算法 本文提出一种基于改进灰狼优化的分簇路由算法，算法按轮运行，每轮分为簇的构建和数据传输两个阶段。簇构建阶段，该协议首先采用 SOM 聚类算法将网络节点分簇，然后使用改进的灰狼优化算法选择最优簇首。数据传输阶段，簇首节点根据能量和位置选择合理的下一跳，降低簇间通信能耗。