关于K-means++无线传感网分簇算法的研究 (2017年)。

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简介：
针对传统分层路由算法所存在的簇内不均衡、簇头选举机制的缺陷以及数据传输方式的局限性，本文提出了一种基于K-means++的无线传感器网络改进分簇算法，命名为LEACH-KPP。首先，在成簇过程中，利用K-means++算法确保节点分簇的均匀性。接着，在簇头选举阶段，通过设计一种改进的簇头选取函数来选择合适的簇头节点。最后，在数据融合传输阶段，根据簇头与基站以及簇头之间的距离，动态地决定采用单跳或多跳混合的方式进行数据传输。通过使用OMNet++进行仿真实验并对时间复杂度进行了推导分析，结果表明，LEACH-KPP能够显著延长无线传感网络的使用寿命，并且在节点剩余能量和后期存活数量等方面均表现出优于传统分层路由算法的性能。

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关于K-means++在无线传感网分簇中的应用研究 (2017年)

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本文探讨了K-means++算法在无线传感网络中节点分簇的应用，旨在优化网络结构和提高数据传输效率。通过实验分析验证了该方法的有效性与优越性。为了应对传统分层路由算法中存在的簇分布不均、簇头选举不合理及数据传输方式单一等问题，本段落提出了一种基于K-means++的无线传感网络改进分簇算法LEACH-KPP。在成簇阶段，该算法采用K-means++方法实现均匀分簇，在随后的簇头选取过程中使用了优化后的函数来选择合适的簇头节点，并且在网络数据传输环节根据基站与各簇之间的距离以及各个簇间的相对位置动态地选择了单跳或多跳相结合的数据传递模式。通过OMNet++仿真和时间复杂度分析证明，LEACH-KPP算法能够有效延长网络的生命周期，在剩余能量管理和后期存活数量方面均优于传统的分层路由方案。

关于无线传感器网络的分簇路由新算法的研究.pdf

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本文探讨了一种针对无线传感器网络的新分簇路由算法，旨在提高网络效率和能耗管理，增强数据传输稳定性与可靠性。研究通过模拟实验验证了该算法的有效性及优越性。这篇论文提出了一种新的无线传感器网络分簇路由算法，基于传统的LEACH协议。新算法引入了智能天线的使用，在定向传播的基础上提高了效率并节约了能量。

基于最优簇数量的无线传感器网络粒子群分簇算法(2010年)

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本文提出了一种用于无线传感器网络的粒子群优化分簇算法，该算法能自动确定最优簇的数量，从而提高网络效率和延长网络寿命。本段落探讨了层簇式无线传感器网络中的分簇协议，并对经典的LEACH协议进行了研究与分析，指出了其存在的缺陷。在此基础上，提出了ILEACH协议。该协议首先根据特定原则计算最佳的簇数目作为分簇的目标，在重新选择新簇首时会综合考虑节点剩余能量和位置分布因素，并采用粒子群优化算法进行计算，从而取得了较好的结果。仿真结果显示，ILEACH协议有效节省了网络的能量消耗，延长了网络生存时间。

基于MATLAB的无线传感网经典分簇算法仿真

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本研究利用MATLAB平台，对无线传感网络中的经典分簇算法进行了详细的仿真分析，旨在探索优化WSN节点能耗的有效策略。无线传感网经典分簇算法的MATLAB仿真包括LEACH算法和DEEC算法等。

关于无线传感器网络的采样算法研究.docx

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本论文深入探讨了无线传感器网络中的数据采集问题，并提出了一种新的高效采样算法，旨在优化资源利用与数据准确性。本段落探讨了基于无线传感器网络的采样算法。文章首先介绍了无线传感器网络的研究背景及其在工业监控、智能电力、矿山安全、医疗健康以及环境监测等多个行业中的广泛应用现状。随后，详细阐述了各种采样算法的概念与分类，并深入分析了几种具体方法：随机采样、周期性采样、事件驱动式采样和混合型采样等的特性及应用情况。最后，文章总结了不同类型的采样算法各自的优点与局限，并展望了未来研究的方向及其面临的挑战。

关于无线传感器网络中DV-Hop定位算法的研究（2012年）

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本文探讨了在无线传感器网络中应用DV-Hop定位算法的优化与改进方法，分析其在2012年的研究进展及实际应用场景。针对无线传感器网络无需测距定位算法中的典型DV-Hop算法，在不同参数设置下存在定位误差及定位时间差异较大的问题，本段落分别分析并仿真了对定位误差和定位时间影响显著的几个关键因素：节点个数、网络平均连通度以及监测区域。考虑到无线传感器网络的能量与成本限制，通过仿真结果得出结论，即网络平均连通度主要影响DV-Hop算法的定位精度，而节点数量则主导着该算法的定位时间。理论分析和实验数据表明，在不同的监测区域内，在保证低能量消耗的前提下，优化后的参数设置能够有效降低节点的定位误差。

关于无人机集群组网分簇的加权算法研究.pdf

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本文探讨了针对无人机集群网络中的分簇问题，提出了一种基于权重的优化算法，以提高通信效率和稳定性。在无人机集群组网环境中，节点的高速移动会导致网络拓扑结构频繁变化，增加了网络管理难度。分簇技术可以提高网络容量，并实现空间资源的有效复用，是优化网络管理的一种有效手段。针对大规模且具有高移动性的环境需求，提出了一种多参数加权分簇算法。该算法结合了最大速度相似度分簇方法中的关键指标，并对链路保持率、节点连接数差异以及剩余能量等因素进行了改进和综合考虑，在此基础上通过加权组合策略选择最优的网络节点作为簇头。仿真结果表明，这种新的分簇算法能够有效减少集群数量及跨群切换频率，从而提高整个系统的稳定性和效率。同时，该方法还能延长单个节点的工作寿命，并提升整体网络的能量续航能力。

关于K-Means聚类算法的论文研究.pdf

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本论文深入探讨了K-Means聚类算法的工作原理及其在数据挖掘中的应用，并分析其优缺点及改进方法。本段落首先分析了聚类分析方法，并对多种聚类算法进行了比较研究，讨论了各自的优点和不足之处。同时，针对原始的k-means算法在聚类结果上受随机性影响的问题进行了探讨。

改进的HEED分簇算法在无线传感器网络中的应用（2012年）

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本文探讨了针对无线传感器网络优化的改进型HEED分簇算法，并分析其在提高网络效率和延长网络寿命方面的效果，发表于2012年。在无线传感器网络环境中，基于分簇的路由协议因其在能量消耗、拓扑控制及数据融合方面的优势而受到青睐。HEED协议作为一种完全分布式的簇头生成方法，具备快速形成簇和均匀分布的优点。然而，该算法并未考虑到节点移动性对网络的影响，在邻居节点距离变化时通过最小平均功率（AMRP）来确定节点所属的簇可能导致簇头部能量消耗过大，并缩短整个网络的生命周期。为此，我们提出了一种基于稳定性的S-HEED分簇算法以解决上述问题。

基于协作MIMO的水下无线传感器网络三维动态分簇路由算法研究.pdf

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本文探讨了一种应用于水下无线传感器网络(UWSN)中的三维动态分簇路由算法，该算法基于协作多输入多输出(MIMO)技术。通过优化节点间的通信路径和提高数据传输效率，旨在解决UWSN中能耗高、覆盖范围有限的问题，为水下监测、资源勘探等领域提供技术支持。 1）针对水下三维环境，采用协作水声通信技术设计了多跳分布式UWSN（Underwater Wireless Sensor Network）系统模型；2）提出了确定门限值的方法，并对能量均衡性进行了定量分析；3）增加了距离算法并调整权重重新定义了随机竞争窗口，提高了节点选择的均衡性。