Advertisement

LEACH协议的阈值调整方案已得到优化。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过对LEACH协议阈值调整所做的优化,旨在综合考量节点剩余能量以及整体平均能量水平,从而对簇头选择过程进行精细化调整。具体而言,该改进方案通过ns2源代码的实现,进一步提升了协议的性能表现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LEACH改进措施
    优质
    本研究针对LEACH协议在无线传感器网络中的应用不足,提出了一种优化阈值设定的新方法,以提高网络能耗效率和延长系统寿命。 对于LEACH协议阈值的改进,通过考虑剩余能量和平均能量来优化簇头的选择,并在ns2源代码中实现这一过程。
  • 基于遗传算法LEACH代码
    优质
    本作品提供了一种基于遗传算法优化的LEACH(低能量自适应 clustering hierarchy)路由协议的完整代码。通过改进节点选择机制和簇头轮换策略,有效提升了无线传感器网络的能量效率与寿命。 LEACH(低能量自适应聚簇层次)协议是无线传感器网络中最先出现且最具影响力的分簇协议之一。该协议通过随机选择一些传感器节点作为簇头,并让其他节点加入其中一个簇,形成一个集群结构;然后由这些簇头负责数据汇聚并将收集的数据传送到基站,以此来降低能耗并延长网络寿命。但是,由于LEACH的选举过程具有较强的随机性,这可能会导致某些被选为簇头的传感器过快地耗尽能量,并进而影响整个网络性能。 为了应对这一挑战,可以利用遗传算法对LEACH协议进行优化处理。作为一种模拟自然界中选择和基因传递机制的过程化搜索方法,遗传算法具备出色的全局搜索能力和并行计算能力。通过这种技术手段,我们可以改进簇头的选择以及数据传输策略的设计流程,从而实现节能目标,并进一步延长网络运行周期。 具体而言,在实施过程中需要首先建立一个初始种群模型,每个成员代表一种可能的簇头选择和通信方案;随后依据特定的标准来评估这些个体的表现情况并计算出适应度值,该标准可以是基于簇头能量消耗量及传输距离等因素构建而成。接下来根据所得结果应用遗传算法中的各类操作(包括但不限于选择、交叉与变异)以生成新的种群,并重复上述步骤直至达到最优解。 经过优化的LEACH协议能够更加有效地分配各节点的能量使用,确保集群内部的所有成员都能均匀地消耗能量资源;因此,在整体上提高了网络效率并延长了其使用寿命。
  • 基于能量LEACH路由改良
    优质
    本研究提出了一种改进版的LEACH(低能耗自适应集群)路由协议,旨在通过能量优化策略提高无线传感器网络中的节点寿命和整体性能。 针对LEACH路由算法中存在的簇头选举随机性和直接通信导致能量消耗过快且网络能耗不平衡的问题,本段落提出了一种改进算法以降低网络能耗。在该改进算法中,当选为簇头的节点剩余能量需高于整个网络的平均值,并根据簇头与基站之间的相对位置划分不同的区域。通过采用多跳方式发送数据,可以有效避免单一簇头的能量快速耗尽问题,从而实现更均衡的能量消耗。 仿真结果表明,在改进了簇头选举条件并采用了多跳路由机制的情况下,即使在通信量增加的情形下,仍然能够显著延长网络的通信时间。
  • LEACH】MATLAB仿真LEACHLEACH-C及TS-I-LEACH三种.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB仿真的LEACH、LEACH-C以及改进型TS-I-LEACH无线传感器网络路由协议,旨在对比分析不同协议的性能表现。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,内含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的 MATLAB 仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可在主页搜索博客中查看。 4. 适合人群:本科及硕士研究生等科研学习使用。 5. 博客介绍:热爱科研工作的 MATLAB 仿真实验开发者,致力于技术与个人修养同步提升。
  • LEACH_路由_LEACH_MATLAB_LEACH
    优质
    LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种无线传感器网络中的自适应分层能源高效路由协议。本资源深入探讨了基于MATLAB实现LEACH算法的具体过程,涵盖簇头选择、数据传输及能耗分析等核心环节,旨在优化传感节点的能量消耗并延长网络寿命。 LEACH协议全称是“低功耗自适应集簇分层型协议”,在无线传感器网络中的应用十分广泛。该协议在Matlab上的仿真实现展示了其独特的优势,如周期性按轮工作的路由算法设计、低能耗、简单性和优良的健壮性等特点,使得LEACH协议成为最具代表性的算法之一,并被广泛应用。
  • wave-denoising.zip_小波软法_小波技术_改进小波_去噪
    优质
    本项目提供了一种基于小波软阈值法的图像去噪工具,采用改进的小波阈值技术和优化的软阈值算法,有效去除噪声同时保持信号细节。 小波阈值去噪包括软阈值去噪、硬阈值去噪以及改进的阈值去噪算法。
  • LeachMATLAB仿真
    优质
    本项目通过MATLAB平台对Leach无线传感器网络协议进行仿真研究,分析其在能耗、数据聚合效率等方面的性能表现。 这段文字描述了一个对Leach协议进行MATLAB仿真的算法,并能够生成展示Leach生命周期的图片。
  • LEACHMATLAB仿真
    优质
    本研究通过MATLAB平台对LEACH无线传感器网络路由协议进行仿真分析,旨在评估其在能耗及数据汇聚效率方面的性能。 LEACH协议的MATLAB仿真代码包含详细的注释。
  • 基于粒子群BP神经网络权重与
    优质
    本研究提出一种利用粒子群优化算法改进BP神经网络中权重和阈值的设定方法,以提高模型的学习效率和预测精度。 本段落介绍如何使用粒子群优化算法来调整BP神经网络的权值和阈值,并提供详细的代码说明以帮助读者更好地理解相关内容。
  • 图像二算法
    优质
    《图像二值化的最优阈值算法》探讨了如何通过优化算法选择最合适的阈值进行图像处理,以实现最佳的二值化效果。该研究对于提高图像识别和分析的准确性具有重要意义。 简单实用的图像二值化最佳阈值算法及其MATLAB源代码。