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无线传感器网络的链路稳定成簇与功率控制算法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:968-978
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉理工大学信息工程学院&宽带无线通信与传感器网络湖北省重点实验室,武汉430070
  • 相关基金:本课题得到国家自然科学基金(60773212,50620130441)、新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0657)、教育部重点项目(107130)和湖北省国际科技合作重点项目(2007CA009)资助.
  • 相关项目:实用化的无线传感器网络自适应功率控制机制及算法研究
中文摘要:

在能量有限条件下通过降低能耗来延长网络生存时问是无线传感器网络面临的重要挑战之一。在层次体系结构中,MAC层和网络层的能耗是影响系统能量有效性的关键,因此可以将这两层结合起来考虑,从网络跨层优化的角度来分析其能耗。针对现有典型成簇算法理论前提条件多、无法适应网络动态变化、不易在实际环境中实现的不足,结合功率控制理论及算法,基于跨层优化的策略提出了一种易于实现、能动态适应网络变化、能量有效的链路稳定成簇算法。该算法能在降低能耗的同时扩大网络的吞吐量。实验仿真结果表明,与现有的几种典型方案相比,新算法在保证网络稳定性的同时使网络具有了更大的有效吞吐量及更长的生存时间。

英文摘要:

Reducing power consumption to extend network lifetime with limited energy resource is one of the most important challenges in wireless sensor networks. A cross-layer strategy that considers MAC layer and network layer jointly should be adopt to improve the performance of the network due to the fact that both the layers have an great effect on the energy-efficient capability of wireless sensor networks. Aiming at the disadvantages that the traditional clustering algo-rithms can not suit to dynamic network environments and it is hard for people to apply those algo-rithms in reality, a link-stable clustering algorithm (LSC) which is simple, dynamic and energy-efficient for wireless sensor networks is proposed based on cross-layer improving strategy in this paper. The algorithm can expand the network throughput and reduce the power consumption. The experimental results demonstrate that the novel cross-layer improving protocol which use clustering and power control scheme can provide longer lifetime and higher throughput than the current important protocols while keeping the network stably.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433