无线传感器网络的自适应节能聚类算法AEEC

"AEEC: An Adaptive Energy Efficient Clustering algorithm in sensor networks" 本文主要探讨了在无线传感器网络中，一种自适应、分布式且能效高的聚类算法——AEEC（Adaptive Energy Efficient Clustering）。无线传感器网络由大量低功耗、具有数据采集和通信能力的节点组成，它们通常用于环境监测、目标跟踪等任务。节点的能量有限，因此有效地管理和分配能源对于网络的生命周期至关重要。 集群传感器节点是延长无线传感器网络寿命的有效策略。AEEC算法关注节点之间的异质性，即节点能量的差异和数据量的不同。在传统的传感器网络中，节点通常基于固定规则选举成为簇头，这可能导致能量消耗不均衡，导致网络寿命缩短。而AEEC算法则考虑了这种异质性，根据节点相对于整个网络的能量相对值来选择簇头，这样可以更有效地利用能源，尤其是在异构网络中。 AEEC算法的工作机制是，每个节点根据其剩余能量与网络总能量的关系进行自我评估，以确定成为簇头的可能性。这种方法可以避免能量高的节点过早消耗完能量，同时确保能量低的节点有足够的时间参与数据传输。通过这种方式，AEEC能够更均衡地分配网络负载，从而延长网络的稳定运行时间。 模拟结果显示，AEEC相比其他聚类算法，能够显著延长网络的生命周期稳定区，并且平均吞吐量有显著提高。这意味着在网络的整个生命周期内，AEEC能够保持较高的数据传输效率，这对于实时性和可靠性要求高的应用来说尤为重要。 关键词：传感器网络，聚类，能效，网络生命周期。 总结来说，AEEC算法是针对无线传感器网络中节点能量异质性和数据量差异的一种创新解决方案。它通过自适应地选举簇头，优化了能源管理，提高了网络寿命和数据传输效率，对构建高效、可持续的无线传感器网络具有重要意义。这一研究成果为今后的传感器网络设计和优化提供了理论基础和技术参考。