Rank based clustering algorithm in WSN

资 源 简 介

Rank based clustering algorithm in WSN

详 情 说 明

在无线传感器网络(WSN)中，基于排序的聚类算法是一种重要的拓扑控制方法，主要用于延长网络生命周期并优化能量消耗。这类算法通常综合考虑节点的剩余能量和位置距离两大核心指标，通过量化评估实现智能化的簇首选举。

该算法的核心思想是通过对所有节点进行多维评分排序。首先计算每个节点的能量因子，通常采用当前剩余能量与初始能量的比值；同时评估距离因子，包括节点与基站的距离以及节点之间的平均距离。将这两个指标加权融合后生成综合评分，系统优先选择评分较高的节点作为簇首。

这种排序机制相比随机选择或轮转制具有显著优势：能量评分高的节点担任簇首可避免低电量节点过早耗尽，而距离评分优化能减少数据传输能耗。算法实施时通常设置动态阈值，确保簇首分布均匀，同时支持自适应调整——当节点能量变化或位置移动时，系统能重新计算排序并更新簇结构。

实际部署中还需考虑网络拓扑的动态特性，例如通过周期性重排序来应对节点失效或能量波动。进阶改进可能引入更多维度指标，如节点历史负载、通信质量等，使簇首选择策略更具环境适应性。这类算法在农田监测、工业传感等长期运行的WSN场景中效果尤为显著。