：针对现有分簇路由算法普遍存在分簇不均匀、整体网络能耗不均衡的问题,提出了改进K-ACO分簇路由算法。K-medoids聚类算法对随机分布的传感器节点进行聚类,这样很好地解决了分簇不均匀的缺点,同时结合改进的蚁群算法,在更换簇头节点和簇头之间数据传输选择下一跳节点时,综合考虑了节点的剩余能量,达到均衡整个网络的能耗,仿真结果表明:与其他路由算法相比较,提出的K-ACO路由算法性能较优,达到延长网络生命周期的效果。 ，N为传感器网络节点总数，ncus为簇的数目，EDA为簇头节点处理本地数据或进行数据融合的能耗，dtos和dtocus分别为簇头到观察者的平均距离和簇成员节点到簇头之间的平均距离本文由弯管机网站采集网络资源整理! http://www.wanguanjixie.com   。当传感器节点随机均匀的部署在边长为M的正方形内时，有dtocus=M2πn槡cus．(13)将式(13)带入式(12)，并对Eround求一阶导数，让其等于0，可以得到最优簇头数．(14)代入上述的模拟情景的具体值后得出最优的簇头数为25个，装置定位中-数控滚圆机电动弯管机折弯机价格低张家港弯管机多少钱分簇结果如图2。m图2分簇结果显示节点能耗速度比较图3给出了经典LEACH协议、HEED算法、K-mediond与K-ACO下节点能耗速度比较。经典LEACH算法中节点大约每20轮进行一次簇头选举，由于簇成员数目和节点位置的不确定性，簇头节点的能量消耗有时非常大，有的时候能耗较少，导致网络的能耗不均衡;改进的算法也是大概平均每20轮节点当选一次簇头，每一个簇中的簇成员节点数都近似相等，能耗比较平均，所以，在很大程度上提高了网络的能耗均衡性，延长了网络的寿命。生命周期/s图3性能比较图结论本文对蚁群算法进行改进，结合K-medionds聚类算法，提出了一种新的K-ACO分簇路由算法，该算法综合考虑各节点之间的能耗问题，均衡整个网络的能耗，使网络各节点的能量地面标记器是管道内在线检测系统的重要组成部分,应用该系统可以实现对管道缺陷的精确定位。当管道内检测装置运行过程中被卡堵后对其准确定位是管道内检测的重要保证。基于此,创新性地将微声矢量传感器应用于地面标记系统。首先,针对应用的土壤环境进行分析,结合声波在土壤中衰减快的传播特性,对微声矢量传感器的结构进行了优化设计,提出了橘瓣式封装结构,传感器的灵敏度达到60 mV/gn。由于管线走向由管道桩可以事先确定,因此,实现对声源目标的定向结合管线走向便可对卡堵后发声的内检测装置进行定位。模拟实验表明:微矢量声传感器对声源目标定向平均误差小于5°。装置定位中-数控滚圆机电动弯管机折弯机价格低张家港弯管机多少钱 本文由弯管机网站采集网络资源整理! http://www.wanguanjixie.com