混合光无线传感网络节能路由算法优化

为解决混合光无线传感网络节点因自身能量耗尽而过早消亡的问题.结合改进的蚁群算法,对一般混合光无线传感网络节能路由算法进行优化.首先给出节能路由算法的假定条件,设置算法具体应用场景,然后构建混合光无线传感器网络通信能耗模型,最后从引入路径度量,改进前向蚂蚁和返回蚂蚁的信息素更新规则着手,提高传统蚁群算法收敛速度,以减少能...     

基于改进蚁群算法的传感路由低负载方法

无线多媒体传感网络采用无线信号完成通信,会受到网络带宽的限制,实时传递能量较低,限制多媒体数据的传输。提出一种基于改进蚁群算法的无线多媒体传感网络的路由结构优化方法,根据改进蚁群算法,设计无线多媒体传感网络路由模块的硬件构造,改进无线多媒体传感网络路由优化过程,通过改进基本蚁群算法中的转移概率模型,对蚁群移动概率进行完善,确保负载的均衡,实现路由结构优化设计。实验结果说明,所提方法对无线多媒体网络中的路由结构进行改进后,均衡了网络能量消耗,使得无线传感网络节点的平均剩余能量更多,提高无线多媒体传感网络的运转周期。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制。首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数和信息素更新规则,自适应构建数据路由,最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验。实验结果表明,相对于与现有无线传感器路由算法,本文通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优。     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)的无线传感器网络静态分簇路由算法.BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度.通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性.通过与基于BWAS的动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性.     

WSN中动态自适应蚁群路由算法

路由问题是无线传感器网络的核心问题,采用动态自适应调整信息素的蚁群算法,克服了基本蚁群算法的搜索时间过长、易于陷于局部最优解等缺点;同时对无线传感器网络存在的节点能量、传输延时、网络生命周期等问题有明显的改善与提高;最后通过实验仿真证实了该算法的有效性.     

无线传感网络路由协议现状研究

文中介绍了无线传感网络与传统无线网络的差异,从设计传感网络路由的基本思路和传感网络路由安全问题两个方面对传感网络路由算法进行了研究。概括了传感网络路由协议的目前研究的现状,分析了无线传感网络路由算法常见的安全攻击,在此基础上给出了相应攻击可能会影响到的经典传感网络路由协议,最后对无线传感网络路由算法的发展现状进行了总结,对无线传感网络路由算法的发展方向做了展望。     

一种基于蚁群优化的分簇路由算法

在无线传感器网络路由协议的研究中,能量高效是其首要设计目标.传统LEACH协议产生簇头数目比较随机,并且簇头直接与基站通信导致能量消耗过快.在分析传统和改进LEACH路由协议的基础上,提出了一种簇头数目固定的簇头选择机制,解决了簇头分布不均匀的问题.并且将蚁群优化算法应用到无线传感器网络的路径选择中,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在簇头与基站之间形成一条最优路径进行通信.在Matlab平台下对新提出的算法进行仿真测试实验,实验结果表明,相对于LEACH路由协议,该算法降低了平均能量消耗,延长了网络的生命周期.     

仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法

为提高无线传感器网络故障容错性和传输稳定性,实现网络负载均衡,提出了一种仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法.研究了人体血管路径特性及属性关联,对网络节点分区域等级标定并以不同概率值进行静态分簇,运用改进的蚁群算法BWAS(最优最差蚂蚁系统)生成节点路径,以路径信息素值作为传输路径的选择概率建立仿血管拓扑结构路由...     

基于流量限制的动态自适应路由选择算法

随着网络资源和网络需求的不断同步增长,网络拥塞问题日益突出,如何依据实际网络状况动态选择路由尤为重要.由于应用于TSP问题的蚁群算法具有很强的自适应性和随机性,也被用于解决动态路由问题.文章结合MMAS模型,对AS算法进行了一些改进.同时也综合考虑网络节点间最短距离、流量变化及容量限制等多方面的因素,使用蚁群算法寻找最优路由序列,进行动态路由选择.仿真结果显示,蚁群算法在网络拥塞概率方面明显优于传统算法.     

无线传感网络移动分簇路由策略

无线传感网络(WSN)路由协议中,分簇路由具有拓扑管理方便、能量高效和数据融合简单等优点,成为当前重点研究的路由技术。通过研究各种环境下的移动传感器网络,有效地降低能耗则是研究移动无线传感器网络的重要目的之一。针对无线传感网络中移动性问题,基于LEACH协议,利用移动传感器网络中节点距离、速度和剩余能量等因素提出了能量高效的移动分簇路由算法。实验结果表明此算法能够较好地支持节点移动,从而降低网络能耗,延长网络生存时间。     

基于蚁群的无线电源管理网络路由算法

蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了对无线电源管理网络的路由优化,为远程设备管理提供了新的解决思路。对原始蚁群算法进行了改进,提出了一种多蚁群的优化算法。基于蚁群算法及其并行搜索最优的特征,通过蚁群聚类和动态调整网络优化参数的方法,可作为一种面向无线电源管理网络的路由算法,经过仿真验证了该算法的有效性。     

一种基于ZigBee协议的DSDV改进型路由算法

大量的研究人员也投入精力研究和改进无线传感网。其中,ZigBee协议在无线传感网中扮演着举足轻重的角色,其可使大量传感器高效互连的能力,是有线网络所不能及的。提出了一种基于ZigBee协议DSDV路由算法的改进型路由算法,根据仿真,改进后的算法在处理存在移动节点通信时有一定的优势。     

具有能量和位置意识基于ACO的WSN路由算法

通过融合传感器节点的剩余能量和地理位置信息,设计一种具有传感器节点能量和地理位置意识的基于蚁群优化方法的无线传感器网络路由算法(ELACO);针对路由空洞现象,提出一种路由回退机制,提高了路由搜索成功率.仿真结果表明,ELACO算法具有很高的路由查寻成功率,能够更好地均衡传感器节点能量消耗,从而延长网络使用寿命.     

无线传感器网络及应用研究

无线传感器网络是动态组织网络,网络中的传感器具有体积小、带宽广、内存大的特点。为了减少能源消耗,延长网络的使用寿命,无线传感网络成为关键设计是传感器网络路由的设计。文章着重研究无线传感器网络中的路由优化维护的设计和无线传感器网络的相关质量服务,并着力解决无线传感器网络中的节点定位问题,来促进无线传感器网络技术的发展和进一步的研究。     

无线传感网络路由算法研究

随着信息技术的不断发展,无线传感网络的应用范围不断扩大。无线传感网络中的节点存在一定的能量约束,如何降低网络运行能耗,延长网络有效使用时间成为一项研究课题。本文给出了一种无线传感网络路由算法,构建了无线传感网络的应用模型,对节点的能耗进行了分析,给出了基于簇头的信息路由策略,并对簇头的动态更新理念进行了描述。本文方法丰富了无线传感网络路由研究,具有一定的参考价值与借鉴意义。     

基于改进遗传算法的无线传感器网络路由协议生成系统研究

无线传感器网络路由协议自动化生成技术是无线传感器网络自动化组网的重要组成部分,为了进一步提高无线传感器网络路由协议自动生成质量和效率,在建立无线传感器网络路由协议自动生成模型的基础上融入一种改进的遗传算法,该算法通过引进自适应交叉算子和变异算子把模拟退火算法融入其中,很大程度上扩大了测试数据搜索生成范围,一定程度上克服了遗传算法的早熟收敛现象。在上述工作的基础上,提出把无线传感器网络路由协议自动生成算法封装为动态链接库(.dll)供系统调用,采用B/S架构,MVC开发模式,ASP.NET语言等技术设计并实现了一款基于改进遗传算法的无线传感器网络路由协议自动生成系统并进行性能测试,测试结果表明系统运行稳定,在无线传感器网络路由协议自动生成质量和效率方面满足要求。     

基于无线传感网络精细农业系统盲检测

针对精细农业网络的信息盲检测问题,在无线传感网络（WSN,Wireless Sensor Network）进行分簇处理的基础上,结合文献中面向精细农业的无线传感网簇内盲检测系统模型,本文给出了一种改进的量子蚁群优化-互相关算法（QACO-CA）。然后利用提出的QACO-CA算法对精细农业盲检测系统进行实验仿真。仿真表明：与传统蚁群盲均衡算法相比,改进的算法误码率明显降低,且在可接受的误码率范围内能恢复全部簇内传感器节点数据。     

无线传感器网络路由分簇协议研究

无线传感器网络与传统网络的特点不同,且与人们日常生活应用息息相关。无线传感器网络不能利用传统的路由协议,网络层的路由技术在无线传感器网络体系结构中非常重要。数据融合简单、拓扑管理方便、能量利用高效是分簇路由具有的优点,是当前研究非常热门的路由技术。文章分析了无线传感器网络分簇路由概念,着重对无线传感网络路由分簇协议的分类和协议系统进行分析,为路由无线传感器网络路由分簇协议的进一步研究提供参考。     

基于GA-ACO-BP的WSN数据融合算法实现

在无线传感网络中,为了提高多传感器数据融合性能,解决传感器电池频繁更换,延长网络生命周期,提出一种将遗传算法与蚁群算法相结合改进BP神经网络的多传感器数据融合算法(GA-ACO-BP)。GA-ACO-BP算法结合了遗传算法和蚁群算法的优势,传感器网络节点将信息通过LEACH协议对数据进行融合处理,降低数据发往Sink节点的传输量,减少数据传输造成的能量消耗。通过实验仿真显示,GA-ACO-BP算法和基于LEACH协议的算法、ACO-BP算法相比,该算法能减少需要传输的数据量,延长网络生存周期。     

一种改进的蚁群WSN路由算法

针对能量控制和拥塞控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,利用蚁群算法(Ant Colony System,ACS)对路由中最短路径加速收敛。为了促使网络节点能量消耗相对均衡,提出一种改进的蚁群路由算法。该算法将多蚁群挥发的信息素与网络节点剩余能量结合成算法控制因子,并且引入了多蚁群竞争机制来避免单一收敛。此算法能有效地控制网络拥塞,并使网络节点能量消耗相对均衡,延长了整个网络的生命周期,实现了高效路由与能量消耗的较优权衡。最后通过Matlab仿真实验验证了该方法的可行性,并给出实验结果。