基于定向扩散路由协议的改进

介绍了无线传感器网络中的定向扩散路由协议.针对该协议在能效方面的不足进行研究,提出一种能源高效的协议IDD.采用自由空间模型,通过控制探测数据的扩散范围,引入路径代价函数实现能量的高效利用.理论分析和仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,IDD协议降低了网络中节点的能量消耗,延长了网络生存期.     

一种改进的无线传感器网络定向扩散协议

针对定向扩散协议发送探测数据分组阶段的能量消耗,对定向扩散协议进行了改进.该算法考虑了节点的剩余能量,在转发数据包之前,对转发该数据包所需的能量和邻居节点的剩余能量进行比较,选择剩余能量足够的邻居节点作为转发节点.仿真结果表明,该算法能有效地减少因节点能量不足而产生的丢包和重传,从而节省网络的总体能量消耗,延长了网络的寿命.     

WSN定向扩散路由协议的改进和实现研究

定向扩散路由协议（DD,Direeted Diffusion）是一种以数据为中心的典型的无线传感器网络路由协议,通信过程中,其采用传统的泛洪方式,会导致网络能量的大量开销。本文提出一种根据节点的信号辐射角度来发送兴趣,相邻节点只有在信号辐射角度范围内才能}I起兴趣扩散,否则拒绝兴趣扩散,以此降低网络能量消耗。改进后的定向扩散路由协议,通过仿真结果分析,与传统的定向扩散协议相比较,能缩小参与兴趣扩散的节点数目,缩小兴趣报文泛洪范围,减少了网络能量开销,延长整个网络的生命周期。     

基于节能的定向扩散水声传感器网络路由算法

在无线传感器网络中,经常采用洪泛协议寻找路径,但是洪泛形式容易造成信息内爆和重叠的现象。定向扩散（DD）利用兴趣传递,限制了节点的报文转发,性能优于洪泛协议。但是由于水声通信的复杂情况,传统的定向扩散不能实现能量的高效利用。结合水声信道特点,综合考虑了节点的剩余能量、传输距离以及转发跳数等因素,提出了一种自适应能量均衡定向扩散（Adaptive Energy Balance—DirectedDiffusion）路由算法（AEB．DD）。通过仿真实验证明,AEB-DD有效的延长了网络的生命期,降低了端到端的数据丢包率。     

基于蚁群算法的定向扩散算法研究

无线传感器网络中定向扩散算法周期性地进行探测分组扩散时采用的是洪泛方式,这样会给网络带来巨大负载,严重影响网络的传输性能。提出一种改进的蚁群算法并将其应用于定向扩散协议中,算法中将定向扩散中的梯度建立在蚁群的信息素与网络节点剩余能量基础上,在寻找优化路径的同时,使网络节点能量得到均衡消耗。通过仿真实验验证了新方法的可行性,仿真结果表明新方法有效地控制了网络节点能量的均衡消耗,延长了整个网络的生存周期。     

利用地理网格簇增强定向扩散协议

定向扩散协议是一种用于无线传感器网络的数据分发协议.在定向扩散中,兴趣和探测数据采用泛洪的方法在网络中散布,这将引起广播风暴导致网络能量的大量消耗.在网络中通过形成簇结构可以缓解广播风暴问题,每个节点利用本身的地理位置信息自组织形成虚拟地理网格簇,簇中仅有一个节点负责兴趣和探测数据的广播.模拟试验表明,这种方法有效地降低了网络的能量消耗.     

无线传感器网络定向扩散路由协议研究

定向扩散协议是一个典型的以数据为中心的路由协议。它具有很多的优点,但是也有一定的不足。在初始兴趣扩散阶段,由于采用泛洪方式,导致了很大的能量开销。为了减少泛洪所引起的能量开销,文中提出了一种改进的路由协议DD-RFA。即采用节点的射频角度来发送兴趣,邻居节点只有在射频角度范围内的才可以扩散兴趣,否则拒绝扩散兴趣。仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,有效地缩小了兴趣报文泛洪的范围,减少了参与兴趣扩散的节点数目,节省了能量。因此,改进的路由协议很大程度上节省了能量,延长了整个网络的生命周期。     

无线传感器网络路由协议分析与改进

定向扩散(directed diffusion,DD)协议的兴趣扩散和发送探测分组数据阶段,采用的洪泛方式能量开销较大.先对定向扩散协议进行研究分析,提出利用节点的区域信息控制兴趣数据包的转发和通过最佳跳数值控制探测数据的扩散范围.最后通过仿真验证改进的定向扩散协议具有更好的节能性和适应性.     

关于无线传感器网络节能问题的研究——基于定向扩散路由协议的改进的探讨

定向扩散路由协议作为无线传感器网络的一种重要的典型网络协议,是高能源有效性协议的代表。然而它有着明显缺点,那便是在初始和更新查询阶段存在着极大的开销。文章直接针对这个问题,以节能为目的,提出引入选择节点转发的方法来改进定向扩散路由协议。最后通过模拟实验得出的结果显示改进后的定向扩散路由协议能节省能量17.8%。改进后的定向扩散路起到了很好的节能效果。     

基于网络编码的定向扩散路由协议

提出一种新的基于网络编码的无线传感器网络定向扩散路由协议。在定向扩散路由建立的过程中利用随机线性网络编码,使中继节点对收到的分组进行网络编码后再转发,以减少网络中分组传输的次数,优化网络带宽利用率。基于网络仿真平台NS2的仿真结果表明,新协议的网络性能得到有效改善,节点的平均剩余能量和网络吞吐量有显著提高。     

基于梯度阈值和时延的定向扩散路由协议

针对定向扩散(DD)路由协议节点能量开销较大的问题,提出一种改进的DD路由协议,用于对探测分组的洪泛扩散进行分布式优化。通过定义梯度阈值限制源节点及每个转发节点的扩散广度,利用设定路径时延参数的方式控制扩散深度。仿真结果表明,改进协议能减少建立梯度时的数据信息包数量,提高节点能量利用率。     

一种自适应调整兴趣包转发概率的路由协议

DD协议是一个经典的无线传感器路由协议。针对该协议能效方面的不足,提出一种能量高效的协议——自适应数据转发扩散协议（ADTDD）。通过自适应地控制节点的转发概率实现能量的高效利用。理论和仿真结果表明,与传统的DD协议相比,ADTDD协议降低了网络节点的能量消耗,延长了网络的生存时间。     

基于簇首定向扩散的无线传感器网络路由协议研究

减少能量消耗,延长网络生存时间,是无线传感器网络中路由协议要考虑的重要问题;在对LEACH协议和定向扩散协议进行分析的基础上,针对这两种协议中存在的问题,提出一种基于簇首定向扩散(CHDD)的路由协议;该协议改进了簇首选择算法,在簇首与sink节点之间采用定向扩散算法,该协议可以有效地延长整个网络的生存时间,仿真结果证明该协议的性能改进。     

无线传感器网络定向扩散协议研究及改进

定向扩散是以数据为中心的路由协议,与无线传感器网络以数据为中心的特点相符合,有着传统的路由协议不具备的优势.但是定向扩散协议的一些缺陷会影响它在无线传感器网络中的应用.对定向扩散协议进行了研究分析,并对其初始阶段兴趣扩散的洪泛方式进行了改进,引入了一种更加节能和有效的兴趣扩散方式.最后通过仿真验证改进过的定向扩散协议具有更好的节能性和适应性.     

基于信息素扩散模型蚁群算法的无线传感网路由研究

为了快速适应无线传感器网络拓扑的动态变化和节点能量的有限性,本文采用信息素扩散模型,提出一种基于蚁群算法的路由协议.由实际和虚拟两种信息素共同指引路由包和数据包进行偏向性路径搜索.进一步,根据数据包传输情况,对信息素采取奖惩机制,从而为路由优化提供支持.基于TOSSIM平台的仿真表明,该协议在保证数据可靠传输的同时,有...     

基于蚁群的AdHoc网络分簇路由算法

无线AdHoc网络是一个多跳、临时性的对等移动自治系统,它由一组带有无线收发装置的移动节点组成。而路由协议是AdHoc网络体系结构中不可或缺的重要组成部分,因此路由协议的研究成为当前AdHoc网络研究的重点。针对AdHoc网络节点能量有限的特性,提出了一种基于分簇及蚁群的组合路由算法（CRBAC）。给出了分簇策略下的簇内簇间路由机制,簇内采用按需路由策略,将改进的蚁群算法应用到簇内路由机制中,通过扩散信息素选择能量高的邻节点均衡网络节点能量,而簇间采用尽可能简单的表驱动路由策略。仿真结果表明,该算法是合理的,不仅有效地减少了端到端时延,而且提高了网络的生存时间。     

WMSN中一种有效的地理路由空洞迂回算法

路由空洞问题一直是无线多媒体传感器网络的一个研究热点,针对地理位置路由的特点,提出了一种有效的空洞迂回算法BHRGR。该算法通过提前发送探测包获取空洞边界节点信息确定空洞位置,构建覆盖空洞的虚拟矩形以产生动态中间目的节点,形成有效的迂回空洞路径。仿真结果表明,该算法的路由平均跳数和能量消耗有明显的减少,而且能够有效地缓解路由空洞扩大问题,延长网络生存时间。     

一种无线传感器网络以数据为中心的QoS路由协议

提出一种以数据为中心的QoS路由协议(DDQP).DDQP支持两种QoS度量:可靠性和传输延迟;采用交叉层优化技术将传感器网络无线信道通信模型作为路由协议设计的依据,有效的节约了网络能源消耗;采用反压力重新路由机制在满足业务QoS的前提下尽可能均匀使用网络中节点的能源,不仅延长了网络生命期,而且有效的控制网络拥塞;采用以数据为中心的数据分发模式,具有良好的可扩展性.描述了DDQP设计的理论依据,并通过仿真实验验证了DDQP的高效可行性.     

带数据融合的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络以数据为中心的特点以及不同业务对QoS的不同要求,提出了一种结合数据融合的QoS路由算法(DAIQoS算法).该算法借鉴TopDisc协议的分簇路由过程对数据进行融合处理.在此基础上借鉴定向扩散(DD)协议中梯度路由的思想,通过维护簇内和簇间两个梯度场建立到sink节点的多条最短路径.选择既能满足数据的QoS要求,又能尽量时其进行融合处理的路径转发数据.仿真实验结果表明,DAIQoS算法能够在满足数据QoS要求的同时有效减少冗余数据,节约能源.