基于动态规划的无线传感器网络的路由算法

路由问题是无线传感器网络中的核心问题之一,其数据传送的多跳特点使得非常适合用动态规划的原理来设计传感器网络的路由算法.基于动态规划,通过节点跳数生成算法为传感器网络中的每个节点赋一个表示到Sink点跳数的节点跳数值,并分析了传感器网络的拓扑结构特点,然后给出了无线传感器网络中寻找从源到汇满足不同设计目标的最小跳数(MinH)、最小跳数最大剩余能量(MinHMaxRE)和最小跳数最小费用(MinHMinC)3种路由算法.探讨了最小跳数最小费用路由与最小费用路由之间的关系,并给出了判断最小跳数最小费用路径就是最小费用路径的一个充要条件.算法的能量消耗分析表明,所给路由算法能实现大幅度的能量节省.     

井下无线传感器网络最小跳数路由改进算法研究

针对经典无线传感器网络最小跳数路由算法存在节点能耗高、网络生存周期较短的问题,提出了一种最小跳数路由改进算法。该改进算法在梯度场建立阶段设置节点延时计时器;在数据传输阶段综合考虑节点能耗的有效性和均衡性,依据能量代价函数,动态选择唯一中继节点,构建一条从信源节点到Sink节点能量代价最小的路径。仿真结果表明,该改进算法进一步降低了节点能耗,延长了网络寿命,能够满足井下无线传感器网络路由需要。     

基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

基于最小跳数的无线传感器网络路由协议

高效地实现路由转发是无线传感器网络路由设计的一个关键点。该文在现有基于簇的分层路由机制的基础上,提出一种基于最小跳数的路由转发模式,其核心是在建立的簇中采用最小跳数路由算法。该算法简单、易扩展,簇内节点只要记忆各自一跳范围内的转发节点集,就能沿最短路径向簇首发送数据。仿真结果表明,该模式节能效果较好,延长了网络寿命。     

低能耗最小阻力组播路由算法研究

阐述了跳频无线传感器网络的概念;综合考虑无线链路阻力和数据转发跳数因素,设计了一种适用于跳频无线传感器网络的组播路由算法,即低能耗最小阻力组播路由算法;最后对该组播路由算法的性能进行了分析。     

一种改进的无线传感器网络最小跳数路由协议

针对无线传感器网络最小跳数路由协议数据包多路径冗余传输,能量消耗不均衡等问题,提出了一种改进的无线传感器网络最小跳数路由协议。该协议通过引入侦听机制在网络中建立传输路径,同时采用一种新的能量均衡策略解决关键节点能耗过快的问题,以有效延长网络寿命。通过自主研发的无线传感器网络仿真平台进行仿真,比较最小跳数路由协议和改进协议的性能。实验结果表明:改进协议能够很好的均衡网络能量消耗,提高网络能量有效性,延长了网络寿命。     

基于精细化梯度的传感器网络节点距离测量

定位在无线传感器网络中具有极其重要的作用,而距离测量往往是定位的前提、寻求低成本、低开销、高精度的分布式传感器网络节点距离测量算法是本文的主要目的.根据无线传感器网络最小跳数梯度场中节点精细化梯度值的分布特征,提出了一种基于精细化梯度的传感器网络节点距离测量方法DV-FGI.与DV-hop算法相比,DV-FGI保留了DV-hop算法低成本、低开销的优点,具有更高的测量精度,并将节点距离测量分辨率从节点有效通信半径提高至网络节点间距.理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果.     

无线传感器网络的能量均衡路由算法

针对大部分无线传感器网络路由协议只能实现局部能量均衡的问题,提出一种改进的能量均衡路由算法,把传感器网络构建成按最小跳数分层的网络,利用节点直接传输和逐跳转发相结合的混合传输策略,在多跳传输时,使用改进的基于多路径路由的最大能量路径算法。仿真结果表明,该算法能有效延长网络的生存时间。     

伪三维的地理位置无线传感器网络路由算法

针对实际应用中传感器网络大多分布在山地丘陵等起伏地势环境下,在研究基于地理位置路由算法的基础上,结合无线传感器网络分布的地势环境,提出了伪三维的地理位置无线传感器网络路由算法。该算法利用电子地图,计算节点间沿起伏地势的近似最短路径,路由过程中根据地理位置信息选择下一跳时,用当前节点和邻居节点到目标节点在起伏地势上的最短路径代替空间欧氏距离。实验仿真证明,与目前使用较多的三维贪婪路由算法相比,该算法能有效减少数据在转发过程中的路由跳数。     

基于路径质量的无线传感网路由协议

基于跳数的无线传感器网络路由协议因实现简单、延迟少和易维护等优点,一直以来受到广泛关注。在分析现有基于跳数的路由协议的基础上,对最小跳数路由算法的选路标准进行了改进,提出了一种基于路径质量的无线传感网路由协议,采用跳数、综合链路质量和节点能量作为路径质量的度量指标。使用OMNET++网络仿真软件进行了仿真实验,实验结果表明：改进后的路由协议有效地提高了网络分组的投递率,降低了网络的能耗。     

无线传感器网络QoS路由的研究与仿真

无线传感器网络要求支持多种业务的差别服务和全网范围的资源有效利用,QoS路由是解决该问题的关键技术之一.在分析无线传感器网络QoS 路由问题的基础上,对定向扩散(Directed Diffusion,DD)进行扩展,提出了一种组合利用路径节点最小能量和最小跳数信息的分布式QoS 路由算法,并建立了仿真模型.仿真结果表明,与传统DD比较,网络生存期可提高500%;不同比例的混合业务模式下,可很好的支持不同业务的资源需求分配,达到全网能耗均衡.     

UWSNs中基于深度的抑制空洞路由优化算法

针对传统的水下无线传感器网络(UWSNs)的位置路由存在路由空洞问题,提出了基于深度的抑制空洞路由(DSVR)的UWSNs路由协议.DSVR协议通过融合跳数、物理距离和邻居数多个指标决策路由.为了提高通信可靠和缓解路由空洞,DSVR协议选择具有最小跳数路径、最少邻居数的节点作为下一跳转发节点.同时,DSVR协议利用定时器抑制冗余数据包.仿真结果表明:提出的DSVR协议能有效地提高数据包传递率,并降低端到端传输时延以及能耗.     

MHR无线传感器网络梯度场动态调整策略

为了适应无线传感器网络的动态拓扑结构特性、提高数据汇聚的可靠性,MHR无线传感器网络的最小跳数梯度场应该实时动态更新。为节省能量,节点可实时监听其梯度化邻居节点信息并据此动态调整其拥有的最小跳数值,以实现MHR无线传感器网络最小跳数梯度场的廉价动态实时更新。理论分析和仿真结果表明该方法在无线传感器网络物理拓扑结构不发生大规模突变的状态下具有良好的效果。     

基于梯度化邻居节点信息的传感器网络性能优化*

由于路由控制粒度粗,传统最小跳数路由无线传感器网络模型MHR存在数据汇聚可靠性差和能量有效性低等问题,需进一步完善。为改善传统MHR网络的性能,提出一种高效可靠的最小跳数路由无线传感器网络模型MHR-ER,在MHR网络的基础上,通过提取网络梯度化邻居节点信息作为路由精细化控制的依据,通过限制最小跳数梯度场梯度层次宽度以保证数据汇聚的高可靠性,通过限制数据分组的各跳转发节点数以提高数据汇聚的能量有效性。理论分析和仿真结果表明,与MHR网络相比,MHR-ER网络具有极高的数据汇聚可靠性和较好的能量有效性,有利于推动最小跳数路由无线传感器网络的实际应用。     

基于井下异构无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

为了满足矿井安全生产和监测需要,针对井下巷道特殊环境和异构无线传感器网络特点而提出一种改进DV-Hop定位精度的解决方案。该方案考虑了井下节点分布不均匀和平均跳距之间的偏差度对定位精度的影响,在选取跳数和平均跳距的过程中均引入了一个筛选因子,从而得到更加精确的平均跳数和平均跳距,以达到提高定位精度目的。仿真结果表明:该方案能有效提高DV-Hop算法定位精度,更加适合井下弯曲复杂场景的定位。     

无线传感器网络跳数优化非均衡路由算法

针对多跳层次性路由算法中存在的距离基站较近的节点因数据通信负载过重而导致死亡速度过快的问题,提出一种无线传感器网络跳数优化非均衡路由（Hop Optimized Unequal Clustering Routing,HOUCR）算法。HOUCR建立基于最优跳数的路由路径,减小每回合网络能量消耗;通过能量均衡产生非均衡的簇,解决“热点”问题。仿真实验表明,HOUCR能够减小并均衡网络能量消耗,延长了网络寿命。     

基于隶属云蚁群算法的长链型无线传感器网络路由优化

针对用于监测系统的长链树状无线传感器网络数据传输的实时性和高可靠性等要求,并考虑到近汇聚节点处易形成"漏斗"等问题,本文提出用基于云模型的多蚁群算法对无线传感器网络路由进行跨层优化的设计思想。算法通过种群间信息素的相互作用并行地完成路径的搜索并及时对信息素进行更新,在搜索的过程中把节点的时延、跳数、负载及分组成功率作为路径的启发值,利用多规则云发生器对更新策略中的信息素残留系数和信息素强度进行自适应调整。仿真结果表明,该路由算法能够保证无线传感器网络具有很强的实时性、可靠性及鲁棒性,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制。