WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

移动无线传感器网络的能耗均衡路由算法研究

研究了节点移动的无线传感器网络的路由问题,提出了一种能耗更为均衡的改进路由算法.在经典分簇路由算法的基础上进行了改进：一是簇结构的范围限制在自由空间模型的传输临界距离d0半径范围之内,较小范围的簇结构在移动环境能相对保持稳定,还能节省数据传输的能耗;二是簇头采用了复合权值的方式进行选择,权值不仅考虑节点能量,还考虑节点的移动速度和聚集性.仿真实验证明改进后的算法有效提高了无线传感器网络的能耗均衡性,延长了网络的生存时间,节点的数据发送成功率相对于经典分簇路由算法也得到了较大提高.     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

WSN路由节点优化分布设计的免疫克隆算法

对于无线传感器网络(WSN)路由节点的优化分布设计,人工免疫进化算法存在几何选择区域局限,为了缓解此问题,避免系统收敛于局部最优解,提出一种基于免疫克隆算子的设计方案。根据WSN节点覆盖原理,构建WSN路由节点自适应人工免疫分布模型,用免疫平衡机理计算染色体在每个节点部署网格中的信息浓度概率,采用克隆检测算法监测WSN网络中节点冗余浓度,以使每个WSN路由节点辐射信息素最大化,突破几何选择区域的限制,实现最优节点部署和覆盖。仿真实验表明,新算法能提高网络连通性和节点利用率。     

大面积森林防火监测中的传感器网络能量均衡路由算法

将传感器网络应用于大面积森林防火监测中．利用蚁群算法的思想，在信息素修改中考虑整个网络的能量损耗以及每个节点的能量损耗，使得整个传感器网络在生存期、能量的有效性等诸多方面得到的改善．最后通过仿真实验对算法的优越性进行了验证．     

一种基于能量均衡的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络节点能量有限的特征,在研究现有算法的基础上提出了一种基于能量均衡的分簇路由算法CRAE。新算法在簇首选择时引入了节点剩余能量与邻节点平均能量参数,同时在通信中综合考虑了最小跳数与中转节点的能量问题。实验结果表明,该算法有效均衡了网络能耗,延长了网络生命周期。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

WSN中基于虚拟网格的分簇路由算法

为了延长无线传感器网络生命周期,降低通信时延,提出一种基于虚拟网格的分簇路由算法CRVB。该算法将监测区域划分为若干虚拟网格,同一网格内节点自组织成簇,分布式地构建生成树进行路由,从而减小簇内通信代价。根据节点剩余能量启动计时器选取本地簇首,采用多跳的方式完成与基站通信,可避免能耗的不均衡。同时,均衡的网格分簇,能保证较低的通信时延。实验结果表明,CRVB算法在延长网络生存时间和降低通信时延方面优于LEACH和PEGASIS算法。     

基于CACO的WSN中QoS组播路由优化研究

随着无线传感器网络的广泛使用,提出了如何在无线传感网络中实现QoS效率的问题。针对无线传感器网络的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的方法。该算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,求解QoS组播路由速度快,延长了网络寿命。仿真结果表明混沌蚁群算法求解无线传感器网络的QoS组播路由的可行性和有效性。     

基于Zigbee网络的路由算法研究

本文针对基于Zigbee网络的路由算法进行相关研究,并分析其优缺点。     

基于蚁群算法的无线传感器网络改进CTP路由协议

针对农业大棚无线传感器网络监测系统出现的节点负载不均衡、负载大的节点寿命短、节点间链路质量差、丢包和误码较为频繁、数据包时间延迟较严重等现象,利用蚁群能够发现从巢穴到食物源之间最优路径的特性,提出一种新的蚁群汇聚树路由协议ACA-CTP(Ant Colony Algorithm Collection Tree Protocol)。该算法将蚂蚁信息素、节点间链路质量、数据包时延等3个指标作为算法优化因子,改进蚁群算法的路径概率选择策略,并将改进后的蚁群算法与CTP路由协议相结合,在TinyOS平台上使用NesC语言实现新的路由协议。ACA-CTP路由协议利用改进后蚁群算法的全局寻优能力和快速收敛性,在源节点和目的节点间选择最优路由路径,保证监测数据实时准确地传输至监控平台。仿真结果表明:该算法延长了网络生存周期,降低了数据包传输时延和网络丢包率。     

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,提高定位精度。     

基于DHT的Kademlia路由算法改进

Kademlia是一种基于DHT的路由算法。针对该路由算法在热点资源查找定位方面所存在的问题,本文提出了一种改进策略,通过采用快速查表和权重设置对热点资源进行判断和缓存,从而提高系统的整体效率。仿真实验结果表明,改进后的Kademlia路由算法在一定条件下搜索性能优于原Kademlia路由算法。     

WSN中基于多路径路由的拥塞控制算法

针对WSN多路径路由的拥塞问题,根据快速转发数据和节能的原则,提出了基于多路径路由的拥塞控制算法（CCAMR）,CCAMR包含新路径建立、RBR与RER值获取及新路径撤销算法,通过建立新路径将拥塞区域的流量转移到负载较轻的区域,有利于避免和缓解重度拥塞．仿真结果表明,与CODA相比,CCAMR的丢包率和能耗更低,能够保证多路径路由下带宽分配的公平性,具有更高的拥塞解除效率．     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

WSN中基于虚拟网格的LEACH改进算法

针对传统分簇算法(LEACH)在选取簇头时,网络能耗消耗过快的问题,提出一种改进的分簇算法(U-LEACH)。该算法在簇头选取阶段,新增节点与传感器网络重心的距离和节点的剩余能量两个影响因子,优化LEACH算法中簇头节点的选取函数,保证簇头选取的合理性。仿真结果表明,改进的U-LEACH算法相比于原算法减少了网络的能量消耗,延长了网络生命周期。     

基于兴趣梯度和能量梯度改进的GPSR路由算法

针对贪婪周边无状态路由（GPSR）算法中能耗不均衡和高能耗问题,提出了一种基于兴趣梯度和能量梯度的改进的GPSR路由算法。首先,在查询消息沿路由路径的传输过程中,根据汇聚节点与事件区域节点发生数据内容的匹配程度,确立兴趣阈值和能量阈值;然后,当路由路径中的一些节点接近阈值,网络将运用右手法则和递归贪婪算法提前找出一条新的路由路径到目标区域,从而使节点负载相对均衡。仿真实验结果表明,改进的算法减少网络能耗和延长网络的生存周期。     

无线传感器网络权值分簇路由协议改进

无线传感器网络是一种无线自组织网络,它由大量能量有限的传感器节点组成。怎样节省能量,高效利用能量,能量负载平衡是延长无线传感器网络服务寿命的重要技术。该文首先分析了典型的无线传感器网络路由协议,随后提出在GSEN协议基础上,利用权值分簇算法改进簇首,从而得到一个全新的高效的分簇路由协议。用MATLAB对LEACH,GSEN,以及改进后的GSEN进行仿真,模拟仿真结果显示,该方案能更好地提高网络寿命。