改进的ZigBee网络路由算法

针对ZigBee网络AODVjr路由算法路由发现过程中的RREQ分组大量洪泛问题,提出一种改进的ZigBee网络路由算法。改进算法中通过采用AODVjr算法和树路由算法相结合的方式,对RREQ分组的传输范围和大致方向进行控制,同时改进算法中也考虑了节点的剩余能量,路由选择的时候尽量避开剩余能量较低的节点。仿真结果表明,改进算法能有效地节省网络的总体能量消耗,实现网络负载均衡,最大化网络的生存时间。     

基于分簇机制的ZigBee混合路由能量优化算法

针对ZigBee路由协议没有很好结合AODVjr(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing Junior)和Cluster-Tree算法的问题,从网络能量优化的角度出发,文中设计了一种基于分簇机制的ZigBee混合路由算法——CLZBR算法,簇间采用AODVjr算法,簇内采用Cluster-Tree算法,并通过计算目的节点的父节点地址等方法,减少网络中冗余的RREQ(Route Request)分组,降低能量消耗;同时为了避免簇首由于能量过度消耗而成为失效节点,该算法提出备用节点的概念,当簇首能量过低时代替簇首以保证网络的稳定性.仿真结果表明,CLZBR算法相对ZigBee混合路由算法在包投递率、路由开销百分比和网络剩余能量百分比方面都有明显改善.     

基于ZigBee的AODVjr算法研究

ZigBee网络的AODVjr算法在路由发现过程中存在大量路由请求包(RREQ)分组洪泛的问题.为此,结合节点能最和Cluster-Tree 算法,提出一种改进的AODVjr算法.在路由选择时尽量避免能量较低的节点,并对RREQ分组的大致方向和传输距离进行控制.仿真结果表明,该算法能有效降低网络总体能耗,合理分担网络负...     

改进的ZigBee网状网络路由算法研究

针对ZigBee网络中AODVjr路由算法存在节点死亡率高、网络能耗大的问题,结合节点的存储结构、能量和链路质量特点,提出一种改进的ZigBee网状网络路由算法F-AODVjr。在路由发现之前,利用路由节点自动维护的邻居表寻找目的节点,以降低因路由请求(RREQ)分组寻址目的节点导致的能量消耗。在路由发现阶段,通过改进AODVjr路由算法的最短路径寻址思想,设计含有路由跳数、节点剩余能量和链路质量的路由算法,寻找具有最低路由成本的优化路径。仿真结果表明,F-AODVjr路由算法可以有效降低网络整体能量消耗,提高节点生存率及数据分组成功投递率。     

能量高效的ZigBee路由算法

研究无线网络能耗优化控制问题,传统的AODVjr路由算法通过洪泛路由请求分组(RREQ)来实现路由查找和记录,利用目标节点对最先到达的RREQ分组做出响应选择出最优路径.上述方法只有目的节点才能发送RREP分组,虽可避免无效的RREP分组出现和循环问题,但寻找路由方式需要大量的路由开销,造成网络拥塞,且没有保护剩余能量低的节点,引起通信效率低的问题.针对ZigBee传感网络路由算法的不足,为降低网络节点能量消耗,提出了一种能量高效的路由优化算法,充分利用邻居表信息及簇树分布式地址分配机制,转发数据分组并控制路由请求分组(RREQ)的传播方向,通过节点路由代价及能量等级避免关键节点的能量过度消耗,有效均衡网络能耗.仿真实验验证,改进算法有效地均衡了网络能耗,延长了网络的生命周期.     

基于能量均衡的ZigBee路由算法优化

为了实现ZigBee网络的能量均衡,延长网络生存时间,针对现有基于能量均衡的ZigBee网路路由算法的不足,根据节点父子和位置关系适当控制RREQ包转发方向,提出了针对RN-节点改进邻居表使RN-节点具备路由功能,并定义了考虑因素全面的路由代价和能够实时更新的节点能量等级,从而实现了AODVjr路由算法和Cluster-Tree路由算法基于能量均衡的真正结合。通过仿真与原算法和现有的基于能量均衡的路由算法进行比较,比较结果表明了优化的ZigBee网络总体能量消耗与死亡节点出现时间和数目。     

ZigBee传感网络Cluster-Tree改进路由算法研究

ZigBee技术的无线传感器网络是基于分布式地址分配的一种支持拓扑变化、节点移动的新型无线传感网络,拥有强大的自组网能力.针对ZigBee网络的Cluster-Tree算法对簇首能量要求高及节点间非最佳路由的问题,结合节点能量分析提出新的簇首产生办法,并结合AODVjr算法的思路来寻求节点间的最佳路由.仿真结果表明,改进的算法能够有效地提高数据发送成功率,降低网络中的死亡节点数,减小端到端的报文传输时延,提高网络的使用价值.     

基于ZigBee的无线传感网络Cluster-Tree算法研究

ZigBee技术的无线传感器网络是基于分布式地址分配的一种支持拓扑变化、节点移动的新型无线传感网络,拥有强大的自组网能力。针对ZigBee网络的Cluster-Tree算法对簇首能量要求高及节点间非最佳路由的问题,结合节点能量分析提出新的簇首产生办法,并结合AODVjr算法的思路来寻求节点间的最佳路由。仿真结果表明,改进的算法能够有效地提高数据发送成功率,降低网络中的死亡节点数,减小端到端的报文传输时延,提高网络的使用价值。     

一种能量高效的非均匀分簇算法

针对无线传感器网络中的能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效的非均匀分簇算法--EUCA。算法采取基于节点剩余能量的簇首选举策略,簇首采用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,在构建簇间路由树时,综合考虑了邻近簇首的剩余能量、簇成员数目、相对自身的距离和相对基站的距离,以此来均衡簇首能量损耗。仿真结果表明,该算法有效均衡了网络能量损耗,延长了网络的生存周期。     

ZigBee网络Cluster-Tree优化路由算法研究

通过分析ZigBee协议中Cluster-Tree和AODVjr算法的优缺点,提出一种基于Cluster-Tree+AODVjr的优化路由算法。该算法利用ZigBee协议中的邻居表,通过定义分区来确定目的节点的范围,从而控制广播RREQ分组的跳数,防止无效的RREQ泛洪。此优化算法能够有效地减小路由跳数,缩短传输时延,减少网络中死亡节点的数量,提高数据传送的成功率。     

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题,提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头;没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中,从而将整个网络划分为大小不等的簇;然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径;通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。仿真结果表明,该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗,从而延长网络的生命周期。     

ZigBee中改进的Cluster-Tree路由算法

针对ZigBee网络的Cluster-Tree算法对簇首能量要求高、选择的路由非最佳路由等问题,结合节点能量分析和节点邻居表,提出一种改进的簇首生成方法,利用AODVjr算法为节点选择最佳路由。仿真结果证明,与原Cluster-Tree算法相比,改进的算法能有效提高数据发送成功率,减少源节点与目标节点间的跳数,降低端到端的报文传输时延,提高网络的使用价值。     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法 ——PUDCH算法

能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良.     

ZigBee路由算法的研究与改进

重点研究了ZigBee网络层的路由协议,分析了cluster-tree和AODVjr两种路由算法的优缺点.针对原算法中簇间相邻节点路由效率低的问题,提出了一种基于邻居表和邻居节点的路由改进方法,并通过仿真实验对比分析了改进前后的实际效果.实验表明改进后的路由算法减少了ZigBee节点间路由的跳数和延迟,提高了路由效率.     

扰动粒子群优化的SDWSN路由算法

针对分布式路由算法在软件定义无线传感器网络中应用时能量消耗大以及簇头能耗不均衡问题,提出一种基于扰动粒子群优化的能耗均衡路由算法tPSOEB。该算法通过考虑节点的剩余能量、位置和能量均衡信息选择簇头,并引入扰动改进粒子群算法的搜索性能,然后用非均匀分簇的思想来构建大小不等的簇,每周期进行一轮全局分簇和[k]轮局部簇头更新,节省分簇时的能量消耗。在簇间路由建立时,根据链路能耗、节点剩余能量和簇内节点数,采用集中式方式构建最短路由树。仿真结果表明,tPSOEB能显著提高网络的能量使用率,延长网络寿命。     

一种基于最小生成树的非均匀分簇路由算法

分簇式路由是无线传感器网络路由协议研究的重点,本文提出一种新的基于最小生成树的非均匀分簇路由算法,该算法利用EECS路由协议产生大小非均匀的簇,簇内结点通过单跳的方式将数据发送给簇首结点,所有簇首结点构成最小生成树路由网络,并通过树内结点的多跳通信,最终将数据发送给sink结点.实验证明,本文算法与EECS相比能够更加有效地降低整个网络的能量消耗,延长网络的生命周期.