Ad Hoc网络中信道自适应多径路由算法

针对自组织移动通信网络,研究了基于自适应调整和编码的多径路由算法。该算法根据信道条件和业务量优化分组在多条路径上的路由,实现整个网络平均分组时延最小的目标。考虑寻找路由以及存储路由表的代价和开销因素,多径路由限制为2条路径,使业务在最小代价路径和次小代价路径中分配。仿真结果表明,最多2条路径的信道自适应路由算法可以获得较小的网络时延。     

运用HTC解决延迟容忍网络路由问题

针对传统最短路径算法不适用于延迟容忍网络(DTN)路由选择以及DTN路由选择的特性,提出了一种基于跳数、权值随时间变化(HTC)的最短路径算法. 该算法的设计不仅考虑到节点间空间因素,还考虑了无线链路的时间因素和该算法的复杂度与正确性. 仿真结果表明,与现有的最早接触(FC)路由算法以及最小预期时延（MED）路由算法相比,此算法可更有效地得到DTN中时延最短的路径.     

自组网中基于定位信息的多径路由算法

针对移动自组网中,网络节点的移动性和拓扑结构的易变性,提出了一种基于位置信息的节点不相交多路径路由算法(GNDMR).该算法利用网格中节点的地理信息,选择稳定的节点不相交多路径路由,有效减少了路由发现泛洪的频率和网络开销,并对该算法基于相似性因子进行了优化(GNDMR-OP),同时通过选择与最短路径相似的不相交路径的优化方法,在增加路径可靠性的同时也减少了分组传输的端到端时延.仿真结果表明,该算法采用的节点不相交路由有着良好的可靠性,GNDMR和GNDIVIR-OP的性能超过了单路径路由协议(AODV)和节点不相交多路径路由协议(NDMR).     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进, 解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷, 提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法. 该算法以着色图为路由分析模型, 以最短路径和链路状态作为路由指标, 以最小累积干扰为信道分配指标, 优先接入空闲授权信道, 否则利用功率冗余接入, 发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法. 仿真研究结果表明了该算法的有效性, 与现有路由算法相比, 提高了网络吞吐量, 降低了丢包率和端到端时延.     

稀疏移动网络中时延软约束的低能耗路由算法

针对稀疏移动网络中能量高效的数据传输问题,提出一种满足时延软约束的路由算法.将多个时隙的静态网络拓扑建模为虚拟的空时图模型.该空时图模型既包含网络拓扑在每一时隙的连通信息,也包含由移动性引起的链路变化信息.重新定义端到端的路由问题为寻找一条低能耗空时路径,并满足时延软约束.根据重新定义的路由问题,提出一种满足时延软约束的低能耗路由算法.仿真结果表明,该算法可以实现能量消耗与传输时延的权衡.     

基于负载均衡的M2M网络多径路由算法

针对现有多径路由算法中存在的路径间干扰问题,通过屏蔽干扰节点,建立非干扰路径。同时,为了均衡网络能量消耗,根据每条路径当前的性能指标值,对源节点流量负载进行合理分配,从而延长网络生存周期。仿真结果表明,基于负载均衡的多径路由(Z-LBMR)算法相对同类型的路由算法在分组投递率、平均端到端时延和网络生存周期方面都有明显改善。     

低占空比无线传感器网络中节点自适应休眠机制

针对低占空比WSN网络存在着能量消耗不均、网络工作时长等问题,提出一种节点自适应休眠算法.该算法能够根据无线链路状况,自适应地调度节点休眠时隙和工作时隙,保证在时延约束条件下网络的整体能耗最小.在自适应休眠机制加入能量感知,使无线路由根据节点的剩余能量自适应调整,均衡各节点能耗,提升WSN网络的工作时长.经仿真分析发现,该算法能够在满足传输时延的同时,有效地减少工作时隙并降低能耗,从而提升网络的工作周期.     

无线传感器网络中基于能量模型的簇结构算法

针对分布式无线传感器网络能量消耗和数据通信实时性问题,利用无线传感器网络的特点,提出了新型的蚁群路由算法,即基于Energy*Delay模型的蚁群算法（E&D ANTS）.算法中人工蚂蚁通过在线延迟的方式进行数据交换,并收集邻居节点状态和网络路由信息,以此建立起最佳路由表,使得在每次传输固定大小的数据和消耗相同能量的情况下数据包传输时延最小.由于在无线通信系统中,能量消耗和传输时延是两个相互对立特征量,在此运用加强学习(RL)的方法来训练该模型.通过仿真试验与传统的LEACH和PEGASIS路由算法比较,结果表明,该算法的有效性比LEACH算法提高12倍,也优于PEGASIS算法3倍左右.     

稳定路径的Ad hoc网络QoS路由算法

移动Ad hoc网络中节点移动或能量耗尽会使得建立的QoS路径断裂而需重构路由,造成通信中断,对实时业务造成严重影响,提出了一种基于路径稳定性的QoS路由算法.该算法采用网络探测技术,综合考虑链路和节点稳定性,选择一条最稳定的路径进行通信,并实时监测路径状态变化,有效降低通信中断的概率.仿真表明,该算法有效改善了分组传送成功率、时延抖动等网络性能.     

基于能量平衡的无线传感器网络非随机分簇算法（英文）

无线传感器网络(WSNs)路由协议的设计受到传感器的节点特征、网络行为和应用需求等的影响,网络拓扑结构的变化对节点之间通信路径的影响非常关键。分簇是减少能量消耗和增强网络可扩展性的一种有效的拓扑控制技术。为了节约能耗,提出了能量平衡的非随机分簇算法。该算法采用最小能量分簇技术形成簇群,利用最小的通信距离来选择最优的簇头(CH)。仿真结果表明该算法延长了网络寿命,与集中式的LEACH-C算法相比,提高了能量利用效率。     

认知视角下能量感知的ZigBee网络树型路由优化算法

为解决ZigBee Cluster-Tree路由算法路径选择不优的问题,提出了一种能量感知的ZigBee树型路由EZTR(Energy-Aware ZigBee tree routing)算法.该算法利用每个节点感知的地址信息,按照ZigBee网络树型结构计算下一跳邻居节点到目的节点之间的跳数可避免网络的环路效应,通过引入认知概念,在跳数集合中选出最短路径以降低跳数.在ZigBee网络节点能量的感知过程中,当所选路径存在低能量节点时,及时启用备用节点,从而避免节点因能量过度消耗成为失效节点.NS2(Network simulator version 2)仿真实验表明,EZTR算法可提高网络分组递交率,有效减少节点转发跳数和平均网络延时,减小网络整体能耗,为提高网络的实时性和延长网络生命周期提供理论支持.     

基于能量均衡的n分多路径路由算法

对于Ad hoc网络,多路径路由协议能够均衡负载,延长整个网络的生存时间.提出一种基于能量均衡的n分多路径路由算法,通过引入路径延迟因子、节点能量因子、评价因子,综合路由跳数、节点的剩余能量、路径拥塞度等因素来选择有效的多条路径转发数据.仿真结果表明：本算法能使网络中各节点能量均衡消耗,最大化网络的生存时间.     

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.     

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。     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

深空骨干网中位置辅助的能量优化路由策略

针对深空骨干网长距离、高能耗和设备性能有限的特点,分析了此背景下能量路由的理论依据,提出了一种位置辅助的能量优化路由策略(LAEOR). 该策略利用了全网位置信息,考虑了通信设备的性能,引入了阈值滤除的方法来设计和优化路由.仿真结果表明,LAEOR在提高信息的成功传输率和减小网络能量的消耗和传输时延的同时,有效地解决了网络能耗不均的问题.     

潮间带无线传感器网络路由算法

以潮间带无线传感器网络（IT-WSN）为例进行深入研究,提出期望剩余传输次数（PRTX）算法.PRTX算法充分考虑网络端到端延迟时间、节点剩余能量、邻居节点之间的距离,以及链路质量,形成一个综合性的路由判据,并利用指数加权平均算法加强路由选择的稳定性.仿真实验结果表明,PRTX路由算法在网络生命周期上比经典算法期望传输次数（ETX）提升了约19%,保障了较高的收包率,并且在节点通信距离变化时具有较好的性能稳定性.同时仿真实验与实际实验都表明,PRTX算法在网络端到端延迟时间上比经典的ETX算法降低了约10%,并提升了网络能量消耗的均衡性.     

基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法

为了减少WSN网络中数据传输量、优化无线传输距离,提出了一种基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法.该算法构造数据融合树并根据WSN网络的传输特点改进了蚁群算法,考虑了路径偏转角对路由的影响,调整节点选择概率;同时对最优的多个路径更新信息素,以提升最优路径的全局搜索能力.在WSN网络节点能量消耗、传输延迟方面与经典算法对比,发现该算法能够有效延长网络的生命周期、降低节点能耗,并能改善网络负载均衡.