M ANET网络中节约能量的组播路由协议

从平衡节点能量消耗的角度出发,考虑无线广播的特性,提出了一种新的节约能量的组播路由协议。基本原理是,利用Wireselthier等提出的最小增量的思想,考虑不同节点能量消耗的不平衡,提出一种节约能量的multicast树构造算法,在使网络的总能量消耗减小的条件下实现节点能量消耗的分布平衡。协议通过区域预测机制来维护multicast树。     

一种在Ad Hoc网络中基于地理位置的节约能量的组播路由算法

在移动adhoc网络中,设计节约能量的组播路由算法是非常重要的,这是由于网络中的节点运行时所需要的能量来自于电池的有限供给。由于节点是可以移动的,这就要求节约能量的路由协议在本质上是分布式的,对于当前的节点状态是自适应的。论文提出一种基于地理位置的节约能量的组播路由算法,使得在满足带宽的同时,组播的能量消耗尽可能的少。其基本思想是:先由基本的组播算法生成一棵组播树,然后由组播树的每个非叶子节点根据其邻居节点的地理位置,动态地选择一些转发点,通过这些点以较小功率转发时可节约能量,以此优化组播树。     

基于能量有效的移动Ad Hoc网络路由算法

由于移动Adhoc网络中节点通常采用电池供电,一旦电源耗尽,节点就会被迫退出网络,因此降低节点的能量消耗对保证节点间链路稳定至关重要。给出了节点剩余能量的计算公式,基于节点剩余能量提出了一种能量有效的移动AdHoc网络路由算法MTMR,该算法能够延长网络的生命周期,并给出了该路由算法的寻径示例。     

基于能量有效的移动Ad Hoc网络路由算法

由于移动Ad hoc网络中节点通常采用电池供电,一旦电源耗尽,节点就会被迫退出网络,因此降低节点的能量消耗对保证节点间链路稳定至关重要。给出了节点剩余能量的计算公式,基于节点剩余能量提出了一种能量有效的移动Ad Hoc网络路由算法MTMR,该算法能够延长网络的生命周期,并给出了该路由算法的寻径示例。     

一种能量均衡的ZigBee网络路由算法

为进一步改善Zig Bee网络性能以及延长其网络生命周期,提出一种能量均衡的路由算法EARZ(an Energy-balance Routing algorithm for Zig Bee networks)。算法通过改进传统算法的数据传递路径,来调整网络的能量消耗。算法中,源节点和目的节点根据建立的节点能量警告值来选择合适的路径,在平衡网络能量的基础上使路径最短。对算法进行了仿真和实验测试,结果均表明算法比典型的路由算法AODVjr更能有效延长网络的生命周期。     

Ad hoc网络中一种最小功耗路由算法

Ad hoc网络中，节点能量及其消耗率影响网络的稳定性和整个网络的生命周期。提出了一个最小功耗的高效路由算法MPDR，综合考虑了移动节点能量及其传输能量消耗率，以提高整个网络的生命周期，保证提供可靠QoS服务。仿真结果表明提出的算法与已有的能量路由算法相比,具有最长网络生命周期。     

基于能量均衡的ZigBee网络树路由算法

针对ZigBee网络树路由算法中的路由非最优以及某些节点可能会因为业务量过大而过早耗尽电池能量的问题,提出一种改进的基于能量均衡的ZigBee树路由算法。改进算法中通过引入邻居表,考虑路由跳数使路由局部最优,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。     

一种蚁群竞争WSN能量均衡路由算法

针对无线传感器网络路由在能量控制和拥塞控制上的特殊要求，通过利用蚁群算法(ACS)对路由中最短路径的加速收敛的同时，兼顾网络节点能量均衡消耗，提出了一种新算法——AERA。该算法引入了多蚁群竞争机制，并将多蚁群挥发的信息素与网络节点能量参数共同构成路由控制因子。此算法能有效地控制网络拥塞，并使网络节点能量消耗相对均衡，延长了整个网络的生命周期，实现了高效路由与能量消耗的最优权衡。通过NS仿真实验验证了该方法的可行性，并给出了实验结果。     

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.     

带移动sink节点的WSN节能路由算法

针对无线传感网移动路由算法中能量消耗大且消耗不均衡等问题,引入移动sink节点,提出一种带sink节点的WSN节能路由算法(MSEERP)。该算法基于网格思想来分割网络,根据节点的剩余能量和离簇重心距离的加权和选举簇头,避免了剩余能量低的节点被选为簇头;通过可控移动策略调度sink节点接收簇头所收集的数据,可以节省网络能耗。通过仿真,详细分析了sink节点的移动速度、移动sink节点的数量以及加权系数α对MSEERP算法性能的影响。分析结果显示,sink节点的移动速度为5、加权系数α为0.6且移动sink节点的数量为1时,MSEERP算法性能最佳;MSEERP算法在网络的生命周期、总能耗和sink节点接收数据量3个方面都优于GAF和TTDD算法。     

Optimal topology control for balanced energy consumption in wireless networks

Hosts in wireless networks are usually powered by batteries, thus the lifetime of a network depends on the battery life of each individual host. One major solution to improve energy-efficiency is to minimize the total energy consumption. However, battery energy is a local resource, to save energy at each host and balance the energy consumption among all the hosts in the network appear to be more practical. In this paper, we prove that minimum weight incremental arborescence (MWIA) is the optimal solution for minimizing the maximum transmission power among a set of wireless nodes. We propose an algorithm that utilizes MWIA to construct a connected topology, called MWIA-based Topology Control(MWIA-TC) algorithm. We further apply MWIA-TC to the accumulated energy consumption. The theoretical analysis and experimental results show that MWIA-TC outperforms a well-known algorithm, Minimum Incremental Power (MIP), in both energy saving and network lifetime extension.     

一种带有可控阈值参数的分簇路由优化算法

针对传感网中大量冗余数据导致通信频繁中断的问题,提出一种带有可控阈值参数的分簇路由优化算法。引入蚁群算法中的适应度函数和启发式函数,使得下一跳簇首节点的选择更具针对性,实现网络路由树的建立与事件域节点的分布式成簇。利用可控阈值参数和变异系数对网络路由所选最短路径进行优化,保证节点能量消耗较低的同时全网延时最小,并通过全局信息素的更新策略抑制长链路的产生,以均衡全网能量并延长网络生存周期。实验结果表明,该算法与DMOA和MTTA算法在抑制网络能量消耗和延长网络生存周期方面进行对比,其性能指标平均提升了13.72%和12.06%。     

一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法

以均衡耗能为目标,考虑健壮性、可转发性和抗干扰性等因素,提出一种基于负载平衡树的多网关节点数据汇集路由算法(TBLB 算法).在多网关前提下,TBLB 算法结合节点能量和节点度形成以网关节点为根节点的负载平衡树,通过负载平衡树协调节点间的负载均衡,有效地降低节点的能量消耗.此外,节点根据路径性能评价因子W 进行路径选择和网关切换,进一步降低网络节点的通信开销,改善了网关节点的瓶颈问题.模拟实验结果表明,TBLB 算法能够有效均衡网络负载,对网络的能量消耗和网关节点接收到的数据包都有所改善.     

基于最短路径树的优化生存时间路由算法

为提高无线传感网的生存时间,提出基于最短路径树的优化生存时间路由算法(LORA_SPT).该算法引入节点分类概念,构造基于链路能耗因子、自身节点剩余能量因子、邻居节点剩余能量因子和类型权重因子等多个因子的权值函数.针对不同类型的节点采用不同的权重因子,最后利用dijkstra算法完成最短路径树,所有节点沿着最短路径树将...     

无线传感器网络能耗均衡路由模型及算法

在综合考虑传感器网络中节点链路接入、数据包传输能耗及节点剩余能量的基础上,提出了一种自适应能耗均衡路由策略,并给出了相应的数学最优化模型及求解算法.优化的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命.首先采用跨层分析的方法设计了符合传感器节点计算能力的分布式动态路由树生成算法及各节点的路由选择策略函数;然后通过构造一个双层规划模型使传感器网络的整体能耗趋向均衡,尽可能地延长网络寿命.一个数值例子说明,提出的路由选择策略、双层规划模型及求解算法是可行且有效的.     

基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略

针对环境监测、电网冰灾监测等大规模监测系统中监测区域覆盖广、传感器数量大等特性,为节约网络能耗以延长生命周期,提出了一种基于区域分簇的大规模无线传感器网络生命周期优化策略(RCS).该策略首先利用传感器节点的位置信息进行凝聚的层次聚类(AGNES)算法将大规模网络分区以优化簇首的分布;其次,候选簇首节点竞选簇首成功后进行不均匀分簇,同时加入时间阈值来均衡簇首节点的能耗;最后,采用簇间多跳路由,根据节点剩余能量、与汇聚点距离计算网络能耗代价来构建最小生成树进行路由选择.在仿真实验中,该策略与经典的低功耗自适应分簇(LEACH)协议和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法比较,簇首能耗平均分别减少了45.1%和2.4%,网络生命周期分别延长了38%和3.7%.实验结果表明,RCS在大规模网络中能有效均衡整体网络能耗,显著延长了网络的生命周期.     

认知网络能量感知及伽玛统计模型能量优化算法

为了提升分簇无线传感器网络的能量效率并均衡节点的能量负载,提出了一种认知网络能量感知及伽玛统计模型能量优化算法。首先,该算法提出基于认知无线电的信道能量感知模型,可以得到网络休眠模式和运作模式下网络的能量分布方程。接着,在多个中继网络场景中采用伽玛函数进行网络总能耗分析,并基于次级网络跳数与簇头总能耗关系提出能量优化策略,在均衡簇头能量负载的同时最小化网络总能耗量。实验仿真结果表明,在网络总能量消耗上,所提出的能量优化算法相比基于节能路由方案的认知无线电网络和基于多能量探测器的认知网络,节能效果分别提高了37.6%和12.2%,并且算法采用伽玛函数对网络能量分布的分析具有一定的准确性。     

LR-WPAN捷径式能量均衡树路由算法研究

针对LR-WPAN网络中ZigBee树路由算法存在的不足,在综合考虑单个节点的生存周期和整个网络能量消耗的基础上,提出一种捷径式能量均衡树路由算法。通过在节点中使用邻居表以及表中添加动态剩余能量标志位,结合路由跳数、节点和网络的能量状态设计路由算法。运用仿真实验与原始树路由算法进行分析对比,表明改进后的路由算法有效地降低了路由开销和网络节点间的延时,提高了节点存活率和路由效率,达到优化网络能效,延长网络生存周期的目的。     

无线传感器网络中基于融合贡献的传输延时分配算法

数据融合是降低无线传感器网络的冗余能耗、延长网络生存期的有效手段之一.传输延时的分配是数据融合中的重要问题,它对网络融合的效果和数据分组的传输延迟具有很大影响.提出了一种基于融合贡献的传输延时分配算法ACDA(aggregate contribution based delay-time allocation),量化了路由树中不同位置的节点对融合效果的影响,并依此按比例分配融合等待时间.算法充分考虑到了各节点在路由树中的位置差异性和节点间的相互影响.仿真结果表明,同现有的几种延时分配算法相比,ACDA能够更加有效地改进数据融合效果,提高网络实时性.     

Distributed topology control algorithm on broadcasting in wireless sensor network

Topology control can enhance energy efficiency and prolong network lifetime for wireless sensor networks. Several studies that attempted to solve the topology control problem focused only on topology construction or maintenance. This work designs a novel distributed and reliable energy-efficient topology control (RETC) algorithm for topology construction and maintenance in real application environments. Particularly, many intermittent links and accidents may result in packet loss. A reliable topology can ensure connectivity and energy efficiency, prolonging network lifetime. Thus, in the topology construction phase, a reliable topology is generated to increase network reachable probability. In the topology maintenance phase, this work applies a novel dynamic topology maintenance scheme to balance energy consumption using a multi-level energy threshold. This topology maintenance scheme can trigger the topology construction algorithm to build a new network topology with high reachable probability when needed. Experimental results demonstrate the superiority of the RETC algorithm in terms of average energy consumption and network lifetime.