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.     

水下传感网络能量均衡与时延优化深度路由协议

水下传感器节点的精准位置信息很难获取,因此基于地理位置的水下传感器网络路由协议在水下三维空间中很难广泛应用,基于深度信息的路由协议DBR(Depth-Based Routing)只需要掌握节点深度信息就可以实现有效的数据转发,克服了需要精确地理位置的约束,但是传统 DBR协议采用了洪泛传播机制,增加了水下传感器网络的冗余数据包,导致能量消耗过多且分布不均衡,从节点能量耗费均衡和数据包传输时延优化的角度,提出了基于水下传感器节点能量均衡与延时优化的DBR优化改进策略,根据传感器邻居节点的深度值以及剩余能量水平决定各个邻居节点的转发概率。仿真结果验证了改进后的深度路由协议在数据传输成功率和能耗均衡性能等方面均优于传统的DBR协议。     

基于分层的河流水下传感器网络路由算法

为了获取传感器节点的实时位置,在河流水下传感器网络(UWSN)的独特环境中,采用流体力学的方法对河流水下传感器网络进行建模,模拟真实河流环境下传感器节点的运动规律。为了研究河流水下无线传感器网络数据传输的问题,提出了一种河流环境下基于分层的路由算法(RALM)。每个节点根据收到Sink广播的速度信息周期性地计算并更新各自的拓扑信息,数据待发送节点优先选择当前剩余能量最多的上一层的邻居节点进行数据转发,若上层无邻居节点,则转发给剩余能量最多的同层邻居节点。仿真实验表明,所提算法在网络的冗余度和丢包率上都要优于基于深度的路由算法(DBR)和基于分层的水下传感器网络路由协议(Layered-DBR),网络生存周期分别提高了71%和45%。     

自组网中一种基于能量均衡的选择性洪泛路由算法

自组网中常用的洪泛路由协议采用全网节点转发方式,可能导致广播风暴,另一方面,无能量控制的广播会使某些剩余能量较少的节点快速失效。提出一种基于能量均衡的选择性洪泛路由算法EBSBA(Energy-Balance for Selective Broadcast Algorithm),根据邻居节点剩余能量多少动态调整传输范围,选择具有额外覆盖周长的邻居节点进行转发。仿真结果表明EBSBA算法可以有效地降低转发节点数,同时均衡节点的能量消耗。     

ZigBee网络路由发现广播策略

在ZigBee网络中,具有路由能力的网络节点通过预先设定广播半径的广播路由请求命令帧实现路由发现,不受限制的数据广播会影响网络性能。结合网络节点的地址信息和邻居表信息,减小路由请求命令帧广播深度,提出一种改进的路由发现广播策略。仿真结果表明,使用该策略能实现最优路由发现,减少路由请求命令帧转发次数,改善网络性能。     

无线传感器网络多路径聚集的改进

针对无线传感器网络数据聚集查询的需求,提出了一种针对无线传感器网络网内聚集的多路径路由算法EOD。EOD算法综合考虑了节点剩余能量、偏移角度、节点间距离三个因素对无线传感器网络数据传输过程的能耗、时延的影响,在多路径结构的基础上,对传感器节点的所有的邻居节点进行综合评估,选择转发成本最小的几个邻居节点作为转发节点,从而在确保可靠性和性能的前提下最小化WSN能量消耗。仿真实验表明,适当地调整各影响因素的权值,EOD算法可以有效地延长网络生存期,减少数据包在网络中的时延,使整个传感器网络的节点剩余能量趋于均衡。     

一种新的基于LEACH的WSN分簇协议

LEACH是针对无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇聚类路由算法,与一般的平面多跳路由算法相比,LEACH算法可以将网络生命周期延长15%.但是,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成" 热区"的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法(CEUC) .改进后的算法采用固定分簇的方式;形成的簇是不均匀簇,即靠近Sink节点的簇的半径较大,而远离Sink节点的簇的半径较小;簇首选择的依据是节点的剩余能量.仿真实验结果表明,该路由协议有效地平衡了无线传感器网络的节点能耗,延长了网络的存活时间.     

无线传感器网络多径路由算法

路由协议是无线传感器网络研究的热点,针对传感器节点能量有限的特点,为了均衡网络负载、延长网络生存期,该文提出一种基于能量－跳数权重值的多径路由算法(EHM),其核心思想是各节点维护到其邻居节点的多条路径,并根据邻居节点的跳数和剩余能量信息进行路由选择。利用OPNET仿真工具对算法进行仿真,结果表明EHM算法可以有效地均衡网络节点的能量消耗,在节点剩余能量上有50%左右的性能提升。     

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。     

基于能量优化的ZigBee网络路由算法

针对AODVjr算法在路由发现过程中会产生RREQ洪泛,导致节点能量消耗过快的问题,提出了一种改进的ZigBee网络路由算法.改进算法通过邻居表限定RREQ传输范围和父子节点的传递方向,计算路由代价并根据节点剩余能量动态划分所处的能量区域,根据3种能量区域进行差异化路由发现,动态回避剩余能量较低的节点并发现能量较高的节点.仿真实验结果表明,改进算法能实现节点的能量动态平衡,有效控制网络的总体能量消耗,减少死点个数和减缓死点出现的频率.     

无线传感器路由算法中的仿真研究

在研究无线传感器优化的问题中,传感器的簇首节点选择的合理性直接决定传感器网络寿命的长短.由于传统的算法在确定簇首过程中忽略了邻居节点的状态信息,导致簇内节点过早的出现盲节点,从而降低网络的生存时间.针对传统LEACH 算法能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出了一种改进的 LEACH 算法(ILEACH).在分簇阶段簇首选择时充分考虑节点剩余能量和地理位置因素;在稳定传输阶段,采用改进的簇首间多跳路由机制,并在转发过程中再次进行数据融合.对 ILEACH 算法进行仿真实验,仿真结果表明,与经典分簇路由算法 LEACH 相比,ILEACH 算法有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低了网络整体能耗,有效地延长了网络的寿命.     

无线传感器网络路由算法的研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,路由协议是其组网的基础,在综合大量路由协议和算法文献的基础上,提出了一种新的无线传感器网络路由算法;在该算法中,信息素的形成不仅考虑节点间的梯度因素,还融合了节点的剩余能量,同时,算法中还设置了节点的能量阈值,以防止一些节点由于作为中间节点转发数据包过早死亡而导致这些节点所在区域失去监控;实验结果验证了该算法的有效性,可以很好地适应无线传感器网络无集中控制和动态拓扑的特点,同时支持多径路由。     

一种适用于井下的ZigBee路由算法

针对煤矿井下ZigBee无线传感器网络中节点能量补充不便的问题,提出了一种适用于井下的ZigBee路由算法。该算法通过引入邻居表,减少节点间数据传输的跳数;采用动态控制节点剩余能量阈值的方法,充分使用网络中节点的剩余能量。仿真结果表明,该算法减少了节点在路由过程中消耗的能量,延长了网络的运行时间。     

面向异构WSNs的基于能量感知的簇路由算法

有效地使用传感节点的能量,进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.为了延长网络,现存的多数簇路由是面向同构网络.为此,提出分布式能量感知的异构WSNs非均匀分簇路由DEAC(Distributed Energy Aware unequal Clustering)算法.DEAC算法是以EADUC(Energy Aware Distributed Unequal Clustering)为基础,并进行优化.与EADUC不同,DEAC算法从簇头竞选机制、簇间多跳通信中的下一跳转发节点的选择策略以及自适应的节点通信半径的设置三方面进行优化.在簇头竞选机制中,采用退避算法,利用节点的剩余能量以及邻居节点的平均能量设置延时时间;在选择下一跳转发节点时,建立节点的关于能量的度量函数,选择具有最大剩余能量的节点作为下一跳;而在设置节点通信半径时,考虑了距离、剩余能量以及邻居节点数信息.仿真结果表明,与EADUC协议相比,提出的DEAC算法能够有效地延缓第1个节点失效的时间,减少了能耗,扩延网络寿命.     

一种改进的基于能量效率的AODV路由协议

传统的按需距离矢量路由协议（AODV）使用基本的路由发现算法建立从源节点到目的节点的路由,不考虑节点当前的剩余能量大小,整个网络的生存期受到影响。提出了一种改进的按需距离矢量路由协议（EM-AODV）。它在建立路由的过程中使用了一种考虑节点剩余能量的算法,来确定路由请求报文的转发时延,选取剩余能量较多的节点建立路由。仿真结果表明：EM-AODV较AODV提高了能量使用效率,延长了网络生存期。     

蚁群优化的传感器网络路由算法

研究优化无线传感器设计,由于无线传感器通信能力、节点能量有限,远程环境下无法更换能源,节点能耗引起网络生命过短.在综合考虑了传感器节点剩余能量,为了延长网络生命周期,提出一种蚁群优化的无线传感器路由算法.算法根据节点当前剩余能量进行簇头选举,然后通过蚁群算法根据传感器节点距离和能量信息进行路由选择,并不断的更新簇头间的...     

基于节点剩余能量和最大角度的无线传感器网络路由算法

针对传统无线传感器网络(WSNs)路由算法的缺点与不足,为了延长网络的生存时间,提出一种基于节点剩余能量和最大角度相融合的无线传感器网络路由算法.首先构建了无线传感器网络结构和能量模型,然后建立节点剩余能量和角度联合路由优化算法,最后采用Matlab 2012仿真工具进行仿真测试.仿真结果表明:该路由算法延长了整个网络的生存时间,具有较好的容错性和鲁棒性.     

改进的异构无线传感器网络路由能量算法

阈值稳定选举协议（Threshold-Stable Election Protocol,TSEP）没有考虑节点的剩余能量和节点到基站的距离,导致部分低能量节点当选簇头而过早死亡。而且簇头将数据直接发送给基站,也导致节点能量耗尽而过早死亡。针对以上问题,提出了一种改进的异构无线传感器网络节能路由算法。新算法通过考虑节点到基站的距离、节点的邻居节点数、节点的剩余能量以及节点与邻居节点的平均距离来改进阈值公式,通过改进的蚁群算法对双层簇头模型的数据转发路径进行优化。仿真结果表明,该算法延长了网络的生命周期,提高了整个网络的稳定性。     

WSN中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

一种面向目标跟踪应用的传感器网络路由协议

移动目标跟踪应用在能量效率、可靠性、实时性和可扩展性等方面对传感器网络路由协议提出了较高要求。提出了一种基于目标跟踪应用的路由协议GGSR(Geographical Greedy and Stateless Routing,GGSR)。GGSR协议由两部分算法组成:sink节点到移动目标区域的查询数据包路由协议和目标区域到sink节点的汇聚数据包路由协议。GGSR是一种完全分布式的按需路由协议,动态建立和路径维护。节点只需要维护自身状态信息,具有较好的可扩展性。协议采取基于地理信息的贪婪转发策略,通过减少通信跳数,缩短了数据包路由的时延。协议以节点能量和距离的综合函数作为转发代价,同时考虑节点不同状态下的能耗,对不活动的节点及时休眠,使得协议具有较高的能量效率。协议采取下游节点转发确认机制提高了协议的可靠性。仿真实验表明,算法能够满足目标跟踪应用对传感器网络路由协议的性能要求。