水声传感器网络中一种基于多种群萤火虫的路由协议

针对水声传感器网络的特殊性,提出一种基于多种群萤火虫的路由协议,以确保数据包在水声传感器网络各节点之间正确、高效地转发。首先构造水声传感器网络的网络模型;然后,设计3种类型的萤火虫,通过各种萤火虫之间的协同工作提高路由路径构建的自适应性并实现路由路径的选择和优化。仿真实验结果表明,与传统的水声传感器网络路由协议相比,在节点数量相同情的况下,该路由协议的数据包传送率更高,平均端到端延时更低,并且在平均数据传送率相同情况下,网络吞吐量更大。     

三维水声传感器网络中基于网络编码的地理位置路由协议

针对三维水声传感器网络数据传输效率低、能量消耗大的问题,提出一种基于网络编码的地理位置路由协议。该协议在路由过程中根据邻居节点的地理位置来选择路由候选节点,并采用网络编码的方式进行数据传输,确保数据包在链路丢包率较高的情况下也可以正确、高效地转发,并且有效降低网络中冗余数据包重传造成的能量消耗。仿真结果表明,基于网络编码的地理位置路由协议可以在提高数据包传送率的同时,有效降低网络能量消耗。     

无线传感网中数据传输延时优化的路由协议

针对无线传感器网络中存在的数据包丢失严重以及端到端延时较高的问题,提出了一种数据传输延时优化的路由协议（RPODTD）。首先,根据数据包传输结果对信道探测情况进行分类,引入有效探测占比与传输效率作为节点的评价指标;然后,通过实际延时以及理论延时的差值估算数据包的排队延时;最后,给定最大和最小排队延时阈值,根据排队延时所属的区间判断是否更改传输路径。在OMNeT++上进行的仿真实验中,与基于链路质量和延时的复合负载均衡路由协议（ComLoB）和拥塞避免多路径路由协议（CA-RPL）相比,RPODTD节点的平均端到端延时分别降低了78.87%和51.81%,节点丢包率分别降低了40.71%和68.43%,节点的死亡率分别降低了25.42%和44.62%。仿真结果表明,RPODTD能有效地减少端到端延时,降低丢包率,延长网络生命周期。     

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。     

能量平衡和延迟约束的水声网络路由协议

水声网络路由协议是水声网络研究的一个热点问题。水声网络路由协议面临着节点能量有限、带宽窄、高传播延迟等的限制。本文从能量和延迟角度出发,设计了一种能量平衡和延迟约束的路由协议。该协议通过感知周边节点能量和负载,使得节点在选择转发节点时尽量选择剩余能量高的节点,同时在网络负载较高时能有效避开网络拥塞区域,从而在能量均衡的同时降低数据包的端到端延迟。     

面向能量和链路优化的水声移动传感器网络路由协议设计

针对水声移动传感器网络中存在水声通信环境恶劣、通信环境复杂多变以及节点能量受限造成的水声移 动传感器网络能量不均和路由链路断裂问题, 提出一种基于能量与链路度量路由的改进按需平面距离向量路由 (AODV)协议. 引入了以能量阈值为基准描述网络节点能量状态的能量指标以及以邻居节点间距离为基准描述链路 状态的链路指标, 并以综合考虑网络路由链路中节点的能量指标、路由链路指标以及路由链路跳数的路由度量作 为协议选择路径的优先条件, 并以此进行路由修复. 仿真实验表明, 本文所设计的改进AODV协议可提升网络整体 数据量、均衡网络节点能量、延长网络的生存周期.     

水声通信网络设计与OPNET平台下仿真

水声通信网络是当代海洋研究、海洋资源勘探和开发、海洋环境立体监测、地震海啸监测和战术监测等水下系统无线信息传输的主要手段,但其性能受水声信道特性影响严重。采用OPNET对水声通信网络节点模型与分层协议进行设计与实现,包括基于MC-CDMA的多用户检测以及基本CSMA/CA机制的信道握手流程与网络分配向量（NAV）帧冲突处理机制等。同时建立并测试了一个包含1个主节点与4个传感器节点的水声通信网络,仿真结果表明设计的水声通信网络能够更好的克服冲突,减少数据包重发,从而获得更高水声通信网络的吞吐量,减少端对端传输延时与能量消耗。     

基于Aqua-Sim的水声传感器网络MAC层协议分析

分析了水声传感器网络中MAC层协议的特点和分类.利用基于NS2的Aqua-Sim水声网络仿真模拟软件仿真了Broadcast MAC协议和R-MAC协议在五个节点的集中式拓扑结构的水声传感器网络中的传输过程,分析比较了两种协议在平均数据包延时、平均能量消耗以及平均吞吐量上的异同.得出在集中式拓扑结构的水声传感器子网中,Broadcast MAC协议更适合于要求较高吞吐量的应用环境,而R-MAC协议更适合于在能量消耗方面有严格要求的应用环境.     

UWSNs中基于深度的抑制空洞路由优化算法

针对传统的水下无线传感器网络(UWSNs)的位置路由存在路由空洞问题,提出了基于深度的抑制空洞路由(DSVR)的UWSNs路由协议.DSVR协议通过融合跳数、物理距离和邻居数多个指标决策路由.为了提高通信可靠和缓解路由空洞,DSVR协议选择具有最小跳数路径、最少邻居数的节点作为下一跳转发节点.同时,DSVR协议利用定时器抑制冗余数据包.仿真结果表明:提出的DSVR协议能有效地提高数据包传递率,并降低端到端传输时延以及能耗.     

基于层级的水下传感器网络自适应地理路由协议

针对水下传感器网络(UWSN)需要专门的路由协议满足适应性、鲁棒性、高能效和能量均衡等要求, 提出了基于层级的UWSN自适应地理路由协议LB-AGR, 不同流量采用不同路由决策, 根据节点层级、剩余能量、节点密度和位置信息, 为候选下一跳节点计算复合转发因子, 从而确定最佳路由, 并将上行流量单播传送, 减少了碰撞和能耗。仿真表明, LB-AGR在降低能耗、缩短端到端延时的同时, 延长了网络生存期。     

水声传感器网络基于深度信息的安全路由协议

水声传感器网络（Underwater Acoustic Sensor Networks,UASNs）具有开放共享、低带宽、长时延等特性,为保证水下节点的通信安全,提出了基于水下节点深度信息的一种新的水声传感器网络安全路由协议。与其他算法相比,所提出的安全路由协议相对较为节能,安全性分析表明该算法能够有效保证节点身份、路由和数据等关键信息的私密性,利用NS2网络仿真软件对路由协议的时延、能耗和数据包交付率进行了仿真,仿真结果表明该安全路由协议能适用于水声传感器网络中。     

基于链路质量的无线传感器网络抗干扰路由协议

无线传感器网络在受灾环境下,局部区域受到干扰节点干扰,现有的路由协议信息的可靠传输受到影响。本文提出一种基于SNR的抗干扰的动态路由协议noise-aware-routing(NAR),应用物理层提供的信噪比作为选路代价,从而避开干扰区域。利用能量充足的目的节点基站,回复所有节点,从而减少了逐跳回复的路由开销,并且避免了性能良好的单向路径的丢失。最后用OPNET仿真验证了在不同源节点发包速率的情况下,NAR相对AODV协议在延迟、丢包率、路由开销等方面的性能提高。     

三维网络拓扑结构的水声传感器网络MAC协议

水声传感器网络Underwater Acoustic Sensor Network(UWASN)由于其广阔的应用前景,近年来逐渐被人们关注。然而由于水下环境的限制性,水声传感器网络具有其一些独特性。例如,与二维的陆地传感器网络不同,水声传感器网络是三维的。如今,现有的介质访问控制Medium Access Control(MAC)协议大多是针对二维无线传感网络,很少有基于三维水声传感器网络的 MAC 协议。针对水下三维网络,提出了基于三维网络拓扑结构的水声传感器网络 MAC 协议。该协议将网络中的节点生成树结构,并利用子节点与父节点之间的关系,通过动态节点算法实现三维动态的水声传感器网络。此外,详细分析了节点间的碰撞并有效解决各种碰撞,从而大大提高了信道利用率。通过仿真软件对比不同协议在同一网络拓扑中的实验结果,证实文中协议能够有效节约大量能源。     

An enhanced real-time routing protocol with load distribution for mobile wireless sensor networks

Mobile wireless sensor network (MWSN) is a wireless ad hoc network that consists of a very large number of tiny sensor nodes communicating with each other in which sensor nodes are either equipped with motors for active mobility or attached to mobile objects for passive mobility. A real-time routing protocol for MWSN is an exciting area of research because messages in the network are delivered according to their end-to-end deadlines (packet lifetime) while sensor nodes are mobile. This paper proposes an enhanced real-time with load distribution (ERTLD) routing protocol for MWSN which is based on our previous routing protocol RTLD. ERTLD utilized corona mechanism and optimal forwarding metrics to forward the data packet in MWSN. It computes the optimal forwarding node based on RSSI, remaining battery level of sensor nodes and packet delay over one-hop. ERTLD ensures high packet delivery ratio and experiences minimum end-to-end delay in WSN and MWSN compared to baseline routing protocol. In this paper we consider a highly dynamic wireless sensor network system in which the sensor nodes and the base station (sink) are mobile. ERTLD has been successfully studied and verified through simulation experiment.     

基于矢量转发的节能型水声传感器网络路由协议

近年来,水下物联网和海洋物联网已经成为一个热门的研究方向,水声传感器网络路由协议作为海洋物联网的重要组成部分也得到研究人员的广泛重视。因此在HH-VBF协议的基础上,提出一种基于矢量转发的节能型水声传感器网络路由协议——ES-HH-VBF协议。ES-HH-VBF协议在保留了将下一跳节点的位置信息作为计算节点转发因子的参考值的基础上,引入了节点剩余能量改进节点转发因子的计算方式,以此来均衡网络中的能量消耗;并且还将预设的距离阈值由HH-VBF协议中的固定值改为根据节点剩余能量变化的动态值,从而可以动态地控制数据冗余。为了验证ES-HH-VBF协议的性能,在水下传感器网络仿真器Aqua-Sim上对HH-VBF协议和ES-HH-VBF协议的性能进行了对比分析。仿真结果表明,随着节点发包间隔的增加,ES-HH-VBF协议的包传递率比HH-VBF协议的包传递率高4.2%左右,网络平均时延比HH-VBF协议低11.3%左右,网络平均能耗比HH-VBF协议低8.2%左右。通过对ES-HH-VBF 协议和HH-VBF协议的仿真实验分析可知,ES-HH-VBF协议在提高数据包传递率、降低平均能耗和降低平均延时方面具有较大优势。     

接收方预约信道的水声传感器网络MAC协议

为了获得更高的网络吞吐量,更低的端到端时延,设计出了一种适用于分簇网络的水声传感器网络MAC协议,该协议采用接收方建立握手机制,有效的获取邻居节点通信时的状态,动态分配发送时隙,实现数据包以报文序列方式无冲突的到达接收端.仿真结果表明,与同类MAC协议(FERI, RIPT)相比,该协议提高了网络吞吐量,降低了数据丢失率和端到端时延.     

基于Q学习的蚁群优化水声网络协议

针对水声通信中数据传输延时高且动态适应性弱的问题, 提出了一种基于Q学习优化的蚁群智能水声网络路由协议(Q-learning ant colony optimization, QACO). 协议包括路由行为和智能决策部分, 在路发现和维护阶段, 依靠网络智能蚂蚁进行网络拓扑环境的构建和节点之间的信息交换以及网络的维护. 在Q学习阶段, 通过定量化节点能量和深度以及网络传输延时学习特征作为折扣因子和学习率, 以延长网络的生命周期, 降低系统能耗和延时. 最后通过水声网络环境进行仿真, 实验结果表明QACO在能耗、延迟和网络生命周期方面都优于基于Q学习辅助的蚁群算法(Q-learning aided ant colony routing protocol, QLACO)和基于 Q-learning 的节能和生命周期感知路由协议(Q-learning-based energy-efficient and lifetime-aware routing protocol, QELAR)和基于深度路由协议 (depth-based routing, DBR)算法.