能量高效的无线传感器网络传输可靠性研究

在保证数据传输可靠性的前提下节省网络能量开销是无线传感器网络应用研究所必须面对的重要课题。通过实验研究,发现了无线传感器网络的通信链路存在着高丢失率、非对称性等特点;通过最优化理论推导出端到端链路中各个节点的优化发射功率;由此提出将节点的优化发射功率和路由度量相结合的OPAETX联合优化方法。利用仿真试验评价OPAETX算法的性能,仿真试验结果表明使用该联合优化方法,在保证端到端的可靠性的前提下节省了网络的能量。     

基于EWMA的无线传感器网络路由度量性研究

选择有效的路由量度方法对于提高无线传感器网络的路由性能而言至关重要.本文首先通过实验研究,发现了无线传感器网络的通信链路存在着高丢失率、非对称性等特点,并分析了LQI、RSSI与收包率关系;由此提出了基于EWMA的LETX路由度量算法.最后,将此度量算法应用于AODV协议中,仿真结果表明本文提出的LETX路由量度方法是一种保证可靠性的前提下节省网络能量的量度方法,能够为无线传感器网络高效路由协议的设计提供有价值的参考.     

无线传感器网络功率控制的路由协议改进

路由技术是传感器网络的核心技术之一。针对无线传感器网络节点能量有限、节能至关重要的特点,提出基于功率控制的无线传感器网络路由协议。结合自由空间传播损耗模型和双径传播模型,导出了节点最优发送功率。考虑网络层路由选择与物理层功率控制,在AODV协议帧中附加了一个字段,即在路由请求与回答报文中加入了最优发送功率。仿真结果表明,在保证低延迟和高吞吐量的前提下,该方法降低了网络能量消耗,延长了网络生存时间。     

一种无线传感器网络以数据为中心的QoS路由协议

提出一种以数据为中心的QoS路由协议(DDQP).DDQP支持两种QoS度量:可靠性和传输延迟;采用交叉层优化技术将传感器网络无线信道通信模型作为路由协议设计的依据,有效的节约了网络能源消耗;采用反压力重新路由机制在满足业务QoS的前提下尽可能均匀使用网络中节点的能源,不仅延长了网络生命期,而且有效的控制网络拥塞;采用以数据为中心的数据分发模式,具有良好的可扩展性.描述了DDQP设计的理论依据,并通过仿真实验验证了DDQP的高效可行性.     

基于蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法

如何有效使用无线传感器节点有限的能量来最大化网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题.网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.本文将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,提出一种基于蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.该算法利用蚁群的动态适应性和寻优能力在网络最短路径和能量均衡消耗之间进行平衡,以达到网络能量的优化均衡消耗,进而延长整个网络的寿命.仿真实验表明,该算法在延长网络寿命方面效果较显著,与最短路径路由算法相比网络寿命延长超过33%.     

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

使用无线传感器节点有限的能量保证网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题,网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,提出一种蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力,通过蚂蚁并行地寻找从源节点到达目的节点的最优路径,使网络最优路径和能量均衡消耗之间进行平衡,以达到网络能量的优化均衡消耗,进而延长整个网络的寿命.进行了仿真实验,实验结果表明,与经典路由定向扩散算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗为设计提供了有效的方法.     

无线传感器网络中能量均衡可靠路由度量方法

针对无线传感器网络的资源限制以及对传输可靠性的特殊要求,提出一种能量均衡路由度量方法EBETX。以ETX值作为路由度量的同时,兼顾网络中节点能量消耗情况,保证网络各节点能量均衡消耗,延长网络的生存时间,实现高效路由与能量均衡的有效权衡。通过NS2仿真实验验证了该方法的可行性。     

平均度约束的无线传感器网络拓扑控制

拓扑控制是无线传感器网络中最重要的技术之一.大规模随机部署的无线传感器网络节点,在满足无线传感器网络拓扑连通性的前提下,如何保证网络结构的稀疏性是一个亟待解决的问题,目前已有的研究结果表明当节点密度较大时,得到的网络拓扑复杂,计算路由将严重消耗节点资源.文中提出了一种平均度约束的无线传感器网络拓扑控制,通过增加节点通信半径,约束节点的平均度来解决网络的连通性与网络拓扑的稀疏性之间的矛盾.数值模拟表明:通过平均度约束的无线传感器网络拓扑控制,可减少网络中选出的工作节点数,保证了网络的稀疏性,简化了路由的复杂度,从而延长了网络的生存周期.     

一种WSN分簇路由协议研究和实现

近年来,我国兴建了众多基础设施,基础设施的健康监测直接关系着人们的生命和财产安全,也关系着基础设施的正常运行,因此研究面向基础设施健康监测的无线传感器网络分簇路由协议至关重要.目前已经有多个成熟平面路由协议和分层路由协议,但它们都存在传感器节点能量有限、结构简单等缺陷.为了延长网络寿命、提高信息传榆的可靠性,就需要对现有的路由协议做一些改进,以适应大规模的无线传感器网络.首先分析了设计无线传感器网络路由协议时面临的挑战,分类总结了典型的无线传感器网络路由协议及其优缺点;然后在详细分析LEACH协议的基础上,对LEACH协议在簇头节点选择和簇间路由方面进行改进,提出了面向基础设施健康监测的无线传感器网络分簇路由协议.将分簇优化算法和簇间多跳路由算法相结合,组成面向基础设施健康监测的无线传感器网络分簇路由协议.实验仿真表明,该路由协议有效地均衡了网络的能耗,推迟了多数节点的死亡,延长了网络的有效寿命.     

无线传感网络中基于无线能量补给的能量感知路由算法

针对无线传感网络中随机分布传感器节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于无线能量补给的能量感知路由算法。休眠节点不仅可以在无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)传输方式下通过功率分割方法进行无线能量补给,还可以在信息传输方式下通过无线能量收集方法进行能量补给,重新进入活跃状态,为信息传播提供更好的路由,提高传感器节点的能量利用,延长传感网络的使用寿命。在该算法中,通过优化节点间的信息和能量分配,最小化传输功率,引入能量路由度量方法,选择能耗最小的路径作为传输路径。仿真结果表明,本文提出的算法可以有效地利用节点资源,均衡多跳能量受限无线传感器网络中的能量分布。     

基于多蚁群算法的无线传感器网络路由的跨层设计

针对事件驱动型无线传感器网络对数据传输的强实时性和高可靠性的要求,将统计获得的节点接入效率和负载队列长度等MAC层状态信息作为路由度量参数。考虑到蚂蚁网络算法在重负荷网络中存在传输延迟大、聚合速度慢等缺陷,提出了一种基于多蚁群算法的负载感知和高效接入的跨层路由协议,该协议把节点的单跳延迟、负载及带宽接入效率等参数作为路径的启发值进行路由优化。仿真结果表明,基于多蚁群算法的路由协议能够保证数据传输的实时性,能够实现无线传感器网络的拥塞控制及负载平衡。     

基于功率调节的IWSN实时可靠路由研究

针对工业无线传感器网络对延迟、可靠传输以及成本的特殊要求,研究了一种基于功率调节的实时可靠路由协议,将两跳速度策略引入到路由算法中,提高工业无线传感器网络的实时性;将节点剩余能量以及能耗同时考虑,以平衡网络能量并提高网络寿命;引入功率调节机制以绕开路由空洞,提高节点可靠性.仿真结果显示,与已有方法相比,采用的方法在总可靠度、截止期错失率以及包平均延迟上有着显著改善.     

Joint routing, scheduling, and power control for multichannel wireless sensor networks with physical interference

Reliability and real-time requirements bring new challenges to the energy-constrained wireless sensor networks, especially to the industrial wireless sensor networks. Meanwhile, the capacity of wireless sensor networks can be substantially increased by operating on multiple nonoverlapping channels. In this context, new routing, scheduling, and power control algorithms are required to achieve reliable and real-time communications and to fully utilize the increased bandwidth in multichannel wireless sensor networks. In this paper, we develop a distributed and online algorithm that jointly solves multipath routing, link scheduling, and power control problem, which can adapt automatically to the changes in the network topology and offered load. We particularly focus on finding the resource allocation that realizes trade-off among energy consumption, end-to-end delay, and network throughput for multichannel networks with physical interference model. Our algorithm jointly considers 1) delay and energy-aware power control for optimal transmission radius and rate with physical interference model, 2) throughput efficient multipath routing based on the given optimal transmission rate between the given source-destination pairs, and 3) reliable-aware and throughput efficient multichannel maximal link scheduling for time slots and channels based on the designated paths, and the new physical interference model that is updated by the optimal transmission radius. By proving and simulation, we show that our algorithm is provably efficient compared with the optimal centralized and offline algorithm and other comparable algorithms.     

长链树状无线传感器网络中遗传蚁群路由优化算法

为提高长链树状无线传感器网络的服务质量(QoS),本文用云遗传蚁群网络算法对无线传感器网络路由进行优化.算法中将正向蚂蚁根据节点负载情况发现的可行路径作为遗传算法的初始种群进行染色体编码,用路径时延、跳数及链路质量定义的适应度函数对染色体进行评价;利用正态云发生器实现路径的交叉和变异操作,逆向蚂蚁对优化后的路径进行信息素更新.仿真结果表明该路由算法能够满足无线传感器网络的实时性、可靠性等方面的要求,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制.     

降低路由开销的ZigBee路由算法研究

ZigBee技术是为无线传感器网络技术设计的一项新兴的低成本、低功耗的短距离无线通信技术。在分析ZigBee路由机制的基础上,针对控制分组的传输范围和转发方向提出降低路由开销的改进方案,并与原算法进行仿真分析。     

一种适合Underlay认知无线传感网络的跨层路由算法

在Underlay认知无线传感网络（Underlay Cognitive Radio Sensor Network,Underlay CRSN）中,由于每个信道被主用户所使用的状态随机变化,设计路由算法不仅需要考虑网络中节点的能量消耗以及延长网络寿命的需求,还要考虑路由路径上各链路的信道选择策略对路径数据传输可靠性的影响。该文研究了Underlay认知无线电模型下的CRSN路由问题,提出了一种适合该路由问题的链路Utility函数,并将这类问题建模为以最小化Utility为目标的最优化问题。在讨论了几种传统的无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）路由算法之后,提出了一种适合Underlay CRSN的跨层路由算法,并给出了该算法的分布式实现方案。计算机仿真表明所提出的路由算法能很好地适应UnderlayCRSN中信道可用状态的随机变化。     

一种基于数据流跟踪的无线传感网能量模型及网络优化

提出了一种基于数据流跟踪的能量模型,通过跟踪数据流在网络中的整个过程来计算全网的能量消耗,是一种不受网络结构限制的普遍适用的能量模型;在此基础上.建立了基于能耗的网络优化模型,针对链式和簇式结构进行了拓扑、功率和路由方面的优化设计,仿真结果证明了理论分析的正确性.     

WSN中LEACH路由协议簇头数优化研究*

基于簇的LEACH路由协议在大规模无线传感器网络中有着良好的适应性,但在具体的网络分簇过程中由于每轮选择簇头节点时并没有考虑簇头节点的数量从而造成被选簇头节点的数量过多或过少,导致传感器节点因为不必要的数据融合或数据传输距离过长而消耗过多的能量,缩短了整个网络的寿命。为克服这些问题,提出了一种优化簇头数的方法,计算出一个区域内最佳的簇头数范围,通过控制簇头的数量来改善网络的性能。仿真结果证明该算法能够提高网络的整体性能,延长网络的生存时间。