无线自组网基于移动预测和能量均衡的拓扑控制算法研究

为了延长无线Ad hoc网络的生存期,降低节点传输过程中的功率消耗, 提出了一种基于能量均衡和节点运动的分布式拓扑控制算法,它使用能够后衡量节点能量损耗量和当前能量值以及根据节点运行方向和速度来评价当前链路稳定状态的路径权值函数, 根据节点剩余能量的实时变化动态优化网络的拓扑结构。仿真结果表明,算法可以构建具有连通性的网络拓扑结构,与其它算法相比,能够均衡整个无线自组网节点的能量,优化网络吞吐率、端到端时延并显著地延长网络的寿命,从而保证网络长时间的可靠运行。     

基于路径损耗的WSN拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法大多基于理想网络模型,且需要节点位置信息。为此,提出一种基于路径损耗的拓扑控制算法。该算法无需任何节点位置信息,通过计算两节点间小于或等于3跳的前向与后向路径损耗,构建网络拓扑。仿真结果表明,该算法能降低网络能耗及节点间的通信干扰,保证网络连通性,延长网络生命周期。     

超立方体网络下的自适应容错路由研究*

针对超立方体结构的多处理机系统出现故障的问题,对容错超立方体网络的局部连通性进行了研究。根据局部连通性的特点定义了相邻节点集合类的概念,提出并证明了求解两类相邻节点集合的公式。给出了满足任意子连通性条件的超立方体网络的自适应容错路由算法。该算法是分布式和基于局部信息的,可以预防死锁。仿真实验的结果表明算法是高效的,且构建的路径长度接近于最优路径长度。     

无线传感网络能量有效负载均衡的多路径路由策略

由于无线传感网络中网络节点的能量受限性,路由成为最受关注的问题.鉴于多路径传输既要考虑能量节约,又要考虑负载均衡,提出了一种新型能量有效负载均衡的多路径路由算法.该算法综合考虑了路径的跳数、节点剩余能量和网络的能量状况,数据沿着最小跳数或路径关键能量比较高的路径传输,降低了网络的能量消耗,也避免关键节点的过量负载.实验结果验证了和传统的AODV算法相比该算法在分组投递率、端到端时延和死亡节点出现的数量方面的优势.     

考虑容量和时延约束的网络端端可靠性研究

早期对网络可靠性的研究主要是以连通性为网络功能来研究的,并没有考虑网络完成用户需求的能力。综合考虑网络容量以及时延约束,在网络部件（节点或边）的容量约束下改变网络的拓扑结构,通过改进的节点遍历法,将满足用户时延约束的有效最小路集输出,通过BDD算法对有效路集进行不交化,得出网络端端可靠度的精确值。算法采用Matlab程序实现,为评估加权网络可靠性提供了一种新方法。     

动态Ad Hoc网络关键节点识别*

针对传统关键节点识别方法不能适应Ad Hoc网络拓扑动态性、计算复杂度高等问题,本文提出一种基于网络连通性和节点删除法相结合的关键节点识别方法。该方法首先根据Ad Hoc网络信息传播特点,给出Ad Hoc网络连通性定义,其次提出一种新的最短距离计算方法求解网络连通性,达到降低算法时间复杂度的目的,最后根据节点删除后对网络连通性造成的破坏程度对节点进行关键性排序。实验结果表明,本文提出的识别方法比传统的识别方法更能适应动态Ad Hoc网络关键节点识别,具有一定的应用价值。     

基于最低开销模型的传感网络通信优化仿真

当传感网络中某条链路发生变化时,需要重新计算最短路径树,一旦传感网络规模较大,传统的算法采用抑制链路改变的方法提高传感网络通信容量,但这大幅抑制通信节点周期内路径选择灵活性,通信延迟明显.提出一种改进的A-OSPF算法并应用到传感网络通信优化中,该算法在原始的OSPF基础上融人了最低开销节点机制,增强了传感网络中节点构建的概率,考虑了节点移动性,将更加平稳的链路当成节点,按照链路代价原理得到源节点到目标节点的最佳路径,确保数据包可在链路质量最高的路径上进行传递,降低传感网络数据传送的平均端到端延时.仿真结果表明改进算法在传感网络生存周期以及平均端到端延时方法优于原始的OSPF算法,实现了延长传感网络生存周期以及能量均衡的目标.     

基于最短路径的异类传感器网络分布式拓扑控制

针对异类传感器网络提出了一种基于最短路径的分布式拓扑控制（SPD/TC）算法。该算法利用网络中所有节点的局部信息保持网络的连通性,同时,利用最短路径算法计算链接权值的大小来进行拓扑结构的调整。将该算法与DRNG算法的节点度和平均链接长度进行仿真分析,仿真结果表明：该算法能更有效降低干扰,节省网络能量,提高了网络的性能。     

基于蚁群优化的AdHoc网络生存时间和其他网络性能平衡路由协议

本文提出了基于蚁群优化(ACO)算法的Ad Hoc网络生存时间和其他网络性能平衡路由协议(ABEAR)。协议按需发送人工蚂蚁进行路由发现,综合节点残留的信息素浓度、下一跳节点剩余能量、节点周围链路质量和拥塞情况选择下一跳节点来转发数据包,尽量避开信道使用频率较高的路径,减少了因信道冲突、数据包丢失和数据包重传所造成的能量损失,还缩短了网络传输时延,提高了网络吞吐量。协议还采用跨层机制根据MAC层通信活动情况,在保证网络连通性的前提下使部分空闲节点转入睡眠状态来节省能量消耗。仿真表明,与AODV协议相比,ABEAR协议在网络生存时间、数据包交付率和端到端平均时延方面均有较大改善。     

基于准瓶颈节点的干扰优化拓扑控制算法

干扰是严重影响Ad hoc网络的网络吞吐率主要原因之一。已有的基于网络链路和路径的局部干扰优化算法并未考虑网络中准瓶颈节点对网络干扰的影响,准瓶颈节点不仅影响网络的吞吐率,还可能破坏网络的连通性。利用分布式算法找出准瓶颈节点,构建链路干扰度的本地最小生成树,提出一种新的干扰优化拓扑控制算法（Quasi-bottleneck node-based Interference-optimization Algorithm,QIA）,有效地降低准瓶颈节点对网络的干扰。仿真实验结果表明,QIA算法在保证网络连通性的前提下,降低了网络干扰。该算法同经典干扰优化拓扑控制算法相比,网络吞吐率提高了约10%~30%。     

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。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

Bandwidth-based routing protocols in mobile ad hoc networks

In this paper, we propose a high performance routing protocol and a long lifetime routing protocol by considering the fact that the bandwidth between two mobile nodes should be different when distances are different. In the high performance routing protocol, to reduce the number of rerouting times, we take the bandwidth issue into account to choose the path with the capability to transmit the maximum amount of data with the help of the GPS. With exchanging the moving vectors and the coordinates of two adjacent mobile nodes, the possible link lifetime of two adjacent mobile nodes can be predicted. Subsequently, a path with the maximal amount of data transmission can be found. With regard to our proposed long lifetime routing protocol, to maximize the overall network lifetime, we find a path with the maximal remaining power after data transmission. With the link bandwidth and the desired amount of data transmitted, the consumption power is computed to obtain the remaining power of a mobile node. Accordingly, we can choose the path with the maximal predicted remaining power to maximize the overall network lifetime. In the simulation, we compare our high performance routing protocol with the AODV and LAWS in terms of throughput, rerouting (path breakage), and route lifetime. With respect to power consumption, we compare our proposed power-aware routing protocol with the POAD and PAMP in terms of the overall network lifetime and the ration of survival nodes to the all nodes.     

一种面向路由负荷的自适应均衡Ad hoc路由协议

针对Ad hoc网络中的路由协议通常采用基于数据路径最短的标准选路,而缺乏对网络负荷这一重要因素进行考察,这最终导致所选择的路径可能产生拥塞,并使某些过载节点寿命降低,提出一种根据节点的网络负载进行自适应路由选择的协议(ADMAR)。该协议把网络当前的动态负荷因素纳入考虑的指标,在节点选路过程中选择负荷较轻的路径,以达到合理地分担网络中负荷的目的。通过基于OPNET的仿真实验对该协议的性能和效果进行分析评估,实验结果说明ADMAR具有较好的负荷分担能力,并尽可能降低网络热点区域产生的可能性。     

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...     

Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法

为提高网络最大生存时间,提出Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法(LOAMSN)。该算法分析Sink节点移动时的流量平衡约束、最大传输速率约束、节点能耗约束等约束条件,将生存时间优化问题转化成优化模型。提出Sink节点的移动方法,即Sink节点利用节点的度值构建其移动路径,按照此路径循环移动收集数据。将Sink节点的移动认为是离散运动,Sink节点移动的生存时间优化模型分解成若干个Sink节点静止的生存时间优化模型,采用牛顿法求解每个Sink节点静止的优化模型,获得网络最大生存时间和节点发送数据量的最优值。仿真结果表明:LOAMSN算法能减少Sink节点停留位置上的节点能耗,平衡网络负载和节点能耗,提高网络最大生存时间。在一定条件下,LOAMSN算法比Sink节点静止时更优。     

无线传感执行器网络中多源容错拓扑控制算法研究

拓扑控制是延长无线传感器网络生命时间的关键技术.针对异构网络的复杂性,提出了基于功率控制的分布式多源容错拓扑控制算法MSFT.在由大量计算、能量受限的传感器节点和少量性能较优的执行器节点组成的异构无线传感执行器网络模型中,算法保证任意传感器节点与执行器节点之间至少存在k条不相交路径同时选择权值较优节点使路径总功耗尽可能少,这样当任意k-1个节点失效时并不影响网络的连通性.理论分析证明算法能以O(n)的时间和消息代价构造网络拓扑,仿真实验进一步证实算法的有效性.     

斯坦纳树和凸多边形的WSN分区双连通恢复

针对无线传感器网络分区在恢复连通后仍然容错不足的问题,提出斯坦纳树和凸多边形的分区双连通恢复方法.首先,以距离为依据选取现有叶子节点来促使少数未连通的离散节点统一成区;然后,将分区抽象成点后枚举出所有的非退化型四边形,进而将计算得到的四边形中的两个斯坦纳点与4个顶点连接构造斯坦纳边部署中继节点,使分区实现单连通;最后,利用格雷厄姆凸壳算法选取抽象点中的凸壳顶点连接,形成凸多边形实现分区的双连通,并对第2轮连通路径上的中继节点实施休眠唤醒机制.在保证关键节点二次失效不会使网络再次瘫痪的基础上,简化网络结构并降低数据通信延迟.通过仿真,将所提出方案与利用最小斯坦纳树优化中继节点布局的分布式算法(DORMS)和1C-SpriderWeb算法进行对比,对比结果表明所提出方案可减少中继节点的部署数量,延长网络寿命.     

基于差异能耗率的MANET节能路由协议

在移动自组织网络动态源路由(DSR)协议的基础上,设计一种基于差异能耗率的路由协议。在路由发现阶段,将节点能量门限值和差异能耗率引入到路由代价的计算中,按其拓扑结构和路径上各节点的能耗率选择合适的传输路径,使数据包在各个路径上均衡通过,从而延长整个网络的存活时间。仿真结果表明,与DSR和REECV协议相比,该协议在死亡节点数、网络生存时间、投递率方面的性能较好。     

WSN in cyber physical systems: Enhanced energy management routing approach using software agents

Recently, the cyber physical system has emerged as a promising direction to enrich the interactions between physical and virtual worlds. Meanwhile, a lot of research is dedicated to wireless sensor networks as an integral part of cyber physical systems. A wireless sensor network (WSN) is a wireless network consisting of spatially distributed autonomous devices that use sensors to monitor physical or environmental conditions. These autonomous devices, or nodes, combine with routers and a gateway to create a typical WSN system. Shrinking size and increasing deployment density of wireless sensor nodes implies the smaller equipped battery size. This means emerging wireless sensor nodes must compete for efficient energy utilization to increase the WSN lifetime. The network lifetime is defined as the time duration until the first sensor node in a network fails due to battery depletion. One solution for enhancing the lifetime of WSN is to utilize mobile agents. In this paper, we propose an agent-based approach that performs data processing and data aggregation decisions locally i.e., at nodes rather than bringing data back to a central processor (sink). Our proposed approach increases the network lifetime by generating an optimal routing path for mobile agents to transverse the network. The proposed approach consists of two phases. In the first phase, Dijkstra’s algorithm is used to generate a complete graph to connect all source nodes in a WSN. In the second phase, a genetic algorithm is used to generate the best-approximated route for mobile agents in a radio harsh environment to route the sensory data to the base-station. To demonstrate the feasibility of our approach, a formal analysis and experimental results are presented.