基于全局能量均衡的zigbee网络路由算法优化*

针对Zigbee网络高层关键节点分组数据转发频繁,存在节点死亡率高、网络能耗大的问题。本文在深入研究Zigbee路由协议的基础上,提出一种改进的全局能量均衡Zigbee路由算法(G-AODVjr),在路由发现之前,利用节点动态维护的全局能量表,查询能量充足的节点转发下一跳数据,当网络中节点能量低于全网动态电量阀值,发送广播通知网络中所有的节点,从而不再通过低能量节点转发数据。仿真结果表明,改进算法可以有效地均衡全网节点能量,合理分担网络负载,提高节点生存率。     

基于擦除编码和节点社会特征的机会社会网络路由机制

为了在机会社会网络中实现高效的数据转发,提出了基于节点社会特征和编码的混合路由算法.该算法的核心思想是先将源文件编码成较小的数据块,进而在节点的转发选取上采用基于节点社会特性的效用值转发,利用贪心选择使数据沿着网络中效用值大的路径转发,直到目的节点.理论分析和仿真结果证明,该算法网络吞吐量大,转发成功率更高,网络时延小,信息冗余度低.     

基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制

通过分析在移动医疗大数据平台下,机会网络中节点传递信息方式的特点,遍历所有邻接节点,对两节点的数据进行比较,通过最优匹配方式,选择匹配结果最优的邻接节点作为下一跳的节点,从而找出一条使数据高效转发的路径。根据此过程,提出一种基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制,即DOM算法,用来匹配节点中的数据分组,从而选择一条数据高效转发的路径。通过与机会网络中的经典算法比较,表明DOM算法能够在数据传播的过程中减少冗余数据并且显著提高传输成功率。     

采用Hull树的贪婪地理位置路由算法的设计

地理位置路由算法是指借助节点获得的地理位置信息进行无线传感网络中的路由发现与数据转发工作。本文提出一种基于Hull树的贪婪地理位置路由算法——Greedy Hull Tree Geographic Routing(GHTGR)。通过图形学中凸包的概念,在网络初始阶段分布式地在各节点上建立Hull树以探查网络局部拓扑结构;同时在数据分组的路由转发阶段,通过Hull树内的搜索,寻找下一跳转发节点,完成数据分组的转发传输。通过仿真实验表明,与现有地理位置路由算法相比,该算法能够正确地寻找数据转发路径,有效地减少网络能耗,提高网络传输性能。     

父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法

针对无线传感器网络中无线链路存在因节点失效或传输介质异构容易引起传输可靠性降低的问题,提出提出父节点可控的分布式缠绕多路径路由算法DPCBMR算法。该算法采用分层多父节点拓扑控制策略和协作式数据转发机制,在多跳转发阶段,引入最优父节点选择机制,根据转发路径上节点间的丢包率,选择丢包率较低的多个节点作为转发节点,以此来保证数据转发的成功率;进一步借助协作式数据转发机制保证待转发的数据在多路径选择时获得最佳路径,从而保证数据转发的可靠性和低能量消耗。仿真实验结果表明DPCBMR算法能最大程度上提高数据传输的可靠性,保证了数据传输的成功率,同时降低了数据传输时的能量开销。同经典的SHM和CAMP算法相比较取得了比较大的改进。     

基于分簇的无线传感器网络节能路由算法

针对传感器网络能量有限的特点,提出一种基于分簇的节能路由算法—CESR算法,算法采用逐步求解的方式,将整个网络分成若干个交叠簇,整个网络有簇间和簇内两级拓扑。节点在选择路由时先根据簇间拓扑选择簇路由,当数据经过某个簇进行转发时,边界节点根据簇内拓扑产生簇内路由,算法尽量选择消耗能量值最小的路径转发数据,并且能够避免低能量节点,算法存储开销和控制消息相对较少。     

社会机会网络中基于节点相似性的信任转发算法

针对社会机会网络中存在的自私节点,提出一种基于节点相似性的信任转发算法。该算法首先计算了节点的路径相似性和社交相似性;然后根据相似性强度确定节点间的信任关系,并将其量化为具体的信任值;最后引入消费心理学思想,选取稳定性较高的信任节点作为转发节点。实验表明,与经典转发算法对比,该算法在含有自私节点的网络环境中能保证数据可靠传递。     

基于通信代价的Zigbee网状网络路由选择算法

针对Zigbee网状网络AODVjr路由算法在路由发现过程中引起的节点能耗不均衡问题,提出了一种通过有效选择转发节点,动态建立通信路径的路由选择算法.该算法在定义通信代价函数的基础上,通过限定邻居前区集合来确定待选节点集,并综合考虑待选节点的剩余能量以及待选节点转发数据至下一跳的能量损耗,选择具有最小通信代价的节点转发数据,尽可能的减小节点在路由发现过程中所引起的不必要的能量损耗.仿真结果表明,该算法能够有效地均衡节点能量、降低网络能耗、延长网络生命周期.     

路径优化的无线传感器网络CTP路由算法

针对无线传感器网络普遍存在因负载不均衡导致的转发率过高,网络寿命短的问题,提出了一种基于汇聚树协议(CTP)的路径转发优化协议深度和孩子汇聚树协议(DC-CTP).通过研究节点路径深度和孩子节点个数对当前节点以及对全网络转发数据量的影响,对CTP网络节点的路由算法进行优化.TOSSIM仿真的结果表明:DC-CTP协议选择优化后的路径,将整个网络的节点的数据转发量减少了平均10.25％左右,能够延长无线传感器网络的存活时间.     

基于HEED的无线传感器网络负载均衡路由算法

针对无线传感器网络存在的“漏斗效应”以及“热点”问题, 在HEED的基础上通过改进簇间路由协议,提出一种负载均衡路由算法HEED-LEDP。该算法通过在簇头节点间构建负载均衡树,保证网络中数据流量均匀分布于各个通信路径,避免大量数据汇集到少数路径上造成的“热点”问题;同时该算法提出一种应用于单条通信路径的轮换转发策略,将一条路径上数据转发的负担分布到所有节点中,从根本上消除“漏斗效应”。实验结果证明HEED-LEDP路由算法能有效避免网络中局部节点过早死亡的情况,提高网络寿命和能量使用效率。     

能耗均衡的多跳多路径认知分层路由算法

为了缓解频谱资源紧缺的现状,提高认知无线传感器网络能量消耗的均衡性,并减少网络的能量消耗,提出了一种适用于异构认知无线传感器网络的能耗均衡多跳多路径认知分层路由EMMCH算法。首先,根据节点剩余能量、节点位置和邻居节点密度改进了簇首选举概率;其次,结合竞争半径的概念,平衡区域簇首能耗;然后,根据节点信道可用性和剩余能量选举最优簇首,簇首总数依据动态选举的思想确定;最后,簇首节点选取剩余能量高、距离汇聚节点近且存在空闲信道的节点进行多跳传输路径规划,再结合沿途消耗和不均衡程度选取最优路径。仿真结果显示,与对比算法相比,EMMCH算法具有更长的生命周期、更高的稳定性、更多的数据传输量和更均衡的网络能耗。     

面向物联网的能耗感知虚拟网络映射算法

物联网中传感器节点间规模庞大的数据交互使得能耗过大问题日趋严重,传统能耗感知算法无法适用于节点能耗不均的物联网环境。针对该问题,重新构建基于无线传感器网络的能耗模型,在考虑节点异构性和链路时效性的同时保证能耗最小。在此基础上,提出一种改进的能耗感知虚拟网络映射算法,在节点映射阶段,基于最接近剩余容量原则将虚拟节点映射至同类型且能耗最小的物理节点上,并为不同时延下的链路分配合适的资源。仿真结果表明,相比EA-VNE、EA-VNEH算法,该算法通过资源整合的方式,可以提高底层资源利用率,降低虚拟网络映射能耗,且随着引入参数的增加,能够实现更细粒度的资源分配。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。     

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...     

传感网中延迟限定的非汇聚数据移动式收集

在大规模的无线传感器网络中收集数据,不仅需要考虑节点的能量消耗,而且还需要考虑数据收集延迟.如何有效地均衡节点的能量消耗,同时最小化数据收集延迟,是一个具有挑战性的问题.为了均衡节点的能量消耗,利用移动数据收集器收集数据.以此为基础,提出一种DC-Collection算法来解决数据收集延迟和能耗的问题.首先,在网络中构造最短路径树,网络非连通时,不同的网络子图可以构造多棵最短路径树,它们构成一个最短路径树集合;其次,在每一棵最短路径树上选取部分节点作为采集节点和逗留节点,使得以采集节点为根的限高树的高度不超过h,且在每个采集节点的通信区域内至少有一个逗留节点;再次,在每棵限高树内调整树的结构,让能量高的节点承担更多的子孙节点,最大化限高树的生命周期;最后,移动数据收集器从Sink出发,遍历逗留节点所在位置收集数据,最终回到起点,并将数据发送给Sink.通过理论分析和大量仿真实验,其结果表明:与现有的数据收集协议相比,DC-Collection不仅能够均衡各节点的能量消耗从而延长网络生命周期,而且能够缩短移动数据收集器收集数据行走的路径长度,从而缩短数据收集延迟.     

基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法

单Sink节点传感器网络存在着部分关键路径上节点能量消耗过快、路由选择算法单一以及Sink节点失效等问题.首先提出了多Sink节点传感器网络数据收集的系统框架;给出了拓扑发现和维护策略;然后提出了基于最小能量消耗路由算法.在分析了该算法的不足后提出了基于能量水平的路由算法,按照计算得到的能量水平选择最优的路径进行数据传送.实验证明,基于能量水平的路由算法比基于最小能量消耗路由算法能更有效提高传感器网络的使用寿命.     

传感器网络中一种负载平衡的选播路由算法

针对传感器网络的特点,提出了一种基于权重负载平衡的选播路由算法.该算法的基本思想是根据路径上传输数据的能量消耗、邻居节点的剩余能量和跳数信息计算权重,并选择最小权重路径.新算法通过利用权重让更多节点分担数据传输以保持网络负载平衡,延长网络生存期和改善选播路由的性能.仿真实验表明,新算法的网络生存期是SARP的2到4倍,具有良好的路由性能.     

基于改进蚁群算法的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络能量消耗不均及节点过早死亡等问题,提出一种新的基于改进蚁群算法的路由算法。在网络结构方面,加入网络分隔带和搜索角,并结合节点剩余能量,共同限制下一跳节点的转移概率;同时改进启发函数,加入能量影响因子,增强算法寻优,避免陷入局部最优;在信息素更新方面,引入阈值机制并设立最优路径权重值来寻找最优路径。仿真结果表明,改进后的算法能够进一步降低网络能耗,延长网络生命周期。     

无线传感器网络中移动节点辅助的数据采集效率优化研究

为了提高无线传感器网络中数据采集效率,提出了一种基于节点分级的混合多跳数据采集（hybrid multi-hop data collection,HMDC） 算法。该算法首先基于数据量将所有节点均匀划分成簇,然后在簇内采用节点分级的思想进行数据的多跳传输,最后使用移动采集器沿着最短路径访问簇头节点,对指定节点进行数据集采集。仿真结果表明,HMDC算法有效地提高了数据采集效率,均衡了能量消耗,延长了网络的生命周期,且更加适用于较大规模的数据采集。