多媒体无线传感器网络拥塞控制研究

介绍了多媒体无线传感器网络的特点及其应用,分析了存在拥塞的原因,总结了近期无线传感器中拥塞控制算法的研究成果,在此基础上展望了多媒体无线传感器网络拥塞控制算法的研究方向.     

基于无线传感器网络的拥塞控制算法的研究与比较

无线传感器网络（WSN）多对一的通信使得网络中的拥塞成为亟待解决的问题。首先介绍了传统有线网络中的拥塞控制策略不适用于WSN的原因,在此基础上详细阐述了近期WSN中拥塞控制算法的研究成果,并给出了比较和分析。     

无线传感器网络的拥塞控制技术

无线传感器网络的多对一通信方式、无线链路的相互干扰、网络的动态变化和资源受限等特性,使得无线传感器网络容易出现拥塞,严重影响网络的QoS传输性能和生存周期,因此拥塞控制成为无线传感器网络服务质量保障机制的关键技术之一.在分析无线传感器网络特点的基础上,说明了拥塞检测和拥塞避免的策略,重点介绍和分析了基于速率控制、流量调度和传输调度等典型的拥塞解除算法,最后对拥塞控制技术的发展趋势进行了展望.     

无线传感器网络拥塞控制研究*

介绍了无线传感器网络拥塞控制的内容和特点,仔细分析了在无线传感器网络中实施拥塞控制算法所涉及的技术难点及不足,并对现有工作进行了归纳和总结.最后,探讨了发展初期该研究领域的未来发展方向.     

基于多路径的无线传感器网络拥塞控制算法

针对无线传感器网络的拥塞问题,提出了一种多路径拥塞控制算法。对于网络拥塞采用精度度量检测拥塞,以多路径的方式进行数据传输,避免拥塞,并采用多路径的方式,有效分散产生的拥塞。节点正常工作,保证采样数据的实时性和正确性。     

无线传感器网络中基于多向量的拥塞控制

由于无线传感器网络结点分发信息非常方便，因此它在军事和智能居家领域有着广泛的应用前景。如何在这些网络中建立公平、高效、节能的传轮机制将数据汇集到基站是该网络中的一个重要问题。本文提出了一种分布式动态的对不同的路由路径建立多向量信号控制的算法。该算法同时考虑了不同结点的流量，子结点的数目以及子结点的层数等，并将信息快速反馈到检测到的拥塞中，从而迅速缓解拥塞。模拟实验结果和分析表明该机制具有公平性、有效性、稳定性和节能性。     

无线传感器网络拥塞控制研究进展和难点分析

首先对无线传感器网络拥塞控制技术的研究现状进行了阐述,重点对该技术的研究难点做了分析,并总结出了无线传感器网络拥塞控制技术进一步的研究方向。     

基于RED算法的非线性拥塞控制

由于RED算法是采用丢包率随平均队列长度线性变化的方法,因此导致网络在拥塞并不严重的时候丢包率较大,在拥塞比较严重的时候丢包率较小,拥塞控制能力较低。该文提出非线性平滑算法通过对RED算法的丢包率函数进行非线性平滑,在最小阈值时丢包率增长速度比较小,在最大阈值时丢包率增长速度比较大,有效地控制了平均队列长度,具有较好的拥塞控制能力。NS2仿真结果表明该算法对丢包率、端到端时延、吞吐量以及时延抖动等性能均有较明显的提高。     

无线传感器网络拥塞控制技术研究进展

无线传感器网络中的数据传输模式主要是多对一的.由于传感器节点资源严重受限、通信链路易受干扰等因素,使得拥塞问题十分严重.而传统的传输控制协议,不管是有线网络上的还是自组织网络上的,并不完全适用于无线传感器网络.拥塞控制技术作为传输层协议的关键技术之一,是传感器网络协议研究中的一个热点问题.从拥塞控制技术的研究背景入手,综述了当前该领域具有代表性的工作,对涉及的主要方法进行了分析比较.最后进行了总结并指出了传感器网络拥塞控制技术未来的研究方向.     

无线传感器网络中的逐跳跨层拥塞控制

给出一种逐跳跨层拥塞控制机制,依据检测缓冲区占用率和拥塞度所获得的拥塞信息,在传输层开环逐跳速率控制的基础上,自适应地调整节点MAC层信道接入优先级,使整个传感器网络中的节点根据局部的拥塞状态调整信息发送速率。NS2仿真结果表明,该算法可有效地提高网络性能和拥塞控制效率。     

基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法

针对无线传感器网络数据汇集应用中, 由于数据流量大, 相邻路径之间容易发生串扰、信道竞争和冲突, 造成拥塞问题, 提出了基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法(Data gather tree algorithm based on congestion control, DGT-CC). DGT-CC算法通过层次发现、邻居发现、启发式搜索和流量均衡策略构造一棵最短路径最小拥塞权值树. 理论分析证明DGT-CC算法收敛, 并能够构造一棵最短路径最小拥塞权值树, 仿真实验表明DGT-CC算法在丢包率、网络吞吐量和时延方面都较普通的最短路径树具有更好的性能.     

基于粒子群算法的WSN路径优化

采用粒子群算法对无线传感器网络进行路径优化,为了克服粒子群算法运算后期群体的多样性可能会有所下降的问题,对粒子群算法的各个环节进行分析与改进,设计并增加变异算子。仿真实验的结果表明,使用该算法能找到无线传感器网络有效的优化路由,解的质量优于传统的粒子群算法与遗传算法,而且在成功率方面也有所提高。     

一种新的无线传感器网络拥塞控制算法

为给无线传感器网络中每个节点分配一个公平有效的传输速率,提出一种新的拥塞控制算法。分析算法对平均输入输出速率、控制效率、公平性、时间间隔、逆向数据传输等参数的要求,研究速率抖动对算法的影响,并在事件驱动的数据包级模拟器上验证该算法。实验结果表明,该算法能有效提高网络吞吐量,保证网络公平性,降低能耗。     

具有通信时延的无线传感器网络拥塞控制算法

针对具有通信时延的无线传感器网络的拥塞问题,利用图论对无线传感器网络进行建模,借鉴领导者一跟随者的思想设计了一致拥塞控制算法(congestion control based on consensus,CCBC).根据汇聚节点的负载状况,合理地调节所有传感器节点的数据发送速率,给出足够的条件证明算法在变拓扑网络结构和时变时延下的有效性.NS仿真表明,本文提出的算法与其他算法比较,具有较低的丢包率、较高的链路利用率、良好的节能性,能够很好地抑制无线传感器网络中的拥塞现象.     

WSN导航中的拥塞控制算法

针对无线传感器网络导航中出现的拥塞问题,提出一种拥塞检测和缓解算法。每个节点周期检测其导航的用户数量,根据用户数量是否超过上限判断其所在路径是否发生拥塞,若发生拥塞,采用拥塞缓解算法,导航相应用户到其他路径,从而使用户更加快速、安全地逃离危险区域。仿真实验结果表明,该方法在导航时能有效控制网络拥塞,使路径负载更加平衡。     

基于滑模变结构的无线传感器网络拥塞控制

为解决无线传感器网络逐跳节点拥塞控制问题,在节点网络层与链路层之间引入水槽流入与流出的数学模型,提出一种针对逐跳节点级链路层帧缓冲区队列长度的拥塞控制模型,并采用基于趋近律的离散滑模控制结构作为该模型的控制器,控制过程简便且易于实现。仿真结果表明,与常规的PID控制、模糊PID控制相比,该模型在响应速度、延迟时间等方面性能较好。     

基于路径损耗的WSN能量意识拓扑控制算法

为延长无线传感器网络(WSN)中节点的生命周期及均衡节点负载,在PLBD算法的基础上提出一种基于路径损耗的能量意识拓扑控制算法PLEATC。该算法使用损耗链路作为度量标准,同时考虑转发节点的剩余能量状况,避免网络中部分节点因负载过重而导致能量提前耗尽。仿真结果表明,用PLEATC算法构建的拓扑能够保证网络的连通性和健壮性,并延长网络寿命。     

无线传感器网络覆盖控制算法研究

无线传感器网络(Wireless sensor network, WSN)覆盖控制通常采用基于二元感知模型的几何计算方法休眠冗余节点, 其算法在实际应用中受到局限, 不够精确. 针对此问题, 本文采用概率感知模型, 提出新的覆盖控制算法, 将提高能量利用效率作为重要指标, 采用节点轮换周期工作机制, 每个周期逐个唤醒部分节点, 组成满足网络覆盖要求的覆盖集, 实现降低能耗、均衡节点能量的目的. 概率感知模型描述网络的覆盖能力更精确, 算法不受感知模型的限制, 原理简单, 易实现, 仿真结果验证了本算法的有效性.