中高速传感器网络中基于服务区分的QoS路由算法研究

基于服务区分,对中高速传感器网络的QoS路由算法问题进行建模和分析.提出基于蚁群优化的路由算法以保证不同的服务有不同的QoS参数,通过设置反向抑制机制来保证不同服务的优先级别.仿真表明,基于蚁群算法与区分服务的路由协议更适合中高速传感器网络对不同业务的QoS需求,而反向抑制保证了高级别服务的优先级.     

一种节能的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对QoS的不同要求,提出了一种新的QoS路由算法—EBQoS算法。算法通过记录邻居节点到Sink节点的最小跳数信息建立到Sink节点的多条路径,并根据信息包的QoS要求和节点剩余能量选择合适的路径进行路由。通过仿真实验与顺序分配路由（SAR）算法的比较,结果表明该路由算法在提供差别服务和提高网络生存期方面具有明显的优势。     

基于QoS的无线传感器网络路由

综合考虑无线传感器网络的路径节点最小能量、路径能耗、延迟、信道错误率等因素,采用QoS路由对不同的查询业务实现区分服务。通过对传统的定向扩散路由算法的扩展,在保证业务可靠性要求的前提下,组合利用“路径节点最小能量/路径能耗”和“最小跳数”信息,提出了一种针对尽力而为业务和实时业务的QoS路由算法。仿真结果表明,扩展后的算法能满足业务的可靠性要求,随信道错误率的增加,它能更好地均衡网络各节点的能耗。     

一种求解QoS路由算法的数学模型研究

QoS路由算法的基本问题是在满足多个约束条件的基础上对某个或多个网络参数进行优化。在文献犤9犦提出的适应QoS路由机制的网络模型基础上,利用数学规划,提出了一种QoS路由算法的新的数学模型,并采用改进的拉格朗日松弛算法求解模型。此模型既可用于寻找满足约束条件的QoS路由,又便于扩充新的网络QoS要求。     

带数据融合的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络以数据为中心的特点以及不同业务对QoS的不同要求,提出了一种结合数据融合的QoS路由算法(DAIQoS算法).该算法借鉴TopDisc协议的分簇路由过程对数据进行融合处理.在此基础上借鉴定向扩散(DD)协议中梯度路由的思想,通过维护簇内和簇间两个梯度场建立到sink节点的多条最短路径.选择既能满足数据的QoS要求,又能尽量时其进行融合处理的路径转发数据.仿真实验结果表明,DAIQoS算法能够在满足数据QoS要求的同时有效减少冗余数据,节约能源.     

基于区分服务的无线多媒体传感器网络QoS路由协议*

针对无线多媒体传感器网络数据量大且不同业务传输的QoS约束不同的特点,提出了一种数据融合的区分服务的QoS路由算法（DF-DSQR）。该算法在兴趣泛洪期间建立实时（RT）和尽力而为（BE）业务两类梯度,采用优先级排队模型对两类业务的传输进行分级处理,并采用数据融合转发机制,为RT业务和BE业务提供了保证QoS的路由路径。仿真结果表明,该算法既能保证实时业务低时延的要求,又能保证尽力而为业务的QoS要求,均衡了网络能耗,延长了网络生存期。     

基于遗传算法的多参数QoS网络路由算法

目前许多应用都有不同的高质量QoS保障需求,但QoS路由问题是一个非常复杂的问题,而且在两条独立的路径之间寻找可行路径是NP难题。同时,高速网络的QoS路由算法必须具有适应性、灵活性和智能性。论文提出了一种基于遗传算法的QoS路由算法,算法中选择两个QoS路由参数进行路由的优化,仿真结果表明该方法比传统的路由算法及单QoS参数的路由算法具有更高的性能。     

基于区分服务的自适应跨层调度算法

中高速传感器网络中不同业务对QoS有不同的要求。针对该情况,引入区分服务的思想,提出一种适合混合业务的多元参数自适应跨层调度算法。该算法根据不同的业务动态调整时延补偿因子和吞吐量补偿因子,使实时业务能满足时延较小的要求,非实时业务能满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在系统效率和用户服务质量满意度之间取得折中,保证不同类型业务用户间的公平性。     

无线传感器网络满足QoS带宽需求 的能量最优路由方案

有效使用片上受限资源以保持最长的生命周期是无线传感器网络的核心问题.QoS路由技术解决了无线传感器网络要求支持多种业务的差别服务和全网范围的资源有效利用的问题.本文提出了一种可以满足QoS带宽需求的能量最优路由发现方法.该方法构建了节点选择模型、能量评价模型和节点能耗权重模型,使用遗传算法利用可用节点集合建立满足QoS带宽需求的能量最优路由.利用Markov链证明该算法是可收敛并且是以指数速度概率强收敛的.另外,通过实验仿真与分析,给出了本文遗传算法的控制参数的选择区间,实验显示本文提出的满足QoS带宽需求的路由发现方法对无线传感器网络具有更好的适应性和更长的网络寿命.     

基于熵权系数法的无线传感器网络自适应QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量（QoS）指标的不同要求,以及QoS指标在网络运行过程中实时变化的特点,提出一种基于熵权系数法的自适应QoS路由（EAQR）算法。算法将路由建立过程抽象成多指标加权评分的问题,选取节点负载、平均能量势、通信时延作为QoS评价指标,采用熵权系数法自适应地确定指标的权重,选择最优节点转发数据。仿真实验显示,与有序分配路由(SAR)、能量感知QoS路由(EQR)算法相比,EAQR算法可以有效降低网络平均端到端延迟,减少丢包率,延长网络寿命。     

一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

一种业务驱动的多媒体传感器网络路由算法

针对多媒体传感器网络承载业务（视频图像业务、音频业务以及数据业务）的差异性和不同业务对QoS的差异性,基于蚁群算法和混沌理论,抽象业务驱动的QoS路由模型,提出了一种业务驱动的路由算法SDR（Service-Driver Routing）。依据各类业务对QoS的差异性选择相应路由策略,达到充分利用网络资源、提高网络承载业务性能的目标。采用NS2对该算法进行实验仿真,实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可提供区分业务的QoS保障。     

无线传感器网络QoS路由的研究与仿真

无线传感器网络要求支持多种业务的差别服务和全网范围的资源有效利用,QoS路由是解决该问题的关键技术之一.在分析无线传感器网络QoS 路由问题的基础上,对定向扩散(Directed Diffusion,DD)进行扩展,提出了一种组合利用路径节点最小能量和最小跳数信息的分布式QoS 路由算法,并建立了仿真模型.仿真结果表明,与传统DD比较,网络生存期可提高500%;不同比例的混合业务模式下,可很好的支持不同业务的资源需求分配,达到全网能耗均衡.     

基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究

多路径多约束服务质量（Quality of Service,QoS）路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。     

基于软件定义的WSNs非均匀分簇QoS路由算法

针对传统无线传感器网络非均匀分簇QoS路由中节点资源受限,无法动态管理等问题,提出一种基于软件定义的无线传感器网络非均匀分簇QoS路由算法(SDNUCQS)。控制器考虑节点能量、节点间距离和QoS指标,采用熵权法竞选出高质量簇头,并对网络进行非均匀分簇。利用交叉分类法将所要传输的数据通过时延和丢失率分成不同类型。在簇间路由中,控制器以链路QoS指标和节点负载度为参数,采用集中式方式分别计算QoS数据和普通数据传输的最佳路径。仿真实验结果表明,SDNUCQS算法能显著降低网络时延和丢失率,与LEACH、EEUC、CRIPSO和tPSOEB算法比较,能降低簇头能耗且延长了网络生命周期。     

一种带约束的多目标服务质量路由算法

多约束服务质量(QoS)路由是要求在多个约束条件下计算满足所有独立限制条件的可行路径．将这种NPC问题转化为一种带约束条件的多目标优化问题，根据多目标遗传算法的智能优化原理，提出一种多目标QoS路由算法来产生一组最优非劣路由．理论分析和实验结果表明，使用带约束的多目标遗传算法是解决多约束QoS路由的有效途径，能对提高网络性能起到重要作用．     

Ant-based routing for wireless multimedia sensor networks using multiple QoS metrics

In wireless sensor networks, most routing protocols consider energy savings as the main objective and assume data traffic with unconstrained delivery requirements to be a given. However, the introduction of video and imaging sensors unveils additional challenges. The transmission of video and imaging data requires both energy efficiency and QoS assurance (end-to-end delay and packet loss requirements), in order to ensure the efficient use of sensor resources as well as the integrity of the information collected. This paper presents a QoS routing model for Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSN). Moreover, based on the traditional ant-based algorithm, an ant-based multi-QoS routing metric (AntSensNet) is proposed. The AntSensNet protocol builds a hierarchical structure on the network before choosing suitable paths to meet various QoS requirements from different kinds of traffic, thus maximizing network utilization, while improving its performance. In addition, AntSensNet is able to use a efficient multi-path video packet scheduling in order to get minimum video distortion transmission. Finally, extensive simulations are conducted to assess the effectiveness of this novel solution and a detailed discussion regarding the effects of different system parameters is provided. Compared to typical routing algorithms in sensor networks and the traditional ant-based algorithm, this new algorithm has better convergence and provides significantly better QoS for multiple types of services in wireless multimedia sensor networks.