基于虚拟场的能量高效传感器网络地理路由

针对现有的无线传感器网络(WSN)地理位置路由在遇到空洞时,集中使用空洞边缘节点转发而导致能量迅速耗尽的问题,提出利用虚拟场模型均衡节点能量消耗的路由算法.传输节点根据虚拟场模型,采用空洞信息、自身位置及目的节点位置作为参数,计算当前位置的虚拟场矢量.根据此矢量方向进行贪婪路由选择.受虚拟场模型的引导,数据传输路径在未遇到空洞时已提前开始绕行,路由能耗不再集中于空洞边缘,而是更均匀地分布于全网.实验表明,该算法在网络生命周期和数据包投递率方面明显优于现有的地理位置路由,在传输延迟方面两者接近,验证了虚拟场模型具有平衡节点能量消耗、提高能源利用率的效果.     

基于无线传感器网络的人工势场改进算法

针对人工势场法在移动机器人局部路径导航中存在局部极小问题,提出了一种无线传感器网络节点定位-状态判断-节点引导-向目标移动的局部路径导航策略.当移动机器人进入局部极小"陷阱"时,通过无线传感器网络节点间的虚拟引导,使其逐渐脱离局部极小,从而有效地解决了传统人工势场法的局部极小问题.     

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法实现

本文利用蚁群算法简单、局部工作等特点,结合传感器网络的特征,分析研究了基于蚁群算法的WSN路由算法,并阐述了蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现和仿真设计与分析。     

改进无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的节点组成,高效节能的路由算法是无线传感器网络的基础。针对低功耗自适应分簇（LEACH）路由算法在选择簇首节点及通信过程中能量消耗大的不足问题,提出了一种改进的LEACH路由算法。引入节点剩余能量因素参与簇首节点的选择,有效地降低剩余能量较小的节点成为簇首的可能性,节点之间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,也降低了传感器网络能耗。     

基于Zigbee网络的路由算法研究

本文针对基于Zigbee网络的路由算法进行相关研究,并分析其优缺点。     

能量高效的水声传感器网络路由协议

为了解决水下声信道对网络性能的影响,在综合考虑了节点的剩余能量和信道传输质量的基础上,提出了一个基于链路质量估计的能量高效路由协议。该协议根据节点的可用能量、位置以及信道传输质量估计等因素确定转发节点,能减少信息的盲目转发,提高能量的利用率,均衡网络的能量消耗,从而实现了网络能量的平稳下降,有效地延长网络的生存时间。仿真结果表明,该协议具有能量利用率高,信道利用合理等特点,比无信道传输质量估计的协议能量利用率提高9%左右。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由优化算法

针对无线传感器网络节点功耗受限,无线信道容易受环境干涉等特点,提出一种低功耗、信道质量敏感的无线传感器网络路由优化算法COR,COR算法基于节点剩余能量、无线信道质量统计参数等变量,通过修改启发因子方程以及信息素更新方程,采用改进蚁群算法选择剩余能量高、信道质量较好的路径进行数据的路由转发,可有效降低数据传输功耗,平衡网络中节点的功率消耗,延长网络生命周期。仿真实验表明,COR算法网络消耗能量仅为传统ACO(Ant Colony Optimization)算法的73%,具有较高的实用价值。     

基于Gear算法的无线传感器网络路由协议研究

无线传感器网络路由协议设计与传统的无线ad hoc网络有很多不同.介绍了无线传感器网络的体系结构,分析了几种典型的路由协议,对基于位置的Gear算法路由协议进行了研究,为未来无线物联网络的建设提供了参考.     

基于人工蜂群算法的无线传感器网络路由协议

近年来,无线传感器网络在实际生活中的应用越来越多,相关技术的研究越来越深入.由于网络中节点常常采用干电池供电,其能量受限.研究表明:通信在网络节点能耗中占比最大,采用合理的路由方式能够减少通信能耗.为延长网络寿命,对人工蜂群算法进行研究,推导出适应度函数,并应用于无线传感器网络簇首节点的选择.同时结合图论中最短路径树的思想,在簇内以簇首节点为树根构建一颗最短路径树,尽可能的保证节点到基站通信所消耗的能量最少.仿真实验表明:相比较LEACH协议,新的分簇路由协议在能耗效率具有更好的性能优势.     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

无线传感器网络能量敏感路由算法的研究与实现

分析了典型无线传感器网络路由算法的基础上,提出了路由算法的目标,并设计了能量敏感的路由算法,以节省能量消耗达到延长整个网络生命周期的目的．该路由算法由4个模块组成：分簇模块、簇头选举模块、休眠状态模块和簇间路由模块组成．在实验室提供的实验床基础上。实现了路由算法的原型,并对算法进行了有效的验证．     

大面积森林防火监测中的传感器网络能量均衡路由算法

将传感器网络应用于大面积森林防火监测中．利用蚁群算法的思想，在信息素修改中考虑整个网络的能量损耗以及每个节点的能量损耗，使得整个传感器网络在生存期、能量的有效性等诸多方面得到的改善．最后通过仿真实验对算法的优越性进行了验证．     

WSN中基于虚拟网格的分簇路由算法

为了延长无线传感器网络生命周期,降低通信时延,提出一种基于虚拟网格的分簇路由算法CRVB。该算法将监测区域划分为若干虚拟网格,同一网格内节点自组织成簇,分布式地构建生成树进行路由,从而减小簇内通信代价。根据节点剩余能量启动计时器选取本地簇首,采用多跳的方式完成与基站通信,可避免能耗的不均衡。同时,均衡的网格分簇,能保证较低的通信时延。实验结果表明,CRVB算法在延长网络生存时间和降低通信时延方面优于LEACH和PEGASIS算法。     

一种基于无线传感器网络分簇路由的改进算法

为了提高无线传感器网络能量的有效性,延长网络生命周期,在分析了无线传感器网络路由协议中的LEACH算法和SEP算法机理的基础上,提出了改进型SEP算法．改进型SEP算法能够在能量异构的网络模式下,通过改进选举簇头机制,提高了剩余能量较高的节点当选为簇头的概率,增加了选举簇头节点的合理性,有效地均衡了网络中的节点能耗,延长了网络的生命周期．实验结果表明：改进后的算法与LEACH算法和传统的SEP算法相比,在平衡节点能量和延长网络寿命方面具有更加优越的性能．     

基于能量受限的无线传感器网络路由设计

由于传感器节点能量的有限性,如何延长网络的生命周期是无线传感器网络(WSN)路由设计的主要目标.为解决LEACH协议存在簇头分配不均匀和能量消耗较大等问题,研究一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由设计方法.主要采用节点能量来选举簇头,采用蚁群算法优化簇间路由以实现簇间通信.仿真结果表明这种方法优于LEACH算法,在降低能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

无线传感器网络LEACH算法的研究

无线传感器网络能够实时监测、采集和处理环境信息,应用前景十分广阔。目前,路由算法已成为无线传感器网络的关键技术之一。LEACH算法是一种典型的分簇路由算法,簇头的选取直接影响到算法性能的优劣。通过对LEACH算法的分析,在簇头节点的选取方面提出了改进方案。     

水声通信网层次路由算法

针对水声通信网中由于节点能耗不均衡而影响网络生命周期的问题,基于无线传感网络的层次路由算法,提出了一种适用于水下环境的水声通信网层次路由算法.该算法采用分轮的思想,使用改进的复杂网络社团结构检测谱方法的相关算法.通过网络初始化等措施构建水声通信网的图结构,并利用Laplacian阵与聚类算法得到簇结构,进而实现网络中数据的正常传输.仿真实验表明,在水声通信网的特殊条件下,该算法相对于传统的LEACH协议能取得较好的效果,在网络稳定传输数据的情况下,网络各轮的存活节点数均优于LEACH.     

基于距离门限的水声网络自适应路由协议

针对水声传感器网络长时延和高能耗的问题,提出了基于距离门限的自适应路由协议ARBDT（AdaptiveRouting Protocol Based on Distance Threshold）。该协议采用单路径逐跳信息传输方式,节省了路由开销;同时根据网络密集程度自适应地调整距离门限,抑制了冗余节点的回应,降低了控制包冲突的概率,使发送节点能快速获取转发节点。仿真结果表明,与SBR（Sector-Based Routing）协议相比,ARBDT协议能缩短时延,降低网络能耗,从而获得更好的性能。     

移动无线传感器网络的能耗均衡路由算法研究

研究了节点移动的无线传感器网络的路由问题,提出了一种能耗更为均衡的改进路由算法.在经典分簇路由算法的基础上进行了改进：一是簇结构的范围限制在自由空间模型的传输临界距离d0半径范围之内,较小范围的簇结构在移动环境能相对保持稳定,还能节省数据传输的能耗;二是簇头采用了复合权值的方式进行选择,权值不仅考虑节点能量,还考虑节点的移动速度和聚集性.仿真实验证明改进后的算法有效提高了无线传感器网络的能耗均衡性,延长了网络的生存时间,节点的数据发送成功率相对于经典分簇路由算法也得到了较大提高.     

移动传感器网络分层路由算法研究

一种新的应用于路由算法设计的分层模型--抽象分层模型被提出,该模型将节点分为两层:Level 1(Cluster-head层)和Level 0(Member层),切断了分簇模型中簇首与成员的对应关系,移动节点不再寻找簇首,而可以直接向Level 1节点发送信息,进而转送给基站.NS2下的仿真结果表明,在移动环境下新算法能够有效均衡能量消耗,高效传输数据,实现对移动性的支持.