基于蚁群算法的WSN路由协议研究

针对层次路由LEACH协议存在簇头分布不均,并且每次簇头轮换均在整个网络内进行,会造成耗能过多以及蚁群算法应用于LEACH协议建立簇间多跳路由仍存在能耗不均衡的问题,采用将网络节点进行区域划分,并将节点剩余能量作为参考因素,在区域内进行簇头节点的轮换选取的方法改进,并通过将节点能量引入到转移概率和信息素更新公式中,对蚁群路由算法进行改进,利用其建立从簇头节点到汇聚节点的多跳路由的最优路径.实验验证表明:与LEACH协议相比,改进协议整体上减少并均衡了能量的消耗,延长了无线传感器网络的生命周期.     

WSN路由节点优化分布设计的免疫克隆算法

对于无线传感器网络(WSN)路由节点的优化分布设计,人工免疫进化算法存在几何选择区域局限,为了缓解此问题,避免系统收敛于局部最优解,提出一种基于免疫克隆算子的设计方案。根据WSN节点覆盖原理,构建WSN路由节点自适应人工免疫分布模型,用免疫平衡机理计算染色体在每个节点部署网格中的信息浓度概率,采用克隆检测算法监测WSN网络中节点冗余浓度,以使每个WSN路由节点辐射信息素最大化,突破几何选择区域的限制,实现最优节点部署和覆盖。仿真实验表明,新算法能提高网络连通性和节点利用率。     

WSN中基于虚拟静电场的多sink路由算法

根据无线传感器网络(WSN)中数据转发与静电场中电荷移动的相似性,将sink节点和传感器节点的监测数据分别抽象成正、负电荷,无线传感器网络被抽象成由sink激发的虚拟静电场.以最大化网络生存时间为目标,以虚拟静电场中的静电引力作为路由选择标准,提出了多sink无线传感器网络路由算法.算法综合考虑传感器节点能耗的有效性和均衡性,以及sink的负载平衡,根据sink的邻居节点和传感器节点的剩余能量,为sink和传感器节点的数据分配相当电量的正、负电荷,依据电荷间的静电引力进行路由选择.理论分析与仿真实验结果表明:该路由算法具有较低的时间复杂性,能够有效的均衡节点的能量消耗,延长网络生存时间.     

基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

LEACH协议算法改进及仿真

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)能量消耗不均和节点过早死亡的问题,提出了LEACH协议的改进方案.该方案考虑了聚簇内节点的能耗、定位和网络服务质量,从簇头的选举算法和数据融合着手,在生存时间、能量消耗、基站数据接收三方面对簇头选举算法进行了分析改进.对改进后的LEACH协议和原LEACH协议进行仿真,仿真结果表明改进后的协议在生存时间上提高了33%,并减少了节点能量消耗和降低了基站接收数据的量.     

基于蚁群算法的自适应ad hoc路由协议

为了在ad hoc网络中建立和维护路由,提出一种基于蚁群算法的自适应ad hoc路由协议.该路由协议按需广播蚂蚁,建立了到目的结点的一条路径,并在数据传输过程中通过连续发送蚂蚁维护现有路径和探索新的路径,从而动态建立到目的结点的多路径路由,能较好适应网络拓扑结构的动态变化.仿真实验表明,该路由协议在平均分组端到端的延迟和分组投递率等性能上比AODV和W_AntNet协议具有更大的优势.     

无线传感器网络路由协议的研究

无线传感器网络通常包含大量的自组织成多跳无线网络的分布式传感节点,是一种新型的信息获取和处理、传输技术。文章依此为背景,首先阐述了无线传感器网络的结构、特点、潜在应用以及关键技术。然后讨论了无线传感器网络路由协议的分类和性能评估标准,并对现有的典型无线侍感器网络路由协议进行了分析与比较,特别是深入分析了分层路由协议LEACH,研究了LEACH协议的优缺点。     

WSN中一种新的基于蚁群优化的路由算法

针对无线传感器网络路由中网络节点能量和生存时间受限问题,提出了一种基于蚁群优化的WSN分簇路由算法.算法引入蚁群优化,对网络覆盖区域内的节点进行分簇处理,簇内利用蚁群优化算法进行最优路径搜索.仿真结果表明:该算法能有效平衡网络节点间能耗,延长网络生存期,蚁群增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗.     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

基于OMNeT＋＋的WSN路由协议仿真研究

介绍了离散事件仿真软件OMNeT＋＋特点,阐述了无线传感器网络路由协议,并给出基于OMNET＋＋的仿真实现步骤.通过结合DD协议的仿真实例,证明了OMNeT＋＋在WSN仿真中具有仿真速度快、内存消耗少的特点.     

无线传感器网络路由协议成簇算法研究

阐述了无线传感器网络中路由协议成簇算法。在分析LEACH和SCRP的基础上,结合二者各自特点,提出了对SCRP的改进方案,并对实现算法进行了详细描述。由于考虑了网络负载平衡,该改进算法有利于提高WSN能量利用率,延长整个WSN网络的生存时间,拓展了基于簇的WSN路由协议的应用范围。     

无线mesh网AODV路由算法改进及仿真

针对AODV路由协议中单向链路的问题以及协议自身的不足,提出了改进的AODV协议--ImprovedAODV.该协议通过对AODV协议的HELLO报文和RREQ报文做相应的修改,解决了AODV路由协议中单向链路的问题,并改善了AODV协议的性能.同时,在熟悉基于Linux平台的NS2仿真器针对Mesh网络路由协议的仿真过程的基础上,利用NS2网络仿真软件对AODV协议和改进后的协议进行仿真实验和分析,仿真结果证明,改进后的协议在时延和路由开销方面相对于AODV得到了较大的改善.     

可靠传感网聚类路由算法研究

为延缓传感器网络寿命，提高能量使用效率，提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法--多类头方法的传感网 聚类路由算法.该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用--收集数据、融合数据并发送数据包到基站，来 解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失，以及改善网络能量使用效率和提高数据传输可靠性.在仿 真环境下，该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较，结果表明，该算法改善了能量消耗均衡性，提高了能量使 用效率以及类头节点数据传输可靠性，从而也延长了网络寿命.     

WSNs中基于协作通信的分簇路由算法研究

针对无线传感器网络数据信息传输可靠性,提出一种无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法。该算法主要对分簇、簇间路由和簇内路由三个阶段进行了设计,依据信噪比寻找满足网络数据传输可靠性的最佳路由,实现源节点和目的节点之间的协作通信。仿真结果表明,无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法能够有效地优化网络路径,提高频谱利用率,增强数据信息传输的可靠性。     

基于电网监测的无线传感器网络短路径路由算法

综合考虑距离、剩余能量、转发包数等因素,提出一种基于电网监测的无线传感器网络短路径路由算法(SPRA-PNM).SPRA-PNM算法通过短路径场的建立来预留多条较短距离路径,并在实际数据转发时选择剩余能量最大的节点转发,从而提高了传输可靠性和网络生命周期.实验仿真对路由转发数据消息时网络内的冗余消息包数量和网络的平均生存周期2种指标进行了性能评估.     

一种分环多跳的无线传感器网络分簇路由加权算法

针对无线传感器网络中考虑能量均衡问题,提出了一种基于分环多跳的路由加权算法(ring based multi-hop clustering routing weighting algorithm,RMCRW)。算法在簇头节点向内层转发的过程中,不仅考虑与内环簇头的距离,同时考虑内环簇头剩余能量问题,通过加入一个权值,选择最优簇头转发路径。仿真结果表明在区域范围比较大的环境下,RMCRW算法可以有效地延长网络生命周期。     

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．     

传感器网络中基于模糊决策的多目标路由优化算法

针对无线传感器网络的特点,选取能耗和时延作为优化目标,建立了基于模糊决策理论的多目标整数规划的网络模型．采用目标满意度隶属函数定义各目标的优化贴近程度,提出了一种多目标优化路由算法．通过调整压缩满意度空间,可适应不同业务对能耗和时延的不同要求．实例计算结果表明了算法的可行性．仿真分析表明,在基于能耗和时延的满意度隶属函数加权和的综合性能指标上,本算法优于最小能耗算法和最小时延算法．     

基于Memetic算法的无线传感网络覆盖优化

针对无线传感网络覆盖优化中工作节点集难以选取的问题,提出了一种基于Memetic的覆盖优化算法.该算法主要由选择算子、交叉算子、变异算子、禁忌局部搜索算法和种群更新策略组成.利用相邻节点间的区域覆盖关系,减少局部搜索中邻域的目标函数值计算量、提高计算速度,并利用随机和贪婪的策略构造一个质量较好的初始种群.仿真结果表明,该算法具有较强的搜索能力,能快速收敛于优秀解、实现工作节点集的优化选取、降低网络冗余和能耗、延长网络的生存时间.     

基于最优锚节点的无线传感器网络节点定位算法

由于传感器节点能量受限,定位算法需要综合考虑定位误差、通信和计算开销等多方面的因素。分析了DV-Hop算法定位过程并总结出误差产生的主要原因,针对不同位置锚节点对定位误差的影响,提出了一种基于最优锚节点的定位算法—DV-Hop_Bon(DV-Hopbased on optimal nodes),最后使用Matlab进行了仿真实验,结果表明:新提出的定位算法在拥有较小通信半径情况下,能有效提高定位精度,并可广泛应用于无线传感器网络中。