认知视角下能量感知的ZigBee网络树型路由优化算法

为解决ZigBee Cluster-Tree路由算法路径选择不优的问题,提出了一种能量感知的ZigBee树型路由EZTR(Energy-Aware ZigBee tree routing)算法.该算法利用每个节点感知的地址信息,按照ZigBee网络树型结构计算下一跳邻居节点到目的节点之间的跳数可避免网络的环路效应,通过引入认知概念,在跳数集合中选出最短路径以降低跳数.在ZigBee网络节点能量的感知过程中,当所选路径存在低能量节点时,及时启用备用节点,从而避免节点因能量过度消耗成为失效节点.NS2(Network simulator version 2)仿真实验表明,EZTR算法可提高网络分组递交率,有效减少节点转发跳数和平均网络延时,减小网络整体能耗,为提高网络的实时性和延长网络生命周期提供理论支持.     

一种改进的ZigBee网络能量均衡簇树路由算法

针对ZigBee网络中的簇树路由算法存在网络节点能量消耗不均衡造成网络过早瘫痪的问题,提出一种改进的能量均衡簇树路由算法.该算法综合考虑单个节点生存周期和整个网络能量消耗,定义了节点能量水平以及节点权值,根据节点父子关系和权值建立了一种分簇机制,避免单个节点的不必要能量消耗和死亡,并优化AODVjr算法缩短路由距离,降低簇间通信延迟和路由开销.仿真结果表明,该算法相较于簇树路由算法减小了3.6％的网络整体能量消耗,延长了约15％的网络生命周期.     

基于DE-PSO路由的最优路径选择算法研究

针对目前ZigBee网络中路由节点间能量消耗不均衡、能量消耗大和节点过早死亡等问题,提出了融合差分进化粒子群算法(DE-PSO)。首先,对比节点剩余能量,通过对比簇首竞选权重值竞选簇首,其次,利用DE算法搜索全局较优路径,并利用PSO算法的收敛性快速找到最佳路径。仿真结果表明,DE-PSO算法相比于经典的AODVjr算法、DE算法和ACO-AODV算法,可以有效地减少节点死亡、延长网络生存时间、减少节点能量损耗,提高了ZigBee网络的整体性能。     

ZigBee网络树路由改进算法

研究了ZigBee网络中树路由算法,并提出了基于邻居表的改进树路由算法(NTR),即找到源节点和目的节点的公共邻居节点,建立一种邻居节点选择策略。NTR算法在一定程度上可以解决树路由原有算法不灵活的缺点,节省了地址空间,提高了路由效率。实验表明,该算法减少了整个网络的路由费用和延时时间,节约了网络的能量,提高了网络的实时性。     

能量有效的扇区划分LEACH改进算法

针对无线传感器网络生存期和能量有效性问题,提出了一种基于多跳传输和节点ID扇形分布的低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)改进算法MHS-LEACH.该算法根据节点的剩余能量调整簇头,并按虚拟扇区分配簇头节点ID,使得某簇头节点在同一扇区内寻找其父节点,经过多次迭代与基站建立树形链路,实现了簇头节点与基站间的多跳通信.仿真结果表明,与LEACH算法和ID-LEACH算法相比,MHS-LEACH算法不仅有效地延长了无线传感器网络生存时间,而且使整个网络的能量消耗更加均衡.     

基于LEACH的WSN路由协议的研究与改进

为解决LEACH路由协议簇头选择算法的不足,针对在无线传感器网络选举簇头没有考虑节点的信赖值和簇内节点能量分布不均衡等问题,设计一种基于LEACH协议改进的新算法.通过计算节点的信赖值,作为选择新簇头节点的标准,最后对仿真试验进行性能分析比较,该算法能够满足生产需要,提高节点能量的效率,延长整个网络的生命周期,使网络均衡分配能量并且具有深远的意义.     

油田监测系统的ZigBee路由算法节能优化

根据油田监测网络的部署特点,对ZigBee路由算法进行节能优化．给出了节能优化算法的实现方法,不但考虑路径的长度,还充分考虑节点剩余能量,减少网络瓶颈节点．采用NS-2软件进行仿真分析,仿真表明,优化算法可以延长网络生存期．     

无线传感器网络技术研究

对现有的LEACH算法进行了简单的介绍,分析了此算法的不足之处并进行了研究和改进.首先,从簇头数目的最优化入手对原有的LEACH算法进行了改进.其次,针对原有LEACH算法会造成簇头节点分布不均这一问题,以节点剩余能量为主要依据来选择簇头节点的改进算法,并采用多跳方式传输数据.仿真结果表明在网络生存时间方面,所提出的多跳能量感知路由算法优于LEACH协议.     

一种能量有效及负载均衡的Ad hoc路由协议

移动Ad hoc网络是能量受限系统,节点由电池供电,因此减少移动节点电池能量消耗,延长网络总的生存时间,已经成为评价路由协议性能的重要指标,但IETF的MANET小组提出的几种经典的路由协议,是最小跳数路由,没有考虑能量因素.针对这个问题,提出了Ad hoc网络中基于AODV能量有效、负载均衡的按需路由算法.新协议根据节点的剩余能量和节点当时的负荷情况,决定节点接入路由的延迟时间,从而使剩余能量较多和负载较轻的节点能够更快地接入路由,使网络中的能量消耗更公平,负载更均衡,使数据流不在某些路段上过于集中.仿真结果表明改进的协议和原协议相比,降低了端到端的延时,提高了网络吞吐率,延长了整个网络的生存时间,提高了整个网络的性能.     

改进的蚁群优化算法在无线传感器网络中的应用

针对无线传感器网络节点能量十分有限的特点,将蚁群优化算法应用到传感器网络的路由中,提出了一种改进的蚁群路由算法(IARA)。在考虑节点剩余能量、传输方向和节点距离等因素的基础上,对基本蚁群算法的概率选择公式和信息素更新公式进行了改进,实现了能量在整个传感器网络上的均衡消耗。仿真结果表明:该算法减少了传感器网络的能量消耗,并且使能量消耗更加均衡,从而提高了整个无线传感器网络的生存寿命。     

基于兴趣梯度和能量梯度改进的GPSR路由算法

针对贪婪周边无状态路由（GPSR）算法中能耗不均衡和高能耗问题,提出了一种基于兴趣梯度和能量梯度的改进的GPSR路由算法。首先,在查询消息沿路由路径的传输过程中,根据汇聚节点与事件区域节点发生数据内容的匹配程度,确立兴趣阈值和能量阈值;然后,当路由路径中的一些节点接近阈值,网络将运用右手法则和递归贪婪算法提前找出一条新的路由路径到目标区域,从而使节点负载相对均衡。仿真实验结果表明,改进的算法减少网络能耗和延长网络的生存周期。     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

基于自适应分簇机制的ZigBee路由优化算法

ZigBee协议虽然采用AODVjr和Cluster-Tree两种算法的结合体作为自身的路由算法（ZBR）,但这种路由算法并没有结合到各自算法的优点,对于提高网络的性能是有限的.为此,提出了一种结合AODVjr和Cluster-Tree优点的分簇路由算法--ACZBR算法,该算法在簇内使用Cluster-Tree算法,在簇间使用AODVjr算法.同时,为了避免簇首节点由于能量过度消耗而成为死亡节点,该算法采用了簇首自适应切换策略,从而保证网络的性能.仿真结果表明,该算法对于ZBR算法在网络生存时间、丢包率、时延等方面都有明显的改善.     

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.     

基于时延和能耗的Ad hoc网络路由选择算法

为了减少网络能量消耗,优化网络性能,在网络节点MAC层发射功率可控条件下,提出了一种基于平均分组时延与分组能量消耗乘积最小的路由路径选择算法.该算法根据链路平均分组时延和分组能量消耗情况来进行路由路径选择.仿真表明,该算法可以动态调整网络路由路径,使所选路径的平均分组时延与分组能量消耗乘积达到最小,从而达到减少网络能量消耗及降低网络分组时延目的.     

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.