一种基于PSO的有效能量空洞避免的无线传感器路由算法

无线传感器网络路由的一个重要问题是如何有效地均衡整个网络的能量消耗水平,避免形成能量空洞,从而导致整个网络过早死亡.基于无线传感器网络特性,首先将路由问题转化为线性规划问题.并证明了路由问题与线性规划问题的等价性.在此基础上.利用粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)来求解能量空洞避免路由问题.算法重新定义了PSO的粒子、粒子的运算与"飞行"规则,提出了基于PSO的无线传感器路由优化算法.算法不仅能够适用于平面网络,经过稍加改进同样可以适用于层次网络的路由算法.通过理论分析证实了算法的正确性,同时大量的模拟实验证实了算法的有效性.     

基于移动代理的无线传感器网络多路径路由算法研究

无线传感器网络中路由算法最重要的设计目标是减少传感器节点的能量消耗,避免节点过早死亡,延长网络生存时间。在原有多路径路由算法的基础上,提出一种新的ABMR（Agent Baseon Multipath Router）路由算法,在这种算法中引入了移动Agent技术,避免了大量的感知数据在网络中传输,由移动Agent移动到感知节点进行本地处理。充分考虑节点的能量、线道的可靠性和跳数,建立从源节点到目标节点的多条可靠路径。仿真实验表明,ABMR算法比原有多路径路由算法在降低节点能耗、丢包率等方面上有显著提高。     

一种无线链状网络路由算法的研究与应用

文章基于货运列车状态监控的无线传感器网络应用,针对网络节点能量有限以及链状网络节点负载不均衡的问题进行分析和研究,提出一种适合该应用的新型路由算法,该算法基于网络节点可通过功率控制来调整通信距离这一前提,为每个传感器节点选择合适的数据传输路径,以达到整个网络节省能耗,负载均衡的目的。仿真结果验证了该算法有效地平衡了网络负载,节省了网络能量,提高了网络生命周期。     

避免路由循环和空洞节点的水下传感器网络深度路由算法

针对传统深度路由协议（DBR, Depth Based Routing）中的路由空洞问题,为了提高数据传输成功率,本文提出了一种利用水下自主机器人（AUV, Autonomous Underwater Vehicle）来中继节点数据的深度路由协议（AADBR, AUV Aided Depth Based Routing）。该算法利用水声通信和AUV全局巡航方式获取各传感器节点的位置信息,计算出必须由AUV中继才能实现数据上传的区域点。若数据传输路径出现循环现象,利用跳转函数重新规划路径,综合考虑节点的邻居信息和深度等来计算跳转优先级。算法仿真结果表明,AADBR协议能有效地提高网络数据传输成功率,稳定传输时延率,降低路由空洞造成的影响。     

基于能量感知的无线传感器网络路由算法

针对LEPS(Link Estimation and Parent Selection)在路由选择维护阶段数据收集成功率较低、节点间负载不均衡、链路质量评估复杂等问题,提出了基于能量感知的路由算法Energy-Aware and Load-Balance(EALB)。在路由选择时,EALB引入了能量感知和同层节点数据转发机制。通过仿真实验将该算法与LEPS路由协议进行比较,结果表明在相同的实验环境下,该路由协议能够提高收集成功率,有效均衡负载,延长网络生存时间。     

基于蚁群算法的WSN多路径负载均衡路由

为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。     

能量感知的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络(WSN)中,如何实现数据转发的高效节能是WSN路由协议的核心问题。在LEPS路由协议基础上,引入能量感知机制,结合扩散延时方法提出EALB路由协议。通过仿真实验验证了EALB能有效减少冗余数据的发送,达到节能和节点间负载均衡、延长网络寿命的目的。     

无线传感器网络的地理路由算法综述

在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术至关重要.地理路由算法由于其扩展性方面的优势逐渐成为无线传感器网络中的一个研究热点,近年来提出了很多地理路由算法.根据对现有算法的分析,把地理路由算法、分为三类:基于平面化的地理路由算法、基于特征节点的地理路由算法和基于拓扑特性的地理路由算法.同时,针对具体的算法进行了探讨,分析了各个算法的优劣和性能、特点等.最后总结了该领域当前研究现状,并指出未来的研究策略与发展趋势.     

WSN中基于冗余度的移动代理路由算法

在基于移动代理(MA)的无线传感器网络数据融合中,MA路由的选择直接影响系统能耗,从而决定整个网络的使用寿命。为此,引入冗余度参数,同时结合节点剩余能量参数和节点间最短距离参数,提出基于冗余度的 MA路由算法。采用阈值处理方法消除冗余节点,利用Kruskal方法建立最小生成树,初步形成MA路径,并通过改进的后序遍历方法对其进行优化。仿真结果表明,与遗传算法和近优路由设计算法相比,该算法能有效降低能耗,减少数据延时,延长网络生命周期。     

遗传蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

针对常用路由优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等难题,提出了一种遗传蚁群算法的WSN移动代理路由方法(GA-ACA)。首先利用遗传算法的全局搜索能力快速找到较优解,然后将较优解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法收敛速度快的优点,找到移动代理路由全局最优解。仿真结果表明,相对于其他移动代理路由算法,GA-ACA加快了收敛速度,能在更短的时间内找到最优移动代理路由,减少了平均能量消耗和网络延时,提高了WSN整体性能。     

无线传感器网络成簇路由算法研究

无线传感器网络被用于很多应用中,已经成为无线网络研究的重点方向.为了得到广泛分布于空间节点的感知信息,需要为传感器网络提供可靠的传输路由.本文提出了无线传感器网络的分层架构,分析了网络中成簇路由的形成过程,比较了成簇路由对应平面路由的优势,最后介绍了典型的成簇路由算法.     

基于改进蚁群优化的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络节点能量、通信能力有限等特点,提出了一种改进蚁群优化的路由算法,算法对下一节点的选择充分考虑了通信距离和剩余能量等因素,将蚂蚁搜索行为集中到最优解附近,为避免早熟收敛行为的发生,将信息素轨迹的值域范围进行限制,通过对信息素轨迹的平滑化,快速逼近无线传感器网络最优路径;仿真结果证明,该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数量和链路长度,延长了网络生命期。     

无线传感器网络路由算法仿真模型的研究

随着计算机技术、网络技术、无线通信技术的发展,当前在通信领域形成了一种无线传感器网络,无线传感器网络有诸多优势和功能,应用范围非常广,因为自身的特点,使得无线传感器网络的发展、技术等面临着新的挑战。无线传感器网络从组成到功能均和传统的无线通信网络不同,无线传感器网络的路由算法在不断地创新和突破。在无线传感器网络路由算法的设计中,需要将所有的资源高效利用放在首位,建立路由计算仿真模型。针对无线传感器网络路由算法的仿真模型进行了研究分析。     

基于簇的传感器网络路由算法研究

针对目前提出的许多基于簇的无线传感器网络路由协议均让簇头间或簇头与基站能直接通信,致使成簇规模和数据融合度较小,不利于能量的节省的特点,本文提出了一种基于节点最大通信范围形成较大的分布式簇,通过网关节点保持簇之间的连通,形成簇间路由的算法,文中详细介绍了簇建立和簇间路由的过程,通过仿真验证了该算法对于能量节省等性能较DD路由算法有较大提高.     

无线传感器网络一种不相交路径路由算法

无线传感器网络经常被用来采集物理数据,监测环境变化.由于低功耗无线通信不确定性、链路质量不稳定性以及节点失效等问题,传感器网络很容易导致路由数据包丢失.为了提高网络路由的可靠性,人们提出多路径路由算法.多路径路由中源节点到目的节点的多条路径可能含有公共节点,或者公共边,如果公共节点或者公共链路失效,则这个数据包也丢失,因此又有人提出不相交多路径路由算法.不相交多路径路由算法又分为链路不相交多路径路由算法和节点不相交多路径路由算法.提出了一种不相交路径路由算法,可以将感知节点采集到的数据通过不相交路径传送到汇聚节点,提高路由的可靠性.而且,这个算法还可以很方便地应用到多Sink节点的网络当中.该路由算法用到的路由表大小为|K|,其中|K|表示路径数.算法的运行时间复杂度是O(|L|),其中|L|表示网络中的边数.     

一种应用强化学习的自适应无线传感器网络路由算法

数据收集是无线传感器网络的重要应用之一,其主要的工作过程可以概括为传感器节点将感知的信息通过一定的路径传送到无线网关节点进行进一步分析处理的过程.在数据收集时,由于人们无法预知事件触发的地点,常常将传感器均匀布置在监测的场所中,但是信息收集的地点往往是不均匀分布的,这就导致了一部分节点会因处在事件频发地段而持续的工作,而另一些节点却始终不会工作.为了解决这个问题,提出一个应用加强学习算法的自适应无线路由策略.在该路由策略中,路由的过程被当作分布式智能节点加强学习的过程.每一个传感器节点都是一个独立的智能节点,可以通过参数化的选择概率和回报来决定自己的下一跳地址.该策略的目的是使长时间不工作的节点代替长时间工作的节点传输数据,以达到平均节点能耗,延长整体网络寿命的效果.最后的仿真结果说明我们的路由策略可以有效的分散数据传输,延长网络寿命.     

基于数据融合的路由算法在无线传感器网络中的分析和研究

将数据融合技术应用于路由协议中,可以有效减少数据通信量,从而降低能耗,延长网络的生存时间。对近几年比较新型的、基于数据融合的路由算法MLR、GRAN、MFST、GROUP等进行了详细的分析比较,总结出了其优缺点和应用范围。融合以上路由协议的优点．在数据融合基础上兼顾局部发送功率的最小化和能耗的均匀分布,构造出MEROUP算法模型。     

基于object—Z的WSN路由算法的形式化研究

由于无线传感器网络（WSN）带来的新特点,需要开发更多区别于传统网络的路由协议。形式化方法Object—Z是建立在严密数学基础之上的开发方法,其形式化规约语言的测试和设计工作可以同时开始,适用于新网络、新算法的研究开发。文章提出了运用形式化方法Object—Z对flooding算法建模的方法。建模结果表明Object--Z适用于无线传感器网络的路由协议,并可实现对flooding算法的描述和验证。