基于车流信息的车载自组织网络路由协议*

车载自组织网络(VANET)具有高移动性和间歇连通性,而且拓扑变化频繁,特别是在事故或交通堵塞的时候,因此,采用了携带并转发的方式,即移动车辆携带数据直到遇见有可转发的车辆。与现有携带并转发的解决方法不同,本文采用分布式实时估计各路段延时的方法。基于对各路段延时的估计,车辆就能计算车低延时的路由路径,然后提出了分布式实时数据流统计辅助的路由协议(DRTAR)来转发数据。实验结果显示,提出的DRTAR协议性能优于其他算法。     

基于分布式实时信息的车载网络路由协议

提出了一种基于分布式实时信息的车载自组织网络路由协议(distributed real-time information based routing protocol,简称DRIP).网络中,车辆基于提出的分布式实时路段延时估计机制(distributed real-time delay evaluation scheme,简称DRES)获取各路段网络状态的实时信息,车辆根据对各路段网络延时的实时估计,采用DRIP协议,保证了数据的有效传递.与现有协议相比,DRIP在最低限度消耗资源的情况下,具有实时性和高效性的特点.通过仿真实验对比现有协议,验证了DRIP在性能上的优越性.     

延迟容忍传感器网络基于相对距离的数据传输

延迟容忍移动无线传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,简称DTMSN)用于广泛数据收集.与传统的传感器网络不同,DTMSN 具有节点移动性、间歇连通性并且能够容忍适当的延迟,因此传统传感器网络的数据收集算法不能适用.提出了一种基于相对距离感知的动态数据传输策略RDAD(relative distance-aware data delivery scheme).RDAD采用传感器节点到汇聚点(sink node)的相对距离来计算节点传输概率的大小,并以此作为消     

延迟容忍移动传感器网络中基于选择复制的数据传输

提出了一种基于选择复制的动态数据传输策略SRAD(selective replication-based adaptive data delivery scheme),基本思想是把消息(message)动态的复制给更有可能与汇聚点(sink node)通信的传感器节点.SRAD由数据传输和队列管理两个主要部分组成:前者根据Random Waypoint随机运动模型下不同时刻各传感器节点传输概率的大小进行数据消息的传输;后者通过消息的生存时间ST(survival time)值决定队列中消息传递的优先顺序和丢弃原则,以进一步降低网络传输能耗.模拟实验结果表明,与现有的几种DTMSN(delay tolerant mobile sensor networks)数据传输算法相比,SRAD的网络寿命相对较长,且它能以较低的数据传输能耗和传输延迟获得较高的数据传输成功率.     

延迟容忍移动传感器网络中基于节点优先级的数据转发策略

为了更好地解决延迟容忍移动无线传感器网络(Delay Tolerant Mobile Sensor Network, DTMSN)中的数据收集问题,提出了一种基于节点优先级的数据转发策略NPD(Node Priority Data Dclivcry Schcme) 。NPD根据计算得出的各节点不同的转发优先级作为消息传输时选择下一跳的依据。为优化消息复本管理,NPI)采用动态消息队列,并根据消息的生存时间决定消息的丢弃原则。仿真实验表明,与现有的几种DTMSN数据传输算法相比,NPD有更高的数据传输成功率与更小的传输延迟,并具有相对较长的网络寿命。     

异构延迟容忍移动传感器网络中基于转发概率的数据传输

提出了一种基于转发概率的动态数据转发策略:FPAD(forwarding probability-based adaptive data deliveryalgorithm).FPAD适用于由不同类型传感器节点构成的可监测不同对象的异构延迟容忍移动传感器网络HDTMSN(heterogeneous delay tolerant mobile sensor network).在这种网络中,各类节点拥有不同的通信能力、运动速度与消息存储能力,并且获取的数据消息具有不同的大小和不同的延迟容忍度.针对异构网络的特点,FPAD一方面根据节点能量消耗和消息传输延迟计算出节点的传输概率和转发概率,并以此进行数据消息的传输;另一方面,提出根据消息当前的延迟容忍度作为消息丢弃依据的消息队列管理机制.仿真实验结果表明,与现有的几种数据传输算法相比,FPAD的数据传输成功率更高、传输延迟更小,而且网络寿命相对较长.     

无线传感器网络中事件驱动数据收集研究进展

无线传感器网络是目前研究的热点,事件驱动数据收集是无线传感器网络中一种重要的信息采集方式。由于节点普遍具有能量水平低、通信能力弱、易损坏等特点,而用户普遍需要网络能长时间稳定工作或尽快获得数据,因此,如何以低能耗、低延迟、高可靠的方式完成事件驱动数据收集是研究的难点。介绍了事件驱动数据收集的概念和特点,对已有的典型事件驱动数据收集协议进行了系统的分析和对比。通过探讨存在的挑战和亟待解决的关键性问题,为下一步更深入的研究指明了方向。     

延迟容忍传感器网络中基于网络编码的可靠传输

针对延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)的随机移动特性和连通的间歇性等问题,提出了基于网络编码的可靠传输机制。基于DTMSN传感器节点的移动性和网络编码技术,综合考虑了影响DTMSN服务质量保障的各种因素,将数据包以簇为单位映射到网络中,基于误码率机会选择中继转发节点确定最佳传输方案。仿真实验分析结果表明,所提可靠传输机制在误码率、实时性和能效方面与直接传递和泛洪算法相比具有更优越的性能。     

延迟容忍移动无线传感器网络路由分析

延迟容忍移动无线传感器网络DTMSN（Delay Tolerant Mobile Sensor Networks）用于广泛数据收集,传统传感器网络的数据收集方法在DTMSN中并不适用。为此研究了DTMSN的特性,分析了目前常用的几种DTMSN路由算法的特点,并通过详细的仿真实验给出了这几种算法的性能指标,如数据的平均传输成功率,传输能耗、传输延迟及网络寿命。     

延迟容忍移动无线传感器网络路由策略综述*

近年来,关于间断连通的延迟容忍移动无线传感器网络（DTMSN）有很多研究,其中最关键的问题之一是路由,因此针对DTMSN提出了不同的路由协议。对DTMSN路由协议进行分类,着重介绍几种当前具有代表性的路由协议,并对协议的能量效率、服务质量和扩展性等方面进行了分析和比较。最后对DTMSN路由协议的进一步研究进行了展望。     

一种基于非均匀分簇的混合无线传感网数据收集方法

提出了一种针对混合无线传感网的数据收集协议。将网络划分为非均匀高度的网格,并利用主次簇头分别构建针对矢量和标量信息的数据收集路径。实验结果表明,与MTP,CDFUD等分层和分簇的数据收集方法相比,本算法具备较好的能耗均衡性。     

能量有效的无线传感器网络数据收集协议

针对无线传感器能量有限问题,提出能量有效及均衡的数据收集协议(EEBDGP)。利用移动Sink(MS)进行实时数据收集,采用主动重定位MS靠近数据流量大的邻居区域的方法,缩短大流量数据的传输路径,降低传感器节点能量消耗。在数据流量相对均匀而MS的数据转发节点能量低于阈值时,MS移向能量最大的邻居节点,使传感器节点能量消耗达到均衡。实验结果表明,EEBDGP能量有效且能量均衡,并能延长网络生命期。     

机会移动传感网中基于感知方向的数据收集

机会移动传感网中数据收集策略既要保证传输成功率、减小网络开销,也要尽量降低传感器的能量消耗,从而延长网络生命期。遵循简单实用的原则,提出了基于方向感知的数据收集策略(Data Gathering based on Perceptive Direction,DGPD)。当两个传感器相遇时,以距离它们最近的Sink节点为参照点,分别计算各自的感知方向。把感知方向作为一个重要参数来确定两个相遇传感器的消息转发路由,把消息转发给更有利于接近Sink节点的传感器,从而提高数据收集成功率,减少过多的消息转发。模拟实验结果表明,这种策略可以有效地完成数据收集,并获得较高的网络性能。     

无线传感器网络中一种高能效数据收集协仪

针对大规模无线传感器网络中收集数据的需要,提出一种基于簇的高能效数据收集协议CEDGP(Cluster-basedEnergy-efficient Data Gathering Protocol).在该协议中,首先,节点根据自身剩余能量竞争簇首;然后,为了均衡节点的能耗,簇首节点将收集到的数据通过多跳方式传送至sink...     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.     

无线传感器网络数据收集研究进展

在无线传感器网络中,数据收集技术至关重要.在归纳无线传感器网络数据收集技术研究进展的基础上,分析了近年来该领域具有代表性的数据收集算法,以网络结构、流量优化和移动性为依据分为三大类,并分别指出了这些算法的特点和适用情况,最后总结了数据收集算法未来的研究策略和发展趋势.     

能量有效和延迟敏感的无线传感器网络数据收集协议

利用移动Sink进行数据收集是无线传感器网络数据收集的一个趋势。本文提出一种能量有效、延迟敏感的移动数据收集协议（Energy—efficient and Delay—Sensitive Data Gathering Protocol for Wireless Sensor Networks,简称EEDS）。EEDS中,移动Sink在网络中穿行,从代理节点收集传感器节点监测到的数据。为了减少数据收集的延迟,采用类TSP（Traveling Salesman Problem）的解决方法,确保移动Sink在各个代理节点中收集数据时,始终选择一条最短路径在网络中行走。模拟仿真表明,提出的数据收集协议在延长网络生命周期以及减少数据收集延迟方面都有显著的优势。     

WSN中基于树的负载均衡的数据收集算法

部署无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的根本目的在于数据收集.然而,节点能量有限特性给具有低能耗的数据收集算法的设计提出了挑战.为此,提出基于树的负载均衡的数据收集TLBDG(Tree-based Load Balanced Data Gath-ering)算法.TLBDG算法构建了一棵以基站为根的负载均衡的数据收集树,并以最小跳数路径转发数据包.TLBDG算法具体思想为:先依据节点离基站的跳数形成层次结构,然后再生成以基站为根的树型数据传输路道.实验结果表明,提出的TLBDG算法能够均衡负载,并延长生命周期.     

无线传感器网络中的路由协议研究

无线传感器网络作为计算、通信和传感器三项技术相结合的产物,是一种全新的信息获取和处理技术.本文首先简要介绍无线传感器网络体系结构和性能标准,然后着重从路由协议方面比较分析无线传感器网络的多种典型的路由协议,指出了各自的特色,最后指出了下一步的研究趋势.     

传感器网络中具有负载平衡的移动协助数据收集模式

数据收集是无线传感器网络的一个基本功能.然而,现有的数据收集模式大都是基于静止基站的网络结构,导致基站周围的节点由于担负着网络内的所有负载而快速死亡,成为网络性能的瓶颈.研究如何利用移动基站收集数据来达到负载平衡.提出了一个利用移动基站协助数据收集的模式(movement-assisted data gathering,简称MADG),它将基站移动区域设置为缓冲区,首先将数据沿最短路径传输到缓冲区内,然后在基站移动的过程中进行数据收集.证明了缓冲区位置设置在距离中心时数据传输总能耗最少,并证明了存在一个缓冲区位置使得最大节点负载最小化,进而确定了同时考虑到能源消耗和负载平衡的基站移动区域.理论分析和实验结果表明,提出的数据收集模式在很大程度上降低了网络节点的最大负载,并且减少了数据传输能源中的消耗,分别比固定基站和同类工作的最大网络负载降低95%和80%以上.