基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法

由于机会网络中的节点移动性强,资源受限,设计高效的机会网络路由算法面临巨大挑战.目前已有的路由算法大多借助节点之间的相似性来提高算法的性能,而没有关注到节点之间的异构性,导致部分节点承担了过重的传输任务,从而影响了网络性能.以传统的PRoPHET路由算法为基础进行优化,提出了基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法(Opportunistic Routing Protocol based on Attributes of Nodes and Buffer Management,OANBM),该算法考虑节点的异构性,尽可能利用通信能力强的节点完成转发任务,并且加入缓存管理措施来降低网络负载.仿真结果表明:与经典机会网络路由算法相比,该算法的消息投递率可有效提升10％,而且大幅降低了网络负载率.     

基于邻居信息交换的机会网络低时延路由算法

提出一种以Epidemic Routing为基础、采用两跳邻居信息交换方式的机会网络低时延路由算法———LDREN,在分组索引的交换过程中交换两跳邻居信息从而增强对本地拓扑的掌握,并优先发送位于最后两跳的数据分组;同时在节点相遇感知过程中借助ECHO消息从节点缓存中删除已到达目的节点的分组.性能分析结果表明,与经典的Epidemic路由算法及其改进算法ARER相比,LDREN在分组端到端时延、分组传送成功率、存储空间占用等方面的性能得到整体提升.     

一种基于社区的机会网络路由算法

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在时延过长、冗余转发的问题,提出一种基于社区的机会网络路由算法Routing algorithm for Opportunistic Networks based on Community(RONC),通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:RONC算法在平均端到端时延、转发效率和平均存储时间等方面均优于经典的Epidemic routing算法、Prophet routing算法及其改进算法Community-driven Hierarchical Message Transmission Scheme(CHMTS)。     

基于社交效用向量的机会网络路由算法

针对传统机会网络路由协议未考虑到节点社会性的问题,根据机会社会网络中节点呈现出周期稳定性和规律性,利用节点累计的历史信息组成"社交效用向量"来预测网络拓扑结构的变化,提出了基于社交效用向量的机会网络路由算法.该算法中每个节点都携带各自的社交效用向量,根据节点与目标节点是否属于同一社区及节点的社交延迟度控制消息的转发次数,同时将连通时长、社交有效性用于决策消息转发,避免消息的碎片化.在真实数据集PMTR上进行仿真实验,从转发消息数、数据包平均延迟及投递成功率三方面将该算法与Epidemic、Prophet经典算法对比,分析了消息生存时间和节点缓存空间对路由性能的影响.仿真实验表明,该算法与Epidemic、Prophet算法相比,减小了延迟率和误码率,提高了投递成功率,同时在转发消息数方面略优于两种经典算法.     

基于机会网络的路由算法

当前机会网络路由算法在数据包较少的情况下无法准确估算节点的兴趣,导致社区划分不合理,数据包在节点之间存在无效传递,从而增大了通信开销.针对此问题提出了一种将节点接收消息的历史次数和历史消息与各类消息间的相似度相结合,量化对各类消息的兴趣程度,并根据这种兴趣程度来划分兴趣社区的路由算法ILCR(interest level community route).ILCR具体转发策略是选择在目标社区内且到目的节点概率大的节点,或者活跃且可靠程度大的节点作为中继,通过ONE平台对ILCR仿真并与Epidemic、Prophet对比,结果表明ILCR在投递率比Prophet提高了约13%,比Epidemic提高了约113%、网络开销比Prophet降低了约94.4%,比Epidemic降低了约81%等,保证了在网络频繁间断且网络资源匮乏的情况下成功通信的可能.     

基于引力场的机会网络路由算法

机会网络通过节点的运动带来相遇机会进行数据传递,结构的拓扑变化给机会网络的路由算法设计带来了挑战.现有的经典路由算法认为节点与节点的关系是独立的,没考虑节点之间的关系,根据"节点的最大介数与网络的传输能力呈近似反比的关系"这一关系,结合引力场理论,将机会网络抽象为一个引力场,网络中的节点视为引力场中的暗能量和星体,节点间的相互作用转化为路径对数据包的吸引力,提出了基于引力场的机会网络路由算法(routing algorithm for opportunistic network based on gravitation field,BGF),通过在ONE上的仿真实验,然后与Epidemic算法、Prophet算法对比,实验结果表明:在节点数与节点缓存比较大时,BGF算法的传输成功率最高,传输延迟与路由开销最小.     

一种基于休眠调度的无线多跳网络路由协议

提出了一种基于休眠调度的无线多跳网络路由协议(Sleep Scheduling Based Routing Protocol,SS-RP),仅需要节点维护一个伪随机数序列即可以较低的计算开销达到合理调度节点轮替工作的目的,节约并均衡了网络的能耗.仿真结果表明,SSRP在维持了良好投递率和可接受端到端延迟的基础上,提高了网络的生命期.     

基于依赖度的WSN低功耗安全路由算法

针对无线传感网络抵抗内部攻击能力薄弱的特点,提出一种基于依赖度的低功耗安全路由算法RAD(Routing Algo-rithm Based on Dependency),使网络能自主发现内部恶意节点,提高网络安全性,延长网络寿命。算法将依赖度应用于路由过程中,通过依赖度鉴别恶意节点,并设立通信黑名单,确保链路的可靠性。仿真及实验结果表明,算法有较高的检测率和较低的能耗。     

一种无线传感器网络的最小能耗路由算法

针对无线传感器网络能量有效性问题,结合真实网络中节点的功率只能在离散值中选取的特点,研究了最小能耗路由算法。以经典能耗模型为基础,给出了理想情况时的最小能量路径,认为其是一个线性规划问题,最终给出了尽量逼近理想情况的最小能量路径算法——最近最优点路由(Proximate Optimal-Point Routing,POPR)算法。POPR算法基于地理位置信息,具有分布式、在实际中更易于实现的特点。最后,对算法的性能进行了仿真分析,并与多种经典算法进行了比较分析,结果表明该算法在节点密度比较高时,具有较好的性能。     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

优化QoS的基于LEACH的无线传感器网络路由协议

为了保证无线传感器网络通信质量,同时尽可能地减少路由能量的消耗,对传统的LEACH算法进行改进,提出一种基于LEACH的优化通信质量的无线传感器网络路由协议——节点密度控制算法DC-LEACH算法.本协议的基本思想是通过选取具有良好通信位置的节点作为LEACH算法的簇首,减少网络中节点分布不均匀的情况对能量损耗和通信质量所造成的影响.协议采用概率分析的方法确定最优检测邻域范围,根据检测区域的节点密度确定簇首筛选阈值以进行簇首选举,建立分簇形式的网络路由协议.仿真实验的结果表明,本文提出的改进型协议能够在有效节约能耗的同时提高网络的通信质量.     

基于ZigBee网络的自适应剪枝能耗均衡路由算法

在ZigBee网络中建立两个节点的通信时,为了既保证路径中总的能量耗费最低,又令路径中不包括剩余能量较少的节点,尽量延长网络的寿命,提出了基于ZigBee网络的自适应剪枝能耗均衡(AP-ECB)路由算法.该算法包括两个改进的策略:自适应剪枝策略和能耗均衡策略.自适应剪枝策略采用有效的剪枝策略令更多的节点进入休眠状态,节约了能耗;能耗均衡策略规避了将剩余能量较少的节点选入路径,保证了ZigBee网络的可用性.对AODVjr和AP-ECB路由算法进行了仿真验证,结果表明:AP-ECB路由算法选择的路径能耗更少,同时遇到的死亡节点更少.     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致出现节点分布不均匀、路由平衡度较差、整体开销成本较大、能耗高等问题.为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法.构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络...     

基于ZigBee的无线传感网络节点能耗性能分析

针对ZigBee网络中节点能量利用的关键问题,从优化节点休眠机制入手,研究如何在不影响网络通信质量的前提下,降低传感器节点的功耗.采用低功耗且具备多种工作模式的硬件系统,重点考虑了无线通信模块中发送和接收数据模块的能量消耗,并以此为平台分析网络节点睡眠时间对通信质量和节点能耗的影响,在保证通信质量的同时降低网络系统能耗.仿真结果表明,睡眠时间在20 ms左右时,既可保证网络的通信质量,又使得节点能耗尽可能地减少.     

一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法

为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.     

无线传感器网络路由协议安全问题分析

现有的针对无线传感器网络的路由协议的设计主要目标是保证通信的同时,降低节点的能耗,缺乏对路由安全性的考虑。因此这类路由协议存在众多安全隐患,易于受到攻击并且在很多领域无法有效应用。文中先就可能的针对各种路由协议的攻击类型做了分析说明。在此基础上,结合典型路由协议的算法思想和工作特点,对存在的漏洞和安全隐患做出分析。最后,找出几种典型的无线传感器网络路由协议各自的安全漏洞和易于受到的攻击类型。     

传感器网络中一种基于簇的路由算法的研究

为了降低无线传感器网络中节点的能量消耗,提高网络生存期,提出了一种基于簇的路由算法.该算法首先采用K均值动态聚类算法将网络分簇,靠近Sink节点处具有更多的簇;其次利用数据汇聚路由算法寻找从簇头节点到Sink节点的路由;最后由当前簇头根据节点剩余能量及邻居节点的位置重新选择下一轮的簇头,并由新簇头形成簇间路由.仿真计算证明该算法是合理有效的,达到簇内节点能量均衡消耗的目的,同传统分簇算法相比,具有更长的网络生存期和更低的通信能耗.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

基于协同路由算法的无线传感器网络能量空洞避免

在多跳的无线传感器网络中,靠近sink的节点由于需要转发来自外层网络的数据,其能量消耗速度快于离sink较远的节点,从而导致了"能量空洞"的出现,最终导致网络过早死亡.本文在分析现有路由算法的基础上,针对EEUC算法的不足,对其进行了改进,提出了多跳无线传感器网络中的协同路由算法.在路由节点选择时不局限于簇头作为路由节点,还可以将成员节点作为路由节点,让其分担了簇头的能量消耗.算法引入了距离因子和能量因子,既考虑候选路由节点相对于sink的距离,同时还考虑候选路由节点的剩余能量,以达到选择最佳路由节点的目的.仿真结果表明,所改进路由算法在网络生存时间,能耗均匀程度方面优于现有算法.     

采用邻居节点的改进ZigBee路由选择算法

在无线传感网络中,路由选择是高效使用网络、延长全网络寿命的关键之一.为了提高网络效率和节省网络整体能耗,提出了一种路由选择优化算法,该算法利用没连接到的邻居节点进行数据路由选择,以减少从源节点到目的节点的跳数,进而达到提高网络效率和节省能耗的目的.通过仿真实验对比分析了改进前后的实际效果,实验结果表明改进后的路由选择优化算法减少了ZigBee节点间路由的跳数和延迟,提高了路由效率,节省网络整体能耗.