分簇式ad hoc多播路由的超图法

在大规模的ad hoc网络中,设计分簇式路由算法可以解决节点数目增长带来的可扩展性问题.给出分簇式多播算法的超图模型,提出基于Steiner超树模型的ad hoc多播路由的集中式算法和分布式算法,并对两种算法的复杂度和通信开销做出分析.     

无线传感器网络LEACH簇树路由协议研究

基于LEACH的簇树路由协议是目前无线传感器网络研究的热点之一,由于传统的构造最小生成树的算法不能适应网络中节点密度的变化,制约其更广泛的应用。在对LEACH簇树路由和传统的连通网络中构造最小生成树算法的分析基础上,结合动态优化的思想,提出了一种新的基于Prim算法的构造最小生成树算法,并将其应用到簇树路由中,使得网络寿命延长,同时增强了对网络节点密度的适应性。仿真结果说明了该算法的可行性和有效性。     

无线传感器网络能量敏感路由算法的研究与实现

分析了典型无线传感器网络路由算法的基础上,提出了路由算法的目标,并设计了能量敏感的路由算法,以节省能量消耗达到延长整个网络生命周期的目的.该路由算法由4个模块组成:分簇模块、簇头选举模块、休眠状态模块和簇间路由模块组成.在实验室提供的实验床基础上,实现了路由算法的原型,并对算法进行了有效的验证.     

移动ad hoc网络多参数加权分簇算法

网络分簇支持资源空间复用,能增大系统容量;簇头构成虚拟骨干网,能降低路由开销;但簇生成和维护涉及信息交互,会增加通信开销,良好的分簇算法是维持簇稳定的关键。针对移动ad hoc网络,提出一种多参数加权分簇算法。该算法综合考虑节点剩余能量、邻居节点数和节点移动性,分别针对随机步行移动网络和参考点群组移动网络设计不同的节点稳定性参数,在随机步行移动网络中利用剩余能量参数、邻居节点参数和相对稳定性参数加权构成稳定性参数,而在参考点群组移动网络中采用剩余能量参数、邻居节点参数和移动相关性参数加权构成稳定性参数。仿     

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.     

利用蚁群优化的非均匀分簇无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络路由非均匀分簇中随机簇首选举路由的可靠性和实时性问题,提出一种新的无线传感器网络路由算法.该算法的核心是:通过蚁群优化来改变非均匀分簇算法的周期性簇首选举方式,即只在第一轮执行簇首选举和路径搜索,其他轮次采用簇内调整和路由更新;通过引入路由可靠性和实时性指标达到自组织、自适应和动态优化来建立和维护路由.簇首选举采用竞选,所有节点参与竞选,并且将节点剩余能量和节点到汇聚点的距离作为评价标准,以保证簇内能量效率最高的节点成为新簇首.路径搜索采用蚁群算法进行,即搜索网络中所有的簇首和汇聚点,以寻找从各个簇首到汇聚点代价最小的多跳路由.仿真结果表明,所提算法在能耗和链路可靠性方面比非均匀分簇算法的性能更好,即在较长的时间内具有更多的存活节点,网络丢包率小.     

基于DSR的位置预测分簇算法

提出一种将动态源路由(DSR)协议与基于位置预测的分簇算法相结合的Ad hoc网络路由算法.算法中利用位置预测算法进行分簇,簇内成员无需路由功能,同时根据实际需要和应用环境做出合理的位置判断,针对动态变化的无线网络环境,进行归一化处理.算法中位置信息通过GPS或者自定位算法获取,簇头运行DSR协议充当路由转发器,使不同簇节点之间的通信依赖于各簇的簇头,大大减少了网络路由信息的冗余.模拟结果显示该算法性能具有良好的分组递交率和较低的平均端到端分组时延.     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

分析了无线传感器网络的分簇路由算法,针对现有算法存在的热点问题,提出一种基于分簇思想的能量高效路由算法.采用簇首轮转及局部竞争优化节点簇内通信的能量消耗,采用粒子群优化算法均优化簇首节点的簇间通信负载和能量消耗,从而延长网络的生命期.仿真结果表明,该算法能够有效提高无线传感器网络生存期以及节点与网络的能量利用率.     

一种空间信息网多径路由算法

分析空间信息网特点,提出一种多径路由算法,将网络拓扑分为骨干网和非骨干网.在骨干网内充分利用节点运行的周期性和可预知性,进行路由的静态配置,引入了节点被选概率因子,有效避免了瓶颈节点的形成;非骨干网节点因其拓扑动态变化的特点采用按需路由,减少了路由维护的开销.依据网络环境建立节点不相交多路径路由,并且在多路径间进行合理...     

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

NGI中的一种禁忌-递阶遗传QoS组播路由算法

设计了NGI主干网重要组网形式IP/DWDM光Internet中一种非NP类QoS(quality of service)组播路由算法,基于禁忌-递阶遗传算法(tabu-hierarchy genetic algorithm,THGA)构造优化的QoS组播路由树·该算法模拟生物繁衍过程,采用递阶编码方式,引入禁忌交叉和禁忌变异两种禁忌算子改进遗传操作,综合考虑了用户QoS需求和网络费用,同时有助于实现网络负载平衡·仿真结果表明,所设计的算法是可行和有效的,它在一定程度上克服了基于经典遗传算法的QoS组播路由算法存在的早熟和收敛慢等问题,提高了算法性能,较好地解决了IP/DWDM光Interne...     

基于WMN的空间接入网络骨干拓扑构造技术

针对空间接入网络在网络拓扑动态变化、传输延迟大等情况下的快速路由问题,提出了基于拓扑构造技术的快速路由方法;空间接入网络通过多跳无线中继接入空间核心网络,根据空间接入点运动可预测的特点,提出基于无线网状网（WMN：Wireless Mesh Networks ）的空间接入网络结构;通过空间接入网络WMN的结构分析,设计了移动骨干拓扑构造算法。该算法只对骨干节点进行泛洪传播,从而减少了控制和路由数据包的数量,能快速构造路由信息,提高了路由建立的效率。     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。     

基于双簇头无线传感器网络分簇算法的研究

针对无线传感器网络分簇协议中簇头及附近节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于双簇头的无线传感器网络分簇路由算法。该算法利用双簇头的网络模型来解决节点侦测信道消耗能量的问题;构造了适应值函数和能量消耗函数用于选择和优化簇头,提高网络能量消耗的均衡性,降低网络能耗。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种Ad Hoc网络混合式分簇路由算法

提出了一种Ad Hoc网络混合式分簇路由算法。在分簇的基础上,簇内使用先验式路由,簇间使用反应式路由,充分利用了分簇结构的特点和优势,将分簇算法与路由算法有机结合,有效地提高了网络的路由发现效率。与AODV,DSR的仿真结果进行比较表明,该算法路由控制开销小,路由速度快,占用带宽少,健壮性好。     

异构传感网中一种能量均衡非均匀分簇算法

分簇路由协议是无线传感网中减少能量消耗、延长网络寿命的一种重要手段.大部分分簇路由协议基于均匀分簇算法,却忽略了无线传感网单跳路由协议中远离基站的簇头需要消耗更多能量,从而导致整个网络能量消耗不均匀.针对以上问题,提出异构传感网中一种能量均衡非均匀分簇算法.一方面,簇头选取阶段,在考虑节点剩余能量的同时,引入非均匀竞争机制;另一方面,簇构建阶段,为节点选取簇头时,不仅考虑簇头剩余能量、节点与簇头间距,也考虑节点与基站间距.仿真结果表明,与LEACH,SEP,DEEC分簇算法相比,该算法有效均衡了簇头的能量消耗、延长了网络寿命.     

面向大规模蜂群自组网跨层路由协议设计与仿真

针对大规模蜂群自组网中，大量路由开销导致广播风暴而严重影响通信质量的问题，设计了一种跨层路由协议。该协议对路由层和接入层进行一体化设计，利用统一连通支配集算法在接入层构建虚拟骨干网络，利用骨干网信息在网络层进行拓扑发现，引入基于模糊视觉的触发式洪泛机制，能减少节点控制信息的转发次数、缩小洪泛范围。采用基于传输时间和接收信号信噪比（signal noise ratio,SNR）的度量判据方式计算路径，实现动态网络拓扑的路由快速收敛，增强网络感知的灵敏度。仿真结果表明，与现有路由协议相比，跨层路由协议能够大幅降低网络开销，在端到端时延、吞吐量和路由建立时间方面，其性能也有显著提升。     

任务类型感知的无线传感器网络数据融合调度算法

针对数据融合调度能量与时延优化问题,提出一种任务类型感知的无线传感网数据融合调度算法。通过传感器节点多功率、多信道的方式,利用最大独立集思想,构建基于数据融合主干树的网络拓扑结构,从而根据调度优先级,通过近似贪婪算法实现簇内数据融合调度,同时结合稀疏系数感知任务类型,减少传输数据量,进而利用簇头节点在网络中的等级,实现簇间数据融合调度。结果表明,所提算法在减少簇头节点数据传输量,降低节点能耗的同时,缩短了数据融合时延,提高了网络寿命。     

WSN中基于负载均衡的EAMCT-G优化算法

针对EAMCT-G算法中个别簇头因成员过多使其能量过早耗尽的问题,基于负载均衡的思想,通过引入能量和距离的综合权值,对簇成员加入簇的选择策略加以改进,改善了个别簇头负载压力过大的情况．又通过引入双优化阈值,避免优化后新的负载不均衡情况出现,保证各簇头负载比较均衡,能量在各个簇间均匀分布,从而延长了整个网络的生存期．