无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,针对蚁群算法收敛速度慢和无线网络节点能量有限的特点,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选路时利用节点电量选择能量大的为下一跳节点,并保留信息素给后续选路使用,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

移动AdHoc网络基于蚁群需求的分群路由算法研究

针对移动AdHoc网络因受带宽和电量等因素影响而造成封包遗失机率较高的现象,提出了一种移动AdHoc网络基于蚂蚁算法的需求式群集路由算法.该路由算法利用弱连接支配集群概念,从每个群集广播给其它群集节点,算法中网络上的状态信息通过前行的蚂蚁获得,回退的蚂蚁采用伪随机比例选择策略并根据节点剩余电量、网络平均剩余电量以及路径平均剩余电量来评估从源节点到目的地节点的最佳路径.仿真结果表明:随着网络信息流量的增加,AOCR路由算法在封包抵达率、延迟时间均比AODV和AntSence算法有较大改善,因此,基于蚁群需求的群集路由算法在网络效能上比基于距离矢量路由AODV算法及传统的蚁群路由算法效率更高.     

物联网中链路稳定和能量感知混合模型的组播路由协议

针对物联网络中容易出现节点能量消耗不均衡,路由稳定性差,数据容易丢失等问题,提出了一种改进的链路稳定和节点剩余能量感知的物联网路由算法。该路由算法首先建立了一种基于链路稳定性和节点剩余能量的混合路由模型,利用该模型对节点的能量和链路稳定参数进行综合预判,选出最优节点来组成网络。仿真结果表明,与AODV算法相比,该算法可以有效控制网络开销,提高数据转发率,延长网络生存周期,降低网络延迟。     

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.     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

WSN中可容定位误差的地理位置路由算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,地理位置路由是借助节点获得的地理位置信息进行的路由发现与数据转发工作.然而在现实定位情景中,存在测量准确度和位置误差等不可避免的因素,导致数据包投递率(PDR)和能源效率降低.本文提出一种优化的可容错的地理路由的新方法,称为条件的均方误差比(CMSER)路由,当节点位置定位有误时,有效地利用现有的网络信息寻找一个新的传递路径,下一跳的选择是基于距离目的节点的最大距离和与测量相关的邻坐标的最小估计误差,从而降低了算法复杂度.仿真结果表明,CMSER在吞吐量方面高于其他类似算法,同时也减少了为了缩短路由路径而丢包时所造成的能量耗费.     

考虑剩余能量和通信代价的传感器网络路由算法

路由能耗直接影响无线传感器的寿命,针对当前无线传感器网络路由算法存在的能量利用率低、严重不均衡等难题,设计了一种基于考虑剩余能量和通信代价的传感器网络路由算法。该算法首先从簇首选择问题入手,全面考虑所有传感器节点剩余能量进行簇首选择和竞争,选择最优传感器节点作为簇首,防止剩余能量最少的传感器节点成为簇首;然后选择通信代价小、剩余能量多的传感器作为通信的中继节点,均衡各节点的能耗,最后采用仿真工具NS2对路由算法的性能进行测试与分析。测试结果表明,该路由算法减少了无线传感器通信的能量消耗,延迟了传感器节点的死亡时间,改善了能量的有效性。     

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.     

基于能量预警和分簇的ZigBee网络路由协议研究

针对传统ZigBee路由算法存在RREQ分组洪泛、能耗过高和通信效率低等问题,本文 引入能量预警机制,设计一种优化的分簇路由算法。算法吸取Cluster-Tree和AODVjr的优点,设置 节点能量预警等级,优化路由选择机制,适时启动备用节点,有效避免关键节点过早死亡,降低网 络分割风险。仿真结果表明,该算法可提高网络通信效率,均衡网络能量,延长网络运行周期。     

无线传感器网络的能量平衡路由

针对现有无线传感器网络中路由协议产生“热点区域”问题，提出了一种能量平衡的路径选择算法．该算法通过平衡最小化传输能量路由和最大化最小节点剩余能量路由，以达到网络能耗均匀分布．在定向扩散协议（DD）的基础上，设计了能量平衡的路由协议（EBDD），该协议在路径探测消息中通过增加新字段来记录途经节点的剩余能量信息，并利用标签交换方法建立通往数据源的路径．sink节点采用所提算法选择路径，并通过标签交换把路径增强消息路由到数据源，其目的是对随后将要传送数据的路径进行确认．仿真实验表明，EBDD在能量均衡方面明显优于DD，当相关参数设定为2时，采用EBDD的网络寿命比采用DD的延长5％．     

基于多信息素蚁群优化的WSN节能路由方案

针对当前无线传感器网络节能路由算法中出现的计算效率低和节能效果不佳等问题,本文提出一种基于多信息素蚁群优化的节能路由方案.该方案通过综合考虑节点剩余能量、相邻节点数和节点间距离等因素,在节点能量利用率较低的情况下,利用多信息素蚁群优化算法寻找传感器节点到基站的最佳路由,以经济的能耗将传感数据传输到基站.实验结果表明:与其他对比算法相比,本文提出的算法具有明显优势,能够有效实现节能路由开销,提高网络寿命的目标.     

路由算法在均衡物联网传感器节点能耗分析中的应用研究

传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。     

基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法

为延长网络生存时间和数据传输的时效性, 提出一种基于改进短链聚合策略的无线传感器网络路由算法. 首先, 分析无线传感器网络协议结构, 考虑到无线传感器网络运行过程中的节点能耗问题, 根据链式数据采集协议设计改进路由算法; 其次, 利用贪心算法找到邻居节点, 通过引入距离门限方程实现建链, 建链后综合考量节点传输数据能耗与剩余能量选举路由簇头, 以达到延长网络寿命并提高数据传输效率的目的; 最后, 利用MATLAB软件仿真实验验证该算法的有效性. 仿真实验结果表明, 该算法能有效控制网络能量的均衡性, 并延长了网络寿命, 运行效果良好.     

路由算法在均衡物联网传感器节点能耗分析中的应用

传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。     

最小能量节点不相交多路径的自组网路由算法

为减轻节点不相交多路径路由负载和解决路径间的耦合问题,提出了一种基于定向天线的最小能量节点不相交多路径自组网路由算法(RMENDMRDA).初始时该算法应用优化波宽选择算法确定定向天线的最小扇形覆盖区域,从而节省能量消耗,在选择累计能量最小的节点不相交多路径时采用链路可靠性选择算法,以满足链路的可靠性要求.分析及模拟结果表明,该算法路由负载更小、路由发现频率更低.与源传输能量选择路由算法和节点不相交多路径路由算法相比,RMENDMRDA的数据包投递率提高了18%,路由负载降低了24%,节省能量约8%.     

一种基于动态优先级的无线传感器网络能量多路径路由算法

针对无线传感器网络能量多路径路由算法存在的缺陷及其原因,提出一种基于动态优先级的能量多路径路由算法。该路由算法以节点距汇聚节点的路径跳数值替代路径能耗代价确定其优先级,并在数据传输过程中根据节点的能量消耗不断调整优先级,降低了算法的复杂度,避免了周期性路由维护所带来的时间与能量损失。仿真结果表明,该算法能有效降低和平衡各节点的能耗,延长整个网络的生存周期。     

延长网络生存期的水声传感器网络路由算法

为延长水声传感器网络的"寿命",采用基于位置和能耗的混合传输机制,提出一种能量高效的路由算法。由该算法所确定的转发节点位置较优,节点的剩余能量也相对较多。仿真结果表明:该算法不仅能使节点的能耗最小化,而且能均衡各节点的能量消耗,可有效地延长网络"寿命"。该算法是一个可扩展能量有效的路由协议。     

能量感知多路径负载均衡路由算法

针对移动自组织网络的网络拥塞问题,基于能量感知技术并结合负载均衡和拥塞控制方法,提出了一种能量感知多路径负载均衡路由算法。该算法利用能量感知选择满足条件的节点作为路由节点,建立多条连接源节点和目的节点的有效路径;同时分析路径的跳数、节点缓冲区的占用情况,从有效路径中选出用于传输的最优路径;然后对最优路径上的节点和路径的负载情况进行建模分析,当节点能量、节点负载、路径负载到达设定的阀值,就将最优路径上的流量分流到其它路径。利用NS2仿真软件,在不同的场景下对该算法以及QMRB、SMORT进行仿真测试。仿真结果显示:提出的算法与其它路由算法相比将网络性能提升了近20%,起到了均衡负载的作用,能有效地解决网络拥塞问题。     

改进的基于能量的多播路由算法

针对GEM在路由过程中没有考虑节点的剩余能量,在分析和改进GEM路由算法基础上,提出一种改进的、提供能量约束的多播路由算法EGEM。该算法在选择下一转发节点的过程中,对节点能量加以约束,以此选择剩余能量较多的节点进行数据传输,降低网络中节点的死亡率。实验数据表明,改进后的算法可以降低节点死亡率,一定程度上延长了网络的生命周期,但平均跳数保持不变或增加。     

无线传感器网络中基于同心圆树的路由选择算法

为了提高高速公路路安全监控无线传感器网络中节点能量的利用效率,并延长网络生存时间,提出一种基于同心圆路由树的路由选择算法。该算法以最小功率进行路由发现,采用短距离的多跳数据传输,引入对簇内节点分级的机制,提高网络能量利用率。仿真结果表明:采用该算法比与采用同类能量感知路由算法相比,所得网络生存时间更长,平均能耗更小。