能量有效的无线传感器网络可信路由协议

如何更有效地利用节点有限的资源是无线传感器网络研究的热点之一。提出的能量有效的可信路由协议(energy efficient reliable routing protocol, EERRP),采用了一种能量均衡策略,使网络中的能量均衡消耗,将网络生命周期最大化。同时,EERRP引入了信誉评价机制,通过节点在数据传输过程中对其他节点行为的监测以及信誉传播,使数据在通信过程中能够尽可能地避开问题节点到达目的节点,达到可信数据传输的目的。通过在NS仿真平台对EERRP进行测试与验证,并将其与传统路由协议进行比较,证明EERRP在网络能量有效性和数据可信传输方面具有明显优势。     

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议

提出了一种基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议RPBAA.该协议通过修改蚁群优化算法以适应无线传感器网络无全局标识、节点较少移动、资源受限等特性,提供了一种智能、动态、可扩展的多径选路传输方法来获取有效且健壮的通信,并通过全网能量均衡使用以最大化网络生命期,另外引入了数据分片机制来进一步优化选路效率.最后通过仿真验证了RPBAA协议的有效性和数据分片机制带来的好处.     

基于多属性决策的无线传感器网络路由算法

针对传感器网络容易出现数据流量集中于少数路径的现象,提出了一种基于多属性决策的能量平衡路由(Multiple Attribute Decision Making Routing,MADMR)算法.MADMR算法通过综合评价节点的能量、偏好及位置等信息,选择最优的节点转发数据,它考虑了网络的能量分布状况,使数据流量得到合理的分配,从而使网络的能量消耗趋向平衡,延长了网络生存时间.仿真实验表明MADMR算法达到了预期的效果且具有良好的环境适应性.     

基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法

从无线传感器网络自身的特点出发,提出了一种基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法(energy efficient routing algorithm based on ant colony optimization for wireless sensor network,EEAWSN).该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并给出路径最优度的概念来评价路径的最优性.仿真结果表明,与其他蚁群策略的路由算法相比,该算法找到了一条路径最优度最优的路径,在此路径上传输能量消耗最小,并且兼顾了节点的剩余能量,从而延长了整个网络的生存时间.     

基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

传感器网络中基于链路层服务的最短路由算法

无线传感器网络中,链路通信质量随时空变化很大,并且有5%-15%的非对称链路存在。链路层服务不但可以发现邻居传感器节点,测量和预测邻居节点间的链路通信质量,而且还提供链路数据转发机制来减轻单向链路对其它协议的影响。利用链路层服务,采用分布式最短路由路径建立算法,为每个传感器节点建立了到汇聚节点的最短路由路径,然后从理论上分析了该算法的性能,最后在无线传感器网络模拟器TOSSIM上进行了模拟。实验结果表明,基于链路层服务的最短路由路径建立算法,不仅可以有效地避免建立断路由路径,还可以充分利用单向链路来建立更短的路由路径,有多于15%的传感器节点建立了更短的路由路径,路由跳数也减少了14%-100%。     

基于位置估计的井下无线传感器网络路由算法

井下无线传感器网络中的信标节点无法及时获得能源补充,能量水平总体偏低,结合井下网络的特点研究能降低信标节点能耗、延长信标节点服务时间的路由算法对井下无线传感器网络十分必要.通过对井下传感器网络的能量补充方式和节点移动特点的分析,提出了一种基于位置估计的多跳路由(position estimatebased multi-hop route,PEBHR)协议,该协议通过位置估计的方法帮助节点选择恰当的移动节点作为数据中继快速建立路由路径,从而由能量水平较高的移动节点承担主要的数据转发任务,减少能量水平相对较低的信标节点的负载,从而延长信标节点的生存时间.仿真结果表明PEBHR协议能够降低信标节点的能量消耗,有效延长信标节点的生存时间,有效解决井下节点能量不平衡的问题.     

一种能量均衡的无线传感网络生命期优化算法

针对传统路由算法在无线传感器网络中的不足,选取能耗小、节点剩余能量多的路由以均衡网络能耗并最大化网络生命期。通过构造目标优化度评价函数,以达到网络路由能量均衡最优化的目的。算法通过调整各目标优化度函数的取值范围,以满足业务对能耗和剩余能量的不同要求。最后的仿真结果显示,与传统的路由算法相比,本算法在网络生命期、能量均衡分布及总体能耗等方面具有明显优势。     

一种基于辅助路由的拥塞自适应协议

针对现有多跳无线自组网路由协议以被动方式对拥塞进行处理,有可能导致更多的分组丢失、更长的时延和更大的网络开销问题,提出了一种基于辅助路由的拥塞自适应协议（congestion adaptive protocol based on aided-routing, CAPAR）。该协议以主动方式对拥塞进行处理,采取建立辅助路由的方法对发送给拥塞节点的业务流量进行分流,主动避免拥塞的发生,克服了以被动方式对拥塞进行处理所带来的不利影响。给出了CAPAR协议的建立过程,证明了CAPAR协议的正确性,并对其路由存储代价和路由更新代价进行了分析。结果表明,与其他按需路由协议相比,CAPAR减少了重新建立路由所带来的开销和时延,其路由更新代价明显降低。     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

复杂地形下传感器网络中传感器的放置模型与算法

有效的传感器放置能改善网络覆盖、减小网络中的通讯量,是传感器组网过程中必须解决的关键问题.研究和分析了不同网格结构的性能,建立了用于传感器放置的地形模型,提出了-种基于矢量地图数据的传感器放置算法.算法以优化传感器数目为目标,将传感器放置在能带来最大有效变化的网格节点上.仿真实际表明,与现有传感器放置算法相比,算法具有更高的效率.     

基于链路质量的无线传感器网络路由量度研究

选择合适的路由量度对于提高无线传感器网络的路由效率而言至关重要.综述了现有无线网络几种典型的路由量度,并通过实验研究,发现了无线传感器网络的通信链路存在着高丢失率、非对称性等特点;进而分析了采用传统单一的路由量度方法在设计无线传感器网络路由协议时存在的不足;通过定义链路连接门限β,提出了一种基于Hops与ETX相结合的混合路由量度方法;将此路由量度方法应用于AODV协议中,仿真结果表明所提出的混合路由量度是一种高吞吐量,低丢失率的量度方法,能够为无线传感器网络高效路由协议的设计提供有价值的参考.     

一种无线传感器网络分布式加权容错检测算法

针对无线传感器网络的容错事件区域检测问题,提出一种分布式加权容错检测算法。考虑"邻域的邻域"的容错范围,首先利用邻域节点与其周围节点的信息交换,对邻域节点的状态值进行估计,然后采用加权容错方法对邻域节点的估计状态值进行加权综合,完成对中心节点的错误检测。仿真结果表明,该算法在传感器网络初始错误率达到20%的情况下,仍能够检测和纠正90%以上的错误。相比其他算法,该算法具有较高的错误检测精度,极大改善了事件发生区域边界节点的纠错问题,且算法运行时整个网络所消耗的能量适中。     

无线Mesh网络公平感知路由算法设计与仿真

为了减小无线Mesh网络(WMN)路由的不稳定性,基于DSR提出了一种新的可预测公平感知路由协议算法(PFRP),利用MAC的网络状态信息传给网络层DSR路由代理,以便选择到目的地的拥塞和延时更小的最佳路由。此外,还综合考虑了通过统计和估计获得的链路可用带宽和节点队列负载容量等因素,相对于拥塞程度概念提出了一个新的路由准则"拥塞控制度"来表征网络节点传输的拥塞控制状态。大量仿真结果表明提出的路由算法体现了比DSR协议更好的网络流传输公平性及负载均衡性能,如延时和吞吐率。     

Dynamic Routing Protocol for Computer Networks with Clustering Topology

1.INTRODUCTIONTheroutingdecisionorselectionisoneoftheimportantresearchissuesinthenetworkfields.ItisoneoftheprincipalfunctionsofthenetworklayerorinternetlayerintheISO-OSIprotocolarchitecture.Theperformanceofroutingprotocolisrelatedtothethroughput,averagemessagedelayreliabilityandtransferableefficiencyofthecommunicationsubnetworks[4,8].Untilrecently,thevariousplanned(non-hierarchical)routingalgorithmsforthecomputernetworkshavebeenstudiedextensively,andthehierarchicalroutingtechniquesforth…     

传感器网络中与节点位置无关的覆盖算法

在不能获取节点精确位置信息的条件下,现有的基于分组的节点调度算法不能保证各个组内的传感器节点均匀分布在目标区域,导致传感器网络难以获得较好的覆盖性能.提出了两种调度算法:与节点位置无关的集中式覆盖算法和分布式覆盖算法,在定位设施缺失的条件下,使得各个组内的传感器节点较为均匀地分布在目标区域.算法分析和仿真实验证明了算法的有效性.     

面向桥梁结构健康监测的WSN分簇路由协议

在桥梁结构健康监测(bridge structure healthmonitoring,BSHM)的特定应用场合中,只根据节点地理位置进行成簇或使用单跳策略完成簇间路由,都会导致整个无线传感器网络(wireless sensornetworks,WSN)的不稳定。针对BSHM下的WSN,提出"能量分布"的概念,设计了一种能量均衡分簇路由协议(energy balance protocol,EBP)。通过二次分簇,使WSN中的高能量区域承担更多的能量消耗,设计基于区域划分的多跳策略以控制转发跳数。仿真结果表明:在BSHM的场景中,EBP与LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy),SEP(stable election protocol)相比,其生命周期和能量消耗方面均有显著的正向提升。     

Improved Algorithm for Minimum Data Aggregation Time Problem in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks promise a new paradigm for gathering data via collaboration among sensors spreading over a large geometrical region. Many applications impose delay requirements for data gathering and ask for time-efficient schedules for aggregating sensed data and sending to the data sink. In this paper, the authors study the minimum data aggregation time problem under collision-free transmission model. In each time round, data sent by a sensor reaches all sensors within its transmission range, but a sensor can receive data only when it is the only data that reaches the sensor. The goal is to find the method that schedules data transmission and aggregation at sensors so that the time for all requested data to be sent to the data sink is minimal. The authors propose a 7△/log2｜s｜＋c, new approximation algorithm for this NP-hard problem with guaranteed performance ratio which significantly reduces the current best ratio of △- 1, where S is the set of sensors containing source data, A is the maximal number of sensors within the transmission range of any sensor, and e is a constant. The authors also conduct extensive simulation, the obtained results justify the improvement of proposed algorithm over the existing one.