基于自适应遗传算法的传感器网络数据融合算法

能源有效性是无线传感器网络(WSN)路由算法设计要考虑的首要问题,数据融合可以通过合并冗余数据而有效地节约能耗.提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的WSN数据融合算法,基于移动代理(MA)对Sink节点发出兴趣代理报文和目标节点发出数据代理报文进行转发.采用AGA求出MA最优路由节点序列,通过把WSN均匀分割为多个大小适当的二维网格,形成AGA的初始群体.仿真结果表明,随着网络规模增大,和局部最近邻优先算法(LCF)相比,该算法有更小的网络能耗和延时.     

基于加权路由策略的复杂网络拥塞控制研究

复杂网络的最短路由策略易导致网络吞吐量低,流量分布不均,在关键节点处产生拥塞.本文提出一种基于加权路由策略的拥塞控制机制,用节点的介数作为节点边的权重,将网络变成加权网络,数据包按加权网络最短路径路由.介数的计算采用基于区域中心节点近似估算法,降低了介数计算的复杂度.仿真结果表明,加权路由策略能有效避开拥塞程度严重的节点,克服了介数较大节点成为网络传输瓶颈的问题,显著改善了网络的拥塞情况,提高了网络的吞吐量和传输能力.     

AD HOC网络中的一种QoS-AWARE多径路由协议

随着多媒体应用的不断发展,在Ad Hoc网络中提供QoS保证具有重要的意义.在研究节点拥塞、节点碰撞等本地信息对QoS路由影响的基础上,提出了一种在Ad Hoc网络中提供QoS保证的路由协议--基于本地信息的QoS-aware多径路由协议QAMR.该协议把带宽作为QoS参数,通过引入节点利用因子和路径利用因子来考虑可行路径处理能力问题和对业务的QoS保证.该协议的路由发现和路由维护算法是DSR协议的扩展.通过仿真和对比分析验证了QAMR协议无论在静态网络和动态网络,都具有很好的性能.     

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.     

基于共享子树的组播状态聚合新方法

网络层组播存在的可扩展性问题导致路由节点需要记录的组播路由状态数量非常庞大,严重影响了组播技术的推广应用.创建了一种基于共享子树的网络组播状态聚合方法SSMM,首次提出将不同组播树之间互相重叠的子树聚合为单一的共享子树,且完全基于MPLS组播技术设计,大量减少了组播状态数量.SSMM不需要服务器集中计算组播路径,易于实际应用.性能分析和仿真试验证明其优于以往相关工作,较好解决了网络组播的可扩展性问题.     

无线传感器网络单汇聚节点选址策略

无线传感器网络中,所有节点收集到的数据都通过多跳的方式转发到汇聚节点,因此汇聚节点的选址策略对网络寿命有很大的影响。首先在节点随机分布的无线传感器网络中简单分析了汇聚节点的面向能量选址策略,然后进一步探讨了面向寿命的选址策略,最后结合基于路由代价的蚁群路由算法在无线传感器网络中对两种选址策略进行仿真,仿真结果显示面向寿命选址策略的网络总能耗稍大于面向能量的选址策略,但前者能在较低网络能耗的基础上有效地延长网络寿命。     

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.     

基于XOR选择重传ARQ的网络编码多播路由算法

针对XOR选择重传ARQ协议,提出了一种基于网络编码的多播路由算法,有效地恢复链路传输错误。该算法分为两种情况：一是信源发送正常的数据包,在信源节点与各接收节点之间建立多播路径族,并考虑不同路径族之间链路的共享;二是信源发送XOR数据包,搜索信源节点到各接收节点的最短路径,并考虑最短路径之间的链路共享。仿真结果表明,该算法有效地提高了网络吞吐量,在资源消耗方面较传统的多播路由算法有更好的表现,非常接近基于网络编码的最小费用多播算法。数学分析表明,该算法的复杂度远小于最小费用多播算法。     

无线传感器网络中能量多路径路由协议的优化

以增加实时性、延长无线传感网生存期为目标,在能量多路径路由协议的基础上,提出了改进方法。原协议是在多条路径中选择能耗最低的作为最优路径,由于其通信能耗的计算涉及到节点的剩余能量,导致计算结果会偏离实际能耗,选择的路径会与实际最优路径不一致。改进的算法计算出路径的实际能耗,用跳数作为度量实现网络实时性的控制,选择较低实际能耗、较高节点剩余能量和具有实时性的路径作为最优路径。研究表明,该协议在选择路径时充分考虑到节点剩余能量,有助于均衡消耗整个网络能量,具有实时性,可以降低数据传输延时,提高传输效率。     

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%。     

PSO基础的链路平衡NoC映射与路由

针对NoC设计流程中IP核映射和路由分配两个关键步骤,提出了一种基于PSO低功耗IP核映射和链路平衡的路由分配算法PLBMR。PLBMR是一个两步PSO优化算法,在建立NoC的通信功耗和链路负载的数学表示的基础上,采用一种有效IP核映射与路由分配的PSO粒子编码方法,使得NoC的通信能量消耗最小以及保证NoC的通信链路负载平衡。仿真结果表明,采用PLBMR算法产生的NoC通信能量消耗平均比GA和BnB分别少了0.7%和0.6%,特别是,PLBMR算法在计算时间上都优于GA和BnB;对于链路负载的平衡能力,PLBMR平均分别比MOCA小了9%,比BnB小了7%。     

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.     

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。     

Multi-power multi-radio传感网中联合调度、信道和功率分配的最优路由策略

研究了multi-power multi-radio无线传感器网络中联合调度、信道和功率分配的最优路由问题,并利用线性规划方程设计了该问题的最优路由方案,同时联合解决了链路调度、信道和功率分配问题.然后针对最优路由问题的NP复杂性,设计了有效的多项式时间解决方案.实验结果表明,提出的联合优化的路由方案能有效地减小端到端的传输时延和能量消耗.     

无人机蜂群中紫外光隐秘通信能耗均衡路由算法

针对复杂战场环境下无人机蜂群的任务协同要求,保证编队内可靠的路由通信尤为重要。考虑无人机携带能源有限,为了尽可能延长空中作业时间,提出一种无人机蜂群中紫外光隐秘通信能耗均衡路由算法。在无人机编队保持的基础上,结合无线紫外光散射通信特点,在路由选择过程中引入通信链路路径损耗和无人机节点剩余能量来构建链路权值函数,从而有效地平衡无人机蜂群节点的能量消耗。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能够动态地选择数据传输路径,使节点的能量消耗均衡,进而延长无人机蜂群的生命周期。     

基于安全度的QoS选播路由算法

提出一种基于安全度的QoS选播路由算法。该算法从负载平衡的思想出发，利用非精确网络状态信息，赋予每条链路一个与全局资源相关的权值即链路安全度，寻找链路安全度较高的选播路径。实验结果表明，该算法能有效平衡网络负载和服务器负载，提高了源节点的请求接受率。     

基于无人机辅助边缘计算系统的节能卸载策略

针对复杂地形中地面基础设施无法有效提供可靠通信和密集算力的问题,首先提出一种基于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)托管计算资源的卸载方案。考虑用户终端的计算需求,计算任务的时延约束,以及UAV的能量约束,构建了一种以最小化用户终端计算和卸载能耗为目标的UAV辅助边缘计算模型。其次,通过将原非凸的问题分解为两个凸优化子问题,采用了基于块坐标下降的两步迭代优化算法,联合优化了用户终端本地任务的数据量、卸载任务的数据量以及UAV的轨迹,实现约定时间内用户终端能耗的最小化。仿真结果表明,所提策略适用于优劣不同的信道条件,能够在保证用户终端完成任务的同时,使得用户终端能耗方面优于其他基准方案。     

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.