基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

针对传统的分簇路由协议存在的监测盲区和"热区"问题,在LEACH和PEGASIS协议的基础上做了改进,提出了一种负载均衡的无线传感器网络改进分簇路由算法.在簇的构成阶段,综合考虑了节点到簇首及簇首到基站的复合距离,普通节点选择复合距离最小的簇加入;簇间通信采用多跳的方式,多跳通信的下一跳路由是基于网络通信开销指标和簇首的剩余能量选择的,使得网络的负载更均衡.NS2仿真结果表明,改进路由算法高效地平衡了整个网络的能量消耗,从而延长了网络的生命周期.     

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。     

无线传感器网络负载均衡路由协议

针对无线传感器网络中负载均衡问题,提出并在Tinyos上实现了基于同级节点协作负载均衡的SLNC-MHop路由协议.SLNC-MHop在基于链路代价父节点选择的基础上加入了负载均衡策略,通过在设定的观察时间内,与同级节点平均工作负载的比较来判断本节点负载是否过荷,负载过荷节点发布负载过荷通告,由同级节点协作完成中转数据包的分流任务,均衡网络负载.TOSSIM模拟仿真验证表明与MintRoute协议相比,SLNC-MHop能更好地实现网络负载均衡,均衡了同级节点的能量消耗.     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

基于博弈论的无线传感器网络能耗均衡

传输环境的异构特性使得无线传感器网络某些节点电源过早耗尽,为解决无线传感器网络中的多个节点间的能耗均衡问题,考虑到了节点能耗异构性,通过设计效用函数并设置系统参数,并建立起基于任务调度的完全信息静态博弈模型,获取每个节点的最优发送概率.通过在异构的环境中的大量仿真测试,结果表明:与传统的两种算法相比较,博弈算法被证明能有效地均衡网络节点的能耗,并延长网络的工作寿命.     

无线传感器网络的路由算法研究

无线传感器网络能够实时监测和采集网络分布区域内的各种监测对象信息,有着广泛的应用前景。设计有效的路由算法来提高通信连接性、降低能量损耗、延长网络的生命周期成为无线传感器网络的核心问题。本文对无线传感器网络的各种典型路由算法进行分类,分析了各类算法的特点。通过结合各类路由算法的设计特点,提出一种适合于大规模网络的路由算法的设计,但仍需进一步改进和完善。仿真证明了该算法的有效性。     

环境监测无线传感器网络路由算法研究

针对环境监测无线传感器网络中由于监测范围广,引起距离客户端较远的节点耗能大进而先失效,网络覆盖范围随运行时间而快速缩小的问题改进了LEACH路由算法。充分利用网络节点的冗余度,通过让一部分节点先睡眠再唤醒的方式来取得更大的网络覆盖范围。分别应用LEACH算法和改进的算法对同一配置的环境监测无线传感器网络进行路由测试,仿真结果表明：本文提出的改进算法拥有更低的网络能耗、更长的网络生存时间和更大的网络覆盖范围。此改进算法为工程实践提供了解决路由问题的新思路。     

无线传感器网络分区能耗均衡的非均匀分簇算法

针对在无线传感器网络中分簇算法采用多跳通信方式时,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成"热区"的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法(CEB-UC).其核心思想是:将传感器网络合理分区,使得在靠近汇聚节点分区内的簇数量较多,各簇内传感器节点数较少;在远离汇聚节点分区内的簇数量较少,各簇内的传感器节点数较多,从而保证承担数据中继转发任务的簇头节点能减少自身的簇内通信开销,节约的能量可供簇间数据转发使用;任意分区的簇头节点在选择下一跳中继节点时可综合考虑候选节点的位置及剩余能量.实验以HEED、LEACH、PEGASIS、EAR-ACM等协议为参照,结果表明,当节点使用不同的数据融合策略时,CEB-UC算法能有效平衡网络节点能耗,延长网络部署半径,降低17%～41%的簇头节点能耗,提高24%～53%的网络寿命.     

一种实时的无线传感器网络能量均衡多路径路由算法

本文针对无线传感器网络提出了一种实时的能量均衡多路径路由算法RTEB-MR(Real-Time Energy-Balancing Multi-Path Routing)。RTEB-MR是由源节点发起的路由协议,采用受限洪泛传播路由请求消息来建立路由,减少了采用普通洪泛所带来的较大的能量消耗,在保证实时传输的情况下,从多条路由路径中选择能量最大的进行路由。仿真显示,与其它算法比较,RTEB-MR算法在节能及延长网络生命周期等方面有较好的性能。     

无线传感器网络低时延能量均衡安全路由

提出了一种能量均衡的安全路由机制(LDEESR),适用于周期性数据收集的传感器网络.LDEESR 采用一种动态路由选择算法,该算法基于节点权值和高度值建立起一棵动态汇聚树,并利用类似于令牌传递的方式来选取树根,同时还用对称和非对称加密机制来保障路由的安全.在这种机制下,LDEESR 能够以很低的开销组织网络中所有的节点,健壮网络拓扑,防范多种攻击.通过与基于群体的传感网络以及混合式高能效分布式聚类协议的仿真比较表明,LDEESR 可降低和均衡所有节点的能耗,减小汇聚时延,延长网络的生命期.     

基于路由代价的无线传感器网络蚁群路由算法

能耗最小化和能耗均衡是无线传感器网络路由算法的两个主要问题.文中从无线传感器网络蚁群路由算法出发,分析了启发式因子的各种构建方式对能耗最小化和能耗均衡的影响,提出了无线传感器网络的路由代价模型,并以此构建启发式因子.对比各种构建方式的仿真结果可以看出,使用路由代价构建启发式因子更为合理,该构建方式在网络寿命和均衡性方面...     

高效节能的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络中节点的位置信息非常重要,目前通用的定位算法不适合恶劣环境;路由算法的设计直接影响到系统的能量消耗。在此提出一种基于测距的节点定位方案,并构建基于睡眠机制、最小成本路径的节能路由算法,通过理论分析和仿真实验,证明该算法具有较高的节能性,能提高网络的整体性能。     

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。     

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.     

基于能量均衡的无线传感网络路由算法

有效的簇首选择策略可提高无线传感器网络（WSN）的负载均衡和簇首均匀分布程度,延长网络生存时间.现有算法在选取簇首时未充分考虑节点剩余能量和能耗速率,导致负载不均衡,部分节点因耗能过度而提前消亡.为此,本文提出一种基于能量均衡的WSN路由算法,该算法使用节点剩余能量、能量消耗速度、与Sink节点的距离作为簇首选择参数,并通过回退机制实现节点回退等待时间的自适应调整,从而保证高能量节点有更高机率成为簇首.实验表明,该算法可有效避免“热区”的出现,延长网络寿命     

无线传感器网络中能量均衡的可靠路由度量

在无线传感器网络中,保障数据传输的端到端可靠性,同时减少节点电池能量消耗,延长网络总的寿命,已经成为路由协议性能评价的重要方面.首先对传感器网络的生存周期建立优化模型,并以此为依据对ETX路由度量存在的不足之处进行了改进,采用能量分级的策略,提出了一种能量均衡的可靠路由度量——EBRM.NS-2仿真试验表明,该度量方法能够有效地延长网络的生存周期,同时也能够确保高可靠的端到端传输,更加适合于无线传感器网络的应用.     

双信道无线传感器网络移动代理路由算法

针对移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制问题,提出了一种移动代理联合优化路由算法(MACORA).首先利用双层图模型将双信道无线传感器网络中的信道变换问题转化成双层图中的路由问题,进而可将寻路业务和数据传输业务分别放在双层图的控制层和数据层中同步传输,然后将双层图的控制层和数据层融合成一个双层网络,并在这个双层网络中为每个业务实时选路,最后充分利用不同网络层间的空闲信道资源来减少移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制概率,达到降低网络堵塞率及数据包传递失误率2个目标.仿真结果表明,与动态传感器网络移动代理路由算法及无线传感器网络移动代理路由算法相比,MACORA算法能将数据包的传递成功率提高15%,并能有效降低网络的平均通信延迟.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

基于蚁群的无线传感器网络概率路由算法

针对多数无线传感器网络路由算法易在网络中形成关键节点,而节点的失效往往导致整个网络的失效问题,提出了将随机思想与蚁群算法的特征相结合的一种新的概率路由计算方法.实验表明,该算法对延长整个网络的有效生存时间的效果较好.