无线传感器网络休眠调度问题分析

无线传感器网络是一种全新的技术,能够广泛应用于恶劣环境和军事领域中,如何延长传感器网络寿命是关键问题.文章简要介绍传感器网络中能有效节约能耗的关键技术之一—休眠调度算法的研究现状,分析了一些典型算法的基本思想和存在的缺点,并介绍仿真环境NS2.     

基于LEACH的改进路由协议

针对无线传感器网络路由协议LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)存在能耗不均衡的问题,提出一种改进的路由协议LEACH EM(LEACH Energy and Multi hop routing)。该算法修改了选取簇首的阈值,使节点能根据自身剩余能量动态调整其轮转周期,同时在簇间引入多跳路由机制,使距离基站较远的簇首能耗得到均衡,由此平衡整个网络负载。仿真实验表明,LEACH EM算法在能耗均衡上得到了改善,在网络生命周期中,LEACH EM算法比LEACH延长了38.8%。     

无线传感器网络路由协议的仿真研究

无线传感器网络是一种无线自组织网络,路由协议是保证它能正常运作、高效传输信息的不可或缺的部分．本文采用仿真软件NS-2对洪泛式路由协议及定向扩散协议进行了仿真研究．与洪泛式路由协议相比较,定向扩散协议在能量消耗与延时性这两方面性能较好,更适合于无线传感器网络的应用环境．     

基于PEGASIS的助理簇头改进算法设计

基于对LEACH算法和PEGASIS算法的研究,提出助理簇头改进ASCH算法.该算法能够在无线传感器网络中,根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点来减少簇头通信的能耗.在PEGASIS中加入助理簇头后,改进后的助理簇头改进算法的性能指标与已有算法相比均有提高,在均衡及节能、延长网络生命周期方面起到了积极的作用.     

基于LEACH协议与蚁群算法的无线传感器网络路由协议

无线传感器领域的所有关键技术中,路由协议一直是研究热点,采用合适的路由协议能够有效降低无线传感器网络节点能耗以延长网络寿命。LEACH作为经典的无线传感器网络路由协议,具有重要研究意义。传统的LEACH协议采用随机簇头选举方法与唯一的单跳路由策略,在算法运行过程中存在许多不必要的能源消耗,鉴于此,提出一种新的有效路由协议,即静态分簇多跳按需路由协议（OCMR）。它是一个按需路由协议,仅在协议运行首轮选定一定数量的簇头|在数据传输阶段,采用一种基于蚁群算法的单跳结合多跳的路由方法。Matlab仿真实验证明,新协议在节省网络能耗与延长网络寿命方面优于传统LEACH协议。     

按需路由协议AODV与DSR的对比分析

为了研究Ad Hoc网络中的按需路由协议的性能,基于NS2仿真平台,研究分析了移动速度对两种典型按需路由协议AODV和DSR的性能影响,并对DSR协议进行了改进.性能参数包括分组投递率、端到端的平均时延、路由发起率、归一化路由开销等性能.仿真结果表明,DSR协议在移动环境下的性能较好,并且改进后的DSR协议在分组投递率、端到端时延方面均优于原DSR协议.     

无线传感器网络中Dv-hop算法的研究及改进

针对Dv—hop算法存在的网络通信开销大和远近参考节点对定位精度影响不同的问题,提出了逐级分区加权算法,此算法通过对参考节点进行分级并对不同参考节点赋予不同的权重,解决了原算法中存在的问题。而且通过Omnet＋＋和Matlab仿真软件对此算法进行验证,表明在传感器网络分布极不均匀时,逐级分区加权算法更具有优势。     

一种改进的AODV路由协议的实现与仿真

采用网络仿真软件进行网络协议开发与研究是一种经济、高效的方法。文章剖析了网络仿真器NS2的组成、结构和AODV协议工作机制。针对AODV协议只支持单径路由的缺点,提出一种改进策略,分析了改进的AODV协议的实现方法。NS2仿真实验结果表明,改进协议在端到端平均时延、分组投递率、路由发现频率和路由开销等方面有一定优势。     

LEACH协议大规模网络通信改进研究

LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)路由协议是无线传感器网络里最经典的分簇路由协议,它的“分簇”思想被广泛应用,但是它只能是小规模无线传感器网络的路由协议,比如100×100的区域。提出一种基于LEACH路由协议的新协议LEACH LS（low energy adaptive clustering hierarchy LargeScale）,可应用于大规模的无线传感器网络。用MATLAB工具进行仿真,结果表明新协议在大规模无线传感器网络应用很好。     

无线局域网MAC层协议技术及退避算法

无线局域网是使用最广泛的通信技术之一,不需要铺设线缆,具有可移动性。通过分析MAC层协议技术对无线局域网数据传输效率的影响,探讨提高无线局域网数据传输效率的途径。阐述了MAC层协议技术和退避算法,包括MAC层的组成结构、协议内容以及DFC和CSMA/CA协议的工作原理。通过对传统退避算法进行改进,提高了无线局域网的信道利用效率,进而提升了数据传输速率。MAC层协议技术对无线局域网的数据传输效率有直接影响,通过对其碰撞检测和退避算法进行优化,能有效提升无线局域网的数据传输效率。     

WSN中基于蚁群算法的单向链路路由算法

提出了一种无线传感器网络中基于蚁群算法的单向链路路由算法,该算法采用单向链路和双向链路相结合的方法,寻找源节点到目的节点的最优路径。仿真结果表明,该算法能够选择参数性能好的路径,最优路径上的总时延远远小于只支持双向链路的传统蚁群算法,而且最优路径的收敛速度明显加快,由此节省了无线传感器网络中的能耗。     

蚁群算法在WSN节点定位算法中的应用

蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。     

基于便利因子分簇路由优化算法

为了达到进一步节省传感器网络中能量的目的,在CABCF(a cluster algorithm based on communication facility)算法的基础上,考虑簇的大小对无线传感器路由算法的影响,对基于便利因子分簇路由算法(CABCF)进行了优化研究,提出了进一步优化的算法(CABCF-DCS:a cluster algorithm based on communication facility with deterministic cluster-size),并通过仿真比较证明了该算法的有效性.     

基于RSSI的无线传感器网络目标定位算法设计

针对无线节点能够根据接收信号强度估算其到锚节点间距离这一特性,设计了基于RSSI的均值定位和条件概率定位两种无线传感器网络目标定位算法。这两种算法均能够不同程度地实现未知节点的定位。在Matlab7.0环境下对上述算法进行仿真实验,结果证明在同等条件下,条件概率定位算法较均值定位算法具有稳定性好、平均误差小、定位精度高等优点,是一种较好的目标定位算法。     

对无线网络路由算法的研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一项新兴的信息技术,涵盖多个技术领域。文章首先对无线传感器网络进行简要介绍,并分析和比较了一些具有代表性的路由算法,对各种路由算法的有利和不利方面进行了讨论和总结。     

基于NS的Ad hoc路由协议研究

在分析Ad Hoc无线网络基本特性的基础上,综合评述Ad Hoc网络路由协议主要的研究现状,讨论Ad Hoc无线网络路由协议的发展趋势和挑战。对几种典型的Ad Hoc网络路由协议的特点进行分类分析和比较,着重分析AODV,DSDV,DSR等3种协议的特点及路由机制,并使用NS2仿真软件对其仿真,再从仿真结果中分析数据,绘出图表进行比较。     

Zigbee无线传感器网络混合路由协议研究

针对ZigBee无线传感器网络存在能量受限、低速率的问题,深入分析了ZigBee路由协议对网络能耗的影响,并利用网络仿真器NS-2对其性能进行仿真验证。仿真结果验证,采用ClusterTree+Aodvjr的混合路由协议具有较好的性能。     

无线传感器网络节能路由优化算法研究

无线传感器网络在远程监控和目标跟踪等场景中具有重要意义,当前亟待解决的问题是如何提高数据传输质量并提升网络生命周期。本文提出了一种基于剩余能量的优化分簇算法,对簇头节点进行合理的选取。这种算法有效改善了网络中部分节点过早衰亡进而影响整网寿命周期的现象。同时,提出了神经网络融合算法的权重修正模型,修正后的算法可以降低向汇聚节点传输的数据包数量,延长整网生命周期。通过软件仿真测试结果证明,以上两种节能算法均可有效优化无线传感器网络能耗,提升网络寿命。     

基于节点相遇时间估计的DTMSN路由算法

针对行人场景下节点相遇具有一定规律性的情况,提出了一种基于节点相遇时间估计的容延迟移动传感器网络路由算法(EEBR),以优化行人场景下的网络性能。通过对节点间历史相遇信息和节点间相互关系的分析,设计了一种实时估计普通节点和汇聚节点相遇概率的方法,并对发送缓冲区转发机制进行了设计。基于EEBR的行人场景数据集下的仿真结果表明,与传统的路由算法相比,EEBR算法的消息投递成功率、平均投递延迟和网络负载等关键指标更优。