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时间:2020-03-25
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1、第23卷第5期传感技术学报V01.23No.5CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMav20102010年5月ThePrediction—ModeRoutingMechanismBasedonACOinWSNHUANGRu,MIAOPeng,CHENZhihua,1.SchoolofInformationScience&Engineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,、2.
2、InstituteofRF一&OE—ICsofSoutheastUniversity,Nanjing210096,ChinaChina;)Abstract:Thepaperproposesprediction·-basedenergy-awareroutingmechanismtosolvetheproblemsofenergywasteandfunneleffect,whicharecausedbyimbalancedflowdistributionmode,accordingtothecha
3、racteristicoftemporalcorrelationontimeseriesdatainwirelesssensornetworks(WSN).Thedesignofroutingmechanismeom—binestheadvantagesofACOprinciple,whichisself-adaptivetodynamicnetworksituation,andtheadvantagesofpredictionmodule,whichrevealsthelawofdataflo
4、wchange.Byintroducingnode—load-factorintobothconstruc—tionofheuristicfactoranddesignoflocalpheromoneupdatingrule,antagentsareendowedwithperceptionabilityoflocalenergystatusinWSN,theself_adaptabilityandenergy—cost—balanceofroutingconstructionarefinall
5、yim—proved.Theexperimentshowsthattheaboveenergy-savingmechanismeffectivelyreducesandbalancestheenergycostofdataroutingbyminingthetemporalassociabilityandintroducingACO.Keywords:wirelesssensornetworks;predictionmode;ACO;datarouting;energy—savingmechan
6、ismEEACC:6150P基于预测模式蚁群优化的传感网节能路由机制米黄如,苗澎,陈志华/1.华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;、\2.东南大学射频与光电集成电路研究所,南京210096/摘要:面向传感器网络中时间序列数据的时域关联性特征,针对网内数据流量不均衡分布模式所导致的传输能耗漏斗效应问题,提出了基于预测模式的能量感知数据路由机制。机制的设计结合了蚁群优化机理自适应网络状况动态性的优势和预测模型揭示数据流量变化规律的优势,通过将节点负载因子引入蚁群优化算法中启发式因子的构
7、造和局部信息素更新规则的设计,赋予蚂蚁代理在路由解空间探索中预知网络局域能量状况的能力,提高了数据路由构建的自适应性和能量均衡性。实验表明,论文提出的面向预测模式的路由机制,通过引入蚁群优化机理和挖掘数据内涵的时域关联性,有效降低和均衡了数据路由能耗。关键词:传感器网络;预测模式;蚁群优化;数据路由;节能机制中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1004—1699(2010)05—0701—07传感器网络在数据收集路由方式中呈现多对一分布。但是这些算法没有把网络资源未来时刻的状流量模式特
8、征⋯,导致严重的包碰撞、网络拥塞、能况作为路由构建的依据。研究表明传感器网络数据量消耗热点的出现,造成某些节点甚至整个网络过收集应用中的流分布呈现平稳特性,可视为时间序早死亡的“漏斗效应’问题。为解决该问题对网列_6-7]并遵循特定时域变化规律。精确的网络流量络生命周期的不利影响,目前多数以负载平衡技术模型_8叫是网络规划和性能分析的基础,对流量预为核心的路由算法主要设计思想是根据节点和测、拥塞控制、负载均衡具有重要意义。综合网络流链路的当前资源使用状态动态调整负荷均衡的流量分布和节点资源约束特
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