基于能量高效的传感器网络路由算法研究

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时间:2019-05-10

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1、_《馏洳≥;o~喾藕论文题目羹嗣醉耵^。≯。帑文论位学士障鬃摘要随着“普适计算”技术模式的出现,传感器网络作为一种新型数据采集的技术手段,在未来具有无限光明的应用前景。目前。传感器网络许多相关技术内容仍然处于探索阶段,比如:网络协议设计、能源管理、数据传输安全性和可靠性等问题。只有有效解决所面临的这些技术闯题,传感器网络才能有机会真正应用到军事、医疗、商业、教育、环境等领域,发挥潜在的巨大价值,才能真正转化为生产力。因此,对其研究是大有裨益的。本文从解决传感器网路路由协议算法角度进行探讨,作了一些有益的尝试,主要反映在以下四个方面:第一,论述了传感器网络区别于其它无线鼹络(如M

2、ANET、蜂窝网络)的一些内在特征,分析了一些传感器网络路由算法设计的影响因素。对现有的一些传感器网络路由协议算法进行分类的基础上,综述了它们的优缺点及其性能问题,为设计新的性能更好的路由协议算法奠定基础:第二,为延缓传感器网络寿命,提高能量使用效率,提出一种新的能效高的可靠聚类路由算法——多类头方法的传感器网络聚类路由算法。该算法采用每个类多类头节点共同承担类头节点的作用——收集数据、聚合数据并发送数据包到sink节点,解决单类头节点因故障等原因带来的不可靠而导致的能量损失,改善网络能量使用效率,提高数据传输可靠性。在仿真环境下,该算法与单类头方法的聚类路由算法进行了比较,结

3、果表明,该算法改善了能量消耗均衡性,提高了能量使用效率以及类头节点数据传输可靠性,从而也有效延长了网络寿命。第三。从关注能量节约和均衡运用来延长网络寿命的角度,提出一种新的基于权重引导的多跳路由算法,该算法适应连续流数据传输应用模型的需要,在兼顾每个节点的能量状况的同时,充分利用路由方向性信息,引入路由权重概念,可以实现引导节点既考虑能量均衡使用,同时实现快速路由数据到目标节点(即sink节点)的目的。经仿真验证,该算法有效节约能量,均衡使用能量,延长网络寿命,路由数据快速。第四,结合传感器网络事件驱动型数据传输模型具有不同于其它数据传输模型的特点,提出一种基于事件驱动的传感器

4、网络聚类路由算法。该算法以感知事件出现的所有节点参与路由活动,其它节点保持休眠状态以节省能量,采用剩余能量多的活动节点为类头节点的选择方法,避免剩余能量少的节点过早耗尽能量。仿真结果表明,该算法在均衡各节点能量开销,节约能量,延长网络寿命等方面性能表现较好。关键字:传感器网络,无线传感器网络,普适计算,路由协议,路由算法,聚类算法,多跳路由,多类头,权重引导,事件驱动AbstractAsanewtechniqueofimplementingubiquitouscomputing,wirelesssensornetworks(WSNs)canbeusedinmanyaspects

5、inthecomingfuture.However,severaltechnologiesrelatedtoWSNsarestillexplored,suchasnetworkmutingprotocol,energymanagement,datatransmissionsecurityandreliability,etc.Iftheycanbedesignedsuccessfullyandimplementedeffectively,WSNswillreallybeusedinawiderangeofapplicationsinthemilitary,health,comme

6、rce,education,environmentetc.,andtheirpotentialandgreatvaluesCanbeproducedandtransformedintoproductivity.Therefore,itismostmeaningfultomakescientificresearchesonwirelesssensornetworks.Inthispaper,mainlyfocusingonroutingtechniqueinWSNs,someproblemsofdesigningWSNs’routingalgorithmarediscusseda

7、ndseveralnewmutingalgorithmsarcpresentedasfollows:●SeveralWSNs’inherentcharacteristicsarefirstlydescribed.whicharedifrerentfromtraditionajwirelessnetworkslikemobileadhocnetwork(MANET)orcellularnetwork.Then,designchallengesforroutingprotocolsinWSNsa

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