基于最大流的能量采集型无线传感器网络路由算法.pdf

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1、2013年第32卷第1期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)131；、＼、计算与测试s、基于最大流的能量采集型无线传感器网络路由算法马宁，李开宇，吴寅，陈智军(南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016)摘要：能量采集型无线传感器网络中的节点通过从外界采集能量来替代传统的电池供电，因此，适用于传统网络的路由协议不再适用于此网络。提出了一种新的算法，将无线传感器网络中的最大化吞吐量问题转化为最大流问题，并引入容差和单向传输约束优化了解决最大流问题的Ford—F

2、ulkerson算法，最后应用于能量采集无线传感器网络。实验表明：改进后的算法不仅很好地适用于能量采集无线传感器网络，还在获取最大吞吐量上具有很好的稳定性。关键词：能量采集型无线传感器网络；Ford—Fulkerson；容差判定；单向传输约束中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000—9787(2013)01--0131--04RoutingalgorithmforEH-WSNsbasedonmaximumflowMANing，LIKai·yu，WUYin，CHENZhi—jnn(SchoolofAuto

3、mationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing，210016，China)Abstract：Traditionalroutingalgorithmscannotbeappliedtoenergy—harvestingwirelesssensornetworks(EH—WSNs)，whichharvestsenergyfromenvironmentinsteadofpoweredbybattery．Anewroutingal

4、gorithmwhichchangesthemaximumthroughputproblemtoamaximumflowproblemispresented．Toleranceandone—waytransmissionconstraintareintroducedtooptimizeFord—Fulkerson(FF)algorithm．Thisalgorithmisatlastusedinenergy—harvestingwirelesssensornetworks．Experimentsshowthatthei

5、mprovedalgorithmisnotonlywellappliedtoEH—WSNs，butalsohasagoodstabilityingettingmaximumthroughput．Keywords：energy—harvestingwirelesssensornetworks(EH—WSNs)；Ford—Fulkerson(FF)；tolerancedetermination：one—waytransmissionconstraint0引言kerson)’算法引入能量采集型无线传感器网络中。因传统的无线

6、传感器网络由电池供电，由于电池能量有为FF算法在寻找最大流路径时考虑了容量问题，通过建限，最大化网络寿命就成为无线传感器网络中需要解决的立容量与能量采集速率的联系，使得该算法能够很好地用重要问题⋯。为了克服电池能量的限制，人们研究出一种于能量采集型无线传感器网络。但是FF由于本身增广链新型的能量采集型无线传感器网络(EH—WSNs)。能量采选择的任意性，提高了计算的复杂性，并且不能保证收敛到集型无线传感器网络中的节点可以从外界吸收能量并存储流的最大值。到蓄电池中供节点使用。如果节点从外界吸收能量的速率本文对参考文献[

7、2]进行了改进，在搜索增广链时加高于节点}肖耗能量的速率，理论上讲，此网络中节点的寿命入对定点容差的判定，优先选取容差最大的点加入到增是无限长的。那么，能量采集型无线传感器网络中需要重广链’】中，既提高了路径的寻找效率，又能够保证得到流点解决的问题不再是能量的可持续性而是在特定环境下最的最大值。实验表明：该算法既适用于能量采集型无线传大化网络的吞吐量。感器网络，还在获取最大吞吐量的稳定性上优于文献[2]由于能量采集型无线传感器网络引入了能量采集，那中的算法。么协议中应当能够考虑采集速率问题J，此时传统的无1能量采集型

8、无线传感器网络的网络模型线传感器网络协议不再适用于此网络。为最大化网络的吞能量采集型无线传感器网络是一种基于多跳的，由传吐量，参考文献[2，3]将解决最大流问题的FF(F0rd—Ful一输节点、源节点以及基站组成的网络。源节点可以从外界收稿日期：2012-07--03基金项目：国家自然科学基金资助项目(51005121)132传感器与微系统第3