无线传感器网络中一种新的基于神经网络的自适应路由算法.pdf

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1、第23卷第10期传感技术学报Vol_23No．10CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS0ct．201O2010年10月ANewandAdaptiveRoutingAlgorithmBasedonNeuralNetworkinWSNFENGFang，CHENGLianglun(FacultyofAutomation，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou510006，China)Abstract：Forthesakeofest

2、ablishingreasonableandeffectiveclusteringstructureofthenetworkinWSN，impro—vingthenetworkperformanceandmaximizingthelifeoftheentirenetwork，thispaperpresentsanadaptiveroutingalgorithmbasedonneuralnetworkclustering．Itselectstheclusterheadbytheadaptivelearn

3、ingofneuralnetworkonBaseStation．Also，itchoosesthenexthopintheshortestpathbytheoptimalvalueoftheweightingfunction．Meanwhileitaddsanewfactortoselectthegatewaynodesforcommunicationamongclusterheads．Theexperimen·talresultsshowthattheperformanceoftheproposed

4、protocolis108％ofEMAR’S．Theformercanuselesscompu-tationandcommunicationoverheadtoconstructandmaintaintheentirenetwork，balancenetworkload，avoidtheclusterheadnodesbecominganetworkbottleneckandhaveastrongernetworkandlongerlifecycle．Keywords：wirelesssensorne

5、tworks；routingalgorithm；neurMnetwork；adaptive；clusterheadEEACC：6150Pdoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2010．10．023无线传感器网络中一种新的基于神经网络的自适应路由算法术冯芳，程良伦(广东工业大学自动化学院，广州510006)摘要：为了在无线传感器网络中建立合理有效的分簇结构，提高网络性能，最大限度地延长整个网络的寿命，提出了一种基于神经网络的自适应路由算法。提出的路由算法是在基站上采用神经网络的自适应

6、学习来选择簇头，并根据最优权函数值来选择最短路径中的下一跳，同时添加一个新因子来选择网关节点进行簇头间的通信。实验结果表明提出协议的性能是EMHR的180％。该算法在节点中使用更少的计算和通信开销来构造和维护整个无线传感器网络，更加均衡网络负载，大大减少簇头节点成为网络瓶颈的概率，具有更强的网络生存能力和更长的生命周期。关键词：无线传感器网络；路由算法；神经网络；自适应；簇头中图分类号：TP393．1文献标识码：A文章编号：1004—1699(2010)10—1476—04近来，随着通信技术的快速发展

7、，无线传感器网有效的运作。文献[5]中MingZhang等提出了一种络已经成为一个热点的研究话题，其中节点能效是新颖的基于集群和最少树状的节能路由协议，该协议一个至关重要的问题。所以设计更好的节能路由协可以节省能量和缩短路径。文献[6]中Huang等提议变得越来越重要。出EMHR协议，该协议在一定程度上平衡了网络拓针对无线传感器网络中的分簇路由协议，近年来扑的负载和减少簇头的能耗。国内外不少研究人员也进行了很多研究，提出了很多上述协议在一定程度都可以减少簇头的能耗，改进的基于分簇的路由协议。文献[3]

8、中LinWang延长网络的寿命，但是都没有考虑到自适应建立簇等人在2008年提出了一种新的协议BCBE，根据获取头和簇间数据传输过程中相邻簇是否存在重叠的现的节点的位置信息来发送信息，该协议可以平衡簇头象。基于这两个问题，本文提出了一种基于神经网的能耗。文献[4]中AliAsgharSalehpour和BaJ)ak络的自适应路由算法，其主要思想是：在基站建立神Mirmobin在2008年提出了一种适应大规模的基于簇经网络，通过其自适应学习过程来选择最优簇